11、基于击键动态和多模态生物特征的身份认证技术

基于击键动态和多模态生物特征的身份认证技术

在当今数字化时代,个人身份识别在众多应用场景中至关重要。传统的身份识别系统,如使用钥匙、密码、PIN 码等,虽然操作简便,但存在安全隐患。用户可能会忘记密码,密码也容易被盗用。生物识别技术的出现为解决这些问题提供了新的途径,它利用人体的生理和行为特征进行身份识别,减少了记忆负担和令牌丢失的风险。本文将介绍击键动态验证方法以及虹膜和视网膜图像融合的多模态生物识别系统。

击键动态验证方法
  • 背景与需求 :在实际办公环境中,用户常将密码写在工作站附近,这种方式风险较高,但仍较常见。因此,需要一种能抵抗暴力破解的简单密码验证方法。击键动态验证方法结合了基于记忆和生物特征的认证方式,用户密码可以简单,但攻击者难以破解。该方法非侵入性,用户随机输入默认密码,攻击者不仅要知道输入内容,还要掌握输入方式,这增加了破解难度。此外,击键动态还能使暴力破解方法失效或变慢。
  • 相关研究进展
    • 早期研究 :击键动态是一种较新的生物识别技术,早期研究始于 20 世纪 70 年代末。1975 年,IBM 实验室首次有意研究打字风格的独特性;1979 年,SRI 国际开发了首个基于硬件的击键动态算法实现;1980 年,SRI 在国家标准局的资助下,其方法的准确率达到约 98%,证实了打字模式的独特性和可区分性。
    • 后续研究 :1980 年,RAND 公司进行了类似研究,对七名秘书进行实验,得到 FRR(拒识率)为 5.5%、FAR(误识率)为 55%
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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