[发明专利]基于行为验证使用者的方法和系统

摘要

本发明涉及基于行为相对移动便携式通信系统(100)验证(400)的当前使用者(1)的方法，其具有至少一个用于获得大运动测量数据(500)的传感器(110)、大运动分类模块(200)、处理器(130)和内部存储器(120)。另外，使用者在移动便携式通信系统(100)内注册。传感器(110)设计用于测量移动便携式通信系统(100)的当前使用者(1)的大运动动作的大运动测量数据(500)，并且大运动分类模块(200)借助使用者群的培训数据记录被培训以识别一般大运动动作模式。此外，大运动分类模块(200)实行机器学习方法。大运动分类模块(200)通过移动便携式通信系统(100)的处理器(130)来执行。

主权项

1.一种基于行为相对移动便携式通信系统(100)验证(400)当前使用者(1)的方法，该移动便携式通信系统具有至少一个用于获得大运动测量数据(500)的传感器(110)、大运动分类模块(200)、处理器(130)和内部存储器(120)，其中，使用者在该移动便携式通信系统(100)中注册，其中，该传感器(110)被设计用于获得该移动便携式通信系统(100)的当前使用者(1)的大运动动作的大运动测量数据(500)，其中，该大运动分类模块(200)借助使用者群的培训数据记录被培训以识别一般大运动动作模式并且实行机器学习方法，其中，该大运动分类模块(200)通过该移动便携式通信系统(100)的处理器(130)来执行，其中，该方法(400)具有如下步骤：a)使用该机器学习方法来重复执行以下步骤：i.通过移动便携式通信系统(100)的至少一个传感器(110)获得大运动测量数据(500)，其中，该大运动测量数据(500)是当前使用者(1)的大运动动作的动作数据，ii.输入大运动测量数据(500)到大运动分类模块(200)中，iii.通过大运动分类模块(200)产生第一分类结果(600)，即当前使用者(1)是否是在移动便携式通信系统(100)中注册的使用者，iv.在移动便携式通信系统(100)的存储器(120)中存储第一分类结果(600)，v.用当前使用者(1)的大运动测量数据(500)培训大运动分类模块(200)，以便针对使用者专属的大运动动作模式培训大运动分类模块(200)，前提是根据第一分类结果(600)当前使用者(1)是在该移动便携式通信系统(100)中注册的使用者，b)访问该移动便携式通信系统(100)的存储器(120)，以从存储器(120)中读取至少一个所存储的第一分类结果(600)，c)根据预定的检查标准(800)分析至少一个读取的第一分类结果(600)，d)如果符合该检查标准(800)则产生验证信号，其中，该验证信号表示当前使用者(1)的成功验证。