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单类分类器研究及其在击键认证系统中的应用实现

作 者: 刘志波
导 师: 陈松灿
学 校: 南京航空航天大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 模式识别 生物认证 单类分类器 击键特征 支持向量机 核方法 安全控制
分类号: TP181
类 型: 硕士论文
年 份: 2003年
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内容摘要


单类分类器是不同于传统模式识别的一种机器学习方法,传统模式识别方法一般需要多个类别的样本(至少两个),而在有些场合中,几乎无法获取多类的样本,或者获取其样本所需花费的代价非常高,比如:机器故障中我们不可能为了去获得故障样本而让机器特意产生故障;又有些场合的类别样本个数严重不平衡,比如医学上的疾病特征与非疾病特征的比例是严重不平衡的。对于这些问题,都比较适宜采用单类分类方法。本文在分析探讨了三种单类分类方法之后,并侧重对Campbell与Bennett的基于线性规划的新颖性检测方法进行了推广,提出了一个相应的加权方法,并在真实数据集上对这些方法进行比较,该加权方法可以获得更好的分类性能。最后,将单类分类方法应用于计算机的击键登录认证,并且集成到Windows NT系统的登录认证系统,使击键认证趋向实用化。

全文目录


第一章 前言  7-10
  1.1 什么是单类分类器  7
  1.2 生物认证与击键认证的现状  7-9
  1.3 本文的主要研究内容  9-10
第二章 常用单类分类器  10-21
  2.1 单类分类器的适用范围  10
  2.2 支持向量机与核函数  10-14
  2.3 支持向量数据描述方法(SVDD)  14-16
  2.4 单类支持向量分类器υ-SVC  16-19
  2.5 采用线性规划算法的新颖性检测方法  19-21
第三章 加权单类分类器  21-30
  3.1 采用线性规划算法的加权方法  21-22
  3.2 训练样本的均值权  22
  3.3 训练样本的中值权  22-23
  3.4 均值与中值的混合  23
  3.5 比较实验  23-30
    3.5.1 实验数据集介绍  23-24
    3.5.2 总体实验比较  24-25
    3.5.3 三个数据集的实验比较  25-28
    3.5.4 参数η的比较实验  28
    3.5.5 加权方法与SVDD的比较实验  28-30
第四章 击键认证系统的构建  30-39
  4.1 为什么采用单类分类器  30-31
  4.2 击键特征的提取  31-32
  4.3 WindowsNT系统的登录认证模型  32-35
    4.3.1 登录状态及状态变迁图  33
    4.3.2 Winlogon的初始化和安全对话框支持  33-34
    4.3.3 GINA的责任  34-35
  4.4 集成入WindowsNT的击键认证系统  35-37
  4.5 测试结果及讨论  37-39
第五章 Matlab应用程序接口  39-46
  5.1 MatlabEngine方式  40
  5.2 转化为C代码文件方式  40-42
  5.3 VC6.0Add-in方式  42
  5.4 MATCOM  42-43
  5.5 COMBuilder方式  43
  5.6 击键认证系统中的Matlab编程  43-46
第六章 总结与展望  46-47
致谢  47-48
在学期间发表论文  48-49
主要参考文献  49-50

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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