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RF-UI: Continuous User Identification Through Gaits Using RFID
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AI
DOI：10.1109/TCCN.2024.3486076.png)
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摘要
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连续用户识别能够促进大规模基于身份的服务，可能包括访问控制、安全管理、个性化服务及其他。尽管当前的基于RFID的用户识别系统在单用户场景下表现出有效的性能，但当扩展到多用户环境时，它们表现出缺乏鲁棒性和准确性。在本文中，我们提出了RF-UI，一种低成本连续用户识别系统，能够容忍不同的干扰因素（例如外观变化、不一致的行走路径）。我们设计背后的直觉是，当多个用户依次穿过无线电门时，接收到的信号主要由穿过无线电门的用户主导。我们开发了一种利用相位能量波动来分离不同用户信号并在应用邻域能量滑动窗口后提取有效步态相关模式的算法。然后，我们构建了一个联合相似度矩阵（JSM）来表征能够抵抗各种干扰因素的步态特征。最后，RF-UI通过部署仅少数额外标签实现了具有成本效益的数据增强。大量实验表明，RF-UI在各种干扰因素下达到了94%的准确率，并在连续用户识别中保持了92.8%的高准确率。
Keyword:
Gait recognition
RFID
continuous user identification
tags
期刊
I
IF:
7
论文数:
1.6K
被引数:
5.5K
机构
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