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| 基于支持向量数据描述的击键生物特征认证 | |
| 引用本文： | 倪桂强,李佳桢,潘志松,缪志敏.基于支持向量数据描述的击键生物特征认证[J].模式识别与人工智能,2008,21(5). |
| 作者姓名： | 倪桂强 李佳桢 潘志松 缪志敏 |
| 作者单位： | 解放军理工大学,指挥自动化学院,南京,210007 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，江苏省自然科学基金 |
| 摘 要： | 由于计算机用户对键盘的熟悉程度、击键习惯等不尽相同,每个用户都具有自己独特的击键生物特征,对于某个用户来说,其击键特征为正常类,其他所有用户为异常类,这可以利用模式识别中的单类分类器来解决,本文设计基于支持向量数据描述(SVDD)的击键生物特征身份认证系统模型,将该方法与BP、RBF和SOM方法进行对比,证实SVDD具有较好的识别效果,它可将非法用户误接受率从28.9%降低到0.28%,最后给出一个嵌入Windows用户登录中的口令+击键特征身份认证的实现技术. |
| 关 键 词： | 单类分类器 支持向量数据描述(SVDD) 身份认证 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
