[发明专利]基于细粒度手指姿态的智能家居连续用户认证方法及系统

权利要求书

1.一种基于细粒度手指姿态的智能家居连续用户认证系统，其特征在于，包括：注册阶段模块和服务阶段模块，其中：注册阶段模块传输已注册用户的手指信息至服务阶段模块；

所述的用户认证系统在登录阶段通过从不同用户的手指手势中提取行为特征进行多用户认证，在交互阶段通过支持向量机的分类器，根据历史手指手势和当前手势，通过连续认证识别身份；

所述的提取，采用市售的Wi-Fi设备持续不断地发射Wi-Fi信号的同时，先通过去噪和筛选处理以减去环境噪声的干扰，然后接收设备接收反射信号并从中解析出CSI数据，然后采用深度神经网络提取每个用户习惯性手指动作的手指运动轨迹特征，即行为特征；

所述的注册阶段模块进行登录过程的注册和交互过程的注册，其中：

登录过程的注册是指：通过收集用户登录手指姿态提取特征并训练多分类器，对应所述的深度神经网络为基于长短时记忆单元的三层神经网络，对于经过三层神经网络提取得到的所有用户的行为特征，利用sigmoid函数训练多分类器，具体为：对于用户U_k通过深度神经网络得到的特征输出O，其后验概率P(U_k|O)计算为：

其中：P(U_k)是第k类的先验概率，P(O|U_k)是在用户标签U_k的条件下特征输出O的似然度，当有K个用户类时，sigmoid函数输出对每个用户类的后验概率；通过目标函数k＝argmax_k∈KP(U_k|O)，特征输出O用于认证为某一特定用户类别U_k；至此，基于神经网络的多用户分类器构建完成，即完成了用户登录阶段的注册；

交互过程的注册是指：收集用户交互手指姿态，通过认证机制组合多次的手指姿态构建训练样本以训练单分类器，即对应n种类型的手指交互动作：g₍₀₎……g_(n-1)，首先为每一个手指动作训练单分类器，即，c_g(0)，……，c_g(n-1)；其次为所有两种手指交互动作的组合训练单分类器，即，c_g(0)g(0)，c_g(0)g(1)，……，c_g(0)g(n-1)，c_g(1)g(n)，……，c_g(n-1)g(n-1)，……，最后为所有m种手指动作的组合训练单分类器，即，c_{g(0)g(0)...g(0)}，c_{g(0)g(0)...g(1)}，……，c_{g(n-1)g(n-1)...g(n-1)}，从而完成对所有的动作组合训练了组合长度不超过m的单分类器集合，单分类器个数共为

所述的连续认证具体是指：结合用户当前的人机交互手指动作和之前的人机交互手指动作，使用相对应的轻量级单分类器进行用户身份的认证，使得用户与系统每一次的人机交互都在认证用户身份安全的情况下进行影响，以实现贯穿交互全过程的连续用户身份认证，

所述的注册阶段模块包括：深度神经网络、样本生成单元、多分类器、单分类器、Wi-Fi信号发射单元以及无线网卡单元，其中：Wi-Fi信号发射单元持续地传输Wi-Fi信号，无线网卡单元与样本生成单元相连并传输手指动作样本数据信息，深度神经网络与样本生成单元相连并传输提取到的手指特征信息，多分类器与深度神经网络相连并提供多用户认证功能，单分类器与样本生成单元相连并提供交互时的单用户认证功能；

所述的服务阶段模块包括：深度神经网络、样本生成单元、多分类器、单分类器、手指动作类型分类器、Wi-Fi信号发射单元以及无线网卡单元，其中：Wi-Fi信号发射单元持续地传输Wi-Fi信号，无线网卡单元与样本生成单元相连并传输手指动作样本数据信息，深度神经网络与样本生成单元相连并传输提取到的当前用户的手指特征信息，多分类器连接当前样本的手指特征信息与已注册样本的手指特征信息并传输多用户认证结果，手指动作类型分类器与样本生成单元相连并传输不同动作类型的手指样本数据，单分类器连接手指动作类型分类器并传输交互时的单用户认证结果，

所述的服务阶段模块进行登录过程的服务和交互过程的服务，其中：

登录过程的服务是指：系统认证某一登录用户的身份，决定其是否进入系统；

交互过程的服务是指：系统通过已登录用户每一次的交互姿态持续地认证用户的身份，根据认证结果决定是否响应其特定的交互请求，具体为：

通过Wi-Fi信号发射单元和无线网卡单元获取被手指动作影响的Wi-Fi信号，然后通过样本生成单元获得手指动作样本的CSI数据区段，通过基于支持向量机的手指动作类型分类器，获得不同类别的手指交互动作的预处理CSI数据；

同时，在用户手指交互请求过程中，单分类器收集当前的手指动作，与之前m-1个手指动作，结合为手指动作组，根据它们通过上一步已分辨出来的手指动作类别，匹配注册阶段相同动作类型的组合分类器，即分类器c_g(t)，c_g(t-1)g(t),…，c_{g(t-m+1)g(t-m+2)...g(t)}，每一个分类器都将得到一个分类结果，从而共得到m个分类结果，其中t为手指交互请求过程次数；

对得到的所有m个分类结果采用投票机制，获得最终的用户认证结果，具体为：其中：μ_i＝1和μ_i＝0分别表示认证成功和认证失败，result＝1和result＝0分别表示最终此当前用户身份认证成功和失败。