原文服务方: 计算机应用研究       
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 kHz~ 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.
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文献信息
篇名 可穿戴设备中基于人体通信的身份识别方法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 穿戴式设备 人体通信 生物识别 梯度 支持向量机
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 1141-1144
页数 4页 分类号 TP309.2
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾以成 湘潭大学物理与光电工程学院 116 670 13.0 19.0
2 聂泽东 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 16 47 3.0 6.0
3 夏萌 湘潭大学物理与光电工程学院 1 3 1.0 1.0
7 逄增耀 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 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
穿戴式设备
人体通信
生物识别
梯度
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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