就像手机解锁从密码到人脸识别的演变一样，如果未来每个人都有一个VR耳机，那么一个能够确保隐私和安全的账户解锁和认证方法将非常重要。目前，市场上经常讨论的虚拟现实解锁方法包括眼球和面部识别等生物识别方案。但鉴于生物识别技术依赖于昂贵的传感器，大多数虚拟现实耳机不具备眼睛识别功能。

然而，目前市场上的6自由度头部跟踪和6自由度手柄跟踪足够**，可以有效地将身高和臂长等信息识别为用户的生物特征信息。

近期，研究人员提出了一种通过识别身体运动来验证用户身份的方法。其特点是只需要少量的VR姿态跟踪数据，就可以根据跟踪的运动识别用户。在一项有551人参加的实验中，该方案实现了95%的较高准确率，每个人在不到5分钟的时间内完成识别。即使将算法的训练时间从5分钟减少到1分钟，其准确率也高达75%。

在实验中，参与者被要求在虚拟现实中观看一些全景视频并回答一份调查问卷，在此过程中识别的手势跟踪数据将通过三种机器学习算法进行处理，这些算法适用于各种场景，而无需根据场景切换进行重新训练。识别算法所需的数据包括VR头显示器离地面的高度（用户的高度）、用户的姿态、头显示器的形状参数、手柄静止时的位置（放松时的臂长）等。

结果显示，大多数参与者在放松时保持几乎相同的动作，并且不四处走动。

具体而言，这些实验的参与者涵盖了广泛的年龄组，从13岁到65岁以上。这一组包括大学生和科学博物馆的参观者，他们熟悉或对技术感兴趣。为了从参与者那里获取更准确的数据，研究人员向他们展示了一个全景视频。参与者只需观看视频，不必做特定的动作，因此每个人都做不同的动作。

研究人员指出，身体的运动是身体健康和心理健康的反映，运动习惯因人而异。例如，55岁以上的参与者的动作模式与普通大学生不同。因此，可以根据不同人群的行为数据训练算法进行身份认证。身体追踪数据中的模式与身体状况有关，如注意力不集中、自闭症、创伤后应激障碍，甚至阿尔茨海默病。在实验中，研究人员设置了一系列日常场景，参与者可以自由轻松地移动，从而获得更好的跟踪精度。