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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种用于位置无关性的身份识别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：CN116127431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310103586.3，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权一种用于位置无关性的身份识别方法是由张向刚;曾京设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于位置无关性的身份识别方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种用于位置无关性的身份识别方法，属于目标识别领域。本发明通过手机运动数据识别目标身份，开辟了目标身份识别的另一条路径。首先获取手机处于手部，腰部，裤兜，上臂时的惯性传感器数据，然后根据这些数据及对应的目标，然后训练处一个身份识别网络，最终采用该身份识别网络识别出新获取的数据的目标身份。本发明开辟了身份识别的新方法，识别准备率达到87.8％。

本发明授权一种用于位置无关性的身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于位置无关性的身份识别方法，该方法包括： 步骤1：获取手机在4个位置的3轴加速度，得到3轴数据，建立数据库；4个位置分别是：裤前、手臂、腰部、手持； 步骤2：训练身份识别网络，身份识别网络结构为： 身份识别网络包括依次级联的6层，输入大小为128*3的向量； 第一层：卷积核大小为5，步长为1，输出通道为64，然后接核的大小为2的最大池化层，最后是激活函数ReLU； 第二层：卷积核大小为5，步长为1，输出通道为128，然后接核的大小为2步长为2的最大池化层，最后是激活函数ReLU； 第三层：卷积核大小为5，步长为1，输出通道为256，然后接核的大小为2的最大池化层，最后是激活函数ReLU； 第四层：卷积核大小为5，步长为1，输出通道为512，然后接核的大小为2的最大池化层，最后是激活函数ReLU； 第五层：卷积核大小为5，步长为1，输出通道为1024，然后接核的大小为2的最大池化层，最后是激活函数； 全连接层：输出大小为44； 步骤3：网络训练；网络训练时采用如下的编码规则编制训练标签； 训练标签编码规则如下： 设训练标签为n维向量，将它分为两个部分，n＝＜n,n＞，n代表位置编码字段，n代表身份编码字段，位置编码字段n采用onehot格式，位置编码字段n一共包含4位，裤前手臂腰部手持分别对应0001001001001000； 身份编码字段n采用onehot格式，系统中涉及多少个人的身份识别，身份编码字段n就包含多少位； 步骤4：测试阶段时，网络输入输出的数据格式和训练阶段是一致的，但是判断身份仅仅通过比对身份字段n2来进行。

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