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基于用户笔迹的移动身份识别技术
被引量:
1
1
作者
陈子炜
洪思云
+1 位作者
林劼
石琳
《计算机系统应用》
2017年第12期191-195,共5页
针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法.本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量...
针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法.本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定.通过实验得出:该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能.
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关键词
笔迹识别
动态矢量特征提取
特征
融合
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职称材料
题名
基于用户笔迹的移动身份识别技术
被引量:
1
1
作者
陈子炜
洪思云
林劼
石琳
机构
福建师范大学软件学院
出处
《计算机系统应用》
2017年第12期191-195,共5页
文摘
针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法.本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定.通过实验得出:该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能.
关键词
笔迹识别
动态矢量特征提取
特征
融合
Keywords
handwriting identification
dynamic vector feature extraction
feature combination
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户笔迹的移动身份识别技术
陈子炜
洪思云
林劼
石琳
《计算机系统应用》
2017
1
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