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摘要
本发明公开了基于惯性传感器的用户身份识别方法及识别模型构建方法,首先根据惯性传感器的种类数创建相应个数的神经网络模型,并且将各神经网络模型的输出均连接到一个结合特征层,由结合特征层的输出依次连接全连接层和概率化层后得到第一模型；然后针对第一模型进行训练,其中以各种惯性传感器获取到的身份信息已知的每个用户的各种惯性传感器信号为一个训练样本,在对第一模型训练过程中,将每个训练样本中的各种惯性传感器信号分别输入到各个神经网络模型中,然后以每个训练样本对应用户的身份信息为标签对第一模型进行训练,最终得到用户身份识别模型。本发明方法能够构建出一个用户身份识别准确率高的模型。
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