基于多模板的击键动态认证技术的研究及应用

摘要

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。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 本文研究内容

1．4 论文结构

第2章 相关研究基础

2．1 击键生物认证技术简介

2．1．1 击键生物认证技术的特点

2．1．2 击键动态认证中可使用的特征

2．1．3 性能评价指标

2．1．4 击键动态认证技术的相关研究

2．2 击键生物认证的相关知识

2．2．1 特征及基本概念

2．2．2 隐马尔科夫模型

2．2．3 部分参数的确定

2．3 状态输出概率

2．3．1 正态分布及参数的计算

2．3．2 特征值标准化

2．3．3 评估问题求解及改进的向前算法

2．4 多模板相关知识

2．4．1 多模板的相关研究

2．4．2 常用的多模板选择算法

2．4．3 匹配分数和的正态分布

2．5 总结

第3章 基于BAP的多模板选择算法

3．1 多模板系统

3．2 基于BAP的多模板选择算法

3．2．1 BAP算法的思想

3．2．2 基于FRR最低化的MAP多模板选择算法

3．2．3 基于FAR最低化的LAP多模板选择算法

3．2．4 BAP多模板选择算法

3．3 多模板选择算法的性能对比

3．4 总结

第4章 基于多模板的击键认证模型

4．1 基于多模板的击键认证机制

4．2 基于多模板选择的注册模块

4．3 基于融合结构的认证模块

4．3．1 认证流程

4．3．2 融合思想

4．3．3 分数级融合策略

4．3．4 决策级融合策略

4．3．5 融合策略性能分析

4．4 基于多模板的更新模块

4．4．1 周期性更新策略

4．4．2 非周期性更新策略

4．5 总结

第5章 实验结果与分析

5．1 实验环境

5．2 数据采集

5．3 结果与分析

5．3．1 多模板与单模板击键认证性能比

5．3．2 候选模板数对结果的影响

5．3．3 候选模板中的样本数对结果的影响

5．3．4 字符串的熟悉程度对结果的影响

5．3．5 字符串的长短对结果的影响

5．3．6 阈值系数对结果的影响

5．4 结论

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参与的科研项目