一种基于步态分析的智能手机用户身份验证系统

比勒陀利亚大学和香港城市大学的一组研究人员最近开发了一种基于步态分析的连续智能手机用户认证系统。该系统在IEEE工业电子学会第 44 届年会上发表的论文中概述，利用设备预先存在的硬件，根据他们的步态模式对智能手机用户进行身份验证。

术语“步态”是指通过在行走或跑步时移动肢体而实现的运动模式。研究发现，步态模式在人与人之间存在很大差异，步态分析可以用于生物识别身份验证。

现有的生物识别步态识别工具可以分为三大类：基于机器视觉，基于地板传感器和基于可穿戴传感器的方法。在基于机器视觉的步态识别中，系统使用相机来获取数据，然后使用图像处理技术对其进行分析。

另一方面，基于地板传感器的步态识别系统通过垫子工作，该垫子可以测量与人的步伐相关联的力和速度。最后，基于可穿戴传感器的步态识别系统使用具有传感器的可穿戴设备，例如加速度计，陀螺仪传感器和力传感器，来检测和记录步态活动。

研究人员在他们的论文中写道：“本文介绍了智能手机用户认证系统的开发，该系统利用了该设备已有的硬件。” “身份验证基于智能手机用户的步态模式，这是一种生物识别功能。”

比勒陀利亚大学和香港城市大学的研究人员团队开发了一种基于传感器的可穿戴式步态识别系统，该系统利用智能手机的预先存在的硬件，特别是其加速度计。如今，大多数智能手机都内置了加速度计，可以检测用户的步态相关数据。

研究人员设计的系统不需要任何额外的硬件来运行，因此升级现有智能手机不需要额外的成本。它的工作原理是不断分析智能手机内置加速度计收集的步态相关数据，并在检测到步态模式发生异常变化时通过电子邮件通知智能手机拥有者。

“如果认证结果是肯定的，那么认证过程将在后台不间断地继续进行，”研究人员在他们的论文中解释说。“如果验证失败，则应将设备的位置信息发送到预定的电子邮件地址，以通知授权用户该设备的位置。”

研究人员提出的基于步态的认证方法包括传感器数据采集单元，预处理单元，分类算法和评估系统。智能手机的内置加速度计不断获取由预处理单元预处理的步态相关数据，然后通过动态时间规整(DTW)算法和前馈神经网络(FFNN)进行分析，该网络对用户进行身份验证。

在首次检测到未经授权的访问的一分钟内，系统向智能手机所有者发送电子邮件通知，其中包括设备最后已知位置的时间戳。这可以帮助用户在意外放错位置或丢失智能手机时检索他们。

在初步评估中，这种基于步态的新认证系统的灵敏度为0.74，特异性为0.78。虽然这些结果令人鼓舞，但研究人员需要进一步开发该系统才能在现实环境中成功应用。

研究人员写道：“虽然拟议方案的表现很有希望，但确实需要对其进行改进，以使该系统变得切实可行。”