本文關(guān)鍵詞：一種面向移動設(shè)備在線手寫簽名身份認(rèn)證技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 移動設(shè)備 在線手寫簽名身份認(rèn)證 頻域特征分析 支持向量數(shù)據(jù)描述

【摘要】：隨著移動設(shè)備的廣泛普及,安全、快捷的移動設(shè)備終端用戶身份認(rèn)證顯得尤為迫切。本文在分析移動設(shè)備上的簽名認(rèn)證需求和當(dāng)前國內(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設(shè)備的使用小樣本、一類分類方法、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)方法中單獨使用外置的F_Table手寫平臺和專用手寫筆,該軟件設(shè)保存、清除功能,可實時采集用戶簽名樣本并保存在Android手機SD卡中,方便了用戶在移動設(shè)備上采集和使用。根據(jù)移動設(shè)備身份認(rèn)證所需算法復(fù)雜度應(yīng)較低的特點,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行壓縮,節(jié)省了大量計算時間,并將特征矩陣通過奇異值分解有效地實現(xiàn)了特征降維。針對移動設(shè)備上身份認(rèn)證目標(biāo)樣本數(shù)有限的特點,利用SVDD分類器適用有限樣本、一類分類方法建模的優(yōu)勢,本文采用SVDD建立分類認(rèn)證模型,并分別采用了網(wǎng)格搜索、粒子群優(yōu)化對核參數(shù)進行優(yōu)化。用網(wǎng)格參數(shù)搜索等高線圖和粒子群適應(yīng)度曲線等實驗結(jié)果,顯示了搜索到的最佳參數(shù),并代入SVDD分類認(rèn)證模型,得到了較高的準(zhǔn)確率,表明網(wǎng)格搜索法和粒子群優(yōu)化法具有速度快、學(xué)習(xí)精度高等優(yōu)點。最后,本文在PC機上進行了在線手寫簽名認(rèn)證的實驗和相關(guān)的分析數(shù)據(jù),為之后在移動設(shè)備上運行提供了有效的算法依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：移動設(shè)備 在線手寫簽名身份認(rèn)證 頻域特征分析 支持向量數(shù)據(jù)描述
【學(xué)位授予單位】：中南民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN918.91
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 選題背景及意義10-11
• 1.2 在線手寫簽名認(rèn)證總述11-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 基于頻域分析和SVDD的在線手寫身份認(rèn)證技術(shù)17-25
• 2.1 基于頻域分析和SVDD的在線手寫身份認(rèn)證技術(shù)流程概述17-19
• 2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集19-22
• 2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理22-24
• 2.3.1 去零點和保存零點信息22
• 2.3.2 去噪平滑化22-23
• 2.3.3 位置尺寸歸一化23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于DCT頻域分析和奇異值分解的特征提取25-32
• 3.1 基于DCT的頻域特征分析方法26-29
• 3.2 基于奇異值分解（SVD）的特征融合提取方法29-31
• 3.2.1 奇異值分解原理[31]30
• 3.2.2 基于奇異值分解（SVD）的特征提取30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 第四章 分類器認(rèn)證模型設(shè)計32-48
• 4.1 支持向量的數(shù)據(jù)描述（SVDD）原理32-35
• 4.2 基于SVDD分類器模型訓(xùn)練35-36
• 4.3 SVDD分類器參數(shù)優(yōu)化36-44
• 4.3.1 網(wǎng)格搜索法參數(shù)優(yōu)化39-40
• 4.3.2 粒子群優(yōu)化算法40-44
• 4.4 實驗及結(jié)果分析44-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 總結(jié)48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻50-54
• 致謝54

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本文編號：942894