本发明涉及身份识别技术领域，特别涉及一种通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法。
背景技术：
随着移动互联网的普及，智能手机因其便携性、独占性和私密性，被广泛应用于线下小额支付、门禁、公交地铁等场景，在带来便捷性的同时，仍存在安全性问题，例如：因手机丢失或信息被盗造成的非用户本人使用手机，引起财产损失。
为提高安全性，在上述应用场景中需要对用户身份进行识别认证，常用方法包括：基于密码的识别技术(如：数字密码、手势密码)、基于生物特征的识别技术(如脸部识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别)，以及基于用户行为特征的识别技术(手势签名、自然晃动等)。
现有的识别技术存在如下缺点：(1)安全级别低：密码容易在存储或传输过程中被复制或截获。另外，在公共场合输入密码时，容易被周围的人窥见、模仿，安全性降低。(2)难于记忆：为了增加安全性，同一用户在多个设备、多个应用中通常会设置不同的密码，容易导致忘记密码而无法通过认证的情况。(3)便捷性差：在公交、地铁闸机等需要快速完成认证和授权的场景下，输入复杂密码或忘记密码时，严重影响速度，用户体验差。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的不足之处，提供一种通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法。用于解决现有技术中安全级别低：密码容易在存储或传输过程中被复制或截获。另外，在公共场合输入密码时，容易被周围的人窥见、模仿，安全性降低。难于记忆：为了增加安全性，同一用户在多个设备、多个应用中通常会设置不同的密码，容易导致忘记密码而无法通过认证的情况。便捷性差：在公交、地铁闸机等需要快速完成认证和授权的场景下，输入复杂密码或忘记密码时，严重影响速度，用户体验差的问题。
本发明解决技术问题采用的技术手段是提供一种通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法，包括步骤：S1、获取检测空间内用户行为轨迹的数据样本，根据所述数据样本生成验证信息库；S2、实时采集所述检测空间内用户的行为轨迹，并与所述验证信息库中的所述数据样本相匹配，并判断所述行为规矩和所述数据样本是否匹配；若匹配，则符合用户的身份特质；若不匹配，则不符合用户的身份特质，返回重新验证或关闭验证。
于本发明的一实施例中，所述步骤S1包括步骤：S11、生成检测空间；S12、对检测空间边缘的检测点进行定位测量，将所述检测点进行连接，形成完整的检测区域轮廓线并根据所述检测区域轮廓线生成三维检测坐标；S13、采集用户的行为轨迹的所述数据样本，并将每个所述数据样本与所述检测坐标相对应生成对应的样本坐标数据和样本变化向量，并根据所述样本坐标数据和所述样本变化向量生成验证信息库。
于本发明的一实施例中，所述步骤S2包括步骤：S21、触发身份特质验证；S22、实时采集用户用于验证的验证行为轨迹，将每个所述验证行为轨迹与所述检测坐标相对应生成对应的验证坐标数据和验证变化向量；S23、将所述验证坐标数据和所述验证变化向量分别和所述样本坐标数据和样本变化向量进行匹配，并判断误差是否在预设范围内；若在预设范围内，则符合用户的身份特质；若不在预设范围内，则不符合用户的身份特质，返回重新验证或关闭验证。
于本发明的一实施例中，所述步骤S13还包括步骤：实时采集所述数据样本时，同步采集所述数据样本在所述三维检测坐标内移动的样本行为时间，并将所述样本行为时间添加进所述样本变化向量；所述步骤S22还包括步骤：实时采集所述验证行为轨迹时，同步采集所述验证行为轨迹在所述三维检测坐标内移动的验证行为时间，并将所述验证行为时间添加进所述验证变化向量。
于本发明的一实施例中，所述步骤S1之前还包括步骤：根据用户的行为特征在所述三维检测坐标中的类型，配置每种类型的所述数据样本的数量的上限值和下限值；所述类型包括行为路径和行为姿势。
于本发明的一实施例中，所述步骤S2之后还包括步骤：S3、使用通过身份特质验证的所述验证行为轨迹更新所述验证信息库。
于本发明的一实施例中，所述步骤S3包括步骤：S31、将通过验证的所述验证坐标数据和所述验证变化向量作为新的所述数据样本带入预先设置好的训练器中；S32、训练所述数据样本的行为轨迹向量，生成新的所述验证信息库。
于本发明的一实施例中，所述步骤S3之后还包括步骤：S4、当所述验证信息库中的样本数量达到上限后，每增加一个新样本时，通过所述样本坐标数据和所述样本变化向量的比对，删除掉一个相似度最低的样本。
于本发明的一实施例中，所述步骤S2还包括步骤：对所述三维检测坐标进行区块分割为子区块，并将对应的所述样本变化向量和所述行为变化向量进行区块分割生成样本变化子向量和行为变化子向量；当用户的行为轨迹为局部行为轨迹时，根据局部行为轨迹所在的所述子区块中的所述样本变化子向量和所述行为变化子向量分别进行匹配判断是否符合用户的身份特质。
实施本发明中的通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法具有以下有益效果：
可以根据用户的行为轨迹直接确定其身份特质，方便快捷；并且，通过持续采集和更新用户行为数据，以及引入三维检测坐标将行为轨迹向量化，提高检测的效果和安全性。
附图说明
图1显示为本发明中通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示，图1显示为本发明中通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法的流程示意图。本发明提供了一种通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法，包括步骤：S1、获取检测空间内用户行为轨迹的数据样本，根据数据样本生成验证信息库；S2、实时采集检测空间内用户的行为轨迹，并与验证信息库中的数据样本相匹配，并判断行为规矩和数据样本是否匹配；若匹配，则符合用户的身份特质；若不匹配，则不符合用户的身份特质，返回重新验证或关闭验证。
在本发明的一实施例中，步骤S1包括步骤：
S11、生成检测空间；通常，采用探测器或者感应器生成立方体的三维检测空间，方便用户在检测空间中做出动作。
S12、对检测空间边缘的检测点进行定位测量，将检测点进行连接，形成完整的检测区域轮廓线并根据检测区域轮廓线生成三维检测坐标；在本实施例中，检测点之间进行相互连线，形成水平和竖直的检测线，水平和竖直的检测线之间的交点形成坐标点。
S13、采集用户的行为轨迹的数据样本，并将每个数据样本与检测坐标相对应生成对应的样本坐标数据和样本变化向量，并根据样本坐标数据和样本变化向量生成验证信息库。本实施例中，用户的每个行为轨迹会占用多个坐标点，根据行为轨迹前后坐标点的裱花即可生成变化向量。数据样本相对应转换后生成的即为样本坐标数据，再根据前后样本坐标数据的变化即可计算出样本变化向量。
进一步地，步骤S2包括步骤：
S21、触发身份特质验证；在进行验证之前要先出发身份特质验证，才能开始验证。
S22、实时采集用户用于验证的验证行为轨迹，将每个验证行为轨迹与检测坐标相对应生成对应的验证坐标数据和验证变化向量；同理，本实施例中，用户的每个行为轨迹会占用多个坐标点，根据行为轨迹前后坐标点的裱花即可生成变化向量。验证行为轨迹相对应转换后生成的即为验证坐标数据，再根据前后验证坐标数据的变化即可计算出验证变化向量。
S23、将验证坐标数据和验证变化向量分别和样本坐标数据和样本变化向量进行匹配，并判断误差是否在预设范围内；若在预设范围内，则符合用户的身份特质；若不在预设范围内，则不符合用户的身份特质，返回重新验证或关闭验证。
在本发明的一实施例中，步骤S13还包括步骤：实时采集数据样本时，同步采集数据样本在三维检测坐标内移动的样本行为时间，并将样本行为时间添加进样本变化向量；步骤S22还包括步骤：实时采集验证行为轨迹时，同步采集验证行为轨迹在三维检测坐标内移动的验证行为时间，并将验证行为时间添加进验证变化向量。通过将样本行为时间和验证行为时间分别加入样本变化向量和验证变化向量中并进行比对和匹配，可以更精确的辨别出验证行为轨迹是否是贴合用户习惯，使得验证更加准确。
进一步地，步骤S1之前还包括步骤：根据用户的行为特征在三维检测坐标中的类型，配置每种类型的数据样本的数量的上限值和下限值；类型包括行为路径和行为姿势。与之相对应的，本发明中，可以通过变化向量和坐标数据分别验证行为路径和行为姿势。
在本发明的一实施例中，步骤S2之后还包括步骤：S3、使用通过身份特质验证的验证行为轨迹更新验证信息库。进一步地，步骤S3包括步骤：S31、将通过验证的验证坐标数据和验证变化向量作为新的数据样本带入预先设置好的训练器中；S32、训练数据样本的行为轨迹向量，生成新的验证信息库。通过不断的对数样本进行训练以实现数据库的更新。
在本发明的一实施例中，步骤S3之后还包括步骤：S4、当验证信息库中的样本数量达到上限后，每增加一个新样本时，通过样本坐标数据和样本变化向量的比对，删除掉一个相似度最低的样本。
在本发明的一实施例中，步骤S2还包括步骤：对三维检测坐标进行区块分割为子区块，并将对应的样本变化向量和行为变化向量进行区块分割生成样本变化子向量和行为变化子向量；当用户的行为轨迹为局部行为轨迹时，根据局部行为轨迹所在的子区块中的样本变化子向量和行为变化子向量分别进行匹配判断是否符合用户的身份特质。在本实施例中，若用户只做了局部的动作，如只是挥手或者摇头，即可将三维检测坐标分割为子区块，只进行局部检测即可。这样即可减少检测的工作量，又可以增加检测的准确性。
综上所述，本发明提供的一种通过用户行为轨迹确定其身份特质的方法，可以根据用户的行为轨迹直接确定其身份特质，方便快捷；并且，通过持续采集和更新用户行为数据，以及引入三维检测坐标将行为轨迹向量化，提高检测的效果和安全性。具有很高的商业利用和推广的价值。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。