上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID (Mobile Internet Device,移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。
[0042]为了实现本发明的目的，本发明实施例提出了一种位于足底的穿戴式智能设备，
包括:第一覆盖层，设备层和第二覆盖层，
[0043]第一覆盖层和/或第二覆盖层，具有鞋垫形状的整体结构，用于覆盖设备层，具有缓冲压力以及用于提供保护设备层的机械强度；
[0044]设备层，位于第一覆盖层和第二覆盖层之间，设备层包括:发电模块，储电模块和终端设备模块，
[0045]发电模块，用于根据压电效应将机械能转换为电能；
[0046]储电模块，用于存储由发电模块产生的电能；
[0047]终端设备模块，用于根据储电模块提供的电能进行信息处理。
[0048]在本发明的上述实施例中，通过设备层的发电模块的压电效应将机械能转换为电能，并通过设备层的储电模块将发电模块所产生的电能存储起来，以供设备层的终端设备模块进行信息处理；从而解决了穿戴式智能设备很难容纳大容量电池的局限，拓宽了其应用功能，满足了用户多元化的需求，且提高了用户的体验度。本发明提出的上述方案，对现有系统的改动很小，不会影响系统的兼容性，而且实现简单、高效。
[0049]图1为本发明位于足底的穿戴式智能设备一种实施例的结构示意图。如图1所示，本实施例位于足底的穿戴式智能设备包括:第一覆盖层，设备层和第二覆盖层。
[0050]第一覆盖层和/或第二覆盖层，具有鞋垫形状的整体结构，用于覆盖设备层，具有缓冲压力以及用于提供保护设备层的机械强度。
[0051 ] 如图2所示，为本发明另一种实施例中的设备层的结构示意图，下面结合图2对本发明进行说明。
[0052]设备层，位于第一覆盖层和第二覆盖层之间，设备层包括:发电模块，储电模块和终端设备模块。
[0053]如图3a所示，为本发明另一种实施例中的设备层中的发电模块为纳米压电发电机时，纳米压电发电机的原理图；如图3b所示，为本发明另一种实施例中的设备层中的发电模块为纳米压电发电机时，纳米压电发电机的结构示意图；下面结合图3a和图3b对本发明进行说明。
[0054]发电模块，用于根据压电效应将机械能转换为电能。
[0055]具体而言，发电模块为纳米压电发电机，发电模块位于鞋垫形状的整体结构的足跟部位。
[0056]发电模块，位于足跟部位，利用压电效应，搜集人体行走或跑动时释放的动能，将动能转换为电能，并将电能存储在蓄电池中。目前可以将其厚度控制在5_以内，让一个中等身材的人仅通过行走就可以产生3W的电能，3W的电能足够为一般的智能手机充电。
[0057]储电模块，用于存储由发电模块产生的电能。
[0058]具体而言，从储电模块对外输出电能，作为其他设备的移动电源。
[0059]进一步地，储电模块为可变形纸性电池，储电模块位于鞋垫形状的整体结构的足弓部位。
[0060]储电模块，位于足弓部位，主要由可绕性变形的纸电池构成。这种新型电池是由植入了电极和电解液的纤维素纸构成，其中纤维素纸就起到了隔离物的作用，电极分别是加入了纤维素的碳纳米管和覆盖在纤维素制成的薄膜上的金属锂，而电解液就是六氟磷酸锂溶液，其厚度可以做到仅有0.33_，可以像纸一样任意被裁减，穿刺、撕裂、撞击、甚至枪击都不会导致其漏液，从而保证其在运动时也能安全使用。
[0061]终端设备模块，用于根据储电模块提供的电能进行信息处理。
[0062]具体而言，终端设备模块包括通信模块、压力传感器和计算模块。
[0063]通信模块用于与外界进行信息交换。
[0064]具体而言，通信模块可以通过2G/3G/4G、蓝牙、WIF1、NFC等通信方式与外界进行信息交换。
[0065]进一步地，通信模块还包括用户的账户信息，通信模块与外界设备进行通信，进行支付操作。
[0066]如图4所示，为本发明另一种实施例中的设备层的压力传感器和振子层的结构示意图，下面结合图4对本发明进行说明。
[0067]压力传感器用于采集用户踩踏穿戴式智能设备时的压力信息。
[0068]具体而言，通过压力传感器阵列采集人体站立、行走及跑动时的压力分布。由于足底计算机的私密性很好，因此只需区分出是不是机主即可。
[0069]计算模块用于根据压力信息，识别踩踏穿戴式智能设备的用户。
[0070]具体而言，计算模块包括CPU、GPU及相应的DSP等功能模块，计算模块用于进行计算及图形图像处理，通过抽取触觉特征进行步态识别，识别出来的步态信息能够进行用户的身份验证。
[0071]具体而言，穿戴式智能设备用于用户识别，包括:
[0072]根据计算模块识别出的用户信息，通信模块与外界设备进行通信，进行用户身份认证。
[0073]实际应用的典型场景为地铁进站。当用户接近地铁闸机时，自动通过蓝牙与闸机建立通信，进入支付准备状态，然后通过步态识别验证身份，通过验证后开启支付功能，当用户进入闸机时完成支付，闸门开启，用户通过后，结束支付状态，闸门关闭。整个过程无需用户主动参与，在用户通过闸机的过程中自然完成，大大提高了用户体验度，同时提高了通过速度，避免了拥堵。类似的场景还有很多，例如，用户进入电影院之前的检票场景，用户进入公园景区之前的检票场景，用户进入站台钱的检票场景，用户乘坐飞机前的登机检票场景，用户只需将电子票据下载到设备中，通过入口时可以进行自动检票，节省了通过检票口的时间，避免了拥堵现象的出现。
[0074]除了上述应用场景外，还可以实现自动开门或关门。当用户接近家门的时候，通过蓝牙与智能门锁建立通信，通过蓝牙定位功能获得用户与门锁之间的距离信息，当用户与门锁之间的距离接近预先设置的阈值时，启动身份认证的认证过程，开始传递身份信息。如果验证通过，门锁自动打开。当用户进入家中之后，门自动关闭。用户离家时，自动关门的过程与此类似，在此不再赘述。当然，上述功能也可以用于其它场景，例如，当用户手中捧满货物地从超市出来的时候，若通过身份认证，则可以便捷地实现自动开启后备箱，方便用户将购买的货物放入后备箱中，当用户把货物放入后备箱之后，前车门自动打开。
[0075]如图5所示，为本发明另一种实施例中的基于步态识别的身份认证的处理流程图，下面结合图5对本发明进行说明。
[0076]基于步态识别的身份认证处理流程如下:
[0077]首先，采集压力传感器模拟信号；
[0078]其次，对所采集的压力传感器模拟信号，依次经过如下处理过程:量化、去噪、归一化、提取描述子、计算判别函数值以及计算置信概率，获得所采集的压力传感器模拟信号所对应的置信概率值；
[0079]最后，将置信概率值与预先设置的阈值进行比较，根据比较结果，判断用户是否能够通过身份认证。具体地，若所获得的置信概率大于或等于预先设置的阈值，则用户能够通过身份认证；若所获得的置信概率小于预先设置的阈值，则用户无法通过身份认证。
[0080]如图6所示，为本发明另一种实施例中的构建步态识别模型的处理流程图，下面结合图6对本发明进行说明。
[0081]构建步态识别模型的处理流程如下:
[0082]首先，采集压力传感器模拟信号，
[0083]其次，对所采集的压力传感器模拟信号，依次经过如下处理过程:量化、去噪、归一化、提取描述子、计算判别函数值以及入库，获得所采集的压力传感器模拟信号对应的步态识别模型；
[0084]需要说明的是，可以根据更新的压力传感器模拟信号，对所获得步态识别模型进行统计模型的更新，上述过程是可以循环进行。
[0085]如图7所示，为本发明另一种实施例中的构建步态识别模型中的描述子提取函数的处理流程图，下面结合图7对本发明进行说明