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首页> 外文期刊>IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine >Classifying accelerometer data via hidden Markov models to authenticate people by the way they walk
【24h】

Classifying accelerometer data via hidden Markov models to authenticate people by the way they walk

机译：通过隐藏的马尔可夫模型对加速度计数据进行分类，以通过人们的步行方式对他们进行身份验证

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As owners of mobile devices tend to deactivate their security settings, data on these devices is often insufficiently protected [1]. One reason for this is that most mobile devices do only offer the authentication via PIN or password, which requires explicit interaction and thus is time consuming and not very user friendly. To solve this problem, an alternative unobtrusive authentication method based on gait is proposed in this article. There are two main advantages of this approach. First, gait can be captured via acceleration sensors, which are already integrated into most smart phones. Hence, there are no additional hardware costs for deploying this method. Second, gait recognition does not require explicit user interaction during verification as the phone does it literally ??on the go.?? These two factors make accelerometer-based biometric gait recognition a very user friendly method, which does not require extra interaction time.
机译：由于移动设备的所有者倾向于停用其安全设置，因此这些设备上的数据通常没有得到充分的保护[1]。原因之一是，大多数移动设备仅通过PIN或密码提供身份验证，这需要进行明确的交互，因此非常耗时且对用户不太友好。为了解决这个问题，本文提出了一种基于步态的非干扰性认证方法。这种方法有两个主要优点。首先，可以通过加速度传感器捕获步态，加速度传感器已经集成到大多数智能手机中。因此，部署此方法没有额外的硬件成本。其次，步态识别不需要在验证过程中进行明确的用户交互，因为电话确实可以“随时随地”进行操作。这两个因素使基于加速度计的生物特征步态识别成为一种非常用户友好的方法，不需要额外的交互时间。

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