作者:孔菁,郭渊博,刘春辉,王一丰 单位:四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版:《计算机应用》2019年第06期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJY2019060330 DOC编号:DOCJSJY2019060339 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 利用行为特征进行身份验证是生物识别的前沿技术。为优化基于步态特征的身份识别研究中对数据的处理并改进识别的方式,提出利用智能手机运动传感器数据提取步态特征用于身份识别的方法。首先,应用空间转换算法解决传感器坐标系漂移问题,使数据可以完整准确地刻画行为特征;然后,利用支持向量机(SVM)算法对用户切换所导致的步态特征变化进行分类识别。实验结果表明,经过欧拉角法处理后,所提方法识别准确率达到95.5%,在有效识别用户变换的同时降低了空间开销和实现难度。

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