（也即序列编号为m的序列点），，d(tn，rj表示tn与&的欧 式距离，D(tn，rj表示从点（Lr1)到点（tn，rj路径的最小累积距离，以此方式从后向前逐 点找出一条最优路径，此最优路径通过的点即为两序列对齐的点。
[0116] 下面对该第三步进行举例说明。
[0117] 假设测试样本序列为T(N)=U1,t2，…，tn，…，tN)、参考样本序列为R(M)= Cr1,r2,…，rm，…，rM)，并且T= [123456]、R= [23457]，即h=l、t2 = 2、t3 = 3、t4 = 4、 t5 = 5、t6 = 6, !T1 = 2、r2 = 3、r3 = 4、r4 = 5、r5 = 7。直观的可发现序列T和R有相似 之处，同一用户做出的两组动态手势也与此相似，虽然不是完全相同，但两组数据之间存在 很大的相似性。动态时间规整算法就是在两序列之间找到一条最优路径，在此路径上序列 之间的差异最小，即能量化两序列之间的差异性。
[0118] 通过动态时间规整算法处理序列T和R后，从起点到终点两序列之间的最优路径 为U1，：T1)、(t2, ！T1)、(t3,r2)、(t4,r3)、(t5,r4)、(t6,r5)，即点U1，：T1)、(t2, ！T1)、(t3,r2)、(t4,r3) (t5，r4)、（t6，r5)为两序列对齐的点，从例子中可以看出算法的有效性。虽然动态时间规整 算法可以量化序列之间的差异，但算法简单且对于复杂序列之间的量化效果一般。本方案 未采用动态时间规整算法直接量化两序列之间的差异，仅用于分别找取两组手势动作之间 三轴序列的对齐的点，便于后续的插值操作。
[0119] 第四步，对测试样本序列和参考样本序列分别进行插值操作，纠正对齐的序列点 之间的序列编号错位，获得纠正后的测试样本序列和纠正后的参考样本序列。
[0120] 该第四步具体包括：
[0121] 针对确定的预处理后的测试样本序列T(N) =U1,t2，…，tn，…，tN)与参考样本序 列R(M) =Cr1,r2,…，rm,…，rM)之间的每一对齐的序列点（tp,rq),比较p和q的大小,并根 据比较结果，对1'洲=(1:1，1:2，*"，1: 11，~，1^)和1?(1) = (1'1，1'2，*"，1'|11，*"，；1^)执行以下操 作：
[0122] 若p>q，则在点tp与tp+1之间插入（p_q)个零值点，且在rq之前插入（p_q)个零值 占.
[0123] 若p>q且p=N，则仅在rq之前插入（p_q)个零值点；
[0124] 若p〈q，则在点rq与rq+1之间插入（q-p)个零值点，且在tp之前插入（q-p)个零值 占.
[0125] 若p〈q且q=M，则仅在tp之前插入（q-p)个零值点；
[0126] 若p=q，则不进行插值操作；
[0127] 其中，p为测试样本序列的序列点的序列编号，q为参考样本序列的序列点的序列 编号，且0〈P〈N、0〈q〈M，所述M、N均为大于1的正整数。
[0128] 仍然使用第三步中的例子，假设两组序列T= [1 2 3 4 5 6]、R= [2 3 4 5 7]， 第一个对齐点为不进行插值操作；第二个对齐点为（t2，ri)根据插值规则，由2>1 则在序列T的t2和t3之间插入1个（2-1 = 1)零值，即序列T变为[1 2 0 3 4 5 6]，同 时在A前面插入一个零值，即序列R变为[0 2 3 4 5 7];原第三对齐点（t3，r2)现变为 (t4，r3)，同样的方式插入零值点，序列T变为[1 2 03 0 4 5 6]，R变为[0 2 0 3 4 5 7]。
[0129] 同样依次对其余对齐点进行插值，得到T' = [1 2 0 3 0 4 0 5 0 6]、R' = [0 2 0 30 4 0 5 0 7]〇
[0130] 较优的，为了缩小序列之间的误差，需对插入的零值点进行修正，可利用以下方法 对纠正后的测试样本序列T' (N) = (t' 2，…，t'n，…，t'N)中的每一零值点t'j 进行修正：
[0132] 其中，t' P+1 =t' p+2 =…=t'qi= 0且t'P弇(Kt'q弇0,也即纠正后的参 考样本序列T' (N) = (t'nt' 2，…，t'n，…，t'N)中t'。与^ q之间均为插入的零 值点，j为纠正后的测试样本序列中的序列点的序列编号；
[0133] 以及利用以下方法对纠正后的参考样本序列R' (M) = (r' 2，…，r' ^，… ，r'M)中的每一零值点r' 进行修正：
[0135] r' P+1 =r' p+2 =…=r'q丨=0且r'p弇0、r'q弇0,也即纠正后的参考样 本序列R' (M) =Cr' 2，…，r'm，…，r'M)中r'p与r' q之间均为插入的零值 点，j为纠正后的参考样本序列的序列点的序列编号。
[0136] 仍以上述得到的T' = [1 20304050 6]、R' = [0 20304050 7] 为例，根据公式（8)和公式（9)修正零值点，修正后的测试样本序列T' = [1 2 2. 5 3 3. 5 44. 5 5 5. 5 6]，修正后的参考样本序列R' = [1 2 2. 5 3 3. 5 4 4. 5 5 6 7]。
[0137] 当修正的零值处于起点时，直接取离其最近点值的1/2,通过序列插值及零点修正 后两序列点按照顺序一一对应，能更好的显示序列之间的差异。
[0138] 第五步，量化纠正后的测试样本序列和纠正后的参考样本序列之间的差异。
[0139] 为了更好的判断两序列之间的相似性，本发明是实施例二采用绝对值距离来量化 插值后序列的差异，计算公式如式（10):
[0141] 其中，s(T'，R')表示插值后序列T'与R'的绝对值序列，L'表示插值后序 列长度，j取正整数。
[0142] 若使用多个参考样本序列进行身份认证时，则将得到的每两组三轴加速度数据序 列之间的绝对值距离为每个轴之间绝对值距离的平均值。
[0143] 第六步，判断该差异是否不大于设定值，若是，则执行第七步；若否，则执行第八 止 /J/ 〇
[0144] 在获得是各个方向上的差异时，可将各个方向的差异求平均值，将该平均值与设 定值进行比较。
[0145] 若使用多个参考样本序列进行身份认证时，可将获得的所述多个量化的差异求平 均值，将该平均值与设定值进行比较。
[0146] 第七步，确定认证成功。
[0147] 第八步，确定认证失败。
[0148] 下面对所述参考样本序列的确定方法进行说明：
[0149] 采集用户执行认证手势时的第一至第N组加速度数据序列；
[0150] 对第一至第N组加速度数据序列分别进行预处理，并将预处理后的第一至第N组 加速度数据序列作为N个参考样本序列。
[0151] 较优的，所述设定值的取值通过以下方式确定：
[0152] 针对预处理后的第一至第N组加速度数据序列中的每两组加速度数据序列，将其 中的一组加速度数据序列作为测试样本序列，另一组加速度数据序列作为参考样本序列， 分别进行所述确定对齐的序列点、纠正对齐的序列点之间的序列编号错位和量化差异的操 作，也即上述第三步、第四步和第五步的操作；
[0153] 将获得的NX(N-I)/2个差异的平均值与精度系数0的乘积作为所述设定值。
[0154] 根据身份认证系统的安全级别及应用要求不同，方案建议的0值可取1-3;根据 实验仿真结果知，本发明实施例二中方案的最优9值取1.8。
[0155] 0的取值与识别精度相关，如果0过大，则真实用户通过身份认证的概率将会增 大，同时入侵用户通过身份认证的概率也会增大，如果e过小则相反。
[0156] 考虑到同一个用户执行同一个手势时，随着时间的变化采集的手势加速度数据序 列与参考样本数据序列之间的差异会变得越来越大，因此在匹配计算过程中，不仅要注重 算法的合理性，同时还要注重参考样本数据序列的合理性。本发明实施例二中的方案采用 参考样本序列更新的策略达到降低用户行为习惯对识别系统影响的目的，当测试样本序列 通过身份认证时,则用此测试样本序列交替更新N个参考样本序列之一，当参考样本序列 被更新产生变化时，平均值也会改变。
[0157] 根据阅览的相关文献、实验仿真及考虑到实际的可操作性，采集三次手势动作的 加速度数据序列进行预处理后作为参考样本序列为最优方案。根据现有资料的说明，对参 考样本序列的个数没有严格要求，但不同的个数会对身份认证技术的安全性、实用性及可 靠性产生影响，在此该个数的取值范围为2-5次。
[0158] 本发明实施例中用户的身份认证手势采取用户自己选取的方式，降低了对用户选 择认证手势的要求，提高了用户体验度，而且操作简单方便，也适合一些特殊群体如老人、 儿童的使用。
[0159] 实施例三
[0160] 基于与实施例一和实施例二的同一发明构思，本发明实施例三提供一种身份认证 装置，其结构示意图如图5所示，包括：获取单元501、预处理单元502、对齐的序列点确定单 元503、插值单元504、量化单元505和认证单元506,其中：
[0161] 获取单元501，用于将采集的认证手势执行时的加速度数据序列作为测试样本序 列；
[0162] 预处理单元502,用于预处理所述测试样本序列；
[0163] 对齐的序列点确定单元503,用于确定预处理后的测试样本序列和参考样本序列 之间对齐的序列点；
[0164] 插值单元504,用于通过对预处理后的测试样本序列和参考样本序列分别进行插 值操作，纠正对齐的序列点之间的序列编号错位，获得纠正后的测试样本序列和纠正后的 参考样本序列；其中，所述序列编号是按照采集序列点的先后顺序确定的，先采集到的加速 度数据序列点的序列编号小于后采集到的加速度数据序列点的序列编号；纠正后的测试样 本序列中的序列点与纠正后的参考样本序列中的序列点按序列编号顺序一一对应；
[0165] 量化单元505,用于量化纠正后的测试样本序列和纠正后的参考样本序列之间的 差异；
[0166