一種人體身份識別的方法和系統的製作方法
2023-10-17 17:17:44 1
專利名稱：一種人體身份識別的方法和系統的製作方法
技術領域：
本發明屬於通信技術領域，尤其涉及一種人體識別技術。
背景技術：
現存的人體識別技術，比較側重於視覺/光學方式，或者被測人本身所攜帶的一些可以用作身份驗證的工具，如USB秘鑰，ID卡等。這些已有的人體識別的技術都有各自的局限。例如傳統基於光波/光學的人體指紋、面容、瞳孔等識別方式，會受到被測環境的亮度，背景的光潔度，甚至偽造等因素的影響，而造成識別過程中出現誤差甚至錯誤，使得被檢測人無法正常的獲得應有的權限，或使得原本無權限人獲得使用權限，帶來不可挽回的損失。人體區域無線通信是在單獨人體或者多個人體之間，將人體作為無線傳播的信道，採用無線方式進行信息的傳遞。達到的信息傳輸性能。不同的人體對於無線電波的衝激響應，具有不同類型、不同參數、同時又相對穩定的特徵，可作為人體識別的唯一且可靠的依據，且依靠人體的無線電波衝激響應，不會受到上述現有的人體識別技術中客觀因素的限制，具有更為靈活、判決更為準確的特性資料庫。
發明內容
本發明的目的在於提供一種基於人體無線衝激響應的唯一性原理的人體的身份識別的方法和系統。為達到上述目的，本發明的解決方案是:一種人體身份識別的方法，包括以下步驟，( I)激活人體身份識別系統，若判斷未激活，繼續步驟(I )，若判斷已激活，轉入步驟⑵;(2)識別被測人體身份信息，若判斷信息對比相似，轉入步驟(3)，若判斷信息對比不相似，轉入步驟(4)；(3)輸出身份識別的結果，並啟動後續權限操作；(4)提示錯誤，判斷該人不具備操作權限，並退出系統。所述步驟(I)中，判斷有人體出現在可探測的區域內，系統被激活。所述步驟(2)中，具體包括以下步驟，(a)多次發射並採集人體無線電波響應信號；(b)處理人體無線電波響應信號，統計多次人體無線電波響應的樣本數據；(C)處理將所述人體無線電波響應的樣本數據以及資料庫中預存的人體響應電波基準數據，提取並對比樣本數據的統計特徵以及基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定。所述步驟(a)中，發射裝置發出無線信號，所述無線信號在存在被測人體的無線環境中傳播，由接收裝置所接收得到人體無線電波響應信號，所述接收裝置經由採樣，量化，下變頻，低通濾波以及波形去除處理所述人體無線電波響應信號後，得到數字基帶信號。所述步驟(b)中,所述接收裝置預置h(r) =-)呤法處理所述數字
基帶信號，此處y(t)代表的是接收到的信號，x*代表的是信號的復共軛，h( O代表的是信道的衝激響應。所述步驟(b)中，預置h = J0* h(T)dT算法統計窄帶響人體響應的數據並存儲樣本數據。所述步驟(3)中，選取如下特徵總結參數之一作為統計特徵，1、窄帶人體響應的強度統計分布，即窄帶人體響應的衰落係數、衰落係數概率密度分布以及衰落係數概率累計分布；I1、窄帶人體響應的相位統計分布；II1、窄帶人體響應中的確定性和隨機部分的能量之比，即K因子及其統計分布；IV、窄帶人體響應所帶來的頻移功率譜特徵；V、寬帶的人體響應的時延功率譜特徵V1、寬帶的不同人體響應之間的相關性特徵，即不同時延點上的響應相關性；其中，優選特徵總結參數I窄帶人體響應的強度統計分布作為統計特徵。進一步的，米用Kullback distance (庫貝克距離)或者 Kolmogorov SmirnovTesting (寇莫郭諾夫-史密諾夫測試)原則進行特徵總結參數I窄帶人體響應的強度統計分布的統計特徵對比。本發明還公開了一種人體身份識別系統，包括第一處理器、分別與所述第一處理器相連的發射模塊、人體感應模塊，第二處理器以及與所述第二處理器相連的接收模塊，所述第一處理器接收所述人體感應模塊的傳輸的信息以判斷所述發射模塊開啟，所述發射模塊包括發射天線以及與其相連發射裝置，用於發射無線信號；所述接收模塊包括接收天線以及接收裝置，將接收到人體無線電波響應信號下變頻到數字基帶信號，所述接收裝置設有單片機，所述單片機中預置信號處理算法處理所述數字基帶信號並存儲樣本數據；所述第二處理器的資料庫中預存人體響應電波基準數據，第二處理器判斷存儲樣本數據後，處理所述樣本數據以及人體響應基準數據，以提取並對比樣本數據的統計特徵和人體響應基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定進行身份的判定。優選的，所述發射裝置與所述接收裝置均為USRP設備，所述人體感應模塊為視頻、紅外或重量檢測感應模塊。由於採用上述方案，本發明的有益效果是:由於不同的人體對於無線電波的衝激響應，具有不同類型、不同參數、同時又相對穩定的特徵，因此人體作為信道而產生的衝激響應特徵具有了幫助識別人體身份的功能，本發明細化了人體的信道特徵，建立了系統的統計特徵模型和更為豐富的特徵描述參數來構建不同人體的資料庫，進而對人體的身份進行識別。
圖1為本發明的工作流程圖2為本發明所示一實施例的結構連接圖；圖3為本發明所示一實施例中志願者I的衰落係數部分樣本示意圖；圖4為本發明所示一實施例中志願者2的衰落係數部分樣本示意圖；圖5為本發明所示一實施例中志願者3的衰落係數部分樣本示意圖；圖6為三位志願者的衰落係數概率密度分布；圖7為三位志願者的衰落係數概率累計分布。
具體實施例方式以下結合附圖所示實施例對本發明作進一步的說明。本發明公開了一種用於人體身份識別系統，包括第一處理器、分別與第一處理器相連的發射模塊、人體感應模塊，第二處理器以及與第二處理器相連的接收模塊，第一處理器接受人體感應模塊的信息以控制發射模塊開啟，發射模塊包括發射天線以及與其相連的具有信號調製的模擬射頻發射裝置，用於發射無線射頻信號；接收模塊包括接收天線以及接收裝置，將接收到人體無線電波響應信號下變頻到數字基帶信號，接收裝置設有單片機，單片機中預置信號處理算法處理數字基帶信號並存儲樣本數據。第二處理器的資料庫中預存人體響應基準數據，第二處理器判斷存儲樣本數據後，處理樣本數據以及人體響應基準數據，以提取並對比樣本數據的統計特徵和人體響應基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定進行身份的判定。本實施例中，發射裝置與接收裝置均為USRP設備，人體感應模塊為視頻、紅外、重量檢測感應模塊。本發明還公開了一種人體身份識別的方法，包括以下步驟，( I)激活人體身份識別系統，若判斷未激活，繼續步驟(I )，若判斷已激活，轉入步驟⑵;步驟(I)中，當人體感應模塊確定有人體出現在可探測的區域時，將檢測信息傳送至第一處理器處理，第一處理器接受到此信息後判斷系統激活，控制接收模塊開啟。本實施例中，人體感應模塊可通過多種方式實現確定人體已處於可以被測量的環境，例如通過視頻、紅外、重量檢測等方式，來確認被測人體已經處於適當的位置。(2)識別被測人體身份信息，若判斷信息對比相似，轉入步驟(3)，若判斷信息對比不相似，轉入步驟(4)，具體包括以下步驟。(a)多次發射並採集人體無線電波響應信號。步驟(a)中，發射裝置發出無線信號後，無線信號在存在被測人體的無線環境中傳播，由接收裝置接收得到人體無線電波響應信號，由於接收裝置為USRP設備，接收裝置經由採樣，量化，下變頻，低通濾波以及波形去除處理人體無線電波響應信號後，得到數字基帶信號。系統激活後，無線信號被調製在可用射頻波段，由發射裝置發出，此處的可用波段可以是合法使用和共享的任何波段，如2.4GHz的WiFi波段。無線信號在存在被測人體的無線環境中傳播後，被另一端的接收裝置所接收，經過下變頻處理得到模擬基帶信號。接收到的模擬基帶信號再次經過採樣、量化、匹配濾波、一系列模數轉換的過程，得到信號的數字基帶信號數據，從而實現人體無線電波響應信號的發射與採集過程。(b)處理人體無線電波響應信號，統計多次人體無線電波響應的樣本數據；
步驟(b)中，接收裝置的單片機中接收裝置預置h(-) =J^y(t);T(t-)算法處
理所述數字基帶信號，此處y(t)代表的是接收到的信號，X*代表的是信號的復共軛，h( T )代表的是信道的衝激響應。為了計算的簡便，同時也考慮現行的通信系統更多採用窄帶隨機信號，本實施例
中，主要關注信道的窄帶響應，即採取h =算法統計窄帶響人體響應的樣本數
據。由於單靠一次的測量很難得到確定的判別結果，因此為了能有較多的測量結果，需在短時間內完成較多的測量，以大量獲得窄帶響人體響應的h數據樣本，並進行存儲。(C)處理人體無線電波響應的樣本數據以及資料庫中預存的人體響應基準數據，提取並對比樣本數據的統計特徵以及人體響應基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定。為了能夠識別人的身份，首先需要建立基於不同人的無線電波響應資料庫，即事先對有可能需要識別的人所具有的無線電波衝激響應進行測量，形成相對完整的特徵描述。該描述在不同人之間需要具有明顯不同的特徵區分，以達到幫助區分人的身份的目的。我們將在大量訓練測量的基礎上，為被測者建立一個響應資料庫，並找到可以用來進行身份區分的維度和空間。
·
目前，已經確定的可以用來對人體響應進行特徵總結的參數包括如下幾種:1、窄帶人體響應的強度統計分布，即窄帶人體響應的衰落係數、衰落係數概率密度分布以及衰落係數概率累計分布；I1、窄帶人體響應的相位統計分布；II1、窄帶人體響應中的確定性和隨機部分的能量之比，即K因子及其統計分布；IV、窄帶人體響應所帶來的頻移功率譜特徵；V、寬帶的人體響應的時延功率譜特徵V1、寬帶的不同人體響應之間的相關性特徵，即不同時延點上的響應相關性；其中，優選方案I窄帶人體響應的強度統計分布作為統計特徵。可選取以上特徵總結參數之一作為本發明中數據的統計特徵。本實施例中，第二處理器判斷單片機已經存儲被檢測人的無線電波響應的樣本數據後，分別提取被測量人體樣本數據以及資料庫中預存的人體響應基準數據的如下統計特徵進行人體之間的對比識別:窄帶響人體響應的衰落係數、衰落係數概率密度分布以及衰落係數概率累計分布。本實施例中，第二處理器米用 Kullback distance 或者 Kolmogorov SmirnovTesting原則進行統衰落係數概率密度分布以及衰落係數概率累計分布兩個統計特徵的對t匕，以判斷被檢測人體的無線衝擊響應是否與資料庫中已存儲的信息想匹配。(3)輸出身份識別的結果，並啟動後續權限操作；若經第二處理器判斷資料庫中存儲的人體響應基準數據與被檢測人的樣本數據的統計特徵相同或相似，說明被檢測人身份符合，判斷啟動後續權限操作。具體權限操作內容視不同系統而定不同，例如同意信息傳遞、同意支付或同意開啟門鎖等等。(4)提示錯誤，若第二處理器判斷統計特徵不符合，識別出該人不是資料庫中已存有信息的人，則提示錯誤，退出系統。下面結合門把手識別系統說明本發明的工作原理。
以門把手識別系統為例:發射模塊以及人體感應模塊即重力感應模塊安裝房門外地板上，接收模塊安裝於門把手中。首先，將允許進入該房間的人的某一特定頻段的人體響應測量出來，作為識別的基準數據存儲在門把手內部相關的接收裝置中。本實施例中，採用433M無線電波進行測試。當有人進入房門發射裝置範圍時，重力感應模塊判斷有人體進入測量環境並將信息傳送至第一處理器處理，第一處理器激活人體身份識別裝置，發射裝置開始發射無線電波，該無線電波以被檢測人人體作為通信信道在人體內傳播，接收裝置立即接收並處理上述人體響應信號，試驗中可以在瞬間如在I秒鐘內，對傳播的衰落係數收集幾千次的測量結果並存儲於接收模塊的單片機中。第二處理器對於該衰落係數的樣本做統計的分析，描繪出該衰落係數的概率密度函數和累計分布函數，並與存儲在門把手內部的基準數據的衰落係數、概率密度分布以及累積分布等的對比，如果基本吻合，則此時房門自動開啟，否則，緊閉不開。圖3至圖5分別為試驗過程中志願者1、志願者2以及志願者3對433M無線電波響應的測試結果衰落係數部分樣本。其中橫軸表示測量的時間，以相鄰兩個採樣點的間隔為單位，縱軸表示志願者作為無線信號的傳播信道的衰落數值。採集時長為I秒，由於採用的是5MHz帶寬，約200個採樣形成一次測量，即一秒鐘有5000000/200=25000次測量，如此大量的數據樣本經過分析可以得到較為準確的統計分布。圖6所示為三位志願者的衰落測量樣本的概率密度函數。圖中不同形狀的曲線代表著不同志願者作為信道所帶來的衰落的統計規律。圖的橫軸代表信道的衰落係數幅度的具體數值，縱軸代表信道的衰落係數落於該數值(左右較小間隔)區間內的概率密度。圖7為三位志願者的衰落測量樣本的概率累計分布函數。從圖3至圖7的結果可以看到，不同的人具有完全不同的衰落係數、衰落概率密度函數以及衰落概率累計分布函數。並且函數所在的局域有較大的間隔。因此採用以上三種函數作為人體響應的統計特徵，可有效用於區分不同被測者，實現人體的識別。上述的對實施例的描述是為便於該技術領域的普通技術人員能理解和應用本發明。熟悉本領域技術的人員顯然可以容易地對這些實施例做出各種修改，並把在此說明的一般原理應用到其他實施例中而不必經過創造性的勞動。因此，本發明不限於這裡的實施例，本領域技術人員根據本發明的揭示，不脫離本發明範疇所做出的改進和修改都應該在本發明的保護範圍之內。
權利要求
1.一種人體身份識別的方法，其特徵在於:包括以下步驟， (1)激活人體身份識別系統，若判斷未激活，繼續步驟(1)，若判斷已激活，轉入步驟(2)； (2)識別被測人體身份信息，若判斷信息對比相似，轉入步驟(3)，若判斷信息對比不相似，轉入步驟(4)； (3)輸出身份識別的結果，並啟動後續權限操作； (4)提示錯誤，判斷該人不具備操作權限，並退出系統。
2.根據權利要求1所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:所述步驟(I)中，判斷有人體出現在可探測的區域內，系統被激活。
3.根據權利要求1所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:所述步驟(2)中，具體包括以下步驟， Ca)多次發射並採集人體無線電波響應信號； (b)處理人體無線電波響應信號，統計多次人體無線電波響應的樣本數據； (C)處理將所述人體無線電波響應的樣本數據以及資料庫中預存的人體響應電波基準數據，提取並對比樣本數據的統計特徵以及基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定。
4.根據權利要求3所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:所述步驟(a)中，發射裝置發出無線信號，所述無線信號在存在被測人體的無線環境中傳播，由接收裝置所接收得到人體無線電波響應信號，所述接收裝置經由採樣，量化，下變頻，低通濾波以及波形去除處理所述人體無線電波響應信號後，得到數字基帶信號。
5.根據權利要求3所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:所述步驟(b)中，所述接收裝置預置h(r) = /0Ty(t)x*a - 算法處理所述數字基帶信號，此處y(t)代表的是接收到的信號，X*代表的是信號的復共軛，h( T )代表的是信道的衝激響應。
6.根據權利要求5所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:所述步驟(b)中，預置h = /J h (r)d T算法統計窄帶響人體響應的數據並存儲樣本數據。
7.根據權利要求3所述的人體身份識別的方法，其特徵在於:選取如下特徵總結參數之一作為統計特徵， 1、窄帶人體響應的強度統計分布，即窄帶人體響應的衰落係數、衰落係數概率密度分布以及衰落係數概率累計分布； I1、窄帶人體響應的相位統計分布； II1、窄帶人體響應中的確定性和隨機部分的能量之比，即K因子及其統計分布； IV、窄帶人體響應所帶來的頻移功率譜特徵； V、寬帶的人體響應的時延功率譜特徵 V1、寬帶的不同人 體響應之間的相關性特徵，即不同時延點上的響應相關性； 其中，優選特徵總結參數I窄帶人體響應的強度統計分布作為統計特徵。
8.根據權利要求7所述的人體身份識別的方法,其特徵在於:採用Kullbackdistance或者Kolmogorov Smirnov Testing原則進行窄帶人體響應的強度統計分布的統計特徵對比。
9.一種用於實現權利要求1所述方法的人體身份識別系統，其特徵在於:包括第一處理器、分別與所述第一處理器相連的發射模塊、人體感應模塊，第二處理器以及與所述第二處理器相連的接收模塊， 所述第一處理器接收所述人體感應模塊的傳輸的信息以判斷所述發射模塊開啟，所述發射模塊包括發射天線以及與其相連發射裝置，用於發射無線信號；所述接收模塊包括接收天線以及接收裝置，將接收到人體無線電波響應信號下變頻到數字基帶信號，所述接收裝置設有單片機，所述單片機中預置信號處理算法處理所述數字基帶信號並存儲樣本數據； 所述第二處理器的資料庫中預存人體響應電波基準數據，第二處理器判斷存儲樣本數據後，處理所述樣本數據以及人體響應基準數據，以提取並對比樣本數據的統計特徵和人體響應基準數據的統計特徵，進行被測人體身份判定進行身份的判定。
10. 根據權利要求9所述的人體身份識別系統，其特徵在於:所述發射裝置與所述接收裝置均為USRP設備，所述人體感應模塊為視頻、紅外或重量檢測感應模塊。
全文摘要
一種人體身份識別的方法，包括以下步驟(1)激活人體身份識別系統，若判斷未激活，繼續步驟(1)，若判斷已激活，轉入步驟(2)；(2)識別被測人體身份信息，若判斷信息對比相似，轉入步驟(3)，若判斷信息對比不相似，轉入步驟(4)；(3)輸出身份識別的結果，並啟動後續權限操作；(4)提示錯誤，判斷該人不具備操作權限，並退出系統。本發明是基於人體無線電波響應的統計特徵進行身份識別，利用人體無線響應具有唯一的指紋特徵的實際測量結果，結合硬體和軟體，對人體進行實時身份識別的平臺，可廣泛用於有關人體的識別領域。
文檔編號G06K9/00GK103198295SQ20131006801
公開日2013年7月10日 申請日期2013年3月4日 優先權日2013年3月4日
發明者田夢, 陳佳靜, 尹學鋒 申請人:同濟大學