一种基于智能手机传感器的用户身份识别方法
摘要:
本发明涉及一种基于智能手机传感器的用户身份识别方法。在本发明中,使用Tensorflow深度学习框架,通过结合卷积神经网络和循环神经网络分析用户智能手机运动时的传感器数据,对用户进行识别,对于有意识的行为准确率达到91.45%;对于用户无意识的日常行为,步行、骑车、上下楼梯以及站和坐的准确率分别能够达到100%,91.61%,97.58%,97.59%,98.08%和93.81%,识别准确率高。
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