基于生物信息的Android身份认证研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.1.1 生物特征认证技术 | 第16-17页 |
| 1.1.2 终端设备数据的安全隐患 | 第17页 |
| 1.2 技术相关 | 第17-22页 |
| 1.2.1 Android简介 | 第17-18页 |
| 1.2.2 语音人脸认证技术 | 第18-22页 |
| 1.3 研究动机 | 第22页 |
| 1.4 主要工作和内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 语音及人脸认证 | 第24-36页 |
| 2.1 语音认证 | 第24-29页 |
| 2.1.1 语音信号预处理 | 第24-27页 |
| 2.1.2 特征参数提取 | 第27-28页 |
| 2.1.3 训练和模式匹配 | 第28-29页 |
| 2.2 人脸认证 | 第29-35页 |
| 2.2.1 人脸图像预处理 | 第30-31页 |
| 2.2.2 人脸检测 | 第31-32页 |
| 2.2.3 特征提取 | 第32-33页 |
| 2.2.4 模式匹配认证 | 第33-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 系统方案及主要技术 | 第36-50页 |
| 3.1 方案概述 | 第36-37页 |
| 3.2 MFCC特征参数提取 | 第37-38页 |
| 3.3 高斯混合模型GMM | 第38-42页 |
| 3.3.1 GMM混合模型介绍 | 第38-39页 |
| 3.3.2 GMM参数估计 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于GMM的认证 | 第41-42页 |
| 3.4 内容认证 | 第42-43页 |
| 3.5 Haar分类器人脸检测 | 第43-45页 |
| 3.5.1 Haar分类器介绍 | 第43-44页 |
| 3.5.2 基于Haar分类器的人脸检测 | 第44-45页 |
| 3.6 Fisher线性判别 | 第45-47页 |
| 3.6.1 Fisher线性判别介绍 | 第45-47页 |
| 3.6.2 基于Fisher线性判别的人脸认证 | 第47页 |
| 3.7 阈值设定 | 第47-49页 |
| 3.7.1 阈值类型选择 | 第47页 |
| 3.7.2 阈值设定 | 第47-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 系统实现及结果分析 | 第50-60页 |
| 4.1 系统概况及开发环境 | 第50-51页 |
| 4.1.1 系统概况 | 第50页 |
| 4.1.2 开发环境 | 第50-51页 |
| 4.2 语音认证系统实现 | 第51-54页 |
| 4.2.1 系统流程说明 | 第51-52页 |
| 4.2.2 实现效果展示 | 第52-53页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第53-54页 |
| 4.3 人脸认证系统实现 | 第54-57页 |
| 4.3.1 系统流程说明 | 第54-56页 |
| 4.3.2 实现效果展示 | 第56页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第56-57页 |
| 4.4 系统其它设计说明 | 第57-59页 |
| 4.4.1 人脸采集窗 | 第57-58页 |
| 4.4.2 根密钥 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 1. 基本情况 | 第68页 |
| 2. 教育背景 | 第68页 |
| 3. 在学期间的研究成果 | 第68-69页 |
