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公开(公告)号：CN106782500A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611215760.X
申请日：2016-12-23
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/10 , G10L2015/0631
Abstract: 本发明提出了一种融合基音周期和Mel倒谱参数的融合特征参数PITCHMFCC。通过增加Mel倒谱参数的维度来提高声纹识别效率的方法。基音周期是基于人体发声结构提出，而Mel倒谱参数通过人耳听觉结构提出，结合这两种特征得到的混合特征参数更符合人体生理结构。方法是通过每一帧语音数据获得该帧语音的Mel倒谱参数，Mel倒谱参数的一阶差分参数，二阶差分参数以及该帧的说话人基音周期参数。将这四个参数结合成一个(3L+1)维的特征矢量。这样更逼近语音的动态特征和人体的生理结构，可以提高声纹识别的效率。
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公开(公告)号：CN106407363A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610810509.1
申请日：2016-09-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/283
Abstract: 本发明提出了一种基于信息熵的高维数据降维算法。属于高维数据预处理领域。本发明旨在解决传统PCA算法在实际的应用中存在的问：当数据维数(特征)足够高的时候，无法将所有数据特征读一次性入内存以进行分析计算，实验在不借助云平台、分布式计算平台的情况下，使用了分块处理的方法，但是此方法处理耗时太长，不能满足实际应用需求。在此基础上，引入信息熵的思想，对PCA算法进行了改进，使得改进后的算法能够用于处理超高维数据降维，实验结果表明在保证保留相同比例原始数据信息的情况下，后者运行耗时相较于分块处理算法缩减了60倍。
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公开(公告)号：CN105335629A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510609340.9
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/305 , G06F21/31 , G06F21/88 , G06F2221/2111 , G06F2221/2125
Abstract: 本发明实现了一种基于传感器技术并结合智能穿戴设备的移动设备实时防护方法，该方法适用于如智能手机、平板电脑等移动设备。主要功能为通过传感器实时监控设备状态，利用数学模型分析和判定设备被盗风险，进而实现及时的报警和软硬件保护功能。利用可穿戴式设备比如智能手环，将报警提示和数据操控、硬件找回等功能集中到一个独立的外部控制部件上，使得用户可以及时收到报警信息并通过手环控制设备及其内部数据，从而避免了设备被盗和数据泄露的发生。本发明的优势在于能够实时监控设备状态，及时发出报警信息，并且实现了一套独立可靠的外部控制部件。安全性能和稳定性优异，采用智能穿戴设备使得本发明更易于推广。
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公开(公告)号：CN105323355A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510609322.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04M1/70 , G06F21/126 , G06F21/32 , G06F21/602 , H04M1/72519
Abstract: 本发明提供一种基于掌纹识别的Android隐私保护系统。该保护系统采用掌纹识别作为身份认证方式，将其与个人隐私及共享资源的保护结合起来，在Android平台上实现了对手机上文件、应用、通讯、密码以及对远端服务器上共享资源的多方位，多维度保护。整个系统分为客户端和服务端，其中客户端实现掌纹识别认证、本地隐私保护以及对远端资源的安全访问，同时提出基于纹理基元统计特征的掌纹识别算法。服务端实现对共享资源的加密存储及基于角色的访问控制。客户端与服务端通过由国密SM4算法与RSA算法相结合的安全信道进行通信。此外，客户端和服务端中的文件资源均经过SM4算法加密，且均可对文件资源设定时限，超过时限资源将自动被删除，这为隐私提供了多一层保障。
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