[发明专利]用户识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户识别方法，其特征在于，应用于人体成分秤；所述人体成分秤中存储有至少一个历史用户的第一特征数据；所述方法包括：

如果检测到待称重用户，获取所述待称重用户的第二特征数据；其中，所述第一特征数据和所述第二特征数据均用于指示用户的体重及静态平衡能力；

确定所述待称重用户的第二特征数据和所述至少一个历史用户中每个历史用户的第一特征数据之间的空间距离；

基于所述空间距离确定所述待称重用户的用户身份；所述用户身份包括历史用户和新访客。

2.根据权利要求1所述的用户识别方法，其特征在于，所述第一特征数据为所述历史用户的体重和静态平衡指标；所述第二特征数据为所述待称重用户的体重和静态平衡指标；所述静态平衡指标包括：用户的重心动摇总轨迹长、包络面积、水平方向动摇轨迹长、竖直方向动摇轨迹长、水平方向动摇最大距离、竖直方向动摇最大距离、水平方向平均重心坐标、竖直方向平均重心坐标、动摇角度中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的用户识别方法，其特征在于，所述确定所述待称重用户的第二特征数据和所述至少一个历史用户中每个历史用户的第一特征数据之间的空间距离的步骤包括：

根据所述至少一个历史用户的第一特征数据，构建投影特征空间；所述投影特征空间用于对特征数据进行降维处理；

根据所述投影特征空间对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行投影变换，对应得到第一投影特征和第二投影特征；

根据所述第一投影特征和所述第二投影特征，确定所述待称重用户的第二特征数据和至少一个历史用户的第一特征数据之间的空间距离。

4.根据权利要求3所述的用户识别方法，其特征在于，所述根据所述至少一个历史用户的第一特征数据，构建投影特征空间的步骤包括：

计算所述至少一个历史用户的第一特征数据的协方差矩阵；

计算所述协方差矩阵的特征值与正交归一特征向量；

根据所述特征值与正交归一特征向量，构建投影特征空间。

5.根据权利要求4所述的用户识别方法，其特征在于，计算所述至少一个历史用户的第一特征数据的协方差矩阵的步骤包括：

计算所述至少一个历史用户的第一特征数据的平均特征值；

根据所述平均特征值，计算至少一个历史用户的第一特征数据与所述平均特征值的差；

根据所述至少一个历史用户的第一特征数据与所述平均特征值的差，计算所述至少一个历史用户的第一特征数据的协方差矩阵。

6.根据权利要求4所述的用户识别方法，其特征在于，计算所述协方差矩阵的特征值与正交归一特征向量的步骤包括：

基于奇异值分解，计算所述协方差矩阵的特征值与正交归一特征向量。

7.根据权利要求1所述的用户识别方法，其特征在于，所述基于所述空间距离确定所述待称重用户的用户身份的步骤包括：

从所述空间距离中筛选出小于预设距离阈值的空间距离；

根据所述小于预设距离阈值的空间距离，确定所述小于预设距离阈值的空间距离对应的第一特征数据；

根据所述小于预设距离阈值的空间距离对应的第一特征数据，确定所述待称重用户的用户身份。

8.根据权利要求1所述的用户识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果确定所述待称重用户为历史用户，将所述第二特征数据保存到所述历史用户的第一特征数据；

如果确定所述待称重用户为所述新访客，则将所述第二特征数据保存到预设的新访客数据库中。