CN109598823B - 基于多传感器的身份识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于多传感器的身份识别装置，包括设置在门体的把手上压力传感器组，设置在门体的开合轴旁的位移传感器，用于获取用户打开或者关闭门体所用的时间的计时器，分别与压力传感器、位移传感器、计时器相连接控制器。本发明还涉及一种基于多传感器的身份识别方法，通过采集多组用户进行门体操作过程中的数据，构成用户的习惯数据库，通过对习惯数据库内的数据进行处理进而获取用户的习惯数据组，将采集的待识别数据组中的数据与习惯数据组内的数据进行对比，如果未超出设定误差范围，则确定用户身份，完成用户身份的识别。该基于多传感器的身份识别装置及方法无需额外的操作即能进行身份识别，改善了用户体验，且成本低、识别速度快。

Description

基于多传感器的身份识别方法

技术领域

本发明涉及智能身份识别技术领域，具体涉及一种基于多传感器的身份识别装置，还涉及一种基于多传感器的身份识别方法。

背景技术

随着人们安全意识的不断提高，越来越多的领域开始使用身份识别技术。

其中一类身份识别方法利用人脸图像进行识别，如申请公布号为CN106557762A(申请号为201611145920.8)的中国发明专利申请《一种具有人脸识别和指纹识别功能的人员身份识别装置》，其中公开的身份识别装置通过采集指纹、人脸图像，进而实现对身份的识别。该装置虽然能够准确的实现身份识别，但是其装置成本高，不适于广泛使用。申请公布号为CN106503687A(申请号为201610984667.9)的中国发明专利申请《融合人脸多角度特征的监控视频人物身份识别***及其方法》，其中公开的身份识别方法时将一段监控视频转换为包含人的关键帧集合，并将包含人的关键帧集合转换为带有角度值标签的人脸图像序列，进而将带有角度值标签的人脸图像序列与身份库中图像序列的特征向量相似度匹配，找到最接近的身份输出作为识别结果，该身份识别方法的识别准确性高，但是识别过程花费的时间长，用户体验差。

还有使用其他技术进行身份识别，如申请公布号为CN106531170A(申请号为201611141701.2)的中国发明专利申请《基于说话人识别技术的口语测评身份认证方法》，该方法通过获取用户的语音信息，并与标准语音模板进行对比，从而进行身份的识别。该方法在获取用户的语言信息时，容易受到外界环境噪音的影响而影响识别结果。同时，由于语音信息的可模仿、可复制程度高，使用安全性差。

申请公布号为CN106427884A(申请号为201610934506.9)的中国发明专利申请《基于蓝牙通讯方式的安全身份识别方法》，其中公开的身份识别方法，需要使用者携带具有安全身份的手机以实现与车载蓝牙设备的通信配对连接，从而完成对身份的验证，该方法使用时，需要使用者携带身份验证使用的手机，在出现忘记携带或者丢失手机的情况，则无法完成身份验证，普遍使用的可行性差。

发明内容

本发明所要解决的第一个技术问题是针对上述现有技术提供一种成本低、依靠对使用者使用习惯进行身份判断的基于多传感器的身份识别装置。

本发明所要解决的第二个技术问题是针对上述现有技术提供一种能够在用户进行正常开门操作，而无需进行额外操作的情况下，即能快速完成身份识别的基于多传感器的身份识别方法。

本发明解决上述第一个技术问题所采用的技术方案为：一种基于多传感器的身份识别装置，设置在门体上，其特征在于包括：

压力传感器组，设置在门体的把手上，用于获取用户作用在把手上的握力；

位移传感器，设置在门体的开合轴旁，用于获取用户打开或者关闭门体的角度；

计时器，用于获取用户打开或者关闭门体所用的时间；

控制器，分别与压力传感器、位移传感器、计时器相连接，用于根据压力传感器、位移传感器、计时器获取的待测数据组与存储的习惯数据组进行对比，进而获取身份识别结果。

为了准确区分开门和关门动作过程中压力数据，所述压力传感器包括设置在所述把手内侧的第一压力传感器，以及设置在所述把手外侧的第二压力传感器。

本发明解决上述第二个技术问题所采用的技术方案为：一种基于多传感器的身份识别方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、用户对门体进行多次动作操作，在门体的各次动作过程中，压力传感器组获取用户作用在门体把手上的握力数据并传送至控制器，位移传感器获取门体动作的角度数据并传送至控制器，计时器获取门体动作的时间数据并传送至控制器，进而形成习惯数据库；

步骤2、控制器根据习惯数据库中的多组握力数据、角度数据、时间数据计算获取能够表征用户对门体操作动作习惯对应的习惯握力数据F₀、习惯角度数据D₀和习惯时间数据T₀，进而构成该用户的习惯数据组H＝(F₀，D₀，T₀)；同时，预先设置习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，习惯握力数据误差范围为(F₀-X,F₀+X)、习惯角度数据误差范围为(D₀-Y,D₀+Y)，习惯时间数据误差范围为(T₀-Z,T₀+Z)，其中X、Y、Z均为为预设常数；

步骤3、控制器获取用户开门或关门动作过程中采集的待识别数据组，待识别数据组中包括通过压力传感器组获取的待识别握力数据、通过位移传感器获取的待识别角度数据，通过计时器获取待识别时间数据；

步骤4、控制器将待识别数据组中的待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据与习惯数据组中的习惯握力数据、习惯角度数据、习惯时间数据分别进行对比，如果待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据均未超出对应的习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，则确认用户的身份，否则判断是非用户操作。

为了更准确的识别门体操作用户的身份，分开采集用户进行开门动作过程中和关门动作过程中获取的握力数据、角度数据和时间数据，进而构成用户的开门习惯数据组和关门习惯数据组；

采集待识别数据组时，控制器根据位移传感器采集的门体打开角度数据判断门体的动作状态；

当判断门体动作为开门状态时，将识别数据组中的数据对应与开门习惯数据组中的数据进行对比，实现用户身份的识别；

当判断门体动作为关门状态时，将识别数据组中的数据对应与关门习惯数据组中的数据进行对比，实现用户身份的识别。

优选地，采用K-means聚类算法获取习惯数据组。

与现有技术相比，本发明的优点在于：该基于多传感器的身份识别装置及身份识别方法，可以通过采集用户在进行门体操作中的握力数据、角度数据、时间数据，分别与用户对应的习惯握力数据、习惯角度数据、习惯时间数据进行比对，从而完成对用户身份的识别。由于一个人的习惯很难改变，则通过对比习惯数据能够获取准确的身份识别结果。且在身份识别过程中，用户无需进行额外的如说话、拍照等操作，改善了用户体验，且识别速度快。

附图说明

图1为本发明实施例中基于多传感器的身份识别装置的结构框图。

图2为本发明实施例中基于多传感器的身份识别的流程图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

如图1所示，本实施例中的基于多传感器的身份识别装置可以设置在各种物品的门体上使用，通过用户进行开门或者关门动作进行用户身份的识别。该基于多传感器的身份识别装置特别适用于各种电器上，如此可以通过身份的识别调取相应用户的使用习惯、禁忌习惯等数据，实现电器的智能化使用。如识别出用户为儿童时可以启动停机停机保护等功能。

本实施例中的基于多传感器的身份识别装置包括压力传感器组1、位移传感器2、计时器3、控制器4，压力传感器组1、位移传感器2、计时器3分别与控制器4相连接。

控制器4采用如单片机等现有的控制芯片，该控制器4可以为单独设置用于进行用户身份识别的控制器4，也可以直接使用该身份识别装置安装装置内的控制电路板作为控制器4。

压力传感器组1包括安装在门体把手内侧第一压力传感器11，还包括安装在门体把手外侧的第二压力传感器12，如此可以准确的检测开门和关门动作过程中作用在门体把手上的握力。

位移传感器2设置在门体的开合轴旁，在门体进行开门和关门的操作过程中，位移传感器2可以检测到门体相对于门框靠近开合轴附近相对点之间的相对位移，进而获取门体的打开和关闭的角度。

为了使得结构更加简单，计时器3可以内置于控制器4内，即采用内置有计时器3的控制器4，当控制器4同时检测到压力传感器、角度传感器传送的信号后开始控制计时器3进行计时，同时当压力传感器信号消失后停止计时。如此通过压力传感器组1、位移传感器2、计时器3、控制器4的配合工作，实现对用户身份的识别工作。

本实施中的基于多传感器的身份识别方法，包括如下步骤：

步骤1、用户对门体进行多次动作操作，在门体的各次动作过程中，压力传感器组1获取用户作用在门体把手上的握力数据并传送至控制器4，位移传感器2获取门体动作的角度数据并传送至控制器4，计时器3获取门体动作的时间数据并传送至控制器4，进行数据采集时，对门体进行开门动作、关门动作过程中的数据分开采集，进而形成开门习惯数据库和关门习惯数据库；

步骤2、控制器4根据开门习惯数据库中的多组握力数据、角度数据、时间数据，采用K-means聚类算法计算获取能够表征用户对门体进行开门操作动作习惯对应的习惯握力数据F₁、习惯角度数据D₁和习惯时间数据T₁，进而构成该用户的开门习惯数据组H1＝(F₁，D₁，T₁)；

同时，预先在控制器4设置开门习惯数据组H1＝(F₁，D₁，T₁)中习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，习惯握力数据误差范围为(F₁-X₁,F₁+X₁)、习惯角度数据误差范围为(D₁-Y₁,D₁+Y₁)，习惯时间数据误差范围为(T₁-Z₁,T₁+Z₁)，其中X₁、Y₁、Z₁均为为预设常数；

控制器4根据关门习惯数据库中的多组握力数据、角度数据、时间数据，采用K-means聚类算法计算获取能够表征用户对门体进行关门操作动作习惯对应的习惯握力数据F₂、习惯角度数据D₂和习惯时间数据T₂，进而构成该用户的关门习惯数据组H2＝(F₂，D₂，T₂)；

同时，预先在控制器4设置开门习惯数据组H2＝(F₂，D₂，T₂)中习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，习惯握力数据误差范围为(F₂-X₂,F₂+X₂)、习惯角度数据误差范围为(D₂-Y₂,D₂+Y₂)，习惯时间数据误差范围为(T₂-Z₂,T₂+Z₂)，其中X₂、Y₂、Z₂均为为预设常数；

对开门习惯数据组和关门习惯数据组分开进行计算可以更加准确、全面的表征用户对门体进行操作的习惯；

步骤3、控制器4获取用户开门或关门动作过程中采集的待识别数据组，待识别数据组中包括通过压力传感器组1获取的待识别握力数据、通过位移传感器2获取的待识别角度数据，通过计时器3获取待识别时间数据；同时控制器4根据位移传感器2采集的门体打开角度数据判断门体的动作状态是开门动作状态还是关门动作状体；

步骤4、当控制器4判断门体的动作状态是开门动作状态时，控制器4将待识别数据组中的待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据与开门习惯数据组中的习惯握力数据、习惯角度数据、习惯时间数据分别进行对比，如果待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据均未超出开门习惯数据组对应的习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，则确认用户的身份，否则判断是非用户操作；

当控制器4判断门体的动作状态是关门动作状态时，控制器4将待识别数据组中的待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据与关门习惯数据组中的习惯握力数据、习惯角度数据、习惯时间数据分别进行对比，如果待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据均未超出关门习惯数据组对应的习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，则确认用户的身份，否则判断是非用户操作。

如果控制器4判断用户为非记录用户时，控制器4可以发出报警信号，禁止该用户进行一切操作。如果控制器4判断用户为记录用户时，则根据记录的该用户的对应使用特点进行操作。基于多传感器的身份识别装置有助于提高电器使用的智能化程度，同时成本低，识别率高，能够获取广泛的应用。

Claims (4)

1.一种基于多传感器的身份识别方法，基于多传感器的身份识别装置实现，基于多传感器的身份识别装置设置在门体上，其特征在于：基于多传感器的身份识别装置包括：

压力传感器组，设置在门体的把手上，用于获取用户作用在把手上的握力；

位移传感器，设置在门体的开合轴旁，用于获取用户打开或者关闭门体的角度；

计时器，用于获取用户打开或者关闭门体所用的时间；

控制器，分别与压力传感器、位移传感器、计时器相连接，用于根据压力传感器、位移传感器、计时器获取的待测数据组与存储的习惯数据组进行对比，进而获取身份识别结果；

方法包括如下步骤：

步骤1、用户对门体进行多次动作操作，在门体的各次动作过程中，压力传感器组获取用户作用在门体把手上的握力数据并传送至控制器，位移传感器获取门体动作的角度数据并传送至控制器，计时器获取门体动作的时间数据并传送至控制器，进而形成习惯数据库；

步骤2、控制器根据习惯数据库中的多组握力数据、角度数据、时间数据计算获取能够表征用户对门体操作动作习惯对应的习惯握力数据F₀、习惯角度数据D₀和习惯时间数据T₀，进而构成该用户的习惯数据组H＝(F₀，D₀，T₀)；同时，预先设置习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，习惯握力数据误差范围为(F₀-X,F₀+X)、习惯角度数据误差范围为(D₀-Y,D₀+Y)，习惯时间数据误差范围为(T₀-Z,T₀+Z)，其中X、Y、Z均为为预设常数；

步骤3、控制器获取用户开门或关门动作过程中采集的待识别数据组，待识别数据组中包括通过压力传感器组获取的待识别握力数据、通过位移传感器获取的待识别角度数据，通过计时器获取待识别时间数据；

步骤4、控制器将待识别数据组中的待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据与习惯数据组中的习惯握力数据、习惯角度数据、习惯时间数据分别进行对比，如果待识别握力数据、待识别角度数据、待识别时间数据均未超出对应的习惯握力数据误差范围、习惯角度数据误差范围和习惯时间数据误差范围，则确认用户的身份，否则判断是非用户操作。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器的身份识别方法，其特征在于：所述压力传感器包括设置在所述把手内侧的第一压力传感器，以及设置在所述把手外侧的第二压力传感器。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器的身份识别方法，其特征在于：分开采集用户进行开门动作过程中和关门动作过程中获取的握力数据、角度数据和时间数据，进而构成用户的开门习惯数据组和关门习惯数据组；

采集待识别数据组时，控制器根据位移传感器采集的门体打开角度数据判断门体的动作状态；

当判断门体动作为开门状态时，将识别数据组中的数据对应与开门习惯数据组中的数据进行对比，实现用户身份的识别；

当判断门体动作为关门状态时，将识别数据组中的数据对应与关门习惯数据组中的数据进行对比，实现用户身份的识别。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器的身份识别方法，其特征在于：采用K-means聚类算法获取习惯数据组。

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