FMCode：一种基于三维空中手指运动的手势界面用户登录框架

采用基于手势的人机界面的应用需要一种新的手势用户登录方法，因为它没有传统的输入方式来键入密码。然而，由于各种挑战，现有的基于手势的认证系统通常被认为过于薄弱，无法在实际中发挥作用。在本文中，我们提出了一个使用三维空中手写（称为 FMCode）的统一用户登录框架。我们定义了用于区分合法用户与攻击者的新型关键特征，并利用支持向量机（SVM）进行用户认证。这些特征和数据驱动模型经过专门设计，以适应现有手势认证方法所忽略的细微行为差异。此外，我们使用深度神经网络方法，基于用户的空中手写高效地识别用户，从而避免了现有工作所采用的耗时的账户数据库搜索方法。在我们收集的超过 100 名用户的数据集上，使用两类手势输入设备，我们的原型系统在用户认证上取得了 0.1% 和 0.5% 的最佳等错误率（EER），在用户识别上取得了 96.7% 和 94.3% 的准确率。与现有的使用手势和空中手写的行为生物识别系统相比，我们的框架取得了最先进的性能。此外，我们的实验结果表明，FMCode 能够防御客户端欺骗攻击，并且在长期运行中表现稳定。这些结果和发现为手势界面上基于手势的用户登录的实际应用铺平了道路。