一种基于DTW算法和行走步态数据的手机身份验证方法

摘要

本发明公开了一种基于DTW算法和行走步态数据的手机身份验证方法，通过预先采集用户一段时间的行走步态数据，然后经过预处理、信号分割、循环剔除相似周期等步骤，获得多个相似性较弱的匹配模板，生成匹配模板库，再通过实时采集的手机加速度传感器数据，由信号分割方法获得用户行走步态周期，最后通过DTW算法计算实时数据与匹配模板库中样本的相似度，从而验证用户身份是否合法。本发明匹配模板样本差异大，能够尽可能全面的体现用户步态特征，同时利用匹配模板集成的方法代替匹配模板平均值合成的方法，解决了人工手动选择样本的片面性、繁琐性和特征数据丢失的问题，提高了识别准确率，具有计算量小，训练样本少的优点。