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公开(公告)号:CN119004057A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411104489.7
申请日:2024-08-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F21/31 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于声信号的抬臂手势双因素身份认证方法,属于信息安全和物联网安全领域。通过超声波发射装置发射超声波信号,使用接受装置捕获在刷卡时抬臂动作反射回的信号。对收集到的信号进行处理,有效地提取抬臂手势信号。再利用改进的LSTM‑FCN模型提取信号特征,并使用SVM构建高性能和轻量级的身份认证模型,并通过基于微调的迁移学习,降低了训练成本。实验证明方法对抬臂信号的检测精度为97.191%,本方法的用户识别精度为98.540%。本方法能够进一步地提升了安全性,与现有双因素认证相比,具有更强的普适性和隐蔽性,更易推广。