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摘要：本发明公开了一种基于声信号的抬臂手势双因素身份认证方法，属于信息安全和物联网安全领域。通过超声波发射装置发射超声波信号，使用接受装置捕获在刷卡时抬臂动作反射回的信号。对收集到的信号进行处理，有效地提取抬臂手势信号。再利用改进的LSTM‑FCN模型提取信号特征，并使用SVM构建高性能和轻量级的身份认证模型，并通过基于微调的迁移学习，降低了训练成本。实验证明方法对抬臂信号的检测精度为97.191％，本方法的用户识别精度为98.540％。本方法能够进一步地提升了安全性，与现有双因素认证相比，具有更强的普适性和隐蔽性，更易推广。

主权项：1.一种基于声信号的抬臂手势双因素身份认证方法，其特征在于，在通过信号识别手持智能卡的同时，利用超声波收发装置对刷卡时的抬臂手势进行身份识别，从而实现智能卡与抬臂手势身份的双重识别；其对抬臂手势的身份识别包括以下步骤：步骤1、利用设置在智能卡读卡器附近的超声波收发装置在刷卡的同时对刷卡的手臂持续发射超声波信号，并持续接收反馈信号，直至获取一个完整的刷卡抬臂手势过程中的所有超声波反馈信号，设此过程中经过手臂反射回来的信号有16个路径反射回来，因此接收到16个信道的时序数据；步骤2、计算抬臂动作的能谱密度ESD信息，对接收到的超声波反射信号进行预处理，接收到的16个信道的数据具体为：频率为f、初始相位为φ的声学音调TT＝sin2πft+b,t表示时间时刻，f表示频率48KHz，b表示偏置常量，T表示整个抬臂手势的时间，16个信道的数据最终在时间T被接收，表示为： 其中Ω＝16表示所有声信号通道的集合，采样频率f＝48KHz,Ai是表示路径i的声信号的振幅系数，16个通道的信号对应16维矩阵，对16个通道的信号加和处理得到1×N的矩阵，得到一组按照时间排列的超声波数据，对该超声波数据进行检测和替换异常值、去趋势项，并选用巴特沃斯滤波和小波去噪对该超声波数据进行联合滤波，使超声波数据信号更平稳，并增大信噪比；步骤3：提取超声波数据中表示抬臂动作的信号：选取周期性hamming窗口函数对超声波数据进行分帧，分别计算分割后信号的功率能量谱，使用hamming窗口函数阈值方法区分出动作和噪声，同时利用设定经验阈值的方式通过功率谱密度ESD值，判断出哪部分是动作，哪部分只是噪声；步骤4：将采集到的抬臂手势数据作为训练集对改进的LSTM-FCN模型进行训练，从而使完成训练的改进的LSTM-FCN模型成为能够专属判断训练抬臂动作模型；步骤5：向完成训练的改进的LSTM-FCN模型输入带判断的抬臂手势数据，完成训练的改进的LSTM-FCN模型从输入信息中心提取与用户身份特征的相似比例，再使用小样本训练支持向量机SVM进行分类任务，通过判断相似程度从而完成基于声信号的抬臂手势身份认证。

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百度查询： 中国矿业大学 一种基于声信号的抬臂手势双因素身份认证方法