【摘 要】
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随着可穿戴技术的发展,存储在智能眼镜上的各种数据给用户带来了隐私安全的挑战。文中针对智能眼镜的安全认证问题,使用Leap Motion体感控制器代替触控屏作为其输入设备,并基
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,南京大学网络信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61373138,61672297）、中国博士后基金（2015M570468,2016T90485）、江苏省重点研发计划（BE2017742）和江苏省六大人才高峰项目（DZXX-017）资助项目
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随着可穿戴技术的发展,存储在智能眼镜上的各种数据给用户带来了隐私安全的挑战。文中针对智能眼镜的安全认证问题,使用Leap Motion体感控制器代替触控屏作为其输入设备,并基于此提出了一种基于触控行为的隐式身份认证方案。该方案首先通过Leap Motion设备获取用户特征数据,其次采用Bagging集成算法对特征数据进行学习训练,将BP神经网络算法和K近邻算法作为基学习器,进而在用户正常使用智能眼镜的过程中实现手势识别的隐式身份认证。文中具体以“触控中的向前滑动手势”为例,总共选取了12个特征,并提取61
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