基于ZCPA特征參數(shù)的口令識別系統(tǒng)的開題報告

基于ZCPA特征參數(shù)的口令識別系統(tǒng)的開題報告1.研究背景隨著智能手機(jī)、智能家居等移動智能終端的廣泛應(yīng)用，基于語音、指紋、面部識別等技術(shù)的身份認(rèn)證方式已經(jīng)成為了必不可少的一種安全機(jī)制?？诹钭鳛橐环N最為廣泛應(yīng)用的身份認(rèn)證方式之一，其簡單易用、成本低廉、易于實現(xiàn)的特點使其在各種場景下得到了廣泛應(yīng)用。但是口令作為一種常見的認(rèn)證方式，在使用中常常面臨一些問題，如容易被竊取、忘記等問題。因此，開發(fā)一種高效、安全、便捷的口令識別系統(tǒng)對于保障用戶信息安全至關(guān)重要。該識別系統(tǒng)需要針對不同的人員和場景下的要求，設(shè)計合理的識別算法和模型，以實現(xiàn)高準(zhǔn)確率的口令識別。2.研究內(nèi)容本研究將基于ZCPA特征參數(shù)，設(shè)計一種新的口令識別系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容包括：2.1口令數(shù)據(jù)采集與處理采集語音、口型、嘴唇等方面的數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、歸一化、降噪等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2.2ZCPA特征參數(shù)提取ZCPA是一種目前較為先進(jìn)的特征提取算法，在語音、口型等方面具有較好的效果。本研究將探究其在口令識別中的應(yīng)用，提取關(guān)鍵特征參數(shù)。2.3口令模型構(gòu)建與訓(xùn)練基于采集的數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建口令模型，并進(jìn)行模型訓(xùn)練，以提高口令識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。2.4口令識別實驗與評估設(shè)計實驗，評估所提出的口令識別系統(tǒng)的性能和可靠性，包括準(zhǔn)確率、魯棒性、靈敏度等指標(biāo)。3.研究意義本研究的成果可以為移動智能終端等場景下的身份認(rèn)證提供一種高效、安全、便捷的身份認(rèn)證方式，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供新的思路和方法。4.研究方法和技術(shù)路線本研究主要采用數(shù)據(jù)采集和處理、特征提取、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、實驗評估等方法，具體技術(shù)路線如下：(1)數(shù)據(jù)采集與處理階段：采集語音、口型、嘴唇等方面的數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征參數(shù)，并進(jìn)行預(yù)處理。(2)特征提取階段：探究ZCPA特征參數(shù)在口令識別中的應(yīng)用，提取關(guān)鍵特征參數(shù)。(3)模型構(gòu)建與訓(xùn)練階段：基于采集的數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建口令模型，并進(jìn)行模型訓(xùn)練。(4)實驗評估階段：設(shè)計實驗，評估所提出的口令識別系統(tǒng)的性能和可靠性，包括準(zhǔn)確率、魯棒性、靈敏度等指標(biāo)。5.預(yù)期成果(1)提出一種基于ZCPA特征參數(shù)的口令識別系統(tǒng)，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。(2)實現(xiàn)該系統(tǒng)的原型，并且在真實場景下進(jìn)行實驗，驗證其性能和可靠性。(3)將該研究成果應(yīng)用于實際場景中，提高移動智能終端等場景下的身份認(rèn)證效率和安全性。6.研究進(jìn)度安排(1)2021年6月至2021年8月：文獻(xiàn)調(diào)研和口令數(shù)據(jù)采集、處理工作。(2)2021年9月至2021年11月：ZCPA特征參數(shù)研究及特征提取工作。(3)2021年12月至2022年3月：口令模型構(gòu)建與訓(xùn)練工作。(4)2022年4月至2022年6月：口令識別實驗與評估及論文寫作。7.參考文獻(xiàn)[1]RazaS,ZiaT,ArifS,etal.Ahybridbiometricauthenticationschemebasedonvoiceprintandlipmovement[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2016,7(1):65-73.[2]KimH,KimTJ.Astudyonthefusionoffrontalfaceandmouthimagesforuserauthentication[J].PatternRecognitionLetters,2014,35:38-45.[3]ZhouK,ZhangC,LiuY,etal.LipcontourextractionusingZernikemomentsandactivecontourmodel[J].Measurement,2018,124:21-31.[4]ShuliangW,ChunxiaoX,XuanqingY,etal.Combiningfacialandlipmovementfeaturesforspeakerverification[J].InternationalJournalofMachineLearningandCybernetics,2019,10(2):403-411.[5]YildirimIT,KoseU,OzkanM.Anewbiom