研究目的
研究时间深度神经网络通过移动惯性传感器解读自然人运动学以实现主动生物特征认证的能力。
研究成果
该研究证实，人体自然运动学特征能传递关于个人身份的必要信息，可用于移动设备上的用户身份验证。所提出的密集时钟循环神经网络（Dense Clockwork RNN）可成功应用于其他基于序列数据分析的任务，例如从视觉输入中进行手势识别。
研究不足
该研究的局限性在于移动设备的技术约束，包括模型适应新用户和实时推理的计算能力，以及"负面"样本的缺失（或数量极少）。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于氯掺杂ZnTeO的中间带太阳能电池光伏特性与氧浓度依赖关系
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于氯掺杂ZnTeO的中间带太阳能电池光伏特性与氧浓度依赖关系
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8981313
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
我们开展了一项大规模研究，探索时间深度神经网络解读自然人机运动学的能力，并首次提出了基于移动惯性传感器的主动生物特征认证方法。在谷歌，我们创建了首个人类运动数据集——由1500名志愿者通过智能手机在数月内每日被动采集而成。我们比较了多种用于高效学习时间多模态数据表征的神经架构，提出优化的平移不变密集卷积机制，并将经过判别式训练的动态特征纳入考虑时间特性的概率生成框架。结果表明，人体运动学能传递重要的用户身份信息，可作为多模态认证系统的重要组件。最后我们证明，该模型同样适用于视觉场景。
作者：
Natalia Neverova，Christian Wolf，Griffin Lacey，Lex Fridman，Deepak Chandra，Brandon Barbello，Graham Taylor
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