【摘 要】
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手写签名认证作为生物特征认证之一,被广泛应用于金融场所和政府等多种场合。但是,离线式签名认证方式易受模仿攻击;在线接触式签名认证系统在新冠肺炎疫情仍在全球范围内肆虐的情况下可能威胁用户身体健康;而现有的在线非接触式签名认证工作感知距离范围较短,适用场景有限。本文聚焦于毫米波雷达信号在个体签名过程的传播特征建模及其在身份认证技术中的应用。主要研究工作可以概括为:首先,提出基于FMCW毫米波雷达的手写
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手写签名认证作为生物特征认证之一,被广泛应用于金融场所和政府等多种场合。但是,离线式签名认证方式易受模仿攻击;在线接触式签名认证系统在新冠肺炎疫情仍在全球范围内肆虐的情况下可能威胁用户身体健康;而现有的在线非接触式签名认证工作感知距离范围较短,适用场景有限。本文聚焦于毫米波雷达信号在个体签名过程的传播特征建模及其在身份认证技术中的应用。主要研究工作可以概括为:首先,提出基于FMCW毫米波雷达的手写签名模型。从用户签名过程中手部运动特征入手,将用户手部特征与引起的FMCW毫米波雷达中频信号变化量建立联系。通过几何关系和公式推导,证明中频信号时序相位信息和时序相位差信息包含用户生物特征和行为特征。其次,提出一种基于孪生网络的用户身份判别器SCNet。使用多种卷积块组合对输入数据进行特征提取,并将特征进行拼接融合,实现在样本量较少时对用户进行身份认证。再次,提出一种基于毫米波雷达使用SCNet的非接触式用户手写签名认证系统mm HSV。先对中频信号进行目标检测确定签名动作的位置,再提取对应位置的时序相位信息和时序相位差信息,之后分别对两类信息进行特征提取,最后利用预判别器和SCNet进行身份认证。最后,采用商用FMCW毫米波雷达设备进行相关数据采集,并对mm HSV系统从多方面进行性能评估。结果表明,mm HSV系统在实验场景中总体识别准确率为94.81%,在新增用户时识别准确率为93.44%。
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