可穿戴设备中基于人体通信的身份识别方法研究

发布时间：2018-01-09 01:29

  本文关键词：可穿戴设备中基于人体通信的身份识别方法研究　出处：《计算机应用研究》2017年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 穿戴式设备 人体通信 生物识别 梯度 支持向量机

【摘要】：针对目前生物识别技术在穿戴式设备上应用的缺陷,提出一种可应用于可穿戴设备上的生物识别方法。利用300 k Hz~1.5 GHz的电磁波在人体通信信道传输中产生的幅度衰减特性曲线作为生物特征。为了验证此方法的可行性,首先,利用矢量网络分析仪测量生物特征;其次,提取数据的梯度,使用支持向量机进行分类器模型训练和测试。验证结果与直接对采集的生物特征进行分析的方法对比,引入梯度的分析方法使得正确识别率从90.45%提高到94.54%,等错误率从0.95%降低到0.14%,接收者操作特征曲线下面积从0.997 1增加到0.999 9。因此,基于人体通信的身份识别方法可为穿戴式设备的身份认证系统研究提供一种方法。
[Abstract]:In order to verify the feasibility of the method , the biological characteristics are measured by using the vector network analyzer , and then the gradient of the data is extracted , and the classifier model training and testing are carried out by using a support vector machine .

【作者单位】： 湘潭大学物理与光电工程学院;中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(U1505251,61403366) 广东省省级科技计划项目(2015A020214018) 深圳市技术开发项目(CXZZ20150505093829778)
【分类号】：TP391.41;TP368.33
【正文快照】： 0引言随着可穿戴设备与物联网的快速发展,可穿戴式计算应用和产业前景越来越广阔,并有望成为全球下一个经济增长点[1,2]。可穿戴设备通过各类传感器进行感知,无时无刻不在记录用户的行为动作、位置、环境、生理健康等大量的隐私信息,因此,可穿戴设备的隐私保护变得非常紧迫和

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本文编号：1399491