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基于声波感知的移动设备实时防窃方法研究

计算机学报 2020年第10期43卷 2002-2018页

作者：卢立俞嘉地李明禄上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

近年来已经见证了移动终端在人们日常生活和工作中逐步流行和广泛使用.移动终端由于其便携性可能被用户携带前往任意地点,而其并非总是物理安全的.因此,移动终端极易成为偷窃者的目标.移动终端的失窃不仅会带来经济损失,还会引起隐私信... 详细信息

近年来已经见证了移动终端在人们日常生活和工作中逐步流行和广泛使用.移动终端由于其便携性可能被用户携带前往任意地点,而其并非总是物理安全的.因此,移动终端极易成为偷窃者的目标.移动终端的失窃不仅会带来经济损失,还会引起隐私信息的泄漏从而带来进一步的损失.现有移动终端防护方法主要研究通过建立安全的用户认证系统规避移动终端失窃之后带来的进一步隐私信息泄漏风险.然而,这种滞后的防护手段并不能从根本上阻止用户的移动终端失窃.为给目前广泛使用的移动终端提供实时的安全保护,本文提出了一种基于声波感知的移动终端实时防窃方法EchoScan,其利用移动终端内建传感器(包括音频设备和运动传感器)对移动终端所处的上下文环境进行实时感知建模以检测偷窃行为.本方法的核心是利用声波感知方法对移动终端所处的环境或状态(即上下文)变化情况实时感知建模.具体而言,EchoScan利用调频连续波技术感知移动终端所在上下文的变化情况以检测移动终端所处状态.随后,EchoScan进一步利用降噪自编码器网络和支持向量数据域描述来分别提取移动终端所处上下文的有效特征并实现在无偷窃者训练数据前提下的偷窃行为识别.为提高该方法的能耗效率,EchoScan还利用运动传感器实时检测移动终端接触行为.验证实验进一步证明EchoScan能取得87%的平均偷窃检测准确率.且平均检测延迟在500 ms以内.

关键词：移动设备防窃实时监测声波感知上下文感知运动传感器

基于声波的圈舍智能设备非接触式手势控制方法研究

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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2022年第9期50卷 144-154页

作者：陈子毅王天本刘现涛李张本孙章彤胡瑾西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100

【目的】研究基于声波的非接触式手势控制方法,实现对圈舍智能设备的非接触式手势控制,为减少畜牧业传染病的接触式传播风险提供技术支持。【方法】设计并实现了基于声波的手势识别系统,该系统由2套商用扬声器和麦克风组成声学雷达,采... 详细信息

【目的】研究基于声波的非接触式手势控制方法,实现对圈舍智能设备的非接触式手势控制,为减少畜牧业传染病的接触式传播风险提供技术支持。【方法】设计并实现了基于声波的手势识别系统,该系统由2套商用扬声器和麦克风组成声学雷达,采用功率谱密度对手势移动产生的多普勒效应进行提取,然后建立手势、位置与多普勒效应的映射关系,并提出一种融合规则和机器学习的手势识别方法,通过手势移动时产生的多普勒效应实现感知范围内任意位置对4种常见手势(前推、后移、左移、右移)的准确识别。【结果】采用奇异值分解算法进行特征提取,并对支持向量机模型、BP神经网络模型、K最邻近算法3种机器学习算法进行比较,可以得到支持向量机模型整体优于BP神经网络和K最邻近算法,且线性支持向量机的识别准确率最高,该系统对15位测试者在不同位置手势的平均识别准确率可以达到91.50%,且成功应用于照明设备的开关和亮度调节以及换气扇的开关和转速调节。【结论】综合考虑手势执行位置、手势移动速度和幅度等因素,采用奇异值分解算法进行特征提取,线性支持向量机算法进行分类,可达到较高的手势识别准确率,有望应用于圈舍智能设备的非接触式手势控制。

关键词：声波感知手势识别多普勒效应机器学习

基于声波的非接触式奶山羊多目标静息呼吸监测系统研究

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基于声波的非接触式奶山羊多目标静息呼吸监测系统研究

作者：陈子毅西北农林科技大学

学位级别：硕士

奶山羊产业是我国奶业的重要组成部分,在国家奶业振兴战略的推动下,我国奶山羊产业的发展呈蓬勃之势。智慧养殖是奶山羊产业发展的必由之路,通过智能化、规模化的技术监测圈舍养殖场景中奶山羊的生理状况,可以为奶山羊养殖过程中的管理... 详细信息

奶山羊产业是我国奶业的重要组成部分,在国家奶业振兴战略的推动下,我国奶山羊产业的发展呈蓬勃之势。智慧养殖是奶山羊产业发展的必由之路,通过智能化、规模化的技术监测圈舍养殖场景中奶山羊的生理状况,可以为奶山羊养殖过程中的管理和决策提供数据支持,优化养殖业管理模式,从而提升羊奶产量并增加养殖户收入。呼吸是奶山羊最基本和最重要的生理体征信息之一,常见的传染性疾病常表现为异常的呼吸模式,奶山羊养殖业中传染病的高发会导致奶山羊群体大量死亡从而给养殖户造成较大的经济损失。因此,及时发现奶山羊患病个体,为养殖户争取时间及时介入治疗,阻断疾病传播,提高奶山羊存活率对我国智慧养殖业的发展具有重要意义。现有的接触式呼吸监测方法会干扰奶山羊自然状态且易造成设备的损坏,而非接触式呼吸监测方法存在对被测目标的位置和朝向及遮挡敏感、多目标呼吸监测能力不足的问题,难以较好的在实际中应用。针对以上问题,本研究采用声波感知方法,利用室内丰富的声学多径反射现象,基于系统冲激响应实现了对位置和朝向及遮挡鲁棒的奶山羊多目标静息呼吸监测。本研究的主要内容和结果如下:(1)声波多路同步收发平台设计。针对现有声波感知平台频响范围窄,会对奶山羊的日常状态产生干扰且不具备全向收发能力等不足,并能够满足收发信号高度同步、覆盖面广、便于通信、可便捷控制的需求,搭建声波多路同步收发平台。该平台主要包括USB声卡和声波多路发送设备,支持在20Hz～40k Hz频段内可定制声波信号的全向同步收发,收发采样率高达96k Hz。同时,该平台具有USB数据通讯接口,可被常见操作系统直接识别为通用音频设备,为奶山羊多目标静息呼吸监测系统提供平台支撑。(2)基于系统冲激响应的多目标静息呼吸监测方法设计。针对现有的非接触式多目标呼吸监测方法对被测目标位置和朝向及遮挡敏感的问题。本研究以声波信号为媒介,利用室内丰富的声学多径反射现象,提出基于系统冲激响应的全向多目标胸腹部起伏信号提取方法,利用声学系统冲激响应从麦克风收到的多径信号中提取经过胸腹部起伏的多径信号,并从中解调出胸腹部起伏信号,实现对被测目标位置和朝向及遮挡鲁棒的呼吸监测。同时,利用自相关函数构建高精度频率计算方法,实现可适应被测目标数量变化以及呼吸频率相近多个被测目标的呼吸监测,为多目标奶山羊静息呼吸监测系统提供方法支撑。(3)呼吸监测系统试验验证。基于声波多路同步收发平台和基于系统冲激响应的多目标呼吸监测方法,本研究设计并构建奶山羊多目标呼吸监测系统,对静息状态下的奶山羊进行呼吸监测并同时通过摄像头记录奶山羊的真实呼吸,对比呼吸监测系统的监测结果与摄像头记录的真实监测结果并进行误差分析。为了进一步对本研究所提出的呼吸监测系统的多目标呼吸监测能力进行充分的验证,对人类进行呼吸监测试验。试验结果表明,本系统对单只奶山羊的平均呼吸监测误差为0.32次/分钟;对两只奶山羊的平均呼吸监测误差为0.46次/分钟;对三只奶山羊的平均呼吸监测误差为0.48次/分钟,可以实现呼吸频率相近多个被测目标的呼吸监测并具备被测目标数量自动识别的能力。综上,本研究提出的呼吸监测系统不会对奶山羊的日常状态产生干扰,解决了对被测目标的位置和朝向及遮挡敏感的问题以及对多目标呼吸监测能力不足的问题,可以实现对位置和朝向及遮挡鲁棒的奶山羊多目标静息呼吸监测。

关键词：奶山羊声波感知多目标位置鲁棒呼吸监测

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基于智能手机声波的手语识别研究

基于智能手机声波的手语识别研究

作者：王浩宇中原工学院

学位级别：硕士

手语是一种通过手势传递信息的语言,是语言功能障碍及听力受损人士之间沟通、交流的主要方式。然而,普通人群中只有小部分人学习过并且理解手语,这使得双方的交流受到了很大的限制。因此手语识别系统的研究有重要意义。随着计算机技术... 详细信息

手语是一种通过手势传递信息的语言,是语言功能障碍及听力受损人士之间沟通、交流的主要方式。然而,普通人群中只有小部分人学习过并且理解手语,这使得双方的交流受到了很大的限制。因此手语识别系统的研究有重要意义。随着计算机技术的发展,手势识别成为了一个重要的研究方向,也涌现出不同的实现方案,包括基于计算机视觉、基于无线信号、基于传感器等。这些方法存在受光照条件影响、需要额外硬件设备以及成本较高等问题。使用声波信号的手势识别是目前备受关注的研究热点。声波不受光照条件影响,不易造成隐私安全问题。此外,仅用普通的智能手机就可以发射声波信号,无需佩戴其他硬件设备且成本较低。相比于其他方案,具有高鲁棒性和低成本等优点。基于上述优势,本文提出了一种基于智能手机声波的手语识别方法,主要贡献有以下几点:(1)为了分割出一段音频信号中包含的多个手语动作,本文提出了一种针对声波手语的分割算法用于提取有效的手语动作信号,实验发现用户执行手语动作时域信号会出现明显的波动,通过计算变异系数放大信号在时域中的波动性,使用滑动窗口动态更新阈值,实现对手语信号的分割。(2)编写了安卓应用程序用于数据采集,使用手机扬声器发射预先调制好的信号,麦克风负责收集手语动作的声波数据。对声波数据进行短时傅里叶变换,获取语谱图后进行灰度处理将其作为声波手语数据集。(3)为了缓解训练数据不足的问题,本文使用了基于卷积生成对抗网络的模型生成手语数据的STFT语谱图进行数据集的扩增,在不增加采集数据工作量的前提下提高了模型的性能和准确率。(4)实现基于声波的单个手语识别,使用卷积神经网络分类并给出网络结构的可视化结果,从噪声、距离等角度进行验证,识别准确率为96.1%。(5)实现基于声波的连续手语识别系统Sign Gest,使用MLP-Mixer网络进行分类并且对其进行了详细的实验评估,分别从噪声、距离、角度、数据增强效果等多个方面进行比较,实验结果表明该系统有较高的准确率和鲁棒性,针对10个常用的手语单词识别的平均准确率为98.4%。

关键词：手势识别声波感知手语识别 STFT语谱图扩增

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基于声波的手写签名认证研究

基于声波的手写签名认证研究

作者：丁峰上海交通大学

学位级别：硕士

随着信息技术的兴起和应用,许多计算机应用需要用户进行登录操作来身份验证,如密码登录等。为了提升用户体验和信息的安全性,大量基于人体特有生物特征的身份认证技术被不断研究并得到广泛应用,例如指纹识别、人脸识别等。手写签名作为... 详细信息

随着信息技术的兴起和应用,许多计算机应用需要用户进行登录操作来身份验证,如密码登录等。为了提升用户体验和信息的安全性,大量基于人体特有生物特征的身份认证技术被不断研究并得到广泛应用,例如指纹识别、人脸识别等。手写签名作为个体的一种重要的行为特征,在金融、法律、政府等领域广泛应用于用户身份的识别,具有极其悠久的历史,然而一个仿造签名可能会造成巨大损失甚至动荡,因此手写签名的正确甄别显得尤为重要。直至目前,手写签名识别主要依靠人工进行,签名验证者根据用户的历史签名来判断当前的签名是否为真实签名,该方式具有人力成本高、依赖验证者经验和误判率高等缺点。由于自动手写签名认证顺应用户对用户体验和安全提升上的诉求,将人力资源从签名识别中解放出来,提高签名识别的准确率和稳定性,因而关于自动签名认证系统的研究和应用逐步开展起来。目前国内外对手写签名认证的研究大多基于开放数据集,这些研究工作在普适性和用户体验上有待提高。另一方面,探索不同的签名捕捉方式,可以降低签名认证的成本,让签名认证系统在现实中快速普及。本文针对现有研究存在的问题,使用声波记录签名信息,参考传统的签名认证框架,探索出一种新的手写签名认证方案。本文的主要研究成果包括:(1)提出利用声波感知技术来记录签名运动。使用主流智能手机上扬声器和麦克风进行声波的发射和接收操作,针对商用硬件的特性设计用户友好的声波信号,采用声波相位相关信息实现了对手写签名运动中微小动作的跟踪。(2)针对声波相位相关信息设计了合适的特征提取和用户独立的识别模型。去除相位相关信息中的环境噪声,将手写签名动作的信息提取出来,结合主流的自动化签名认证系统框架和分类技术,设计出适合声波的手写签名判别流程和模型。(3)进行实验评估和原型系统实现。对本文方案进行了全面的评估,包括验证精度、交叉用户可用性、硬件补偿的效果、系统鲁棒性、微基准实验、对比实验和重放攻击等。设计并实现了基于声波的签名认证原型系统,对其运行效率进行评估,该方案系统准确度性能达到:AUC(ROC曲线下方面积)=98.7%和EER(等错误率)=5.5%,实验结果表明该方案是个非侵入式、鲁棒的、安全的、低延迟的手写签名认证方案。本文首先介绍手写签名认证系统的背景和研究意义,分析当前研究的现状和不足,然后对手写签名认证系统进行简要综述,提出本文的技术路线。在此基础上研究并设计了一种包含四个模块的基于声波的手写签名认证方案,对声波相位相关信号感知技术、特征提取技术、相似性度量技术和深度学习模型等关键技术进行了深入研究,详细介绍了方案中各模块的设计思想和技术细节。接着对该方案设计了多组实验进行评估,设计并实现了一个原型系统。最后总结本文研究内容并展望未来的研究工作。

关键词：声波感知智能手机手写签名认证

基于唇部运动和语音融合的多模态身份认证技术研究

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基于唇部运动和语音融合的多模态身份认证技术研究

作者：杨靖骁武汉大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,如何保障信息的安全,是每个国家和个人所必的面对的问题。身份认证技术作为连接现实世界“身份”和数字世界访问实体的关键技术,是实现权限确认、权限授予等信息安全关键环节的基础。同传统的基于知识和基于拥有物... 详细信息

随着信息时代的到来,如何保障信息的安全,是每个国家和个人所必的面对的问题。身份认证技术作为连接现实世界“身份”和数字世界访问实体的关键技术,是实现权限确认、权限授予等信息安全关键环节的基础。同传统的基于知识和基于拥有物的身份认证技术相比,基于生物特征的身份认证技术依靠生物特征的唯一性完成认证,由于生物特征不会给用户带来额外的物件携带和信息记忆的负担,因此可以提供更加方便和可靠的认证。相较于其他生物特征,语音特征的获取成本低。而且,近年来语音认证技术已经十分成熟,成为一种可靠、稳定的身份认证方法,在众多领域也得到了广泛应用。同时,与用户语音密切相关的唇部运动特征也被证明可以用来认证用户身份。但是只依赖于语音特征或唇部运动特征的单模态身份认证技术都存在局限性:基于语音特征的身份认证技术容易遭受欺骗攻击,且在嘈杂环境中,系统性能严重下降;基于唇部运动特征的身份认证技术容易受到说话者生理或心理的影响,认证效果不稳定。尽管有部分研究工作同时使用语音特征和唇部运动特征构建多模态身份认证系统,但是由于两种生物特征使用不同的信号作为载体,二者无法实现高效的融合。基于上述背景,本论文提出一种安全高效、实用性强、用户友好的基于唇部运动和语音融合的多模态身份认证技术,并在现有的商用智能手机上实现了相应的系统。该技术方案利用声波来感知用户唇部运动,同时以音频作为唇部运动特征和语音特征的载体,为两种生物特征的高效融合创造了条件,并通过两种生物特征的优势互补,提高了系统的安全性和稳定性。为了实现基于声波的唇部运动感知,本论文提出了一种基于声波的细粒度唇部运动感知方法,实现了对微小唇部运动特征的提取。此外,该技术方案可以同时完成两种生物特征的采集,极大地减小了用户的操作负担,且特征采集工作只需现有商用智能手机上普遍配置的扬声器和麦克风即可完成,保证了低成本的数据采集。本论文最后通过大量实验证明了此技术方案能够为用户提供便捷可靠的身份认证。

关键词：身份认证多模态生物特征融合声波感知信号处理