用于识别用户的方法和设备
阅读说明：本技术 用于识别用户的方法和设备 (Method and apparatus for identifying user ) 是由 A.德拉弗雷斯特迪沃恩 P.莱维昂奈斯 于 2019-12-19 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种用于识别用户的方法,该用户的身体能够重新发射呈电磁波(R)形式的电磁信号(A)。该方法在收发器设备(M)上实施,并且包括该设备上的以下步骤：-发射(E1)电磁脉冲信号(A)；-当该用户在该设备附近时获得(E2)重新发射的信号(R),该信号取决于所发射的脉冲信号；-比较(E7)该重新发射的信号(R)与该用户的至少一个参考信号；-如果该重新发射的信号接近该参考信号,则识别(E9)该用户。(The invention relates to a method for identifying a user whose body is capable of re-emitting an electromagnetic signal (A) in the form of an electromagnetic wave (R). The method is implemented on a transceiver device (M) and comprises the following steps on the device: -emitting (E1) an electromagnetic pulse signal (a); -obtaining (E2) a re-transmitted signal (R) when the user is in the vicinity of the device, the signal depending on the transmitted pulse signal; -comparing (E7) the retransmitted signal (R) with at least one reference signal of the user; -identifying (E9) the user if the retransmitted signal is close to the reference signal.)
技术领域
本发明涉及对携带允许近场通信的设备的人类用户或动物用户的识别。更具体地，本发明涉及对携带移动终端的用户的认证或鉴别。
背景技术
为了对携带移动终端(诸如例如智能电话)的用户进行认证或鉴别，已知许多解决方案：输入机密代码、面部识别、指纹、虹膜认证等。这些解决方案尤其使得可以解锁已连接且通电的终端(诸如例如智能电话)，并且可以执行为单个经认证或经鉴别的用户保留的安全交易。
然而，这些方法以用户部位的特定动作为前提：将脸贴近屏幕、将手指放置在指纹读取器上等。另外，用户可能不愿意提供他或她认为敏感的信息，诸如例如他或她的指纹，这些信息可能会被重新用于不诚实的目的。
发明内容
本发明改进了现有技术。为此，本发明提出了一种用于识别用户的方法，该用户的身体可以发射呈电磁波形式的电磁信号，该方法在收发器设备上实施、并且包括该设备上的以下步骤：
-发射脉冲电磁信号；
-当该用户靠近该设备时获得重新发射的信号，所述信号取决于所发射的脉冲信号；
-比较该重新发射的信号与该用户的至少一个参考信号；
-如果该重新发射的信号接近该参考信号，则识别该用户。
根据本发明，提出了一种用于识别用户的方法。有利地，这种设备允许用户被识别、并且因此被认证或鉴别，以便非常简单地验证交易，因为该用户无需执行任何特定动作即可被识别。重新发射并由该设备接收的信号取决于该用户，并且对该用户的了解允许他或她被识别。经由该用户的身体生成和发射的信号的形式实际上取决于特定于载体的一定数量的特性(体形、年龄、性别、组织的湿度等)。对这种信号(形式、功率等)的分析使得可以从中提取特定于该用户的特性，并且因此通过与已知的类似参考信号(签名)进行比较来识别该用户。如果另一个用户占用了终端，由于他或她不具有相同的生物特性，因此他或她将无法被识别。
“识别”在此被理解为是指广义上对用户的签名的识别。识别可以涉及认证，即验证终端的用户的合法性(或识别用户确实是电话所有者的事实)，或者对用户的鉴别，即确定用户的身份(确实是Jacques而不是Paul)；自然，鉴别之后可以进行认证(Jacques可以合法地使用终端)，并且反之亦然。
“收发器设备”被理解为是指能够发射呈电磁波形式的脉冲信号的任何设备，例如NFC类型的设备。这种设备可以是与用户相关联的任何终端。
借助于本发明，识别是自动且安全的。事实上，根据现有技术，想要被识别的用户必须为此执行特定的动作，诸如例如输入代码，或者呈现他或她的指纹等。
“参考信号”被理解为信号本身或允许该信号被表示的一组数据。
“靠近”被理解为是指用于通过人类渠道建立通信的足够小的距离(例如小于几厘米)。需要注意的是，用户的皮肤不需要与终端接触即可建立通信；用户的手也不一定需要与设备的天线物理接触。
根据本发明的特定实施例，该方法的识别步骤之后是通过考虑该重新发射的信号来更新该用户的参考信号的步骤。
有利地，根据本实施例，用于识别的信号被用于更新用户的签名。事实上，用户的身体印记是他或她固有的，并且可以随时间而改变(随着他或她的年龄等)。因此，此签名可以定期更新，从而确保相比静态生物参数(指纹、虹膜印记等)更高级别的安全性，该静态生物参数不随时间而改变并且另外可能被盗窃。
根据本发明的特定实施例，该方法的识别步骤之后是解锁该收发器设备的步骤。
有利地，根据本实施例，一旦该用户抓握该设备(或靠近该设备)，并且经由他或她的身体自动重新发射已经由该设备发射的电磁波，该设备就可以自动解锁。
根据本发明的另一特定实施例，该方法的识别步骤之后是对交易进行授权的步骤。
有利地，根据本实施例，一旦用户靠近该设备就可以自动执行需要对该用户进行认证的交易(诸如例如银行交易)，并且不需要实施如在现有技术中提出的复杂认证过程。
根据本发明的另一特定实施例，所述至少一个参考信号与用户的标识符相关联，并且该识别步骤之后是选择由他或她的标识符识别的用户的步骤。
有利地，根据本实施例，该用户被鉴别(除了在必要时被认证之外)，也就是说，他或她被从若干个用户中识别出来。这使得可以实施个性化交易：选择该用户的配置文件、显示个性化信息、对该设备或该设备链接到的另一设备的个性化等。
根据本发明的另一特定实施例，比较该重新发射的信号与该用户的至少一个参考信号的步骤包括以下子步骤：
-对所接收的信号进行数字化；
-对数字化信号进行标准化；
-测量这两个信号之间的距离。
本发明的此实施例使得可以简单地实施在作为回应获得的信号与参考信号之间进行比较的步骤。将能够使用本领域技术人员可用的任何类型的距离计算。此距离通常可以与预定阈值或这两个信号之间可接受的最大距离进行比较。由于这两个信号不一定对齐，例如因为用户穿着不同的衣服，或者因为终端与身体相距或多或少的距离，所以期望首先使用能够对第二信号进行标准化以便考虑信号之间的任何幅度差异的处理算法。
本发明还涉及一种用于学习用户的签名的方法，该用户的身体可以重新发射呈电磁波形式的电磁信号，以便他或她被识别，该方法在收发器设备上实施，并且包括该设备上的以下步骤：
-发射至少一个脉冲电磁信号；
-当该用户靠近该设备时获得至少一个重新发射的信号，所述信号取决于所发射的脉冲信号；
-根据所接收的所述至少一个重新发射的信号生成被称为签名的参考信号；
-保存所述参考信号作为该用户的签名。
根据本发明，提出了一种用于学习用户的签名以便他或她被识别的方法。该方法使得可以保存该用户的签名，以便随后将其与该用户的身体对由该设备发射的脉冲信号的响应进行比较。
根据本发明的另一特定实施例，该学习方法的特征还在于该参考信号与该用户的标识符相关联地保存。
根据本发明的另一特定实施例，该学习方法的特征进一步在于该参考信号取决于当该用户靠近该设备时由他或她执行的验证动作。
有利地，根据本实施例，当该用户靠近终端时，可以将他或她的生物签名与关于用户部位的特定动作的信号相结合。在编号WO 2016/001506 A1下公开的申请中已经特别描述了这种针对IBC终端的精心考虑的方法。用户的动作实际上改变了所接收的和/或重新发射的波的性质，使得签名带有动作的标记：信号不会以相同的方式重新发射，这取决于用户是快速靠近还是缓慢靠近、加速还是减速等。
根据硬件方面，本发明还涉及一种用于识别用户的设备，该用户的身体可以重新发射呈电磁波形式的电磁信号，其中，该设备包括：
-用于发射脉冲电信号的模块；
-用于当该用户靠近该设备时获得重新发射的信号的模块，所述信号取决于所发射的脉冲信号；
-用于比较该重新发射的信号与该用户的至少一个参考信号的模块；
-用于当该重新发射的信号接近该参考信号时识别该用户的模块。
根据另一个硬件方面，本发明还涉及一种移动终端，该移动终端包括这种识别设备。
根据另一个硬件方面，本发明还涉及一种访问控制设备，该访问控制设备包括这种识别设备。
根据硬件方面，本发明还涉及一种用于学习用户的签名的设备，该用户的身体可以重新发射呈电磁波形式的电磁信号，其中，该设备包括：
-用于发射脉冲电信号的模块；
-用于当该用户靠近该设备时获得重新发射的信号的模块，所述信号取决于该脉冲信号；
-用于根据所接收的所述至少一个重新发射的信号生成被称为签名的参考信号的模块；
-用于保存所述参考信号作为该用户的签名的模块。
根据另一个硬件方面，本发明还涉及一种移动终端，该移动终端包括这种学习设备。
根据另一个硬件方面，本发明还涉及一种访问控制设备，该访问控制设备包括这种学习设备。
本发明还涉及一种计算机程序，该计算机程序包括用于在处理器执行所述程序时实施根据前述特定实施例中任一项所述的上述方法之一的指令。该方法可以以各种方式实施，尤其是以硬接线形式或以软件形式实施。此程序可以使用任何编程语言，并且可以采用源代码、目标代码或源代码与目标代码之间的中间代码的形式，比如采用部分编译的形式、或者采用任何其他令人期望的形式。
本发明还针对一种存储介质或信息介质，该存储介质或信息介质可以由计算机读取并且包括如上所述的计算机程序的指令。上文所提及的存储介质可以是能够存储该程序的任何实体或设备。例如，该介质可以包括诸如ROM(例如，CD ROM或微电子电路ROM)等存储装置、或者甚至磁性存储装置(例如硬盘)。并且，该存储介质可以对应于可以经由电缆或光缆以无线或其他方式传送的可传输介质(诸如电信号或光信号)。根据本发明的程序可以具体地通过互联网类型的网络进行下载。
可替代地，该存储介质可以与并入了该程序的集成电路相对应，该电路被适配成执行或用于执行有关方法。
附图说明
通过阅读以下作为简单示意性且非限制性示例给出的特定实施例的说明以及附图，本发明的其他特征和优点将变得更加清楚，在附图中：
[图1]图1展示了根据特定实施例的实施本发明的环境的示例，
[图2]图2展示了根据实施例的实施本发明的系统的架构，
[图3]图3展示了根据本发明的特定实施例的用于学习签名的方法的步骤，
[图4]图4展示了根据本发明的特定实施例的识别方法的步骤，
[图5]图5示出了接收到的用户的脉冲响应的示例。
具体实施方式
5.1本发明的一般原理
在此描述的识别方法允许在收发器设备(以下称为终端)上识别(即认证或鉴别)用户。此终端是通电的，并且优选地是已连接的且移动的，诸如例如智能电话、已连接的手链、项圈等。
该识别方法允许用户被智能电话认证、解锁该智能电话和/或使用需要强认证的增值服务，诸如支付、交通运输或其他应用程序。有利地，用户不需要执行特定动作即可被识别。
本发明基于NFC类型的近场技术的使用。应当记得，主要基于ISO(国际标准组织)14443标准的近场通信(通常称为NFC)使用无线技术来允许两个远程外围设备之间在短距离(通常小于几厘米)内进行信息交换。这种类型的通信例如在支付和交通运输领域提供了许多应用。
最近，出现了基于相同概念的新型无线通信，但是这些新型无线通信额外地使用人类身体作为通信渠道。针对这些在通用术语IBC(体内通信)或者甚至BCC(用于身体渠道通信)下组合在一起的技术，人类身体充当用于将信息从一个点发射到另一个点的元件。这些方法使用系统与人类身体之间的电磁耦合，并且适用于邻近通信，该邻近通信不一定需要与设备进行物理接触。
当用户靠近终端时，终端发出的脉冲信号以一定的频率(优选地对应于NFC的频率)发射到他或她的身体中。然后，人类身体充当天线并且重新发射具有特定于每个人的特性(电阻/电容/等)的电磁波。因此，对NFC脉冲的响应是唯一的，并且允许用户被认证。仍然可以将这种新的识别模式与其他已经存在的识别模式结合。也可以考虑携带NFC设备的是动物而非人类(例如猫，该方法用于锁定其电子猫洞)。
5.2本发明的特定实施例
图1展示了实施本发明的环境的示例，该环境允许经由移动终端(M)的用户(U)(这里指定为“载体”)的手机对他或她进行认证，以进行交易。
根据此示例，终端(M)的用户(U)或载体是人类。
根据本发明的终端(M)是自然能够经由天线通过用户(U)的身体发射和接收无线电载波的手持设备。为此，终端(M)紧邻用户(U)，而不一定与该用户直接接触。例如，终端(M)被放置在用户的手中，或者如果他或她正在靠近该终端，则该终端放置在距离他或她的手几厘米处。在这些配置中，估计终端(M)的天线距离用户的身体不超过几厘米。该距离例如小于5cm。终端(M)配备有电池或电池单元以用于自主操作。根据此示例，该终端是配备有NFC天线(未示出)的移动终端，该NFC天线适合在IBC模式下通过用户的身体接收呈电磁波形式的经调制的电信号。适合被理解为是指其天线可以被放大，或者该天线具有足够高的增益。获取或放大这样的天线是在本领域技术人员的范围内的。
交易被理解为是指任何类型的交易，例如货币交易、购买、票据验证、环境定制、解锁等。
根据第一示例，假设用户想要经由网络(I)(例如移动网络或互联网)来验证购买。终端可以与该网络的服务器(S)建立安全通信以便验证货币交易；用户必须向服务器进行认证，也就是说，在方法结束时确定他或她确实是终端的所有者。
根据另一示例，用户(U)想要经由他或她的移动装置来定制对象(已连接对象、工作站等)，以便该对象根据经由移动终端控制它的人来执行适当的动作(锁定、个性化显示等)；在这种情况下，用户必须被认证，并且在必要时被鉴别，也就是说，在方法结束时，他或她可以被从若干个人中区分出来。
根据又另一示例，用户想要解锁他或她的移动终端。为此，他或她在附近(例如在握住时)就足够了，以便触发识别过程，并且如果成功认证，则解锁该移动装置。
在所有情况下，根据本发明的方法在两个不同的时期或阶段中进行：
-第一阶段：学习签名。
在第一阶段(该阶段对应于所谓的学习阶段)中，用户在他或她的终端上执行若干次(以下称为N次，其中N为自然整数)触发学习模块的操作。此步骤的目的是在终端上(或者，可替代地，在该终端可以与之交换数据的另一个设备上)恢复多个(N个)信号，该多个信号对应于人(U)响应于由该移动装置的学习方法触发的脉冲而生成的信号。这些信号对应于用户的特性，但是变化较小，因为用户的相同机械/动态和生理参数可能随时间变化，从而导致由身体传播然后重新发射的信号的变化。然而，对于从给定终端接收脉冲的给定的人，所有信号具有总体上非常相似的形式并且表示用户的一种生物印记，以下将该生物印记称为用户的“特性印记”或“签名”。因此，特性印记表示用户身体的内在特性；事实上众所周知，用户的某些生物因素(诸如例如年龄、身体组织的湿度等)可能影响其传输特性。例如可以参考文章“Intra-Body Communication Model Based on Variable BiologicalParameters[基于可变生物参数的体内通信模型]”(Khorshid等人，2015年，第49届Asilomar信号、系统和计算机会议)。另外，如果用户在建立邻近时朝向移动装置执行特定的手势，则该印记可以是他或她的运动控制的特性。
特性印记(SIG)可以通过委托给学习模块的N次略微不同的测量来获得，该学习模块负责计算不同信号的“平均值”或与特性印记相对应的典型信号。例如，该模块是自动学习或机器学习(ML)模块。应当记得，机器学习或统计学习涉及对允许机器(广义上)通过系统化过程演化、并且因此通过更传统的算法手段完成困难的或有问题的任务的方法的设计、分析、开发和实施。机器学习的一个可能示例是分类，其目的是通过将每个数据与一个类别相关联来标记数据。也可以设想使用神经网络、小波分析和分解方法等。
根据本实施例，学习模块根据用户返回的不同信号来计算特性印记(例如，取所有有效测试的平均值、建立该印迹的特性参数集等)。然后，其将可能由标识符标识的用户的参考信号保存在数据库中。一旦执行了学习，所得到的签名可以有利地保存在用户的终端上。如果终端被若干个用户使用，则可以保存若干个特性签名，例如，如果对区分每个用户感兴趣，则可以与这些用户的标识符一起保存。
-第二阶段：使用签名来识别用户。
在(实施服务的)第二阶段，想要解锁他或她的终端或验证交易的IBC移动终端用户靠近该终端并且激活应用程序(解锁、支付、验证、个性化等)。终端发射在用户的身体内传播的脉冲信号。返回信号被终端接收。终端的检查模块或与终端链接的模块(例如在外部服务器上的模块)检查用户的签名。通常，可以将对应于重新发射的信号的典型信号曲线与对应于用户签名的信号曲线进行比较，该对应于用户签名的信号曲线之前保存在终端上或保存在终端可以访问的数据库中。
如果他或她的签名被识别，则该用户被鉴别或认证并且可以执行交易。
本发明呈现了功能分化和安全性方面的基本优点，因为它允许想要访问安全服务的人经由他或她的签名来被鉴别和/或认证，而不必执行特定的手势(面部或虹膜或指纹识别、代码输入等)。
已经以说明性且非限制性的方式给出了此示例性实施例。许多变体可以应用于该示例性实施例。值得注意的是，另一个设备(例如外部服务器)可以在从终端接收到数据时执行学习和/或识别。此外，识别阶段和学习阶段可以结合起来以产生签名的更新：在识别出用户之后，可以有利地利用在识别阶段由用户的身体重新发射的信号来更新特性印记。这尤其允许用户的签名随时间而改变，以考虑他或她的生物特性(例如由于年龄)和机械特性(例如由于他或她靠近终端的速度)的变化。
图2展示了根据本发明的特定实施例的被配置为实施用于识别用户的方法的终端M。这种终端被配置为实施根据以上描述的本发明的任何一个特定实施例的识别方法以及学习方法。
根据本发明的特定实施例，设备M具有智能电话类型的手机的常规架构，并且尤其包括存储器MEM、处理单元UT，该处理单元配备有例如处理器并且由存储在存储器MEM中的计算机程序PG驱动。计算机程序PG包括用于在程序由处理器执行时实施如之前描述的学习方法或识别方法的步骤的指令。
在初始化时，计算机程序PG的代码指令例如在由处理器执行之前被加载到存储器中。
设备M包括NFC通信模块，该NFC通信模块被配置为建立非接触式通信，并且特别地发射旨在由用户的身体接收的脉冲信号，并且作为回应接收已经通过用户的身体并且由用户的身体重新发射的电磁信号。此模块通常包括NFC天线(ANT)，该NFC天线适用于通过无线电通道且经由人类身体接收信号，使得由用户的身体传输的经调制的电信号可以被位于人类身体附近的终端中的天线以及未示出的解调器接收，该解调器旨在经由天线接收经调制的电信号并将其转换为旨在发射到处理单元、控制器(CLF)以及实施IBC通信所必需的软件组件(固件等)的数字信号。
存储器MEM被配置为存储签名的列表或基础(USERS)。根据本发明的特定实施例，这样的基础将标识符与签名相关联，以从若干个用户中鉴别出一个用户。
根据本发明的特定实施例，终端M包括通信模块COM，该通信模块被配置为与IP和/或移动网络建立通信以执行交易。
图3展示了根据本发明的特定实施例的签名学习方法的步骤。
通过终端重复发射脉冲信号(D)并且通过恢复已经通过用户身体的响应信号来完成学习。例如，用户可能位于电信运营商的商店中，并且正在准备保存他或她的特性印记，该特性印记将是他或她的参考签名，并且此后他或她将能够在他或她的IBC服务中使用该特性印记。
假设在初始化步骤E0期间已经执行了学习方法所必需的所有先决条件，诸如例如加载和启动负责在终端上实施学习方法的应用程序，并且假设终端配备有具有适当放大率的NFC/IBC天线。
在步骤E1中，终端发射适合于经由人类身体发射的脉冲信号(A(f))，并且该脉冲信号可以有利地是NFC类型的(13.56MHz)，但是甚至可以具有任何适当的频率。例如，10MHz左右的频率也适合于人类身体。用户的身体接收波并且转换为天线，也就是说，其重新发射电磁波。
在步骤E2中，终端接收来自用户的身体的脉冲响应R(i)(其中i表示多个所接收的信号中的信号索引)；为此，移动装置被定位成(例如通过应用程序)处于电磁波接收模式。应当记得，天线必须能够以足够的增益接收信号。终端接收并解调所接收的信号。
然后，在步骤E3中，终端进行信号的采样和数字化以及脉冲响应的形成；在此处理结束时，经处理的信号R′(i)(在时间或频率、或两者等上表示)带有作为回波接收的信号的特性值。索引i对应于迭代计数器，并且可以取1到N之间的值、并且在学习算法的每次新迭代中递增。
然后，在步骤E4中，终端将信号存储在存储器中(举例来说，这里以数据库(6)的形式表示)。可替代地，终端还可以将信号R′(i)发射到外部学习服务器。
步骤E5对应于迭代次数N的测试；只要它没有达到期望的迭代次数，移动装置就重新发射脉冲响应(步骤E1)并且接收新信号(步骤E2)，该移动装置对该新信号进行处理然后将其与其他信号R′(i)一起存储(步骤E3)。例如，计数器N被设置为3，并且必须接收和保存(至少暂时保存在工作存储器中)三个有效信号R′(1)、R′(2)和R′(3)。当达到期望的迭代次数时，步骤E5之后将是计算签名(参考信号)的步骤E6。需要注意的是，迭代次数N可以被预定义(例如N＝3)或由算法本身定义：例如，如果信号R′(i)彼此相差太大，则根据统计标准(标准偏差、方差等)，可以增加次数N；如果信号R′(i)非常接近，则可以减小次数。
根据一个示例，可以使用以下算法：
-响应于由移动装置发射的脉冲而获取两个信号R(1)和R(2)，并且处理这些信号；
-计算这两个信号之间的距离(可能被校正)。这种计算示例对于信号处理领域的技术人员来说是常规的：例如，可以计算两个第一信号之间的欧几里得距离。还已知的实践是将两个信号相互比较(无论它们是模拟信号还是数字信号)，以确定这两个信号之间的相关函数、并且根据该函数的值检查这些信号之间是否存在同一性。为此，通常使用数字相关函数计算方法。
-如果该距离低于某个阈值，则计算签名，否则获取第三信号R(3)并计算这三条曲线之间的距离、或计算第三信号与前两个信号的平均值之间的第二距离、或计算每条曲线与这三条曲线的统计平均值之间的距离等。
-等等。
根据另一个示例，可以使用神经网络，如M.BELAHCENE-BENATIA Mébarka的文章“Authentification et Identification de Visages basées sur les Ondelettes etles Réseaux de Neurones.”(Facial authentication and identification based onwavelets and neural networks[基于小波和神经网络的面部认证和鉴别])(Revuescience des matériaux，Laboratoire LARHYSS N°02，2014年9月，第01至08页)中所描述的。基于将脸部的二维图像转换为通过将对应图像的行(或列)链接在一起而获得的大小为N的向量、然后建立不同图像之间的协方差矩阵所描述的方法可以很容易地适应从信号R(i)获得的数字信号的样本。
在步骤E6中，学习程序根据所接收的所有(N)个信号R(i)计算签名SIG。可以使用本领域技术人员范围内的用于获得表示N个信号的一个信号的任何方法，例如：取平均值，或使用(卷积)神经网络来学习识别用户，或使用SVM(支持向量机)系统通过将所接收的各信号放在对应于用户信号的子集中来对这些信号进行分类等。
信号通常可以采用模拟信号或数字信号的形式，也就是说，表示与来自用户的平均响应相对应的信号在一定时间间隔(例如几秒)内变化的函数。这样的信号在图5中以示例的方式表示。可替代地，签名可以采用由用户移动生成的信号的任何数据特性集的形式，如以上所解释的，这取决于用户的生物特性和终端的特性两者：数字数据集；现有签名字典中的索引，例如对应于系统用户的分类(根据他们的年龄、性别、体形等)。
将如此计算的签名优选地与用户的标识符(例如他或她的姓名、出生日期、电话号码、他或她的终端的MAC地址、他或她的银行帐号等)一起存储在存储器、或数据库(5)、或移动装置、或外部数据库中。
图4展示了根据本发明的特定实施例的识别方法的步骤。
根据本实施例，用户想要通过他或她的移动终端进行认证，以便例如解锁该移动终端或执行例如货币类型的交易。在不失一般性的情况下，这里假设目标是解锁终端或智能电话。用户抓握该智能电话、或者至少靠近该智能电话，并且随后进行自动鉴别方法，而他或她不需要输入他或她的指纹或输入PIN码、或向该智能电话的相机呈现他或她的脸等。
假设已经执行之前基于图3描述的学习阶段，并且用户的签名位于移动终端上(应当记得，该签名可以位于其他地方、位于终端外部的数据库中)。
步骤E′0与之前针对学习方法描述的步骤E0相同，除了必须执行的应用程序之外：这里是识别应用程序。此应用程序可以由用户启动、或在后台运行、或者当(例如使用陀螺仪、加速度计、传感器等)检测到对移动装置的抓握或靠近该移动装置时启动、或者甚至可以通过用户的动作(按下解锁按钮或屏幕)启动或循环/定期地启动。
步骤E1、E2、E3与之前基于图3描述的对应步骤相同。
在步骤E7中，终端访问存储器(或数据库)，以读取用户的“签名”(特性脉冲响应)。如果被访问的存储器不位于终端上、而是位于例如服务器上，则可以利用用于访问该存储器的网络来打开通信通道。
在比较步骤E8中，将所接收的且经处理的信号(R/R′)与用户的签名(SIG)进行比较。这使得可以检查确实是终端的用户抓握该终端，换言之，此步骤执行对载体的识别(认证或鉴别)。可以执行若干种类型的比较，诸如例如：
-计算所接收的信号(R′)与存储在数据库中的签名之间的“距离”。如果这两个信号之间的距离低于阈值，则用户通过认证。例如，可以通过计算两条曲线的各个值的差异、可能是通过将所接收的信号移动到参考信号上来在这两个信号(所接收的候选信号和对应于签名的信号)进行点对点相关。如果这两条曲线非常相似，则获得的最小值应接近于零。
-具有时频匹配的分解和分析的小波方法；
-使用(标准或卷积)神经网络，其中多层神经元系统通过调整内部权重来学习从获得的信号中识别出人。这种方法是已知的并且可以经由标准的信号处理软件例如MATLAB来访问。
在该比较步骤结束时，如果所接收的信号对应于签名，则用户通过认证并且步骤E8之后可以是实施解锁和/或交易(例如验证支付)的步骤E9。否则，也就是说，如果脉冲响应R/R′与签名不对应，则例如可以返回到步骤E1并且重新发射脉冲信号。根据变体，在取消交易之前，可以授权预定义次数的重新发射(例如2次)。
步骤E9还可以包括更新签名的子步骤：处理后获得的信号R′可以用于修改用户的签名，该签名尤其可能因为生物原因(他或她变老、体重增加等)或机械原因(他或她对待移动装置的方法不同)而改变。
图5示出了接收到的给定用户的脉冲响应的示例。图5的顶部曲线表示对应于脉冲的时间信号。这种信号自然是作为示例给出的，脉冲尤其能够具有更短的持续时间，而不失一般性。底部曲线表示当给定人类用户的身体已经重新发射脉冲信号时对此脉冲的时间响应。这两个波可以清除地叠加。这两条曲线之间的(频率、幅度、包络等)差异是信号在人类身体内的传输特性。
不言而喻，已经仅以指示性和非限制性的方式给出了以上已经描述的实施例，并且在不以任何方式脱离本发明的框架的情况下，本领域的技术人员可以容易地做出许多修改。