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가속도 센서 및/또는 자기 센서를 구비하고, 상기 가속도 센서 및/또는 자기 센서를 통해 측정된 측정 데이터를 인증 장치로 제공하는 사용자 단말;상기 측정 데이터를 이용하여 신호 변환 동작, 시간 보간 및 노이즈 제거 동작, 데이터 분할 동작을 포함하는 전처리 동작을 수행한 후 시간 및 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 미리 설정된 특징 분류 선택 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 분류한 후 분류한 특징 벡터를 풀로 저장하고, 상기 저장된 풀에서 미리 설정된 특징 집합 선택 알고리즘에 따라 선택한 특징 벡터를 이용하여 사용자 보행을 인증하는 인증 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 측정 데이터는,상기 사용자 단말 내에 구비된 가속도 센서 및/또는 자기 센서를 통해 측정된 데이터인 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 시간 보간 동작은,상기 측정 데이터를 통해 수신한 신호를 두 개의 샘플 점 사이의 시간 간격이 고정될 수 있도록 하기 위해 선형 보간을 사용하여 보간하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 노이즈 제거 동작은,디지털 필터를 이용하여 노이즈를 제거하고, 멀티 레벨(Muti-level) 웨이블릿(wavelet) 분해 방식과 복원 방식을 사용하여 신호를 필터링하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 데이터 분할 동작은,미리 설정된 자기 상관 알고리즘을 이용하여 데이터 분할 동작을 수행하고, 보행주기의 시간 간격은 하기의 003c#수학식 5003e#에 따라 두 번째 정점 사이의 간격에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 미리 설정된 특징 분류 선택 알고리즘은,레이디얼 기본 기능(RBF) 커널을 갖는 지원 벡터 머신(SVM)분류기를 사용하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 미리 설정된 특징 집합 선택 알고리즘은,SFFS(Sequential Floating Forward selection) 또는 SFS(Sequential Forward selection)을 사용하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 시스템
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사용자 단말과의 통신을 위한 통신부;상기 통신부를 통해 상기 사용자 단말로부터 수신한 측정 데이터를 이용하여 신호 변환 동작, 시간 보간 및 노이즈 제거 동작, 데이터 분할 동작을 포함하는 전처리 동작을 수행한 후 시간 및 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 미리 설정된 특징 분류 선택 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 분류한 후 분류한 특징 벡터를 풀로 저장하고, 상기 저장된 풀에서 미리 설정된 특징 집합 선택 알고리즘에 따라 선택한 특징 벡터를 이용하여 사용자 보행을 인증하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 장치
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보행 인증을 위한 장치가 가속도 센서 및/또는 자기 센서를 통해 측정된 측정 데이터를 이용하여 신호 변환 동작, 시간 보간 및 노이즈 제거 동작, 데이터 분할 동작을 포함하는 전처리 동작을 수행하는 과정;상기 보행 인증을 위한 장치가 시간 및 주파수 영역에서 특징을 추출하는 과정;상기 보행 인증을 위한 장치가 미리 설정된 특징 분류 선택 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 분류한 후 분류한 특징 벡터를 풀로 저장하는 과정;상기 보행 인증을 위한 장치가 상기 저장된 풀에서 미리 설정된 특징 집합 선택 알고리즘에 따라 선택한 특징 벡터를 이용하여 사용자 보행을 인증하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 인증을 위한 방법
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