基于多模板的击键动态认证技术的研究及应用

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击键动态认证技术作为一种基于行为的生物认证技术,不仅具有一般生物认证技术(如指纹识别,人脸检测,虹膜认证等)的标识唯一性、随身性等特点以外,还具有成本低、简单方便、公众可接受程度高等优点,是一个理想的生物身份认证技术。而对于任何生物认证系统来说,样本的采集以及模板的建立是至关重要的。在击键认证系统中,由于人的自然击键行为也会受到周围环境以及心情变化的影响,这样如何选择最优的击键样本建立模板决定了整个系统的认证精度。针对单模板的击键动态认证技术FRR/FAR都无法降到一个十分理想范围的缺陷,本文采用基于多模板的击键动态认证技术来降低两种错误率。对于多模板的选择,本文首先提出了基于FRR最低的最大认证概率匹配法MAP和基于FAR最低的最小认证概率匹配法LAP,但由于两者均无法把另外的一个对应的错误率降低到理想的范围,本文又提出了最优认证概率匹配法BAP多模板选择算法。BAP是通过一定的规则结合MAP和LAP算法的选择结果,将FRR和FAR都降低到一个折中的可接受的范围,从而本文认为BAP是一个理想的多模板选择算法。本文还对基于多模板的融合策略提出了加权的和均值规则和改进的与或规则来进一步的降低两种错误率。最后,本文给出了两种模板更新方法—周期性更新策略和非周期性更新策略。另外,本文通过应用程序对结果进行采集分析,将本文的算法与MMS和GMMS算法进行了比较,发现BAP算法可以有效的提高系统的认证性能。而在与不同的融合规则的对比中,发现本文提出的两种融合规则均优于现有的融合规则。
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