一种更新手势模板的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种更新手势模板的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 目前国际上基于三维运动手势的身份认证方式主要通过移动终端内置的运动传 感器获取三维运动手势的数据，并通过特定的算法实现用户身份认证。
[0003] 由于用户自身手势动作的多样性和多义性，即使同一个人也无法做出两个完全相 同的手势动作，而且不同阶段之间的手势动作会存在一定差异性，使得身份认证识别率会 随时间的推移而下降，影响系统的稳定性。
[0004] 因此，如何更新手势模板一直是阻碍用户身份认证识别率的一个重要因素。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例提供一种更新手势模板的方法及装置，将模式识别中的聚类分析方 法引入到用户身份认证中，用于模板的更新。
[0006] 本发明实施例提供的一种更新手势模板的方法，包括：
[0007] 根据模板数据库中的所有模板，对获取到的第一手势数据进行认证；
[0008] 若认证通过，则分别以所述模板数据库中的每个模板为聚类中心，通过聚类算法 对所述第一手势数据进行聚类，确定出所述第一手势数据所聚类的第一模板；
[0009] 若聚类到所述第一模板的手势数据的数量达到第一设定阈值，则根据聚类到所述 第一模板的每组手势数据与所述第一模板的空间距离，从所述聚类到所述第一模板的手势 数据中选取一组手势数据，并用选取出的手势数据更新所述第一模板。
[0010] 本发明实施例通过的一种更新手势模板的装置，包括：
[0011] 认证模块，用于根据模板数据库中的所有模板，对获取到的第一手势数据进行认 证；
[0012] 聚类模块，用于若认证通过，则分别以所述模板数据库中的每个模板为聚类中心， 通过聚类算法对所述第一手势数据进行聚类，确定出所述第一手势数据所聚类的第一模 板；
[0013] 更新模块，用于若聚类到所述第一模板的手势数据的数量达到第一设定阈值，则 根据聚类到所述第一模板的每组手势数据与所述第一模板的空间距离，从所述聚类到所述 第一模板的手势数据中选取一组手势数据，并用选取出的手势数据更新所述第一模板。
[0014] 本发明实施例中，根据所有模板对第一手势数据进行认证，并在认证通过后，分别 以每个模板为聚类中心，通过聚类算法对所述第一手势数据进行聚类，确定所述第一手势 数据所聚类的第一模板；若聚类到所述第一模板的手势数据的数量达到第一设定阈值，则 从所述聚类到所述第一模板的手势数据中选取一组手势数据，并用选取出的手势数据更新 所述第一模板。本发明实施例将聚类算法引入到手势模板更新中，通过从聚类算法得到的 手势数据中选取手势数据来对各个模板进行更新。
【附图说明】
[0015] 图1是本发明实施例提供的一种更新手势模板的方法流程图；
[0016] 图2是本发明实施例提供的一种更新手势模板的装置示意图；
[0017] 图3是本发明实施例提供的另一种更新手势模板的装置示意图。
【具体实施方式】
[0018] 本发明实施例将模式识别中的聚类分析方法引入到用户身份认证中，用于用户匹 配模板的更新，提高了真实用户的识别率且不会影响系统的安全性，且认证系统不会随时 间推移降低认证精度，从而保证了认证系统的长久有效性。
[0019] 下面结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。
[0020] 本发明实施例中，首先需要创建模板数据库，模板数据库中包含多个模板，每个模 板即为一组手势数据，用于认证系统的匹配计算。可通过预先采集用户的手势的方式创建 该模板数据库。为保证身份认证系统的识别效果，模板数据库中的模板应尽可能的相似。手 势数据的采集是通过移动终端内置的加速度传感器完成的。用户通过手持移动终端完成手 势动作，移动终端便可采集得到整个三维手势动作的加速度数据。
[0021] 图1为本发明实施例提供的一种更新手势模板的流程，该流程可包括：
[0022] 步骤101，根据模板数据库中的所有模板，对获取到的第一手势数据进行认证；
[0023] 步骤102,若认证通过，则分别以所述模板数据库中的每个模板为聚类中心，通过 聚类算法对所述第一手势数据进行聚类，确定所述第一手势数据所聚类的第一模板；若认 证不通过，则第一手势数据的认证过程结束，进行下一手势数据的认证；
[0024] 步骤103,若聚类到所述第一模板的手势数据的数量达到第一设定阈值，则根据 聚类到所述第一模板的每组手势数据与所述第一模板的空间距离，从所述聚类到所述第一 模板的手势数据中选取一组手势数据，并用选取出的手势数据更新所述第一模板；若聚类 到所述第一模板的手势数据的数量未达到第一设定阈值，则继续执行上述步骤101和步骤 102,直到聚类到所述第一模板的手势数据的数量达到第一设定阈值。
[0025] 以上流程可由移动终端来执行。
[0026] 较佳地，在步骤101中，所述模板数据库中还包含第一平均值，所述第一平均值为 所述模板数据库中每个模板之间的空间距离的平均值。
[0027] 相应地，认证过程可以包括：
[0028] 采集所述第一手势数据，分别求取所述第一手势数据与所述模板数据库中的每个 模板之间的空间距离，计算所述第一手势数据与所述模板数据库中的每个模板之间的空间 距离的第二平均值；若所述第二平均值与第一平均值的比值不大于第二设定阈值，则对所 述第一手势数据认证通过。所述第二设定阈值的取值与识别精度相关；如果第二设定阈值 取值大，则用户通过身份认证的概率将会增大，如果第二设定阈值过小，则相反。
[0029] 较佳地，在步骤103中，可分别求取聚类到所述第一模板的每个手势数据与所述 第一模板的空间距离，以及所述聚类到所述第一模板的每个手势数据与所述第一模板的空 间距离的第三平均值；从所述聚类到所述第一模板的每个手势数据中选取满足以下条件的 一组手势数据：所选取的手势数据与所述第一模板的空间距离和所述第三平均值的差值在 第三设定阈值范围内。
[0030] 或者，将聚类到所述第一模板的每个手势数据与所述第一模板的空间距离按照升 序或降序排列，选取与所述第一模板的空间距离位于中间位置的手势数据以更新所述第一 模板。
[0031] 所述第三设定阈值为预先设定，设定取值越大，则可选择的用于更新模板的手势 数据越多，设定取值越小，则相反。为达到较好的模板更新效果，优选地选取与模板的最小 累积距离适中，即接近所述第三平均值的手势数据来更新模板，因此，第三设定阈值的取值 不宜过大。
[0032] 较佳地，所述每两个模板之间的空间距离为最小累积距离，所述最小累积距离根 据下述公式递推得到：
[0033] D(tp,rq) =d(tp,rq)+min(D(tp1;rq),D(tp1;rqi),D(tp1;rq2)), 1 ^p^P, 1 ^q^ Q…⑴
[0034] 其中，tp为一个模板的第p个点，ra为另一个模板的第q个点，d(tp,rq)表示tp与 rq之间的欧式距离：
[0035] 例如，tp为一个模板的所有轨迹点中的第p个轨迹点，其坐标表示为（xl，yl，zl)， rq为另一个模板的所有轨迹点中的第q个轨迹点，其坐标表示为（x2,y2,z2)，则公式1中：
[0036] 较佳地，所述聚类到所述第一模板的每组手势数据与所述第一模板的空间距离为 最小累积距离，所述最小累积距离根据下述公式得到：
[0037] D(tp,rq) =d(tp,rq)+min(D(tp1;rq),D(tp1;rqi),D(tp1;rq2)), 1 ^p^P, 1 ^q^ Q…⑵
[0038] 其中，tp为所述一组手势数据的第p个点，rq为所述第一模板的第q个点，d(tp，rq) 表示tp与rq之间的欧式距离。
[0039] 本发明实施例将聚类算法引入到手势模板更新中，通过从聚类算法得到的手势数 据中选取手势数据来对各个模板进行更新。
[0040] 为了清楚起见，下面结合具体例子对本发明实施例进行更为详细地描述。
[0041]假设模板数据库中有三个模板，分别为模板A1、模板A2、模板A3。通过采用上述公 式1计算三个模板相互之间的最小累积距离，即得到A1A2、A2A3、A1A3之间的最小累积距 离，并求取得到最小累积距离的平均值。
[0042] 在身份认证阶段，用户做出一次手势动作，得到一组三维手势数据，通过采用上述 公式2分别求取所述手势数据与模板数据库中的三个模板之间的最小累积距离，并求取得 到三个最小累积距离的平均值。
[0043] 根据下述公式判断用户是否通过身份认证：
[0044]
[0045] 其中，μ为三个模板之间的最小累积距离的平均值；Ψ为认证成功的手势数据与 三个模板之间的最小累积距离的平均值；Θ为第二设定阈值；依据此判别规则即可实现用 户的身份认证，并获取用户认证