FMHash：用于用户识别的空中手写深度哈希
计算机视觉与模式识别
2019-07-18 v2
摘要
许多移动系统和可穿戴设备，如虚拟现实（VR）或增强现实（AR）头显，缺乏键盘或触摸屏来输入账号和密码以登录虚拟网站。然而，它们通常配备有手势捕捉接口，允许用户直接用手势与系统交互。尽管基于手势的认证已被充分研究，但基于手势的用户识别问题却较少受到关注，其本质上是一种账号ID的输入方法以及手势信号数据库的高效搜索与索引方法。本文提出FMHash（即Finger Motion Hash，手指运动哈希），一种用户识别框架，可从一段ID字符串的空中手写生成紧凑的二进制哈希码。该哈希码可通过哈希表对大规模账号数据库进行索引与快速搜索，实现基于空中手写的检索。为验证框架有效性，我们实现了原型系统，在我们收集的200个账号的数据集上通过精确哈希码匹配取得了>99.5%的准确率和>92.6%的召回率。将空中手写模式哈希为二进制码的能力，可用于未来联网移动和可穿戴系统上通过空中手写手势ID实现便捷的登录与注册。
引用
@article{arxiv.1806.03574,
title = {FMHash: Deep Hashing of In-Air-Handwriting for User Identification},
author = {Duo Lu and Dijiang Huang and Anshul Rai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03574},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 10 figures, deep hashing, in-air-handwriting, user identification, biometrics, accepted by ICC 2019 security track