[发明专利]一种基于移动终端数据获取终端用户步态特征数据的方法和服务器

说明书

本发明涉及一种基于移动终端数据获取终端用户步态特征数据的方法，包括：步骤100，获取移动终端的至少一个运动数据Csubgt;1/subgt;(n)、Csubgt;2/subgt;(n)、…、Csubgt;m/subgt;(n)，其中，第x个运动数据Csubgt;x/subgt;(n)为时间段T＝[tsubgt;1/subgt;,tsubgt;2/subgt;]内移动终端按照第一预设采集频率F采集的，1≤x≤m；步骤200，利用窗口长度为W的矩形窗口Rt按照预设滑动长度ΔW分别在Csubgt;1/subgt;(n)、Csubgt;2/subgt;(n)、…、Csubgt;m/subgt;(n)上滑动以获取所述终端用户的第一步态特征数据Dsubgt;0/subgt;,Dsubgt;1/subgt;,…,Dsubgt;u/subgt;，其中，Dsubgt;i/subgt;包含矩形窗口Rt分别在Csubgt;1/subgt;(n)、Csubgt;2/subgt;(n)、…、Csubgt;m/subgt;(n)上第i次滑动时对所述矩形窗口Rt内的数据进行处理而获得的数据，0≤i≤u，ΔWW，即u为(T‑W)和ΔW的比值向下取整；进一步，W≥标准步态周期长度，所述标准步态周期长度为多个已知步态周期长度中的最大值。

技术领域

本发明涉及步态识别技术，尤其涉及一种获取终端用户步态特征数据的方法和服务器。

背景技术

终端用户的个体或者群体识别受到了人们的高度关注，其中，根据终端用户独有的生物特征进行个体或者群体识别是现有技术中的一个重要识别方法，生物特征例如可以为用户的面部特征、指纹特征以及步态，而根据步态进行个体或群体识别是当前识别技术中比较新的一部分。

步态识别即是识别行进姿势的过程(行进姿势为特定行进方式下用户或者用户群体特有的姿势，其中行进方式例如可以包括走路、跑步等)，由于步态为终端用户或终端用户群体特有，因此，也可以称为个体识别或群体识别。现有技术中，根据一段视频中的所有帧图像来识别行进姿势(例如走路姿势)是目前使用较多的方法，但是由于视频中通常包含的帧图像数量很大，使得在进行步态识别时需要输入的数据量很多，这在一定程度上限制了步态识别的应用。为了解决输入数据量过大的问题，出现了根据终端用户的加速度数据来进行步态识别的技术内容：采用峰值检测的方法来估计终端用户的步态周期(步态周期为从一只落地的脚开始抬起至该脚再次落地的时间段为一个步态周期)，然后基于估计的步态周期分割用户的加速度数据，之后基于分割的合成加速度数据进行步态识别，其中，分割的合成加速度数据是进行步态识别的用户步态特征数据。然而，上述基于峰值检测方法获取估计的步态周期的方法只适用于实验室环境，也就是说，在比较理想的环境下，上述方法可以有较好的识别效果；在实际环境中，会存在道路不平(例如道路有坑洼)等多种情况，若采用峰值检测的方法来估计用户的步态周期，则会因为出现的假峰值使得估计的步态周期和准确的步态周期误差较大，此时若根据估计的步态周期来获取分割的合成加速度数据(即步态特征数据)，则获取的用户步态特征数据并不是用户一个步态周期内的完整步态特征数据，进而影响步态识别效果。

发明内容