【摘 要】
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基于生物特征的用户认证已成为重要的身份认证技术并被工业界采纳。现有基于图像的认证方法易受光线条件影响并存在隐私暴露的风险,而接触式认证方法不利于公共场合的防疫要求。本文聚焦于基于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）声音信号的非接触式生物特征感知方式,主要工作可概括如下。首先,提出基于FMCW声音信号的手掌唯一性生物特征,构建细粒度掌纹特征模
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基于生物特征的用户认证已成为重要的身份认证技术并被工业界采纳。现有基于图像的认证方法易受光线条件影响并存在隐私暴露的风险,而接触式认证方法不利于公共场合的防疫要求。本文聚焦于基于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）声音信号的非接触式生物特征感知方式,主要工作可概括如下。首先,提出基于FMCW声音信号的手掌唯一性生物特征,构建细粒度掌纹特征模型。利用FMCW声音信号提取手掌静态轮廓和掌纹变化差异,消除感知范围内手掌和声源距离和角度微小差异对特征建模的影响。其次,提出一个基于迁移学习策略的掌纹认证学习模型PENN（Palmprint Echo Neural Network）。利用现有开源数据集训练模型并共享网络参数,克服PENN训练和泛化的数据依赖。再次,提出一个基于不可听声音信号的掌纹特征用户身份识别系统AcoPalm。该系统无需特殊硬件支持,无需用户与设备接触。通过捕获用户手掌运动过程中手掌的静态和动态特征,可在无光线约束下完成用户认证。最后,在不同型号智能手机和三种场景下评估系统性能,分析所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明,AcoPalm可以抵抗信号重放攻击和模仿攻击,身份认证准确率可达96%以上,同时在易用性和用户认证方面获得令人满意的用户体验。
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