基于甩手姿态识别的智能终端解锁系统设计与实现

论文总字数：34614字

摘 要

随着智能手机的广泛使用，手机上的私密信息的保密工作越来越重要。传统的解锁系统采用数字或图案识别认证，一旦被第三方知道则很容易被不法者窃取设备内的隐私。而生物识别技术具有较高的安全性，能有效地防止第三方盗取设备内的数据。本文旨在利用基于生物识别技术的方案，从每个人甩动手机的方式来区分用户的合法性。利用手机自带的加速度传感器采集用户甩动轨迹的加速度数据，通过一定的数据处理，采用均方值的方式提取特征，并引入了动态时间规整算法对其进行模式识别，在移动平台上设计并实现一款基于甩手姿态识别的解锁系统，从而提高移动终端的安全性，保障用户手机内的个人隐私。本文的主要设计如下：

1. 利用移动设备内置的加速度传感器，提出了一种数据自采集算法，能够有效地识别用户甩动的开始与结束。针对原始数据的不足，给出了平滑去噪与幅值归一化方法。
2. 区别于一些常用的频域特征方法，采用均方值特征提取算法，降低系统的复杂度，具有较高的实时性。
3. 为了提高系统运行速度，引入动态时间规整算法，并对其设计了一些辅助算法来降低计算量。

关键词：模式识别、加速度传感器、身份识别、特征提取

Abstract

With the widespread using of smartphones, the confidentiality of private information on mobile phones is becoming more and more important. The traditional unlock system uses digital or patterns recognition authentication, and once it is known by a third party, it is easy for offenders to steal privacy within the device. Biometrics technology has high security and it can effectively prevent third parties from stealing data from devices. This paper aims to use biometrics technology to distinguish the legitimacy of users from the way of shaking mobile phones. We use the accelerometer within the mobile equipment to collect the accelerate data of the trace by shaking. With some data processing, we extract the mean square value as the feature and use the dynamic time warping algorithm to identify the pattern. We design and implement an identity authentication unlock system based on the gesture recognition on the mobile platform so that improving the security of the mobile devices and ensuring the security of personal privacy on the mobile phone. The main design of this paper is as follows:

1. Using the built-in acceleration sensor of the mobile device, we designed a data self-acquisition algorithm to effectively identify the start and end of the user's shaking. For the deficiency of the original data, we designed a smooth denoising algorithm and amplitude normalization algorithm.
2. Different from the commonly used frequency domain feature algorithms, we used the mean square value feature extraction algorithm, which reduces the complexity of the system and achieves high real-time performance.
3. To reduce the amount of calculation and improve the running speed of the system, we used the dynamic time warping algorithm and designed some auxiliary algorithms.

KEY WORDS: Pattern recognition, Accelerometer, Identification, Feature extraction

目 录

第一章 绪论 1

1. 1课题背景和研究意义 1

1. 2国内外研究现状 1

1.3本文主要研究内容 2

1.4论文结构 3

第二章 相关技术背景原理 5

2.1移动设备内置的加速度传感器 5

2.2常用的特征提取方法 6

2.3常用的模式识别算法 9

2.4本章小结 14

第三章 系统的设计 16

3.1 甩动轨迹的数据采集 16

3.2 数据的预处理 17

3.2.1平滑去噪技术 18

3.2.2幅值归一化技术 20

3.3甩动轨迹的特征提取 21

3.4甩动轨迹的模式识别 22

3.5本章小结 24

第四章 系统的实现 25

4.1主模块 25

4.2注册模块 25

4.3检测模块 26

4.4监听器模块 27

4.5计算模块 29

4.3本章小结 30

第五章 实验结果分析 31

5.1实验设备的准备与系统流程 31

5.2实验分析 33

5.2.1几种特征提取的影响与分析 33

5.2.2几种识别算法的影响与分析 34

5.3本章小结 37

第六章 工作总结及未来展望 38

6.1本文的工作总结 38

6.2未来工作的研究方向 38

参考文献 40

致 谢 42

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