一种面向移动设备在线手写签名身份认证技术

发布时间：2017-09-29 16:01

  本文关键词：一种面向移动设备在线手写签名身份认证技术

  更多相关文章： 移动设备 在线手写签名身份认证 频域特征分析 支持向量数据描述

【摘要】：随着移动设备的广泛普及,安全、快捷的移动设备终端用户身份认证显得尤为迫切。本文在分析移动设备上的签名认证需求和当前国内外在线签名认证技术现状的基础上,提出了一种适用于移动设备的使用小样本、一类分类方法、算法复杂度低的认证方法。主要工作如下:依托Android手机内置的软件采集签名数据,摒弃了传统方法中单独使用外置的F_Table手写平台和专用手写笔,该软件设保存、清除功能,可实时采集用户签名样本并保存在Android手机SD卡中,方便了用户在移动设备上采集和使用。根据移动设备身份认证所需算法复杂度应较低的特点,采用基于DCT频域特征分析和奇异值特征融合提取的特征提取方法,利用DCT频域特征分析将特征向量在低频域进行压缩,节省了大量计算时间,并将特征矩阵通过奇异值分解有效地实现了特征降维。针对移动设备上身份认证目标样本数有限的特点,利用SVDD分类器适用有限样本、一类分类方法建模的优势,本文采用SVDD建立分类认证模型,并分别采用了网格搜索、粒子群优化对核参数进行优化。用网格参数搜索等高线图和粒子群适应度曲线等实验结果,显示了搜索到的最佳参数,并代入SVDD分类认证模型,得到了较高的准确率,表明网格搜索法和粒子群优化法具有速度快、学习精度高等优点。最后,本文在PC机上进行了在线手写签名认证的实验和相关的分析数据,为之后在移动设备上运行提供了有效的算法依据。
【关键词】：移动设备 在线手写签名身份认证 频域特征分析 支持向量数据描述
【学位授予单位】：中南民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN918.91
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 选题背景及意义10-11
• 1.2 在线手写签名认证总述11-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第二章 基于频域分析和SVDD的在线手写身份认证技术17-25
• 2.1 基于频域分析和SVDD的在线手写身份认证技术流程概述17-19
• 2.2 系统数据采集19-22
• 2.3 系统数据预处理22-24
• 2.3.1 去零点和保存零点信息22
• 2.3.2 去噪平滑化22-23
• 2.3.3 位置尺寸归一化23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 基于DCT频域分析和奇异值分解的特征提取25-32
• 3.1 基于DCT的频域特征分析方法26-29
• 3.2 基于奇异值分解（SVD）的特征融合提取方法29-31
• 3.2.1 奇异值分解原理[31]30
• 3.2.2 基于奇异值分解（SVD）的特征提取30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第四章 分类器认证模型设计32-48
• 4.1 支持向量的数据描述（SVDD）原理32-35
• 4.2 基于SVDD分类器模型训练35-36
• 4.3 SVDD分类器参数优化36-44
• 4.3.1 网格搜索法参数优化39-40
• 4.3.2 粒子群优化算法40-44
• 4.4 实验及结果分析44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 总结与展望48-50
• 5.1 总结48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 致谢54

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本文编号：942894