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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)安大學(xué)申請(qǐng)的專利基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119475295B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202411650234.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/31；該發(fā)明授權(quán)基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由楊志海;崔子成;李建新;劉志全;鄒如萍;賀志泉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明的實(shí)施方式提供了一種基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：當(dāng)檢測(cè)到用戶按壓所述終端設(shè)備時(shí)，采集用戶按壓所述終端設(shè)備產(chǎn)生的觸振信號(hào)；對(duì)所述觸振信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理觸振信號(hào)；對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征和局部特征；對(duì)所述全局特征和所述局部特征進(jìn)行特征融合，得到融合特征；通過(guò)預(yù)先構(gòu)建的身份認(rèn)證模型對(duì)所述融合特征進(jìn)行處理，得到所述融合特征對(duì)應(yīng)的身份信息。本發(fā)明在應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化時(shí)，可以快速準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證。

本發(fā)明授權(quán)基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于觸振信號(hào)的身份認(rèn)證方法，應(yīng)用于終端設(shè)備，其特征在于，所述方法包括： 當(dāng)檢測(cè)到用戶按壓所述終端設(shè)備時(shí)，采集用戶按壓所述終端設(shè)備產(chǎn)生的觸振信號(hào)； 對(duì)所述觸振信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理觸振信號(hào)； 對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征和局部特征； 對(duì)所述全局特征和所述局部特征進(jìn)行特征融合，得到融合特征； 通過(guò)預(yù)先構(gòu)建的身份認(rèn)證模型對(duì)所述融合特征進(jìn)行處理，得到所述融合特征對(duì)應(yīng)的身份信息； 其中，所述對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征和局部特征，包括： 對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行全局提取，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征； 對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行編碼，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)的關(guān)鍵特征； 對(duì)所述關(guān)鍵特征進(jìn)行解碼，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)的局部特征； 其中，所述對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行編碼，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)的關(guān)鍵特征，包括： 通過(guò)自編碼器提取所述預(yù)處理觸振信號(hào)的潛在非線性特征，以將所述預(yù)處理觸振信號(hào)壓縮至潛在空間； 并從所述潛在非線性特征中學(xué)習(xí)出預(yù)處理觸振信號(hào)的關(guān)鍵特征； 以及，所述對(duì)所述預(yù)處理觸振信號(hào)進(jìn)行全局提取，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征，包括： 基于預(yù)設(shè)的幀時(shí)長(zhǎng)和幀移，將所述預(yù)處理觸振信號(hào)分割為多個(gè)短時(shí)幀信號(hào)；其中，所述預(yù)處理觸振信號(hào)的采樣率為400Hz；所述幀時(shí)長(zhǎng)為25毫秒，所述幀移為10毫秒； 對(duì)每一所述短時(shí)幀信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，得到所述預(yù)處理觸振信號(hào)的頻譜； 通過(guò)梅爾濾波器組對(duì)所述頻譜進(jìn)行濾波，得到梅爾頻率能量分布； 對(duì)所述梅爾頻率能量分布進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)數(shù)梅爾頻譜； 對(duì)所述對(duì)數(shù)梅爾頻譜進(jìn)行離散余弦變換，得到梅爾頻率系數(shù)； 對(duì)所述梅爾頻率系數(shù)進(jìn)行差分計(jì)算，得到所述梅爾頻率系數(shù)的一階差分和二階差分； 將所述梅爾頻率系數(shù)、所述一階差分以及所述二階差分確定為所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征；其中，所述預(yù)處理觸振信號(hào)對(duì)應(yīng)的全局特征為包含39維度特征的特征向量矩陣； 其中，所述預(yù)處理觸振信號(hào)的頻譜的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： 其中，X[k]表示所述頻譜，k表示頻率索引，x[n]表示所述預(yù)處理觸振信號(hào)，j表示虛數(shù)單位； 其中，所述梅爾頻率系數(shù)的數(shù)量為13個(gè)；所述梅爾頻率系數(shù)的表達(dá)式為： 其中，Cn表示所述梅爾頻率系數(shù)，M是所述對(duì)數(shù)梅爾頻譜，m是所述梅爾頻率能量分布，n表示梅爾頻率系數(shù)的索引。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長(zhǎng)安大學(xué)，其通訊地址為：710000 陜西省西安市雁塔區(qū)南二環(huán)路中段；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。