您尚未登录账户请先登录您的atyun账户，方可使用该功能
您的企业账号申请正在审核中审核通过后即可使用此功能，请耐心等待~
研究团队开发AI系统，仅通过足迹来识别身份
2018年09月29日 由 浅浅 发表
494938
0
现在识别技术有指纹扫描，虹膜扫描，甚至可能是眼睛注视扫描，但基于脚步的生物识别技术呢？德里印度理工学院的研究人员发表的新论文描述了AI仅通过足迹来识别一个人的研究。研究人员在题为“Person Identification using Seismic Signals generated from Footfalls”的论文中描述了该系统。它基于雾计算架构，该架构采用边缘设备来执行大部分计算，存储和涉及数据收集的沟通（该团队指出，这可以通过最小化带宽和能源需求来降低成本）。
他们写道，“通过我们的方法，个人只需要穿过传感器的活动区域，人类识别系统在各个领域都有重要应用。”
该系统由三层组成：物质（传感器与低端处理器配对，嵌入式处理器与收发器配对）；雾（嵌入式处理器和收发器）；和云（服务器）。物质层，在此实施中由Raspberry Pi Zero，地震检波器（将地面运动转换为电压的地面运动传感器）和远程收发器模块组成，自动提取代表人流量的地震信号部分，并在将其通过ZigBee发送到雾层之前压缩它。雾层，一个Raspberry Pi 3模型B接收足球信号，解压缩它，从中提取重要特征，并在将信号通过以太网或Wi-Fi传递到云之前对信号进行分类。最后，云执行推理。
为了训练能够区分步骤的机器学习模型，研究人员除了长度和节奏（两个连续的脚步之间的差距）之外，还收集了脚步的时间和频率。该团队声称，在一个月内，他们使用地震检波器从8名赤脚测试参与者那里收集了大约46000个足迹，这是同类数据集中最大的。
他们认为，在现实世界中，数据收集最好通过将“监控区域”（例如学院或工厂）划分为区域（工厂楼层，部门）和子区域（房间，医院病房）来实现。
在模型训练过程中，研究小组发现，每级大约要875个足迹（大约8分钟的步行）达到85％以上的准确率，但他们的结果最终超过了基线。在测试过程中，表现最佳的AI系统从七个连续的足迹将个人与人的足迹相匹配，有92.29％准确率。
但该系统的一个显著缺点是它无法一次识别多个人，两个或更多人会混淆系统。研究人员将此留给未来的工作，但相信当前的迭代可以可靠地用于登记教室或车间出勤，检测入侵者和控制家用电器。
团队表示“这种生物识别系统的主要优点是地震传感器可以很容易地被伪装，逃避检测是不可能的，因为脚步模式是无法模仿的，它不会侵犯个人隐私，并且它对环境参数不太敏感，超越了个人解码和制造原始信号的能力。”
欢迎关注ATYUN官方公众号
商务合作及内容投稿请联系邮箱:bd@atyun.com
广告
广告
写评论取消
回复取消