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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于声呐感知的深呼吸身份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：CN119885137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510370997.8，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权一种基于声呐感知的深呼吸身份认证方法是由秦娥;郑凯露;邱杰凡;李卫锋;王西羽设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声呐感知的深呼吸身份认证方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于声呐感知的深呼吸身份认证方法，该方法包括以下步骤：用户握持智能设备或将智能设备放置于桌面上进行一次深呼吸，智能设备内置的声学模组以特定调制方式和频率发射声呐信号，并接收用户胸腹联合运动的回波信号及呼吸声信号。通过提取呼吸声信号、胸腹联合运动信号以及呼吸声信号与胸腹联合运动信号之间的相关序列，训练一个多流身份认证模型，以实现用户身份认证。为防范高级重放攻击，本发明依据胸腹联合运动信号在二次播放时受环境与设备干扰的特点，结合智能设备内置加速度传感器采集到的震动数据，设计了一种活性检测机制。该方法操作简便、成本低廉，能够作为主流认证方法的有效补充，提高身份认证的安全性与可靠性。

本发明授权一种基于声呐感知的深呼吸身份认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声呐感知的深呼吸身份认证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、用户根据自己喜好握持智能设备，智能设备内置的扬声器以预先设定好的调制方式和频率发射声呐信号，同时智能设备中内嵌的麦克风接收用户胸腹运动的声呐回波信号和呼吸声信号；S2、通过高通滤波器对步骤S1中获得的接收信号进行去噪，得到胸腹联合运动信号；S3、计算步骤S2中得到的胸腹联合运动信号的能量序列，并训练模型确定深呼吸的开始和结束时间端点；S4、基于步骤S3中得到的深呼吸端点确定步骤S1中得到的接收信号中深呼吸的活动范围；S5、对步骤S4中经过端点处理的接收信号分别进行高通滤波器和带通滤波器过滤，得到胸腹联合运动信号和相应的呼吸声信号；S6、基于胸腹联合运动信号和手部握持引起的智能设备震动数据训练活体监测分类器，该活体监测分类器用于识别深呼吸来源是真人还是重放攻击者，活体监测分类器若检测到深呼吸不是来源于真人，则不再进行接下来的步骤；检测重放攻击的方法具体为：先同步获得胸腹联合运动信号以及利用智能设备内置的加速度传感器捕捉手部微动引起的智能设备震动数据；然后提取胸腹联合运动信号的标准偏差、形状因子和脉冲因子特征以及智能设备震动数据的最大振幅、信号幅值面积和平均绝对值；最后将这六维特征输入到支持向量分类模型中用于识别重放攻击者；S7、对胸腹联合运动信号、呼吸声信号进行特征提取，计算胸腹联合运动信号和相应的呼吸声信号的相关性，得到相关性序列；S8、设计多流身份认证模型支持步骤S7中得到的胸腹联合运动信号、呼吸声信号及相关性序列三因素特征的输入，对用户进行身份认证。

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