本文關(guān)鍵詞：用于動態(tài)聲紋密碼認(rèn)證的歸一化方法研究

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【摘要】：在動態(tài)聲紋密碼認(rèn)證系統(tǒng)中,針對聲紋與文本得分歸一化時出現(xiàn)樣本類內(nèi)散度和樣本間距離相矛盾的問題,文章設(shè)計了一種基于方差與協(xié)方差調(diào)節(jié)因子的歸一化方法,從縮小樣本類內(nèi)離散度和增大樣本間距離兩個方面進(jìn)行歸一化研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:引入方差和協(xié)方差調(diào)節(jié)因子的組合歸一化方法,在樣本類內(nèi)散度基本不變的情況下,有效增加了樣本間的距離,通過支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類,準(zhǔn)確率提升了2.02%。
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院研究生2隊;解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院;
【分類號】：TN918.2
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)基于靜態(tài)密碼的身份認(rèn)證技術(shù)由于其易猜測、易窮舉等安全缺陷,容易受到攻擊,不能滿足安全要求較高的系統(tǒng),因此逐步被聲紋與動態(tài)密碼的雙重身份認(rèn)證系統(tǒng)所取代[1]。在代價函數(shù)中,大值特征分量比小值特征分量的影響更大,但并不能反映大值特征分量

【相似文獻(xiàn)】

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