基于手机加速度传感器的静态手势身份认证方法

针对智能手机上现有传统身份认证方法的缺点,提出一种基于人体生理震颤的静态手势身份认证方法。该方法在用户按特定静态姿势手持智能手机时,由手机内置的加速度传感器记录因持手机而产生的上肢肌肉震颤,经过信号预处理,得到信号的功率谱密度（ PSD）作为身份模板。通过动态时间规整（ DTW）算法计算待认证信号的PSD和模板之间的相似度,得到认证结果。实验结果表明：该方法的等错误率（ EER）和半错误率（ HTER）均在8%以下,验证了本方法的有效性。     

一种基于加速度特征提取的手势识别方法

随着智能手机等移动电子设备的发展,基于MEMS加速度传感器的手势识别成为移动设备人机交互的研究热点。由于准确率及实时性的限制,目前的手势识别方法仍不足以推向实用。针对这一问题,提出了一种简单有效的手势识别方法:在手势定义阶段根据语义及操作的相似性将10个手势分为4个类别,通过提取反映各类手势运动学特征的加速度特征量,利用决策树分类器对手势进行预分类,然后根据各类手势的加速度变化规律识别具体的手势;同时通过严格的特征量阈值,有效地去除了无意识的误动作。该方法在15位实验者中获得了95.2%的平均准确率,识别时间小于0.01 s,对基于MEMS加速度传感器的手势识别研究具有一定参考价值。     

基于穿戴式加速度传感器的手势识别系统

采用ez430-chronos智能手表作为开发平台,利用其内置功能,读取手部运动产生的加速度数据,并将其传送至处理器。对目标手势采集一定量的数据,同时采集同样量的负样本—人手的自然动作,比较二者不同之处,确定目标手势的特征,并利用该特征识别目标手势。实验结果表明:该系统对目标手势有较高识别率,而对负样本有较高的误识别率,但可以通过设定更详细的识别特征进行改善。     

基于加速度传感器的可扩展手势识别

为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,并且增强系统的可扩展性,提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法.将手势分为基本手势和复杂手势两大类,其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列;根据手势运动的特点提取有效的特征量,并利用基本手势样本训练随机森林模型,然后用其对基本手势序列进行分类预测;将预测结果进行约翰逊编码,再与标准模板序列进行相似度匹配.实验结果表明,该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率.算法既保证了手势识别的精度,也提高了系统的可扩展性.     

基于加速度传感器的中文签名身份认证

采集用户在签名过程中的三轴加速度信息,可用来实现身份认证。中文签名结构较为复杂,在空中书写的过程难以被模仿,但同时也会使同一用户不同次签名间的差异增大,提高认证难度。传统的二维签名或三维手势认证方法并不能解决这一问题。为了提高中文空中签名身份认证效果,改进了全局序列对齐（GSA）算法,对匹配后的序列进行插值操作。不同于传统GSA算法通过最终匹配分数反映序列间相似度,引入两种距离指标（欧氏距离和绝对值距离）计算序列间的差异。实验结果表明,基于距离指标的两种GSA算法均能提高认证精度,与传统算法相比,二者的系统等误率（EER）分别降低了37.6%和52.6%。     

基于加速度传感器的大手势集手势识别算法改进研究

搭载着加速度传感器的智能移动终端为手势识别提供广泛的应用平台,在已有的基于单枚加速度传感器的手势识别研究中,识别正确率、速度和手势集合难以达到良好的平衡。本文以一种基于加速度符号序列的识别算法为基础,改进了其特征提取方法,并设计了基于加权树结构模板库的匹配方法,实现了大手势集、高正确率、速度快的手势识别。实验表明,所述系统在21个手势组成的手势集合上,实现了95.2%的用户依赖识别率和94.6%的用户非依赖识别率,识别时间小于10毫秒,对手势识别研究有一定的借鉴价值。     

基于加速度传感器的连续动态手势识别

针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法.通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别.通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别.     

基于ZigBee和加速度传感器的手势识别研究

随着人机交互手段的进步,手势识别得到了蓬勃的发展。基于微传感器的手势采集系统由于不受空间的约束逐渐得到重视,但该类型设备计算复杂度高、数据量大并且准确性不高。针对这一问题文中提出了一种基于多加速度传感器和ZigBee网络的手势采集系统。利用位于手指和手背上的六个加速度传感器,将不同方向轴上的信息传送给接收端。接收端通过滤波取整、起始点检测、抖动判定、模型训练与模型匹配对动作者手势信息进行判决。系统利用隐马尔可夫(HMM)模型识别算法,对0～9十个手势进行判断,在20位实验者中得到了98%以上的识别率,同时由于其使用了ZigBee网络,系统移植性也得到了进一步加强,对后续手势识别研究有一定的参考价值。     

基于三轴加速度传感器的手势识别

针对手势交互中手势信号的相似性和不稳定性,设计实现一种基于三轴加速度传感器的手势识别方案。采用MMA7260加速度传感器采集主手腕的手势动作信号,根据手势加速度信号的特点,进行手势动作数据窗口的自动检测、信号去噪和重采样等预处理,通过提取手势动作的关键特征,构造离散隐马尔可夫模型,实现手势动作识别。实验结果证明该方案的识别精度较高。     

基于三维加速度的连续手势识别

由于基于图像处理的手势识别方法对环境背景要求较高且存在不稳定性问题,文章使用三维加速度传感器的连续数据进行手势识别.三维加速度传感器内置于大部分智能手机中,具有应用方便的特点.实验通过传感器获取加速度信号,经过低通滤波、去重力和特征提取的信号预处理过程后,结合隐马尔可夫模型和混合高斯模型的理论方法,实现手机手势的连续识别,并驱动应用层预先定义的交互命令.     

基于加速度传感器的前臂运动姿态检测

人体前臂在运动过程中始终和竖直方向（或水平方向）成一定的角度关系。通过固定于前臂上的三轴加速度传感器ADXL330的各个轴与重力方向（竖直向下）之间的夹角就可以检测出人体前臂的运动姿态。为了验证该方法的可行性,采集传感器在不同角度时的输出,运用Matlab处理采集到的数据,处理结果和实际角度的相对误差小于l％,绝对误差小于4°;并将此方法用于检测人体前臂运动,其结果与高速摄像系统采集到的图像分析结果进行比较,其绝对误差小于5％。实验结果表明：在一定的误差允许范围内,ADXL330可以用于前臂运动姿态的检测。     

无线传感器网络节点身份的分布式认证研究

通过研究已有的多种分布式认证安全机制,针对采用秘密共享的分布式认证方式存在的不足提出三点改进：共享秘密考虑使用密码的多项式模函数进行生成;认证方式上采用添加基站授权的第三方信任方式代替处理中心去认证,以便减少节点认证过程的跳数;通过给节点分配奇偶标识来选择参与认证的节点进而减少网络的总通信量。仿真实验将改进算法与已有安全机制进行对比,此实验结果表明节点间通信量减半且提高了无线传感器网络节点认证的安全性。     

一种新型三维方向和加速度传感器

根据流动的水银球与裸置的环形电阻丝连接形成回路,返回不同位置对应电信号的原理,设计了一种新型的探测运动物体一维方向和加速度大小方向的传感器。由3只一维方向传感器相互垂直构成三维传感器,可探测物体三维运动信息;2只一维传感器返回的电信号构成数组,与测试物体的运动信息一一对应,数据经过处理,可获运动物体的三维方向和加速度大小方向信息。     

手势认证中基于能量熵的端点检测方法研究

为了保证智能手机敏感信息的安全性,设计实现了一种基于手机内置三轴加速度传感器的三维手势认证方案。在手势端点检测部分,在定性分析手势加速度信号能量分布特性的基础上,提出了一种基于能量熵的新方法实现有效手势截取。进一步设计基于欧式距离的动态时间规整算法对截取后的手势序列信号进行匹配认证,当他人模仿手势错误接受率趋近0%时,本人认证手势错误拒绝率维持在7%左右,从而实现智能手机用户身份识别。     

基于ICE技术的身份认证交互模型

在应用集成中,身．份认证的分布式应用成为了一个亟待解决的重要问题。首先阐述了统一身份认证的特点及其在应用中所受到的限制,结合最新ICE(Intemet Communication Engine)技术,提出了一种适合于分布式应用的身份认证交互模型。     

采用身份签名技术的无线Mesh网认证方法

无线Mesh网的节点可以同时成为申请者和认证者,在采用EAP-TLS进行接入认证时容易受到中间人攻击。设计了基于身份签名技术的认证协议,通过挑战签名和验证实现双向认证,避免中间人攻击问题。采用节点服务门票技术简化认证过程,利用服务门票的签名证实认证者的身份,避免多次认证问题。基于身份签名的认证方法避免了部署和维护PKI系统的复杂性。     

面向群体的身份认证方案设计

面向群体的身份认证方案是为了满足系统某些特殊安全性要求而设计的,它有利于防止系统内部管理人员的作弊,并能有效地提高身份认证系统的安全级别和可用性,对增强系统的可生存性也具有一定的价值。利用广义的E1Gamal数字签名方案、Shamir秘密共享方案,并结合零知识证明思想,设计了一种面向群体的身份认证方案。该方案可以有效地抵制常见的假冒和串谋等攻击。     

地震勘探用三维MEMS加速度传感器的研究

以MEMS加速度传感器为基础的新型数字地震检波器是地震勘探所用仪器的发展方向之一。介绍了一种三维MEMS加速度检波器结构,这有别于传统三分量MEMS传感器通过用3只MEMS加速度传感器按正交直角组装。并通过PSpice软件对其进行了整体仿真,仿真结果表明其阶跃响应和正弦响应基本和理论分析的结果吻合。