Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 多元数据融合的非干扰身份识别方法 | |
| 于佃存; 陈益强; 彭晓晖; 焦帅; 李啸海; 钟习 | |
| 2019 | |
| 发表期刊 | 计算机研究与发展
 |
| ISSN | 1000-1239 |
| 卷号 | 56.0期号:003页码:635 |
| 摘要 | 传统的步态识别技术在智能终端设备风险控制领域的应用还存在一些问题,已有的方案是通过加速度、陀螺仪等多传感器对步态进行身份识别与验证.由于现有的识别方法设置了许多限制条件,给该技术的使用与推广俱造成了困难.例如:需要把传感器设备固定在脚踝、膝盖、腰部等位置,设备有指定的朝向,用户做特定的动作.通过步态进行身份识别与验证的技术应用到风险控制领域需要一套完整可靠的系统架构,现有架构还存在较大问题.因此,提出一种与位置、行为无关的非干扰的身份识别与验证方法,该方法仅使用加速度传感器,并以此方法为核心建立了一套完整的系统实现架构,该架构方法的实现提高了系统的整体精度与可用性.首先对用户的行为及设备所在的位置进行预测;然后针对性地进行步态分析与识别.实验中仅使用智能手机中内置的加速度传感器采集数据,最后对步态进行位置无关的分析与识别最重确定用户身份,从而起到降低智能手机使用风险提高安全系数的作用.实验结果表明设计的系统架构有利于系统整体精度的提升,且该方法具有较高的识别率和极低的假阳率(false positive rate, FPR),且在非干扰用户的情况下提高了APP和智能手机等智能终端设备的安全性. |
| 关键词 | 人机交互 安全 步态 风险控制 非干扰 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37152 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 于佃存,陈益强,彭晓晖,等. 多元数据融合的非干扰身份识别方法[J]. 计算机研究与发展,2019,56.0(003):635. |
| APA | 于佃存,陈益强,彭晓晖,焦帅,李啸海,&钟习.(2019).多元数据融合的非干扰身份识别方法.计算机研究与发展,56.0(003),635. |
| MLA | 于佃存,et al."多元数据融合的非干扰身份识别方法".计算机研究与发展 56.0.003(2019):635. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [于佃存]的文章 |
| [陈益强]的文章 |
| [彭晓晖]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [于佃存]的文章 |
| [陈益强]的文章 |
| [彭晓晖]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [于佃存]的文章 |
| [陈益强]的文章 |
| [彭晓晖]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论