用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀。該方法包括：提取待識別用戶的一個以上體征參數(shù)；將每一個體征參數(shù)與用戶群中的各已存用戶對應(yīng)的歷史體征參數(shù)分別相結(jié)合進行分析，得出每一個體征參數(shù)與每一個已存用戶的相關(guān)幾率；根據(jù)每一個體征參數(shù)的預(yù)設(shè)權(quán)重，對所有體征參數(shù)與同一個已存用戶的相關(guān)幾率進行綜合分析，分別得到所有體征參數(shù)與各已存用戶的對應(yīng)幾率；對所有對應(yīng)幾率進行比較，將最大的所述對應(yīng)幾率對應(yīng)的已存用戶確定為待識別用戶的身份。本發(fā)明專利技術(shù)借助了用戶體征參數(shù)長期穩(wěn)定，且用戶之間的同一體征參數(shù)存在一定的區(qū)別的基礎(chǔ)上，將多個體征參數(shù)進行綜合分析，能夠通過模糊計算得到待識別用戶的準確身份。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀，具體而言，涉及用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域 中的用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀。 用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀
技術(shù)介紹
目前家庭多成員的體征參數(shù)的測量、歷史數(shù)據(jù)的查看、體征參數(shù)的變化趨勢，需要 家庭成員進行大量的主動操作，無法自動識別家庭成員的身份，無法自動針對各家庭成員 提供方便連續(xù)的數(shù)據(jù)跟蹤。例如：現(xiàn)在市面上的家用體重秤，只能是用戶的單次的主動測 量，雖然被測用戶當時知道目前的體重，也可以通過手動的記錄一段時間的體重信息，但是 這個操作起來相對比較復(fù)雜，手動記錄也可能會出錯。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于提供一種用戶身份識別方法、識別系統(tǒng)及健康儀，以解決體征 參數(shù)測量后無法自動識別用戶歸屬的問題。 本專利技術(shù)實施例提供了一種用戶身份識別方法，其包括： 提取步驟，提取待識別用戶的一個以上體征參數(shù)； 第一分析步驟，將每一個所述體征參數(shù)與用戶群中的各已存用戶對應(yīng)的歷史體征 參數(shù)分別相結(jié)合進行分析，得出每一個所述體征參數(shù)與每一個所述已存用戶的相關(guān)幾率； 第二分析步驟，根據(jù)每一個所述體征參數(shù)的預(yù)設(shè)權(quán)重，對所有所述體征參數(shù)與同 一個所述已存用戶的相關(guān)幾率進行綜合分析，分別得到所有體征參數(shù)與各所述已存用戶的 對應(yīng)幾率； 比較步驟，對所有對應(yīng)幾率進行比較,將最大的所述對應(yīng)幾率對應(yīng)的已存用戶確 定為身份用戶，所述身份用戶為待識別用戶的身份。 在一些實施例中，優(yōu)選為，所述體征參數(shù)包括以下一種或多種：體溫、體重、身高、 血壓、心率、血氧、聲音、容貌、虹膜、指紋、腳紋、足底成像圖、氣味。 在一些實施例中，優(yōu)選為，在所述比較步驟之后，所述用戶身份識別方法還包括： 將所述提取步驟中提取的所有所述體征參數(shù)分別存入所述身份用戶的各體征參數(shù)數(shù)據(jù)庫 中；則，所述第一分析步驟中的所述歷史體征參數(shù)包括相應(yīng)的所述體征參數(shù)數(shù)據(jù)庫中所有 的數(shù)據(jù)。 在一些實施例中，優(yōu)選為，所述第二分析步驟之前，所述用戶身份識別方法還可包 括下述步驟：記錄測量時間，將所述測量時間也定義為一個體征參數(shù)；將所述測量時間與 每一個所述已存用戶的歷史測量時間相結(jié)合，分析所述測量時間與每一個所述已存用戶的 時間相關(guān)幾率；則，測量時間的預(yù)設(shè)權(quán)重和時間相關(guān)幾率也參與所述第二分析步驟中的綜 合分析。 在一些實施例中，優(yōu)選為，所述第一分析步驟的計算方式為： 本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種用戶身份識別方法，其特征在于，包括：提取步驟，提取待識別用戶的一個以上體征參數(shù)；第一分析步驟，將每一個所述體征參數(shù)與用戶群中的各已存用戶對應(yīng)的歷史體征參數(shù)分別相結(jié)合進行分析，得出每一個所述體征參數(shù)與每一個所述已存用戶的相關(guān)幾率；第二分析步驟，根據(jù)每一個所述體征參數(shù)的預(yù)設(shè)權(quán)重，對所有所述體征參數(shù)與同一個所述已存用戶的相關(guān)幾率進行綜合分析，分別得到所有體征參數(shù)與各所述已存用戶的對應(yīng)幾率；比較步驟，對所有對應(yīng)幾率進行比較，將最大的所述對應(yīng)幾率對應(yīng)的已存用戶確定為身份用戶，所述身份用戶為待識別用戶的身份。

【技術(shù)特征摘要】
1. 一種用戶身份識別方法，其特征在于，包括： 提取步驟，提取待識別用戶的一個以上體征參數(shù)； 第一分析步驟，將每一個所述體征參數(shù)與用戶群中的各已存用戶對應(yīng)的歷史體征參數(shù) 分別相結(jié)合進行分析，得出每一個所述體征參數(shù)與每一個所述已存用戶的相關(guān)幾率； 第二分析步驟，根據(jù)每一個所述體征參數(shù)的預(yù)設(shè)權(quán)重，對所有所述體征參數(shù)與同一個 所述已存用戶的相關(guān)幾率進行綜合分析，分別得到所有體征參數(shù)與各所述已存用戶的對應(yīng) 幾率； 比較步驟，對所有對應(yīng)幾率進行比較，將最大的所述對應(yīng)幾率對應(yīng)的已存用戶確定為 身份用戶，所述身份用戶為待識別用戶的身份。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶身份識別方法，其特征在于，所述體征參數(shù)包括以下一 種或多種：體溫、體重、身高、血壓、心率、血氧、聲音、容貌、虹膜、指紋、腳紋、足底成像圖、氣 味。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶身份識別方法，其特征在于，在所述比較步驟之后，所述 用戶身份識別方法還包括：將所述提取步驟中提取的所有所述體征參數(shù)分別存入所述身份 用戶的各體征參數(shù)數(shù)據(jù)庫中；則，所述第一分析步驟中的所述歷史體征參數(shù)包括相應(yīng)的所 述體征參數(shù)數(shù)據(jù)庫中所有的數(shù)據(jù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項所述的用戶身份識別方法，其特征在于，在所述第二分 析步驟之前，所述用戶身份識別方法還包括：記錄測量時間，將所述測量時間也定義為一個 體征參數(shù)；將所述測量時間與每一個所述已存用戶的歷史測量時間相結(jié)合，分析所述測量 時間與每一個所述已存用戶的時間相關(guān)幾率；則， 測量時間的預(yù)設(shè)權(quán)重和時間相關(guān)幾率也參與所述第二分析步驟中的綜合分析。5. 根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項所述的用戶身份識別方法，其特征在于， 所述第一分析步驟的計算方式為：其中，η為記錄的次數(shù)，當前測量的次數(shù)為第η次測量；t為所述體征參數(shù)的編號；W為 體征參數(shù)的數(shù)值；K為參數(shù)；P為每一個體征參數(shù)與每一個已存用戶的相關(guān)幾率； 所述第二分析步驟的計算公式為： 對應(yīng)幾率=A為每一個所述體征參數(shù)的預(yù)設(shè)權(quán)重；6. -種用...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：胡寶華，
申請(專利權(quán))人：胡寶華，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11