Här presenterar vi IDNet, en ursprunglig användarautentisering ram från smartphone-förvärvade rörelsesignaler. Dess mål är att känna igen en målanvändare från hennes / hans sätt att gå, med hjälp av accelerometer och gyroskop (inertiell) signaler som tillhandahålls av en kommersiell smartphone som bärs i framfickan på användarens byxor. Vår design har flera innovationer inklusive: en robust och smartphone-orientering-oberoende gångcykel extraktion block, en ny funktionsextraktor baserad på konvolutionella neurala nätverk, en en klass stöd vektor maskin för att klassificera gångcykler, och en sammanhängande integrering av dessa i ett flerstegs autentiseringssystem. Vårt system utnyttjar konvolutionella neurala nätverk som universella funktionsextraktorer för gångigenkänning, och använder klassificeringsresultat från efterföljande gångcykler i ett flerstegs beslutsfattande ramverk. Experimentella resultat visar överlägsenheten i vår strategi mot toppmoderna tekniker, vilket leder till felaktig klassificering (antingen falska negativa eller positiva) mindre än 0,15% i färre än fem gångcykler. Designval diskuteras och motiveras hela tiden och bedöms deras inverkan på autentiseringsprestandan.
Gadaleta och Rossi antog DCNN för att känna igen en målanvändare baserat på sättet att deras promenader använder accelerometer och gyroskop data från smartphone REF.
IDNet: Smartphone-based Gait Recognition with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}