PATH：基于轨迹历史的人员认证
计算机视觉与模式识别
2017-04-10 v1
摘要
本文解决了利用轨迹历史进行主动认证（Active Authentication）的问题。具体而言，任务是利用用户随时间变化的历史位置轨迹在移动设备上进行用户验证。将人的移动视为马尔可夫运动，提出了一种改进的基于隐马尔可夫模型(HMM)的解决方案。所提方法即边缘平滑HMM (Marginally Smoothed HMM, MSHMM)，在训练时利用观测的位置和时序信息的边缘概率来平滑发射概率。因此，它能在测试阶段有效处理未预见观测。将该方法的验证性能与序列匹配(SM)方法、基于马尔可夫链(MC)的方法以及带基本拉普拉斯平滑的HMM (HMM-lap)进行比较。给出了使用UMD主动认证数据集-02 (UMDAA02)和GeoLife数据集的位置信息的实验结果。所提MSHMM方法在等错误率(EER)方面优于对比方法。此外，讨论了不同参数对该方法的影响。
引用
@article{arxiv.1610.07935,
title = {PATH: Person Authentication using Trace Histories},
author = {Upal Mahbub and Rama Chellappa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07935},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 9 figures. Best Paper award at IEEE UEMCON 2016