2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人們對(duì)信息安全和可靠性要求的日益提高,身份識(shí)別成為信息安全領(lǐng)域中一個(gè)很重要的研究課題。然而,傳統(tǒng)的證件、口令、密碼等身份識(shí)別的技術(shù)存在易被復(fù)制、竊取、遺忘等缺陷已不能滿足人們對(duì)安全的需求,隨著人們認(rèn)知水平的不斷提升和科技的快速發(fā)展,基于人體生物特征的身份識(shí)別也就應(yīng)運(yùn)而生了。目前研究最多的生物特征是指紋、虹膜、人臉、聲音等,但是基于這些特征的身份識(shí)別由于自身的缺陷都很容易被偽造,如人臉容易被照片“替代”、指痕容易被提取復(fù)制等,基于這些

2、現(xiàn)實(shí)問題,一種新的生物識(shí)別技術(shù)-心電圖(electrocardiogram,ECG)身份識(shí)別被提了出來,并引起研究人員的廣泛興趣,由于其本身的“活”性,克服了現(xiàn)有生物特征身份識(shí)別技術(shù)的缺陷,同時(shí)ECG身份識(shí)別對(duì)當(dāng)前的生物特征識(shí)別體系是一個(gè)有效的補(bǔ)充,并且可以與已有的生物特征融合,進(jìn)一步提高信息安全的級(jí)別。
   目前,研究ECG身份識(shí)別主要有兩個(gè)方向:一個(gè)是基于ECG特征點(diǎn)提取的身份識(shí)別,另一個(gè)是基于ECG波形提取的身份識(shí)別。由

3、于基于ECG特征點(diǎn)提取的身份識(shí)別方法的識(shí)別準(zhǔn)確率受特征點(diǎn)提取準(zhǔn)確性的很大影響,而至今,ECG特征點(diǎn)提取仍然是一個(gè)研究難點(diǎn),因此,我們一開始的研究方向就側(cè)重于基于ECG波形提取的身份識(shí)別。
   在基于ECG波形提取的身份識(shí)別中,通常的做法是:將單心動(dòng)周期波形作為特征,采用相關(guān)系數(shù)、距離度量等方法對(duì)特征進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別。在進(jìn)行分類識(shí)別時(shí),無論是采用相關(guān)系數(shù)還是距離度量方法,最后都會(huì)用到閾值,即比較求解結(jié)果與閾值的大小關(guān)系來確

4、定待識(shí)別對(duì)象的身份,但是,傳統(tǒng)確定閾值的方法有個(gè)缺陷,那就是,閾值一旦確定,對(duì)所有的待識(shí)別對(duì)象都是一樣的,是不會(huì)改變的,這樣的閾值不能很好的適應(yīng)不同的待識(shí)別對(duì)象。為了解決這個(gè)問題,本文提出了新的確定閾值策略,使得不同的待識(shí)別對(duì)象在分類識(shí)別時(shí)有不同的閾值。
   在實(shí)驗(yàn)過程中,我們發(fā)現(xiàn)單純采用單心動(dòng)周期波形作為特征,存在閾值難確定的問題,主要是因?yàn)閱涡膭?dòng)周期特征導(dǎo)致了不同人之間的相關(guān)系數(shù)很高,同時(shí),單心動(dòng)周期作為特征存在信息缺失的

5、問題。為了克服心動(dòng)周期波形作為特征的缺陷,本文提出了基于ECG連續(xù)心動(dòng)周期進(jìn)行身份識(shí)別的思想,首先采用自相關(guān)(autocorrelation,AC)算法對(duì)一段連續(xù)的ECG信號(hào)進(jìn)行處理,接著采用離散余弦變換(discrete cosine transform,DCT)算法進(jìn)行降維,進(jìn)而獲得AC/DCT特征,仍采用相關(guān)性分析法進(jìn)行識(shí)別判定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AC/DCT算法有效地解決了不同人相關(guān)度很高閾值難確定的問題,且所提出的身份識(shí)別方法結(jié)合

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