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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115659299B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211278648.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/31；該發(fā)明授權(quán)一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法是由張潔;白若晗;王忠民;何浪;范琳;張榮;賀炎;衡霞;梁琛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法。包括以下步驟：一、數(shù)據(jù)收集與噪聲去除：用戶繪制設(shè)定鼠標(biāo)軌跡，收集CSI測(cè)量值保存在CSI文件中；采用巴特沃斯帶通濾波器進(jìn)行噪聲去除；二、數(shù)據(jù)降維：采用PCA算法來降低CSI測(cè)量的維度；三、提取特征：提取統(tǒng)計(jì)型特征和多尺度空間能量特征；四、利用ReliefF算法進(jìn)行特征選擇；五、利用SVM進(jìn)行身份認(rèn)證與識(shí)別：首先選擇LIBSVM用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型的建立；然后使用測(cè)試數(shù)據(jù)在分類模型中進(jìn)行測(cè)試，得到預(yù)測(cè)的最終結(jié)果，完成用戶身份認(rèn)證與識(shí)別。本發(fā)明身份認(rèn)證與識(shí)別的準(zhǔn)確率分為97.3%和93.9%，精度高，人類活動(dòng)對(duì)無線信號(hào)的影響難以復(fù)制，且認(rèn)證時(shí)間短，具有較強(qiáng)的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于鼠標(biāo)軌跡和無線信號(hào)的智能身份認(rèn)證方法，包括以下步驟： 第一步、數(shù)據(jù)收集與噪聲去除：用戶繪制設(shè)定鼠標(biāo)軌跡，收集CSI測(cè)量值保存在CSI文件中；采用巴特沃斯帶通濾波器進(jìn)行噪聲去除； 第二步、數(shù)據(jù)降維：采用PCA算法來降低CSI測(cè)量的維度； 第三步、提取特征： （1）提取統(tǒng)計(jì)型特征； （2）提取多尺度空間能量特征：在小波包分解的基礎(chǔ)上提取多尺度空間能量特征，求解不同分解尺度上的信號(hào)能量，并將這些能量值按尺度順序排列成特征向量； 第四步、利用ReliefF算法進(jìn)行特征選擇：使用ReliefF算法進(jìn)行特征選擇，提取能反映用戶之間差異的特征用于認(rèn)證和識(shí)別； 第五步、利用SVM進(jìn)行身份認(rèn)證與識(shí)別：首先選擇LIBSVM進(jìn)行分類；然后使用測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到預(yù)測(cè)的最終結(jié)果，完成用戶身份認(rèn)證與識(shí)別； 所述第四步中，具體是通過ReliefF算法，計(jì)算特征權(quán)重并根據(jù)權(quán)重對(duì)特征進(jìn)行排序，選擇序列前N個(gè)特征作為身份認(rèn)證與識(shí)別的特征； 所述第二步中，具體是通過計(jì)算CSI測(cè)量的相關(guān)系數(shù)矩陣和子載波貢獻(xiàn)率，得到維度為N×N的相關(guān)系數(shù)矩陣L和子載波累積貢獻(xiàn)率，用PCA算法提取CSI測(cè)量數(shù)據(jù)的主成分，得到主成分矩陣P，作為下一步特征提取的輸入。

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