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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著移動(dòng)設(shè)備的廣泛普及,安全、快捷的移動(dòng)設(shè)備終端用戶身份認(rèn)證顯得尤為迫切。本文在分析移動(dòng)設(shè)備上的簽名認(rèn)證需求和當(dāng)前國(guó)內(nèi)外在線簽名認(rèn)證技術(shù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了一種適用于移動(dòng)設(shè)備的使用小樣本、一類(lèi)分類(lèi)方法、算法復(fù)雜度低的認(rèn)證方法。主要工作如下:
依托Android手機(jī)內(nèi)置的軟件采集簽名數(shù)據(jù),摒棄了傳統(tǒng)方法中單獨(dú)使用外置的F_Table手寫(xiě)平臺(tái)和專(zhuān)用手寫(xiě)筆,該軟件設(shè)保存、清除功能,可實(shí)時(shí)采集用戶簽名樣本并保存在Android手機(jī)SD
2、卡中,方便了用戶在移動(dòng)設(shè)備上采集和使用。
根據(jù)移動(dòng)設(shè)備身份認(rèn)證所需算法復(fù)雜度應(yīng)較低的特點(diǎn),采用基于DCT頻域特征分析和奇異值特征融合提取的特征提取方法,利用DCT頻域特征分析將特征向量在低頻域進(jìn)行壓縮,節(jié)省了大量計(jì)算時(shí)間,并將特征矩陣通過(guò)奇異值分解有效地實(shí)現(xiàn)了特征降維。
針對(duì)移動(dòng)設(shè)備上身份認(rèn)證目標(biāo)樣本數(shù)有限的特點(diǎn),利用SVDD分類(lèi)器適用有限樣本、一類(lèi)分類(lèi)方法建模的優(yōu)勢(shì),本文采用SVDD建立分類(lèi)認(rèn)證模型,并分別采用了網(wǎng)
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