[发明专利]一种基于移动设备的用户身份认证方法及系统

说明书

本发明提供一种基于移动设备的用户身份认证方法及系统，所述用户身份认证方法包括以下步骤：步骤S1，通过移动设备采集该移动设备从拿起位置到静止状态的传感器信号；步骤S2，对所述传感器信号进行滤波；步骤S3，对滤波后的传感器信号进行信号预处理，提取所述移动设备拿起事件中的时域特征和频域特征；步骤S4，将所述时域特征和频域特征放入至神经网络识别算法中进行训练，实现对用户数据的识别和判断。本发明通过现有的移动设备提取用户的行为特征，运用机器学习识别模型的神经网络识别算法来识别用户身份，能够有效简化了用户身份认证的过程，大大提升了用户体验，无需增加任何硬件成本，系统简单有效且使用方便，具有很好的实用性。

技术领域

本发明涉及一种用户身份认证方法，尤其涉及一种基于移动设备的用户身份认证方法，并涉及采用了该基于移动设备的用户身份认证方法的用户身份认证系统。

背景技术

随着智能化社会进程的不断推进，新兴智能设备的不断发展，智能设备在日常生活中显得越来越重要了，但是数据隐私保护存在着很多的不安全和不方便，现在的智能设备的解锁大致分为以下几个方面。

传统的保护手段有如下几个：在智能手机上，常常使用PIN码、密码或者图案和指纹识别保护；还有一些使用指纹识别、静脉识别、虹膜识别和人脸识别等技术。

首先，比较常用的PIN码、密码和图案保护和指纹认证，经过权威机构调查，此种保护方式是相当的不安全和不方便，首先这些保护措施，是非常容易被偷窥者发现，并且很容易记录下来，那么的数据隐私就相当的不安全。同时，智能化的发展，每个人都有很多的密码需要记忆，很容易忘记，造成一系列的麻烦。最不方便的是，假如手上比较脏，比如触摸到一些油水，手上的掉皮严重，严重影响智能设备认证过程，很大可能是验证不成功，达到失败的效果。

使用过这些智能设备的都知道，在智能设备上，目前最快的认证步骤是，首先先拿到智能设备(第一步)，然后把指纹放到认证处进行认证(第二步)。而目前大多数的认证方式是：首先拿到想要使用的智能设备(第一步)，然后打开智能设备的电源键(第二步)，最后把指纹放在验证出验证(第三步)。从以上的验证步数，就知道最快两步验证完成，经常使用的是三步验证完成。

此外，国内外现在还有一些识别精度比较高的生物识别技术，在识别精度高的同时，也要付出一些应有的代价。静脉识别和虹膜识别也都根据每个人的生理特征不一样然后采取生理特征信号，然后对信号进行一系列的分析和处理，最终达到识别的作用，这两种生物识别技术能达到很高的识别精度，但是也伴随着一些弊端，静脉识别里手背的静脉仍有可能随着年龄和生理的变化而变化，永久性尚未得到证实，由于采集方式受自身特点的限制，产品难以小型化，不能够在智能设备上进行量产，在同时，采集设备有特殊要求，设计相对复杂，制造成本较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是需要提供一种以用户行为作为特征，进而简化用户身份认证过程，提升用户体验的基于移动设备的用户身份认证方法，并提供采用了该基于移动设备的用户身份认证方法的用户身份认证系统。

对此，本发明提供一种基于移动设备的用户身份认证方法，包括以下步骤：

步骤S1，通过移动设备采集该移动设备从拿起位置到静止状态的传感器信号；

步骤S2，对所述传感器信号进行滤波；

步骤S3，对滤波后的传感器信号进行信号预处理，提取所述移动设备拿起事件中的时域特征和频域特征；

步骤S4，将所述时域特征和频域特征放入至神经网络识别算法中进行训练，实现对用户数据的识别和判断。

本发明的进一步改进在于，还包括步骤S5，所述步骤S5将置信度达到预设的置信度阈值的训练样本放入至所述机器学习算法中用来训练的数据集中，并将原来的一类识别模型升级为二类识别模型。