一种基于运动特征的手机解锁方法

1.一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1.当手机上锁以后，用户按键或者触屏触发认证界面,点击开始匹配按钮；
S2.检测手机的三维运动轨迹，手机的三维运动轨迹即手机在X方向、Y方向和Z方向上的加速度，将手机的三维运动轨迹与预设的解锁动作的三维运动轨迹进行对比，若手机的三维运动轨迹与预设的解锁动作的三维运动轨迹的相似度大于阈值，则解锁成功，否则解锁失败；
所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21.提取设置解锁动作时存入特征数据库的多项式系数m，并利用多项式系数m构造连续数据x；
S22.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Ai，对加速度数据数组Ai进行预处理，得到数据结构a；
S23.利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法对步骤S22中得到的数据结构a进行处理，得到其多项式系数n,利用多项式系数n构造连续数据y；
S24.计算步骤S21中得到的连续数据x和步骤S23中得到的连续数据y的绝对相关系数ACC，绝对相关系数ACC的计算公式为：
式中：xi-连续数据x的第i位，-连续数据x的算术平均值，yi-连续数据y的第i位，-连续数据y的算术平均值；
S25.将步骤S24中得到的绝对相关系数ACC与设定的阈值比较，若绝对相关系数ACC大于设定的阈值，则解锁成功；若绝对相关系数ACC小于设定的阈值，则解锁失败，跳转至步骤S22。
2.根据权利要求1所述的一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：所述的认证界面还设置有密码输入身份识别按钮，点击密码输入身份识别按钮，输入密码进行解锁。
3.根据权利要求1所述的一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：它在步骤S1之前还包括设置解锁动作步骤，所述的设置解锁动作步骤包括以下子步骤：
S01.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，对加速度数据数组Bi进行预处理，得到数据结构b；
S02.对步骤S01中得到的数据结构b利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法进行处理，得到多项式系数m；
S03.利用基于最小二乘法的拟合程度评价算法来评定步骤S02中多项式系数m的拟合程度，若多项式系数m的拟合程度小于给定阈值，则将多项式系数m作为解锁动作的特征值存入特征数据库，若多项式系数m的拟合程度大于给定阈值，则跳转至步骤S02。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：所述的基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法包括以下子步骤：
S231.根据线性无关函数空间Φ＝span{x0+x1+x2+…+xn}计算函数内积；
S232.用步骤S231中得到的函数内积构造法方程，得到法方程的矩阵；
S233.用高斯消元法解步骤S232中得到的法方程的矩阵，得到多项式系数。
5.根据权利要求3所述的一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：所述的步骤S01包括以下子步骤：
S011.注册加速度传感器；
S012.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，并求得加速度数据数组Bi的平均值
S013.对步骤S012中得到的平均值 进行预处理，得到数据结构b；
S014.将步骤S013中得到的数据结构b存入临时数组。

一种基于运动特征的手机解锁方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种基于运动特征的手机解锁方法。\n背景技术\n[0002] 随着智能手机的普及，手机功能愈加强大，存储容量大大增加，一方面给用户的生活带来了无穷的方便和乐趣，用户也把更多信息放入手机中管理，另一方面也增加了手机泄密、手机隐私被窃、手机丢失后的信息欺诈的危害程度。据中国新华闻报道，截止2010年底，中国手机用户达到了7.4亿，手机信息安全成为了社会重点关注的问题。\n[0003] 现在市场上几乎所有的手机都有密码身份识别功能，各运营商也有类似的安全保护机制，比如PIN密码等，但这种安全保护机制容易被用户忽略，也不能很好的满足用户体验，用户也不想每次身份识别都输入一大串字符。随着新一代智能手机G-Phone的出现，产生了一种利用触屏图形路径实现身份识别的方式，但这种身份识别方式安全性很低。\n发明内容\n[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于运动特征的手机解锁方法，采用将人体动作特征作为输入这一全新技术和理念实现身份识别，同时将认证空间从二维拓展到三维，具有较高的安全性和良好的趣味性。\n[0005] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：\n[0006] 一种基于运动特征的手机解锁方法，它包括以下步骤：\n[0007] S1.当手机上锁以后，用户按键或者触屏触发认证界面,点击开始匹配按钮；\n[0008] S2.检测手机的三维运动轨迹，手机的三维运动轨迹即手机在X方向、Y方向和Z方向上的加速度，将手机的三维运动轨迹与预设的解锁动作的三维运动轨迹进行对比，若手机的三维运动轨迹与预设的解锁动作的三维运动轨迹的相似度大于阈值，则解锁成功，否则解锁失败。\n[0009] 所述的认证界面还设置有密码输入身份识别按钮，点击密码输入身份识别按钮，输入密码进行解锁。\n[0010] 所述的步骤S2包括以下子步骤：\n[0011] S21.提取设置解锁动作时存入特征数据库的多项式系数m，并利用多项式系数m构造连续数据x；\n[0012] S22.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Ai，对加速度数据数组Ai进行预处理，得到数据结构a；\n[0013] S23.利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法对步骤S22中得到的数据结构a进行处理，得到其多项式系数n,利用多项式系数n构造连续数据y；\n[0014] S24.计算步骤S21中得到的连续数据x和步骤S23中得到的连续数据y的绝对相关系数ACC，绝对相关系数ACC的计算公式为：\n[0015]\n[0016] 式中：xi-连续数据x的第i位， -连续数据x的算术平均值，yi-连续数据y的第i位，-连续数据y的算术平均值；\n[0017] S25.将步骤S24中得到的绝对相关系数ACC与设定的阈值比较，若绝对相关系数ACC大于设定的阈值，则解锁成功；若绝对相关系数ACC小于设定的阈值，则解锁失败，跳转至步骤S22。\n[0018] 进一步地，它在步骤S1之前还包括设置解锁动作步骤，所述的设置解锁动作步骤包括以下子步骤：\n[0019] S01.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，对加速度数据数组Bi进行预处理，得到数据结构b；\n[0020] S02.对步骤S01中得到的数据结构b利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法进行处理，得到多项式系数m；\n[0021] S03.利用基于最小二乘法的拟合程度评价算法来评定步骤S02中多项式系数m的拟合程度，若多项式系数m的拟合程度小于给定阈值，则将多项式系数m作为解锁动作的特征值存入特征数据库，若多项式系数m的拟合程度大于给定阈值，则跳转至步骤S02。\n[0022] 所述的基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法包括以下子步骤：\n[0023] S231.根据线性无关函数空间Φ＝span{x0+x1+x2+…+xn}计算函数内积；\n[0024] S232.用步骤S231中得到的函数内积构造法方程，得到法方程的矩阵；\n[0025] S233.用高斯消元法解步骤S232中得到的法方程的矩阵，得到多项式系数。\n[0026] 所述的步骤S01包括以下子步骤：\n[0027] S011.注册加速度传感器；\n[0028] S012.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，并求得加速度数据数组Bi的平均值\n[0029] S013.对步骤S012中得到的平均值 进行预处理，得到数据结构b；\n[0030] S014.将步骤S013中得到的数据结构b存入临时数组。\n[0031] 本发明的有益效果是：(1)本系统采用的算法的识别空间为三维，即x轴，y轴和z轴，以三方向的加速度特征作为动作特征进行匹配，用户的动作力度，轨迹等都是难以被模仿的，甚至对于非法用户是未知的，因此具有较高的安全性；(2)用户可根据自己的意愿随意设定动作，每次只需要一个潇洒的动作就能将锁解开，不必再去记忆枯燥的字符密码，不必输入一大串的字符，摆脱了与屏幕的交互；(3)采用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法，通过拟合，数据量急剧减少，从而减轻了数据存储所要付出的时间和空间，具有速度快、存储效率高的优点。\n附图说明\n[0032] 图1为本发明基于运动特征的手机解锁方法的流程图；\n[0033] 图2为本发明中解锁认证的方法的流程图；\n[0034] 图3为本发明中设置解锁动作的方法的流程图；\n[0035] 图4为基于运动特征的身份识别系统的结构框图。\n具体实施方式\n[0036] 下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。\n[0037] 如图1所示，一种基于运动特征的手机解锁方法，其特征在于：它包括以下步骤：\n[0038] S1.当手机上锁以后，用户按键或者触屏触发认证界面,点击开始匹配按钮；\n[0039] S2.检测手机的三维运动轨迹，手机的三维运动轨迹即手机在X方向、Y方向和Z方向上的加速度，将手机的三维运动轨迹与预设的解锁动作的三维运动轨迹进行对比，若手机的三维运动轨迹与预设解锁动作的三维运动轨迹的相似度大于阈值，则解锁成功，否则解锁失败。\n[0040] 如图2所示，所述的步骤S2包括以下子步骤：\n[0041] S21.初始化数据库，查找相应数据表，提取设置解锁动作时存入特征数据库的多项式系数m，并利用多项式系数m构造连续数据x，本实施例采用拉格朗日插值公式构造连续数据x；\n[0042] S22.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Ai，对加速度数据数组Ai进行预处理，得到数据结构a；\n[0043] 所述的预处理即过滤掉采集到的数据中的噪声，本实施例中采用窗口平滑的方式来处理采集到的数据，也就是三个连续窗口的均值作为本窗口的数据；\n[0044] S23.利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法对步骤S22中得到的数据结构a进行处理，得到其多项式系数n,利用多项式系数n构造连续数据y，本实施例采用拉格朗日插值公式构造连续数据x；\n[0045] S24.计算步骤S21中得到的连续数据x和步骤S23中得到的连续数据y的绝对相关系数ACC，绝对相关系数ACC的计算公式为：\n[0046]\n[0047] 式中：xi-连续数据x的第i位， -连续数据x的算术平均值，yi-连续数据y的第i位，-连续数据y的算术平均值；\n[0048] S25.将步骤S24中得到的绝对相关系数ACC与设定的阈值比较，若绝对相关系数ACC大于设定的阈值，则解锁成功；若绝对相关系数ACC小于设定的阈值，则解锁失败，跳转至步骤S22；\n[0049] 所述的设定的阈值为设置解锁动作时，得到的绝对相关系数ACC′的平均值，例如，用户设置解锁动作时需重复三次解锁动作，三次解锁动作的绝对相关系数分别为ACC1′、ACC2′和ACC3′，则设定的阈值为(ACC1′+ACC2′+ACC3′)/3。\n[0050] 所述的基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法包括以下子步骤：\n[0051] S231.根据线性无关函数空间Φ＝span{x0+x1+x2+…+xn}，计算函数内积；\n[0052] S232.用步骤S231中得到的函数内积构造法方程，得到法方程的矩阵；\n[0053] S233.用高斯消元法解步骤S232中得到的法方程的矩阵，得到多项式系数。\n[0054] 如图3所示，步骤S1之前还包括设置解锁动作步骤，所述的设置解锁动作步骤包括以下子步骤：\n[0055] S01.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，对加速度数据数组Bi进行预处理，得到数据结构b；\n[0056] S02.对步骤S01中得到的数据结构b利用基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法进行处理，得到多项式系数m；\n[0057] S03.利用基于最小二乘法的拟合程度评价算法来评定步骤S02中多项式系数m的拟合程度，若多项式系数m的拟合程度小于给定阈值，则将多项式系数m作为解锁动作的特征值存入特征数据库，若多项式系数m的拟合程度大于给定阈值，则跳转至步骤S02。\n[0058] 所述的步骤S01包括以下子步骤：\n[0059] S011.注册加速度传感器；\n[0060] S012.在用户手持手机做解锁动作后，获取对应着解锁动作的X方向、Y方向和Z方向上的加速度数据数组Bi，并求得加速度数据数组Bi的平均值\n[0061] S013.对步骤S012中得到的平均值 进行预处理，得到数据结构b；\n[0062] S014.将步骤S013中得到的数据结构b存入临时数组。\n[0063] 如图4所示，一种基于运动特征的身份识别系统，它包括：\n[0064] 系统驱动层，所述的系统驱动层设置有加速度感应驱动模块，通过Android系统自带的加速度传感器获取加速度数据；\n[0065] 数据服务层，所述的数据服务层设置有动作数据监听模块、动作数据获取模块、数据预处理模块以及数据存储和管理模块，动作数据监听模块用于监听加速度传感器，动作数据获取模块用于获取加速度数据，数据预处理模块用于对加速度数据进行预处理，数据存储和管理模块用于对加速度特征数据进行存储与管理；\n[0066] 分析处理层，对数据服务层得到的原始加速度数据进行进一步分析处理，所述的分析处理层设置有动作特征拟合和学习模块、动作特征提取模块以及动作特征分析和匹配模块，动作特征拟合和学习模块通过基于最小二乘法的离散数据多项式拟合算法对原始加速度数据进行处理，动作特征提取模块用于将处理结果作为动作特征存入特征数据库，动作特征分析和匹配模块用来完成识别过程中的动作特征匹配；\n[0067] 用户可见的图形操作界面GUI，所述的图形操作界面GUI设置有认证界面、设置界面、动作呈现界面以及帮助和说明界面。\n[0068] 所述的设置界面与动作特征拟合和学习模块之间的接口设计：设置界面的布局是在LinearLayout线性布局下的List类布局，List中相关元素通过Intent()这个特殊类与设置子界面进行关联。通过触发与动作特征拟合和学习设置子界面相关联的List元素，将请求封装在Bundle类中，通过Intent( )类中的putExtras( )方法将请求传递给动作特征拟合和学习设置子界面。设置子界面Acticity类通过界面上的两个按钮控件将启动服务和收集用户动作数据，通过Data_get类中data_solve( )方法进行处理。\n[0069] 所述的认证界面与动作特征分析和匹配模块之间的接口设计：认证界面平常处于隐藏状态。当用户自行将屏幕锁屏或者将系统自动锁屏后，一直处于后台运行的继承自Service类的Listen_Service类会监听到这一消息，并将通过一个Intent( )类启动身份认证界面，身份认证界面通过一个按钮类控件，控制收集用户动作数据的开始，通过OpenTop类中的Check(double[ ][ ],int)函数对用户的动作进行特征分析，并进行判断和匹配。\n[0070] 所述的动作特征提取与动作数据存储与管理模块之间的接口设计：动作特征提取与动作数据存储和管理之间的接口是通过一个临时存储数据组实现的。当代表三维动作的数据由Data_Gestture类变量处理完成后，处理后的动作特征数据将转存到临时存储数据组中。临时存储数据组将直接与数据库相关联。\n[0071] 所述的加速度感应驱动模块与动作数据监听模块之间的接口设计：通过数据获取类继承SensorListener接口，注册相应的加速度传感器，初始化该接口中的两个重要成员函数：onAccuracyChanged(int arg0,int arg1)，onSensorChanged(int arg0,float[ ]arg1)。以onSensorChanged(int arg0,float[ ]arg1)为接口，以数组的形式从中获取加速度值。\n[0072] 所述的动作数据存储和管理模块与Database SQLite之间的接口设计：将数据库的表和相关元素的创建的方法，以及对数据库的数据进行操作的方法封装成一个Database类。利用从设置界面Bundle类中获取的数据，利用Database类创建相关的表项，将临时存储数据组中的数据存储进数据库中。