比勒陀利亞大學和香港城市大學的一組研究人員最近開發了一種基于步態分析的連續智能手機用戶認證系統。該系統在IEEE工業電子學會第 44 屆年會上發表的論文中概述，利用設備預先存在的硬件，根據他們的步態模式對智能手機用戶進行身份驗證。

術語“步態”是指通過在行走或跑步時移動肢體而實現的運動模式。研究發現，步態模式在人與人之間存在很大差異，步態分析可以用于生物識別身份驗證。

現有的生物識別步態識別工具可以分為三大類：基于機器視覺，基于地板傳感器和基于可穿戴傳感器的方法。在基于機器視覺的步態識別中，系統使用相機來獲取數據，然后使用圖像處理技術對其進行分析。

另一方面，基于地板傳感器的步態識別系統通過墊子工作，該墊子可以測量與人的步伐相關聯的力和速度。最后，基于可穿戴傳感器的步態識別系統使用具有傳感器的可穿戴設備，例如加速度計，陀螺儀傳感器和力傳感器，來檢測和記錄步態活動。

研究人員在他們的論文中寫道：“本文介紹了智能手機用戶認證系統的開發，該系統利用了該設備已有的硬件。” “身份驗證基于智能手機用戶的步態模式，這是一種生物識別功能。”

比勒陀利亞大學和香港城市大學的研究人員團隊開發了一種基于傳感器的可穿戴式步態識別系統，該系統利用智能手機的預先存在的硬件，特別是其加速度計。如今，大多數智能手機都內置了加速度計，可以檢測用戶的步態相關數據。

研究人員設計的系統不需要任何額外的硬件來運行，因此升級現有智能手機不需要額外的成本。它的工作原理是不斷分析智能手機內置加速度計收集的步態相關數據，并在檢測到步態模式發生異常變化時通過電子郵件通知智能手機擁有者。

“如果認證結果是肯定的，那么認證過程將在后臺不間斷地繼續進行，”研究人員在他們的論文中解釋說。“如果驗證失敗，則應將設備的位置信息發送到預定的電子郵件地址，以通知授權用戶該設備的位置。”

研究人員提出的基于步態的認證方法包括傳感器數據采集單元，預處理單元，分類算法和評估系統。智能手機的內置加速度計不斷獲取由預處理單元預處理的步態相關數據，然后通過動態時間規整(DTW)算法和前饋神經網絡(FFNN)進行分析，該網絡對用戶進行身份驗證。

在首次檢測到未經授權的訪問的一分鐘內，系統向智能手機所有者發送電子郵件通知，其中包括設備最后已知位置的時間戳。這可以幫助用戶在意外放錯位置或丟失智能手機時檢索他們。

在初步評估中，這種基于步態的新認證系統的靈敏度為0.74，特異性為0.78。雖然這些結果令人鼓舞，但研究人員需要進一步開發該系統才能在現實環境中成功應用。

研究人員寫道：“雖然擬議方案的表現很有希望，但確實需要對其進行改進，以使該系統變得切實可行。”