[发明专利]一种基于智能鞋的步态身份认证方法及智能鞋

摘要

本发明涉及一种基于智能鞋的步态身份认证方法，通过设置在智能鞋内的IMU惯性传感器模块手机个人步态身份认证所需的参数，经MCU主控模块处理的数据通过蓝牙模块传输至移动终端，在通过算法模块进行身份识别。本发明通过穿戴设置有IMU惯性传感器模块的鞋采集信息，可以做到非接触、远距离的识别，步态识别成本低、方便携带、功耗小、环境适应能力强，不依赖视频设备，价格较低，且不会受到光线及障碍物的遮挡等限制。

主权项

1.一种基于智能鞋的步态身份认证方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据采集，通过安装有MCU主控模块、IMU惯性传感器模块、蓝牙模块的智能鞋采集人体在行走过程中的加速度和角速度信号；步骤2：步态参数的计算，根据得到的加速度和角速度信号计算得到步长、步频、步速、摆动相时间和支撑相时间、正向俯仰角和负向俯仰角；步骤2.1：步长的计算，根据IMU惯性传感器所测数据计算步长，公式(1)为：L＝∫∫ay(t)dt…………(1)其中，ay表示IMU采集的前进方向的加速度数据；步骤2.2：步频的计算，IMU惯性传感器采集的角速度和角速度信号是周期性的，步数可以使用峰值检测方法统计得出，步频f的计算可以通过下列公式(2)计算得出：其中，m为使用者所走步数，T为行走m步所用时间，f为步频；步骤2.3：步速的计算，IMU惯性传感器测得使用者行走m步所用时间为T秒，行走距离为L米，步速的计算公式(3)如下：步骤2.4：摆动相时间和支撑相时间的计算，步态相位包括摆动相和支撑相，摆动相时间t_SW表示脚没有接触地面所产生的时间，始于第一步态周期脚尖离地时间t_TO，终于第一步态周期脚跟着地时间t_HS；支撑相时间t_ST是指脚接触地面所产生的时间，始于第一步态周期脚跟着地时间t_HS，终于下第二步态周期脚尖离地时间计算公式(4)、(5)如下：tSW＝tHS‑tTO…………(4)步骤2.5：正向俯仰角和负向俯仰角的计算，通过对角速度的积分计算正向俯仰角和负向俯仰角，计算公式(6)、(7)、(8)如下：其中，θinit表示初始角度，ay表示静止放置时的Y轴加速度，az表示静止放置时的Z轴加速度，ωx表示X轴角速度，它们可以通过IMU惯性传感器测量获得；步骤2.6：存储人体行走的特征数据，形成数据库步骤3：个人身份识别，提取出步骤2中的步态参数，采用概率神经网络算法识别出个人身份，概率神经网络算法分为四层，分别为：输入层、模式层、求和层、决策层；模式层的输出公式(9)如下：其中，n是特征向量的维数，σ是平滑参数，y_cm是第c类中训练样本m的神经元输出，x_j是待测样本向量的第j个元素，是存储的样本特征向量的第j个元素；求和层的输出公式(10)如下：其中，Km是第c类的训练样本数量；决策层的输出公式(11)如下：其中，pc是每一类的先验概率。