[发明专利]一种基于手机惯性传感器的用户输入识别方法

摘要

本发明公开了一种基于手机惯性传感器的用户输入识别方法，其在用户无察觉的情况下实现数据的收集、训练、检测和识别的目的。该方案首先通过融合加速度计和陀螺仪数据生成姿态角信息，并从姿态角信息中提取用于识别用户输入的分类特征，然后训练多个不同类型的分类器，采用组合投票的策略构建组合分类器，在识别阶段使用组合分类器对姿态特征进行分类，识别出单个字符，最后建立隐马尔科夫模型，以加速度计的采样间隔作为观测序列，剔除不符合观测序列的潜在密码组合，从而解决现有用户输入识别方法不能识别账户密码的技术问题。

主权项

1.一种基于手机惯性传感器的用户输入识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)使用姿态解算算法获取手机的姿态角的曲线：/n(2)采集用户点击手机屏幕时的加速度数据和加速度特征值，统计加速度数据的特征分布范围，通过判断加速度特征值是否落在特征分布范围内来检测用户点击手机发生的起止时间点；/n(3)根据步骤(2)得到的用户点击手机发生的起止时间点在步骤(1)得到的姿态角的曲线上获取姿态角特征值；/n(4)使用组合分类器对步骤(3)得到的姿态角特征值进行分类，以得到用户点击手机的区域对应的预测结果；/n(5)针对用户点击手机上的所有区域，重复上述步骤(1)至(4)，以得到用户点击手机的所有区域对应的预测结果，并使用隐马尔可夫模型对预测结果进行处理，以得到最终的识别结果，使用隐马尔可夫模型对预测结果进行处理具体为，对每个密码的多种可能的组合计算它们的理论观测序列，并与实际观测序列做比对，如果理论观测序列不等于实际观测序列，说明这个组合不是真实的密码，并把它从搜索空间中剔除掉，其中观测序列就是加速度计采样间隔。/n