基于WIFI的按鍵間移動距離的加強型按鍵識別
發(fā)布時間:2020-11-15 02:58
隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,人們對于生活智能化的要求不斷提高,許多新型的人機交互技術(shù)應(yīng)運而生。WiFi信號的廣泛普及和自帶WiFi的移動設(shè)備的頻繁使用,促進了基于無線射頻的人機交互技術(shù)的深入研究,研究重點從粗粒度的接收信號強度指示逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榧毩6鹊男诺罓顟B(tài)信息。將信道狀態(tài)信息應(yīng)用于各種環(huán)境感知之中,是人機交互技術(shù)的一大進步,但是動作的輕易識別不可避免的會涉及到隱私問題,例如按鍵隱私。日常生活中,刷卡消費以及支付寶的使用越來越頻繁,使得小鍵盤輸入的安全性成為一個很重要的問題。在本文中,我們提出了一個全新的加強型的按鍵識別系統(tǒng)WiKey,此系統(tǒng)主要針對于銀行pos機小鍵盤的按鍵識別。當用戶手指在小鍵盤上輸入密碼的過程中,由于按鍵的姿勢和位置的不同會對多路徑信號產(chǎn)生特定的影響,生成相應(yīng)按鍵的信道狀態(tài)信息時間序列波形。去噪、異常修復(fù)、數(shù)據(jù)壓縮等預(yù)處理操作去除了波形中噪聲,大幅度減少了運算量。利用支持向量機對提取出來的按鍵波形進行建模,初步識別按鍵。按鍵識別并不僅局限于按鍵的波形,當連續(xù)按鍵時,整個按鍵過程可以表示成“按鍵-手移動-下一次按鍵”的不斷循環(huán)。兩次按鍵間,手指的移動距離的長短和其產(chǎn)生的波形存在的關(guān)聯(lián)性,利用這種關(guān)聯(lián)信息輔助推斷按鍵,有效提高了按鍵的識別準確率。在普通銀行pos機中,WiKey的實驗結(jié)果表明,比過去的按鍵識別方法提高了5-10%,平均準確率能達到90%以上。
【學(xué)位單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TN92
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 本文的研究工作
1.4 論文章節(jié)安排
第二章 按鍵識別研究概述
2.1 信道狀態(tài)信息概述
2.1.1 信道狀態(tài)信息
2.1.2 信道狀態(tài)信息的優(yōu)勢
2.1.3 信道狀態(tài)信息的獲取
2.2 動作識別概述
2.2.1 動作識別
2.2.2 按鍵識別
2.3 基于信道狀態(tài)信息的按鍵識別
2.3.1 信道狀態(tài)信息的預(yù)處理
2.3.2 按鍵識別算法
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于WiFi的小鍵盤按鍵識別方法
3.1 系統(tǒng)設(shè)計
3.2 信號數(shù)據(jù)的采集
3.3 信號的預(yù)處理和去噪
3.3.1 濾波器去噪
3.3.2 異常檢測
3.3.3 基于PCA的去噪
3.4 按鍵特征提取
3.4.1 按鍵波形提取
3.4.2 小波轉(zhuǎn)換
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于支持向量機的多分類識別算法
4.1 支持向量機算法
4.2 支持向量機多分類的運用
4.3 本章小結(jié)
第五章 基于輔助信息的按鍵識別算法
5.1 按鍵間波形的觀察
5.2 基于移動距離的按鍵間波形特征
5.3 利用輔助信息的加強型按鍵識別
5.4 本章小結(jié)
第六章 實驗結(jié)果與評估分析
6.1 實驗平臺
6.1.1 實驗設(shè)備
6.1.2 實驗場景
6.2 按鍵識別結(jié)果分析
6.2.1 加強型按鍵識別分類精度
6.2.2 距離和方向的影響
6.3 pos機按鍵識別
6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)和展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 研究展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
致謝
【參考文獻】
本文編號:2884262
【學(xué)位單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TN92
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 本文的研究工作
1.4 論文章節(jié)安排
第二章 按鍵識別研究概述
2.1 信道狀態(tài)信息概述
2.1.1 信道狀態(tài)信息
2.1.2 信道狀態(tài)信息的優(yōu)勢
2.1.3 信道狀態(tài)信息的獲取
2.2 動作識別概述
2.2.1 動作識別
2.2.2 按鍵識別
2.3 基于信道狀態(tài)信息的按鍵識別
2.3.1 信道狀態(tài)信息的預(yù)處理
2.3.2 按鍵識別算法
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于WiFi的小鍵盤按鍵識別方法
3.1 系統(tǒng)設(shè)計
3.2 信號數(shù)據(jù)的采集
3.3 信號的預(yù)處理和去噪
3.3.1 濾波器去噪
3.3.2 異常檢測
3.3.3 基于PCA的去噪
3.4 按鍵特征提取
3.4.1 按鍵波形提取
3.4.2 小波轉(zhuǎn)換
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于支持向量機的多分類識別算法
4.1 支持向量機算法
4.2 支持向量機多分類的運用
4.3 本章小結(jié)
第五章 基于輔助信息的按鍵識別算法
5.1 按鍵間波形的觀察
5.2 基于移動距離的按鍵間波形特征
5.3 利用輔助信息的加強型按鍵識別
5.4 本章小結(jié)
第六章 實驗結(jié)果與評估分析
6.1 實驗平臺
6.1.1 實驗設(shè)備
6.1.2 實驗場景
6.2 按鍵識別結(jié)果分析
6.2.1 加強型按鍵識別分類精度
6.2.2 距離和方向的影響
6.3 pos機按鍵識別
6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)和展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 研究展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
致謝
【參考文獻】
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條
1 何文鋒;基于WIFI的手勢識別研究[D];深圳大學(xué);2015年
本文編號:2884262
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/wltx/2884262.html
最近更新
教材專著