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触摸设备上基于人体生物电容的认证方法研究与设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
    1.2 基于生物特征身份识别方法的研究现状第12-15页
    1.3 研究内容和目标第15-16页
    1.4 本文主要贡献与创新点第16-17页
    1.5 论文组织第17-18页
第二章 新型生物特征——人体差分电容第18-23页
    2.1 人体生物电容第18页
    2.2 触摸屏幕行为特征第18-19页
    2.3 人体电容的定量计算与测量第19-21页
    2.4 人体差分电容具备身份识别生物特征的特性第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 人体差分电容采集平台设计第23-39页
    3.1 人体差分电容采集平台硬件设计第23-32页
        3.1.1 人体差分电容采集平台整体架构第23-24页
        3.1.2 人体差分电容近体传感芯片第24-27页
        3.1.3 触摸传感器设计原理第27-29页
        3.1.4 设备总控模块芯片设计第29-30页
        3.1.5 低功耗人体差分电容采集平台工作流程第30-32页
    3.2 人体差分电容采集平台参数调整第32-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 预处理采样数据及提取特征向量第39-55页
    4.1 原始采样样本数据第39-40页
    4.2 数据预处理算法第40-46页
        4.2.1 基于滑动窗口的数据周期划分算法第41-43页
        4.2.2 基于快速排序的以最大值为基准的回归合并算法第43-46页
    4.3 特征的选择与提取方法第46-53页
        4.3.1 直接接触下人体差分电容特征值第46-47页
        4.3.2 接触过程人体差分电容特征箱值第47-50页
        4.3.3 人体差分电容拟合曲线参数特征第50-53页
        4.3.4 特征向量选取第53页
    4.4 本章小结第53-55页
第五章 数据分类与识别判定方法第55-63页
    5.1 现有的数据分类识别方法第55-56页
    5.2 基于曲线距离差的分类识别方法第56-58页
    5.3 基于曲线相关性的分类识别方法第58-59页
    5.4 基于SVM的分类识别判定方法第59-62页
        5.4.1 学习样本分类方法第59-61页
        5.4.2 测试样本的识别判定方法第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
第六章 基于人体差分电容的人体识别系统验证与测试第63-75页
    6.1 基于人体差分电容的人体识别系统设计第63-66页
    6.2 系统测试结果第66-73页
        6.2.1 测试平台及测试样本第66页
        6.2.2 人体差分电容提取的准确率第66-67页
        6.2.3 基于SVM不同核函数的识别准确率第67-68页
        6.2.4 三种识别方法的识别准确率第68-69页
        6.2.5 系统的用户识别准确率第69-70页
        6.2.6 错误接收率FAR与错误拒绝率FRR第70-71页
        6.2.7 识别时间第71-72页
        6.2.8 系统的功耗第72-73页
    6.3 测试总结第73页
    6.4 本章小结第73-75页
第七章 总结与展望第75-77页
    7.1 总结第75-76页
    7.2 不足与展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
硕士学位期间取得的成果第82页

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