[发明专利]基于行为验证使用者的方法和系统

权利要求书

1.一种基于行为相对移动便携式通信系统(100)验证(400)当前使用者(1)的方法，该移动便携式通信系统具有至少一个用于获得大运动测量数据(500)的传感器(110)、大运动分类模块(200)、处理器(130)和内部存储器(120)，

其中，使用者在该移动便携式通信系统(100)中注册，

其中，该传感器(110)被设计用于获得该移动便携式通信系统(100)的当前使用者(1)的大运动动作的大运动测量数据(500)，

其中，该大运动分类模块(200)借助使用者群的培训数据记录被培训以识别一般大运动动作模式并且实行机器学习方法，其中，该大运动分类模块(200)通过该移动便携式通信系统(100)的处理器(130)来执行，

其中，该方法(400)具有如下步骤：

a)使用该机器学习方法来重复执行以下步骤：

i.通过移动便携式通信系统(100)的至少一个传感器(110)获得大运动测量数据(500)，其中，该大运动测量数据(500)是当前使用者(1)的大运动动作的动作数据，

ii.输入大运动测量数据(500)到大运动分类模块(200)中，

iii.通过大运动分类模块(200)产生第一分类结果(600)，即当前使用者(1)是否是在移动便携式通信系统(100)中注册的使用者，

iv.在移动便携式通信系统(100)的存储器(120)中存储第一分类结果(600)，

v.用当前使用者(1)的大运动测量数据(500)培训大运动分类模块(200)，以便针对使用者专属的大运动动作模式培训大运动分类模块(200)，前提是根据第一分类结果(600)当前使用者(1)是在该移动便携式通信系统(100)中注册的使用者，

b)访问该移动便携式通信系统(100)的存储器(120)，以从存储器(120)中读取至少一个所存储的第一分类结果(600)，

c)根据预定的检查标准(800)分析至少一个读取的第一分类结果(600)，

d)如果符合该检查标准(800)则产生验证信号，其中，该验证信号表示当前使用者(1)的成功验证。

2.根据权利要求1所述的方法(400)，其中，该移动便携式通信系统(100)具有未经培训的使用行为分类模块(200)，其中，该使用行为分类模块(200)由移动便携式通信系统(100)的处理器(130)执行，并且该方法还包括：

a)使用机器学习方法重复执行如下步骤：

i.获得应用数据(550)，

ii.将应用数据(550)输入到使用行为分类模块(200)，

iii.通过使用行为分类模块(200)产生第二分类结果(600)，即当前使用者(1)是否是在移动便携式通信系统(100)中注册的使用者，

iv.在移动便携式通信系统(100)的存储器(120)中存储第二分类结果(600)，

v.用当前使用者(1)的应用数据(550)培训使用行为分类模块(200)以针对使用者专属的使用行为模式来培训使用行为分类模块(200)，前提是根据第二分类结果(600)当前使用者(1)是在系统内注册的使用者和/或根据第一分类结果(600)当前使用者(1)是在系统内注册的使用者，

b)访问移动便携式通信系统(100)的存储器(120)，以便从存储器(120)中读取至少一个存储的第二分类结果(600)，

其中，第二分类结果(600)也被纳入根据检查标准(800)的第一分类结果(600)的分析中。

3.根据权利要求2所述的方法(400)，其中，该应用数据(550)能包含：

-移动便携式通信系统(100)的位置数据，其通过一种借助用于确定移动便携式通信系统(100)的位置的传感器(110)的位置确定方法来获得，和/或

-当前使用者(1)的应用使用数据，和/或

-当前使用者(1)的生物识别数据，其通过用于获得生物识别数据的传感器(110)来获得，和/或

-该移动便携式通信系统(100)与其它设备的通信数据，和/或

-在该移动便携式通信系统(100)中实现的钟表的日历数据和/或时钟数据，或其信号由该移动便携式通信系统(100)的传感器(110)接收的外部钟表的日历数据和/或时钟数据。