近年来,物联网（Internet of Things,IoT）已经成为一个重要的研究领域。其中,智能空间结合了环境感知和机器学习,以智能方式向用户提供智能和定制服务。随着传感和通信技术的进步,物联网使得用户可以随时随地与任何事物进行连接,也由此产生了更多的用户服务。因此,实现准确、非侵入式和安全的智能交互成为了研究热点。如今,居住在智慧城市的人们的方方面面都与物联网息息相关,正因为如此,身份识别服务是诸如隐私保护、安全等广泛重要应用的基础研究课题,特别是在智能空间里用户的身份识别服务。在智能空间中,一项基本服务是高精度、非侵入式和安全的用户身份识别服务。为了应对这一挑战,我们提出了步态识别服务（GRaaS）和手写字迹识别服务（HRaaS）模型并设计并实现了边缘云服务架构,高效的服务管理,以及物联网设备的高响应性和低计算开销。该模型是传统的感知即服务（Sensing as a Service S2aaS）模型的实例,专门设计用于在智能空间中使用步态和手写字迹对用户进行身份识别服务。为了说明这一想法,根据GRaaS和HRaaS概念以设计并实现了基于射频识别（Radio Frequency Identification RFID）的步态识别服务和手写字迹识别服务,在设备层中采用基于RFID的无线传感技术,以实现非侵入式的身份识别服务。据我们所知,目前我们是第一个利用RFID来实现准确的、低计算成本和非侵入式的步态识别和手写字迹识别服务。我们设计了新颖的预处理方法（如基于双窗口的移动平均滤波器和数据插值）来进行数据平滑,设计了基于强化学习的标签选择算法来减少计算成本,使用如CNN模型、基于注意力机制的LSTM模型的深度学习模型和集成学习提高准确度,以在动态环境中进行准确而可靠的识别。详细的实验评估表明,本文的设计方案在动态环境中具有良好的鲁棒性和可扩展性,在现实环境中实现了准确和可靠的服务。由于物联网设备的计算成本较低,因此,基于RFID的身份识别服务在智能空间中有较好的发展潜力。