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申请/专利权人：深圳市妙严科技有限公司

摘要：本发明公开了一种足部行走生物特征签到识别方法、装置、系统及存储介质，方法包括：实时获取布置在出入口的压力或和震动检测传感器采集的传感器数据，对所述传感器数据进行跟踪、分离，得到足部行走的动态行为轨迹；针对每一个分离出来的动态行为轨迹，提取其所包含的轨迹特征；通过将轨迹特征与预设动态特征标准进行匹配，对当前分离后的动态行为轨迹进行过滤，滤除掉明显不属于用户行走产生的动态行为轨迹；将过滤后的动态行为轨迹的轨迹特征与预留的轨迹特征的比对以识别是否为签到人员,本发明不需要被识别对象主动配合，用户体验更加友好，不存在被识别对象肖像隐私泄露的问题，且具有低成本的、很难伪造、便携和安全高效的优点。

主权项：1.一种足部行走生物特征签到识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：轨迹分离步骤：实时获取布置在出入口的压力或和震动检测传感器采集的传感器数据，对所述传感器数据进行跟踪、分离，得到足部行走的动态行为轨迹；轨迹特征提取步骤：针对每一个分离出来的动态行为轨迹，提取其所包含的轨迹特征；轨迹过滤步骤：通过将轨迹特征与预设动态特征标准进行匹配，对当前分离后的动态行为轨迹进行过滤，滤除掉明显不属于用户行走产生的动态行为轨迹；轨迹比对步骤：将过滤后的动态行为轨迹的轨迹特征与预留的轨迹特征的比对以识别是否为签到人员；其中，所述的对所述传感器数据进行跟踪、分离，得到足部行走的动态行为轨迹，包括：将得到的所述传感器数据按时间轴进行分段处理以得到分段的时域数据，将得到的分段时域数据进行傅里叶变换转换成对应的频域信号；将得到的频域信号通过一系列带通滤波器分拆到N个子频带中，得到对应的N个特征通道数据，N为正整数；将所述N个特征通道数据输入预先训练好的神经网络，该预先训练好的神经网络对输入的所述N个特征通道数据进行降噪、分组；将降噪、分组处理后的频域传感器数据进行合并，并进行反向傅里叶变换转换成连续的时域数据，得到所述动态行为轨迹；其中，所述动态行为轨迹是按时间先后排序的一系列三维压力信息和三维震动信息，所述的针对每一个分离出来的动态行为轨迹，提取其所包含的轨迹特征，包括：针对每一个分离出来的动态行为轨迹，根据压力震动数据变化规律从中提取步频、步幅、步态信息；利用动态行为轨迹中的单足的动态压力震动数据计算用户的体重、身高信息；利用同步的震动压力信息，修正步频、步幅、步态、体重、身高信息。

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百度查询： 深圳市妙严科技有限公司 足部行走生物特征签到识别方法、装置、系统及存储介质