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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120162765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510646364.5，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法是由程宇;朱添田;马铭骏;陈铁明;吕明琪设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习和网络安全技术领域，具体涉及一种基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法，包括在VR设备使用时采集VR设备上运动传感器的数据；对运动传感器的数据进行合理性校验与归一化处理后作为用户特征数据，对用户特征数据进行标注形成训练样本集；构建用户认证模型，并利用训练样本集对用户认证模型进行优化训练将待认证用户的用户特征数据输入优化训练后的用户认证模型，取用户认证模型的输出作为待认证用户的身份认证结果。本发明实现了VR设备用户的无感、实时、准确识别。

本发明授权基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法，其特征在于，所述基于经验小波与多尺度注意力的VR设备用户认证方法，包括： 在VR设备使用时采集VR设备上运动传感器的数据； 对运动传感器的数据进行合理性校验与归一化处理后作为用户特征数据，对用户特征数据进行标注形成训练样本集； 构建用户认证模型，并利用训练样本集对所述用户认证模型进行优化训练，所述用户认证模型采用孪生网络作为框架，以深度可分离卷积和回声状态网络并行提取的时空特征融合模块作为主干网络，并在主干网络后连接经验小波变换-多尺度注意力机制模块； 将待认证用户的用户特征数据输入优化训练后的用户认证模型，取用户认证模型的输出作为待认证用户的身份认证结果，所述身份认证结果为合法用户或入侵者； 其中，所述用户认证模型包括权重共享的两个子网络，两个子网络的输出分别经过一个展平层，然后通过距离计算层度量两个展平层的输出之间的距离，再将距离依次通过两个密集连接层得到用户认证模型的输出； 所述子网络包括依次连接的密集连接层、时空特征融合模块、经验小波变换-多尺度注意力机制模块和密集连接层，并且所述经验小波变换-多尺度注意力机制模块，处理过程如下： 取时空特征融合模块的输出作为经验小波变换-多尺度注意力机制模块的输入，记输入特征为； 对输入特征进行经验小波变换，得到多尺度特征； 将输入特征和多尺度特征按通道维度拼接，得到融合特征； 将融合特征经过多尺度注意力机制，得到多尺度注意力机制的输出作为经验小波变换-多尺度注意力机制模块的输出。

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