一、浅谈指纹自动识别系统的发展趋势（论文文献综述）
曹吉明[1]（2021）在《《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析》文中研究表明目的研究《刑事技术》杂志近年来指纹学研究文献载文特点和杂志的发展状况。方法基于文献计量学的研究范式,对过去10年（2011—2020）《刑事技术》杂志指纹研究文献的产出趋势、研究机构、主要作者、高被引论文情况、获基金资助分布情况和学术研究热点等6个方面进行统计分析。结果 2011—2020年《刑事技术》杂志共发表指纹学研究论文197篇,约占总发文量的12%;58篇论文获各类基金资助共98项次,获基金资助占比29.44%;公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学总发文量最高,均在30篇以上;被引次数最高的前10篇论文中有7篇出自中国人民公安大学,且这10篇论文中被引频次最高和下载量最高的也均出自中国人民公安大学;研究内容主要集中在指纹基础研究、指纹显现提取、指纹自动识别、指纹检验鉴定四个方面,发文量分别为13篇、98篇、10篇、49篇。结论过去10年,《刑事技术》杂志指纹学研究文献的整体质量在不断提高,其中2016年后获基金资助发文量明显增多,且国家级和公安部高质量基金发文量也逐步攀升,公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学在指纹学研究领域处于领先地位,而指纹三级特征研究、新型显现提取技术、指纹自动化识别系统和疑难指纹检验鉴定是目前指纹学领域的发展趋势与研究热点。
吴春生,李孝君,吴浩[2]（2022）在《基于深度学习的指纹自动识别技术》文中提出本文从学科领域入手,对指纹自动识别技术在发展过程中受人工智能技术影响所产生的新变化进行简述。指纹识别技术作为一种计算机应用技术,其发展与计算机科学的新技术密切相关。人工智能技术,特别是基于深度学习的图像技术的发展使指纹识别算法开启了全新的模式。本文将人工智能在指纹领域的发展分成三个阶段,并对当前所处的第二阶段的发展趋势进行了分析。基于深度学习的指纹识别技术使用图像特征而不是传统细节点特征的方式,改变了法庭科学领域对指纹识别的认知。本文重点对深度学习技术在指纹识别方面的应用模式和典型的技术方法进行了论述,给出了基于深度学习的指纹识别技术方案图,对技术方案中的网络模型设计等重要步骤逐一进行了说明,提出了图像处理、降维等几个需要重点攻坚的技术环节。对现有的可为指纹识别借鉴使用的深度网络模型进行了介绍,如:卷积神经网络、自编码器网络。最后对人工智能指纹识别算法与传统算法的性能进行了对比。
邢月秀[3]（2021）在《无线设备指纹的提取与识别方法研究》文中指出近年来,无线通信技术如5G网络和物联网的发展非常迅速。但是其开放性的传输特性也带来了比传统有线传输更严重的安全问题。设备身份验证作为安全通信的第一道防线,其重要性是不言而喻的。设备指纹识别技术是一种有效且轻量级的设备身份验证解决方案。由于硬件设计和生产的容差,发射机在制造过程中不可避免的会存在硬件误差,这种误差具有独一无二且难以仿冒的特性,因此也被称为设备指纹。设备指纹对传输信号会造成轻微的、不影响正常通信的失真,这种失真就是具象化的设备指纹特征。通过提取无线通信信号中的设备指纹特征可以有效的识别不同的发射机,从而增强无线网络的安全性。因此开展设备指纹特征的提取与识别技术研究具有重要的意义和价值。本文针对无线设备指纹的提取与识别方法进行了广泛的研究,研究内容主要包括:适用于多工作模式下LFM雷达的设备指纹提取与识别方法、低信噪比下扩频信号的设备指纹提取与识别方法、基于分类子波形叠加的降噪方法、基于标准单位波形和互相关的降噪方法和抗信道变化的设备指纹提取与识别方法。本文的创新性研究成果包括:1.提出了一种多工作模式下LFM雷达的设备指纹提取与识别方法。为了解决LFM雷达不同工作模式信号由于调制参数不同而指纹差异大的问题,本文提出了一种基于关键脉冲参数的脉冲实时动态自分类算法。并且通过设置观察窗口,该算法可以对已分类脉冲进行自动精简。实验结果说明该算法具有优秀的脉冲分类和抗干扰脉冲能力。继而,针对LFM脉冲信号的特性提出了一种基于分段曲线拟合的信号降噪算法和一种混合设备指纹识别方案。实现了在低信噪比场景下同时提取瞬态指纹和稳态指纹特征。在三个真实LFM雷达的大规模数据集实验中,当SNR≥5d B时,四种不同工作模式下的雷达识别精度都超过了90%。工作模式3在-10d B的情况下识别精度也保持在约100%.2.提出了一种低信噪比下扩频信号的设备指纹提取与识别方法。对于直接序列扩频通信系统,接收信号信噪比会非常低。基于此,本文提出了一种适用于直接序列扩频通信信号设备指纹识别的高效降噪方法。该方法利用扩频信号中重复出现的扩频序列,通过符号叠加的方法,大幅度的消除了噪声的影响。理论推导和仿真实验证明了M个扩频符号的叠加可以实现M倍的信噪比提升。同时,仿真结果表明,采用了该降噪算法之后,在合适信噪比下建立的设备指纹库适用于多种信噪比场景的设备指纹识别。这对于设备指纹技术的实际应用意义重大。另外该降噪方法可以扩展到任何具有重复序列的通信系统,例如Zig Bee信号前导码中的8个重复符号。3.提出了一种基于分类子波形叠加的降噪方法用于设备指纹提取与识别。为了进一步提高设备识别技术的噪声鲁棒性,本文提出了一种基于子波分类叠加的信号降噪算法。由于大部分信号都是由有限种类的子波形组合形成,基于子波叠加的降噪方法具有较好的普适性。另一方面,考虑到设备指纹的记忆性,首先需要根据连续波峰/波谷的数量将子波划分为不同的类型。然后,将相同类型的子波进行叠加降噪。这样可以有效的降低叠加过程中设备指纹的损伤。当信噪比在[0d B,20d B]的范围内时,相比于原始I/Q信号的识别性能,该方法在54个Zig Bee设备的识别中对识别率有明显的提高。4.提出了一种基于单位波形互相关的信号降噪方法用于设备指纹提取与识别。基于噪声信号和通信信号的不相关特性,本文提出了一种基于互相关的降噪方法。考虑到互相关的积分运算在消除噪声的同时会造成设备指纹特征的平均模糊,该算法的关键是选择合适的参考信号,使得降噪效果和指纹损伤两方面取得一个合适的平衡点。本文选择了信号的标准单位波形作为参考信号。首先,标准单位波形和接收信号相似度最高,因此容易从含噪信号中恢复出原始信号。另一方面,单位波形长度较短,互相关之后对指纹特征的损伤较小。最后,通过54个Zig Bee设备的识别实验证明了该方法的有效性。在[-10d B,30d B]的信噪比范围内,该方法带来的平均识别精度提升为1.15%-53.89%。5.提出了一种抗信道变化的设备指纹提取与识别方法。为了提取抗信道变化的设备指纹特征,本文提出了一种基于对数域频谱差的设备指纹识别方案。该方法首先从接收信号中提取两个具有不同幅度和相位的符号。理论上不同符号表现出不同的设备指纹特性。当两个符号在信道相干时间内时,它们的信道特征也相同。理论推导证明了,对两个符号对数频谱求差能有效消除信道特征,并保留设备指纹。进一步的,本文通过符号叠加和基于统计量的数据清洗操作进一步的提高了设备识别性能。最后,以IEEE 802.11 OFDM信号作为实验案例,在20个同型号的wi-Fi设备数据集上,以CNN作为分类器进行了实验验证。实验结果表明,与不考虑信道影响的方案相比,本方案在识别率上有最高83.11%的提升,有效的提高了设备指纹的信道鲁棒性。
郝培蓉[4]（2020）在《基于分类特征的指纹识别系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理生物特征识别技术由于信息时代的到来蓬勃发展,已经在个人身份认证领域取得一定的研究、应用成果。指纹识别技术凭借其易采集、识别稳定以及成本低等特点,成为生物特征识别技术行业中占比最高的身份认证技术。由于人口基数庞大,指纹识别技术的研究逐步转向基于大容量指纹库的指纹自动识别,为了对待识别指纹找到与之相匹配的指纹模板,指纹库需要建立有效的索引,否则将会在数据库进行全表扫描,时间代价较大,不满足人们对高效系统的要求。因此,本文以指纹识别系统中的分类方法为主要研究方向,研究并实现指纹三级分类算法与基于分类特征的指纹识别系统,将整个指纹库缩小为与待识别指纹相似的同源指纹集。本文的主要研究成果如下:（1）在指纹图像预处理阶段,研究并实现了一套指纹质量评估方法,剔除低质量指纹并提示用户重新采集,评估方法采用了图像有效面积比、有效区灰度对比度以及有效区形心偏移量等特征。（2）在指纹分类方面,一方面研究了指纹三级分类方法,首先根据提取的奇异点的数量与位置确定指纹纹形,对指纹进行粗分类,其次根据奇异点间脊线数目进行二级分类,最后依据脊线平均周期分类,依此三种特征数据构建带有索引的大容量指纹数据库;另一方面针对奇异点间脊线数目与脊线平均周期估算不准确的情况,研究实现了数据库索引方法,在同源指纹集匹配失败时,增加搜索半径,经过大量实验得出搜索半径上限,降低系统搜索时间与拒识率。基于现有的算法结合以上两方面的研究内容,实现一套面向研究生招生考试的基于分类特征的指纹自动识别系统,经过实验数据验证表明,质量评估方法和分类算法能降低系统拒识率,提高系统的效率。
陈晓华[5]（2020）在《基于用户体验的汽车智能中控HMI设计研究》文中指出随着汽车工业和智能技术的发展逐渐成熟,目前的车载系统用户体验逐步提升。汽车企业也不再以追求技术的变革为终极目标,用户体验已逐渐成为车载系统的发展方向。以用户为中心构建完整的汽车智能中控HMI设计将极大的影响汽车配置,也将直接影响用户关于安全、舒适的用车需求。本文基于用户体验与交互设计原理,对当前汽车厂家中控屏设计产品开展满意度调查,分析市场数据,把握市场前景,得到静止场景和行进场景用户的差异化需求。结合汽车功能性方面的用户体验调研数据,得到中控屏总体设计思路与交互框架。车内娱乐与商务功能的结合设计方面需要考虑音乐社交与视频社交功能、聊天与会议功能、线下会面预约场地和时间功能;在界面设计方面,重点从用户体验角度,优化功能与操作流程,开展界面设计。然后基于场景视角,给出行进状态和静止状态的功能组合下的交互设计和界面设计。在交互设计阶段,为了验证不同场景的分类依据,开展眼动实验模拟驾驶员在不同路况下对中控屏的视觉反应,分析了注视时间和注视点个数,发现静止场景和行进场景下的功能需求有显着性差异。通过分析眼跳距离和回视次数,发现多种功能组合会增大驾驶员的信息负荷,部分场景下的图标和字体应该相对增大显示。用交互设计CUBI模型进行验证,发现从内容、用户目标、业务目标、交互四个维度能够很好地评价本文的交互设计。本文具有两个方面创新性,一是在用户体验理论基础上开展了用户调研,形成了用户需求的分析基础。在交互效果上,对本课题设计开展用户体验回访调研,形成了需求到设计再回到用户的闭环。二是设计了眼动实验对信息交互和行为交互展开了对比研究,发现不同场景的功能需求需要开展相应的交互设计。
俞佳宝[6]（2020）在《射频指纹提取与识别技术研究》文中进行了进一步梳理随着无线通信技术的不断普及和物联网技术的蓬勃发展,无线通信在军事和民用两方面都发挥着不可替代的作用,已成为现代社会不可或缺的一部分。然而,无线网络由于其开放性,相比于传统的有线网络更容易受到大规模的恶意攻击,其安全问题不容忽视。射频指纹技术通过分析无线设备的通信信号来提取设备的“射频指纹”,从而对不同的发射机进行识别和认证。射频指纹代表了发射机由于电路设计的差异和生产制造的容差导致的电路硬件差异,会寄生在通信信号中,不同设备具有不同的射频指纹。射频指纹提取和识别技术既可以为无线网络提供更高的安全性能,也可以在现有的辐射源识别和通信电台识别的研究基础上提供许多新的识别体制和方式。因此,开展射频指纹提取与识别技术的研究在军事和民用领域都有着深刻的理论意义和重大的实用价值。本文围绕无线通信射频指纹提取与识别领域的若干关键问题展开了一些研究,包括射频指纹建模与仿真、基于差分星座轨迹图的盲频偏估计、结合深度学习技术的多采样卷积神经网络方法和降噪自编码器射频指纹方法,以及半稳态信号的定义、检测与成因分析。本文的创新性研究成果包括:1.研究了射频指纹时域建模和仿真射频指纹产生机理的建模是后续研究的基础,对如何选择指纹特征起到指导作用。根据提出的通用数字通信系统框架分析了发射机各环节对于射频指纹的影响,建立了对应的射频指纹模型。总结归纳了射频指纹领域相关通信标准中四个重要参数的容差,并根据均方根误差向量幅度容差,理论推导了QPSK和16-QAM两种典型调制方式的DAC直流偏置、I/Q增益不平衡、I/Q正交偏移误差、I/Q滤波器偏差、振荡器相噪和功放非线性的上下界,仿真了各种临界情形下星座图的变化,分析了单个射频指纹参数和混合射频指纹参数的影响,为射频指纹领域建模和仿真提供了合理的参数指导。2.提出了一种基于差分星座轨迹图的MPSK信号盲频偏估计算法残留频偏的基带信号的星座图不停旋转,但其对应的差分星座轨迹图上却具有固定偏转。通过理论证明了AWGN信道下无成型滤波器的MPSK信号生成的差分星座轨迹图的准对称性,发现对称轴通过原点,相对于I轴的旋转角度只与频偏和差分间隔相关。提出通过最小化不对称能量项来估计对称轴旋转角度,从而估计出频偏。仿真结果表明,该方法在AWGN信道和平坦莱斯信道下,中高信噪比时性能良好,其归一化均方误差比修正的Cramer-Rao界略高。和传统算法相比,频偏估计范围大幅度提升,估计范围变得取决于接收机采样率。最后,将该方法做了一定的限制,成功应用于ZigBee设备的频偏估计。3.提出了一种基于自适应目标区间选择的多采样卷积神经网络射频指纹识别方法为了提取频偏无关的特征,本文提出了一种基于信号解扩的细频偏估计算法来消除粗频偏估计后的残留频偏。针对ZigBee设备睡眠模式切换导致的不稳定半稳态现象,提出了一种信噪比自适应的目标区间选择算法来有效权衡信号的分类有效信息与半稳态区域的抖动。改进了传统的单采样率神经网络方法,提出了一种多采样卷积神经网络框架,包含降采样阶段、局部卷积阶段和全连接阶段,可以自动、高效地提取相同大小的多尺度特征,显着提高了设备的识别率。在SNR=30dB左右的视距场景,54个CC2530设备的识别准确率为97%,在SNR=15dB左右的非视距场景,设备识别准确率为84.6%。4.研究了半稳态现象及其成因从瞬态和稳态的定义出发,重新定义了传统的瞬态信号、稳态信号和新发现的半稳态信号。详细比较和分析了带功放和不带功放ZigBee设备的非数据段瞬态信号和数据段半稳态信号的持续时间、瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位等特征的差异。根据特定构建的三种差分信号在半稳态区域和稳态区域的分布差异,提出了一种基于差分相位滑动标准差的贝叶斯渐升变点检测方法来检测半稳态的结束点。实验结果显示,该方法在大部分设备上十分稳定,且对于噪声极为鲁棒。最后,通过各种实验研究分析了功放、巴伦网络、低压差稳压器以及不同功率对于半稳态信号的影响,解释了半稳态的成因。5.提出了一种基于降噪自编码器的通用射频指纹识别框架和针对ZigBee设备的部分叠加策略改进了传统的多帧叠加提高信噪比的方法,提出了一种单帧内相同符号叠加提升信噪比的方法。考虑到ZigBee设备半稳态信号与稳态信号射频指纹的差异,只对稳态信号进行单符号叠加,然后和半稳态信号进行拼接,有效结合了半稳态信号和稳态信号在不同信噪比下的射频指纹识别优势。针对传统深度学习射频指纹方法在低信噪比时性能较差的情况,提出了一种改进的基于降噪自编码器的方法,通过同时最小化重建误差和分类损失进行网络训练,提升了中低信噪比下的识别性能。实验结果显示,在AWGN信道的低信噪比（-10dB～5dB）场景下,相比传统的卷积神经网络方法,27个ZigBee设备的分类准确率提高了14%～23.5%。
付微明[7]（2020）在《生物识别信息法律保护问题研究》文中进行了进一步梳理生物识别技术的产生发展和广泛应用使得对生物识别信息的开发利用不断加深,这种开发利用在为个人、社会和国家带来莫大利益的同时,也由于一些乱象的出现导致了公众的忧虑,引发了潜在和现实的风险,对生物识别信息的法律保护开始得到重视,本文以此为发端展开了对生物识别信息法律保护问题的研究。本文对生物识别信息法律保护问题的研究,以解决三个基本问题为目的:首先,什么是生物识别信息;其次,为什么要保护生物识别信息;最后,如何保护生物识别信息。由于目前国内外对本论题的研究论着还不丰富,本文十分缺乏可参考的研究着作和论文。本文的写作主要依赖于本文作者努力收集到的国内外相关法律、法规文本;司法判例;相关事例。在研究方法上,注重理论与实证的结合,注重以问题为研究导向,并以历史研究、文献研究,比较研究等为论证方法。在具体内容上,首先,本文通过对生物识别信息概念和本质的理解,探讨了什么是生物识别信息这一基本问题。本文从生物识别技术的产生和发展入手,对生物识别信息的内涵和外延,生物识别信息的其他相关概念进行了辨析,明确了生物识别信息的概念。从生物识别信息的概念出发,本文进一步探讨了生物识别信息的本质和独特性质。其次,本文通过对生物识别信息法律保护的意义和目的的分析,探讨了为什么要保护生物识别信息这一基本问题。本文以生物识别信息的应用价值为切入点,阐明了生物识别信息法律保护的重要意义和紧迫性,以及生物识别信息法律保护的目的和基本要求,并以此为基点,从国外立法和司法实践经验中总结出满足基本要求的两种主要法律保护模式。最后,本文通过对生物识别信息的常规法律保护模式中的普遍原则及其具体适用,专门法律保护模式中对生物识别信息处理各方主体的特定权利义务设置,以及如何完善法律保护机制的研究,探讨了如何保护生物识别信息这一基本问题。本文通过对生物识别信息法律保护基本模式和基本原则的研究,总结了生物识别信息常规法律保护的基本形式;接下来从生物识别信息的特殊性质着手,总结了生物识别信息应用中各类主体的特定权利义务和责任,分析了生物识别信息特定性法律保护的机制;通过对生物识别信息常规法律保护和专门法律保护的辨析,本文进一步分析了我国当前生物识别信息法律保护机制存在的问题,并提出了改善这些问题的初步方案,得出了我国应该如何健全生物识别信息法律保护机制的结论,并对如何建设具有中国特色的生物识别信息法律保护体系进行了思考和探索。
庄娇娇[8]（2020）在《基于多模态互证机制的智能移动课堂考勤系统的设计与实现》文中指出随着高校扩招学生人数增加,学生的课堂考勤成为了学校关注的重点。目前各大高校主要采用课堂教师口头点名、学生纸质签到、考勤机打卡、指纹识别考勤以及人脸识别考勤等课堂考勤方式。这些考勤方式都具有一定的缺点和不足,为弥补这些不足之处,将一些先进的考勤技术结合在一起进行身份识别,具有识别率高、适应性强的优点,成为现如今智能考勤系统的发展方向。本文主要提出一种基于嵌入式物联网技术、人体生物特征识别技术、计算机技术、网络通信技术、信息处理技术等技术的一种多模态互证机制的可移动智能考勤系统。此考勤系统利用STM32F4开发板将RFID技术、指纹识别技术和人脸识别技术相结合,具有高效、准确、实时、方便灵活、移动性强等优点。此考勤系统采用STM32F407ZGT6作为主控芯片,本人独自完成了所有硬件设备的搭建工作,其中主要包括RFID模块,指纹识别模块和人脸识别模块数据的采集与传输,LCD模块显示个人信息、照片以及系统的其他状态信息,以及网络传输模块对数据的传输等。此外针对系统的功能需求对软件部分进行了设计,重点阐述了主程序、RFID模块、指纹识别模块以及人脸识别模块功能程序的具体设计与实现,并完成了人机交互界面与数据库的设计。最后对此考勤系统进行了测试,测试结果表明,该系统的单项模块功能与整体的功能都能满足系统要求,完成预期的考勤工作目标。考勤数据的应用也对未来教学具有很强的现实意义。
李洁[9]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中研究指明我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
杨威超[10]（2019）在《数据驱动的物联网安全威胁检测与建模》文中进行了进一步梳理物联网的普及使得海量有漏洞设备连接入互联网,带来大量安全隐患,物联网安全问题成为物联网能否大规模应用的关键所在。随着大数据和人工智能（AI）的发展,物联网（IOT）呈现AIOT的发展趋势,物联基础设施将成为新一代的信息基础设施,未来也必将形成“物联”“数联”“智联”三位一体的体系结构,物联网安全解决之道也必然顺应物联网的发展趋势,实现以智能算法为引领、物联网安全数据为驱动的物联网安全解决途径。近年来,研究人员在物联网安全方面做了大量的研究,取得了一些重要成果,但还存在一些问题。例如,在安全管理架构方面,随着边缘计算、雾计算技术的不断成熟,分布式的安全管理架构已经成为物联网安全研究的主要方向;在流量分析方面,大多数研究都是将基于深度包分析等传统互联网流量分析技术直接应用于物联网流量异常检测,而很少考虑物联网流量特点的轻量级检测需求;威胁感知与知识建模作为当前安全领域的热点,主要用于潜在威胁发现,关联和评估,目前的研究成果能够分析资产的相关安全信息以进行风险分析和评估,但无法实现知识之间的关联和推理,不能及时自动发现和更新安全知识。本文紧紧围绕数据驱动物联网安全的研究思路,首先对物联网安全知识和数据类型进行了汇总分析;其次,以物联网流量数据,物联网安全知识库数据为基础,运用随机森林等机器学习算法以及知识图谱等智能技术,对模型中的设备识别模块,异常检测模块,威胁感知和安全知识管理模块分别进行了研究;最后,结合物联网的典型特点,设计了一种分布式的物联网安全管理模型。主要内容如下所述:1.汇总分析了物联网知识数据类型。梳理了包括物联网系统和网络基础知识数据、安全威胁知识数据、安全防护知识数据、安全核心数据在内的四种知识数据类型对后续研究内容,如设备识别、异常检测、知识图谱威胁建模等提供了数据理论基础。2.研究了防止可疑设备接入的物联网设备识别问题。首先提出了通过设置白名单,进而构建通信流量特征指纹的物联网设备识别方法;其次,提出了使用随机森林方法来训练设备识别模型的方法;最后,通过实验验证了设备识别模型的检测具有较好的检测准确率。3.研究了有效应对DDOS攻击等物联网安全威胁的流量异常检测方法。提出了一种基于设备型号的流量异常检测模型,首先采用设置阻尼时间窗口的方法提取时间统计特征并构建指纹,根据设备类型对指纹进行分类;随后采用主成分分析法对特征进行降维并用BP神经网络算法进行异常检测的训练和识别。通过比较随机森林与支持向量机在检测中的效果,实验表明,在基于设备型号的异常检测方面,BP神经网络具有最好的检测效果。4.提出了一种能够处理复杂安全关系和具备动态更新机制的知识管理模型。首先,研究了自顶向下的物联网安全知识图谱的构建流程,重点研究了物联网安全本体建模、知识抽取、知识融合以及知识推理;其次,设计并实现了一次物联网安全知识图谱的构建过程,即网络爬虫爬取信息,三元组数据存储以及Neo4j知识库可视化;最后,使用cypher查询语言检验了对各类安全属性和关系的查询效果。实验验证了该方法能够快速准确的查询到物联网安全信息,为安全管理人员提供可靠的安全指导。5.设计实现了一种分布式的物联网安全管理系统。共包括三个主要模块:设备识别模块、异常检测模块和威胁感知模块,分别对应本文的三项主要研究内容。其次,该系统包含安全网关和安全服务器,安全网关负责监视设备,获取流量,构建指纹以及检测设备异常。安全服务器根据安全网关提供的流量、指纹和异常检测结果执行设备类型的识别,构建异常检测模型以及完成安全信息知识库的关联。
二、浅谈指纹自动识别系统的发展趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈指纹自动识别系统的发展趋势（论文提纲范文）
（1）《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析（论文提纲范文）
| 1 数据来源与分析方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 指纹研究文献产出趋势及整体分析 |
| 2.2 研究机构分析 |
| 2.3 作者分析 |
| 2.4 高被引论文分析 |
| 2.5 获基金资助分布情况 |
| 2.6 指纹学研究热点分析 |
| 2.6.1 指纹基础研究热点分析 |
| 2.6.2 指纹显现提取热点分析 |
| 2.6.3 指纹自动识别热点分析 |
| 2.6.4 指纹检验鉴定热点分析 |
| 3 小结 |
（2）基于深度学习的指纹自动识别技术（论文提纲范文）
| 1 AFIS的技术发展 |
| 1.1 基于模式识别技术的指纹特征识别算法 |
| 1.2 基于Web技术的指纹信息系统 |
| 1.3 基于高性能计算的指纹比对 |
| 2 人工智能技术 |
| 3 深度学习技术在指纹领域的应用 |
| 3.1 指纹图像特征向量的构建 |
| 3.2 基于深度学习的指纹识别基本技术方案 |
| 3.3 关键技术 |
| 3.4 常用的基本网络模型示例 |
| 3.4.1 卷积神经网络 |
| 3.4.2 自编码器 |
| 3.4.3 卷积自编码器 |
| 4 AFIS性能测试及比较 |
| 4.1 某人工智能算法的性能测试 |
| 4.1.1 正查测试 |
| 4.1.2 查重测试 |
| 4.2 性能对照 |
| 5 展望 |
（3）无线设备指纹的提取与识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 设备指纹技术综述 |
| 1.2.1 信号获取 |
| 1.2.2 数据预处理 |
| 1.2.3 鲁棒性提高 |
| 1.2.4 设备指纹特征提取与识别 |
| 1.3 设备指纹技术的特性 |
| 1.3.1 可采集性 |
| 1.3.2 唯一性 |
| 1.3.3 长时稳定性 |
| 1.3.4 数据相关性 |
| 1.3.5 鲁棒性 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 |
| 第二章 多工作模式下LFM雷达的设备指纹提取与识别方法研究 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 LFM脉冲信号的设备指纹建模 |
| 2.3 脉冲工作模式分类算法 |
| 2.3.1 脉冲参数估计 |
| 2.3.2 工作模式分类 |
| 2.3.3 自动精简脉冲库 |
| 2.4 基于分段曲线拟合的去噪算法 |
| 2.4.1 信号预处理 |
| 2.4.2 分段曲线拟合 |
| 2.5 混合设备指纹识别方法 |
| 2.5.1 信号处理 |
| 2.5.2 设备指纹特征提取 |
| 2.5.3 设备指纹识别 |
| 2.6 实验与结果分析 |
| 2.6.1 雷达数据集 |
| 2.6.2 DRC算法进行工作模式分类的性能 |
| 2.6.3 PCFD算法的去噪性能 |
| 2.6.4 设备指纹识别的性能 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 低信噪比下扩频信号的设备指纹提取与识别方法研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 通用设备指纹模型概述 |
| 3.3 DSSS系统的设备指纹模型 |
| 3.4 基于信息数据估计和符号叠加的信号降噪算法 |
| 3.4.1 估计码相位偏移和频偏 |
| 3.4.2 信息数据估计 |
| 3.4.3 符号叠加 |
| 3.4.4 算法性能讨论 |
| 3.5 设备指纹提取和识别 |
| 3.6 基于仿真数据的实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 两种基于信号降噪的设备指纹提取与识别方法研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 基于子分类子波形叠加的信号降噪算法 (CSS) |
| 4.3 基于标准单位波形和互相关降噪方法(UWCC) |
| 4.4 研究案例:IEEE 802.14.5 ZigBee信号的设备指纹识别 |
| 4.4.1 预备知识:IEEE 802.14.5 标准 |
| 4.4.2 信号预处理方法 |
| 4.4.3 数据清洗 |
| 4.4.4 基于卷积神经网络的设备指纹识别方法 |
| 4.5 IEEE 802.14.5 实验设置 |
| 4.5.1 实验设备 |
| 4.5.2 实验场景和数据集 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 目标信号段选择 |
| 4.6.2 基于CSS降噪算法的设备指纹识别 |
| 4.6.3 基于UWCC降噪方法的设备指纹识别 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 抗信道变化的设备指纹提取与识别方法研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 抗信道变化的设备指纹提取算法 |
| 5.2.1 基本概念 |
| 5.2.2 系统模型 |
| 5.2.3 基于对数频谱差分的信道鲁棒设备指纹提取算法 |
| 5.3 研究案例:IEEE 802.11 OFDM信号的设备指纹识别 |
| 5.3.1 预备知识:IEEE 802.11 协议 |
| 5.3.2 信号预处理方法 |
| 5.3.3 基于DoLoS算法的设备指纹特征提取 |
| 5.3.4 数据清洗处理 |
| 5.3.5 基于卷积神经网络的设备指纹识别方法 |
| 5.4 IEEE 802.11 实验设置 |
| 5.4.1 实验设备 |
| 5.4.2 实验场景 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 基于DoLoS算法的设备指纹提取 |
| 5.5.2 去噪与数据清洗结果 |
| 5.5.3 设备指纹识别结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结及主要贡献 |
| 6.2 进一步研究的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）基于分类特征的指纹识别系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究的目的意义 |
| 1.2 指纹自动识别系统 |
| 1.2.1 研究历史与现状 |
| 1.2.2 应用前景 |
| 1.3 研究目标与研究技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 2 指纹自动识别系统构成介绍 |
| 2.1 指纹图像采集 |
| 2.2 指纹基本特征 |
| 2.2.1 全局特征 |
| 2.2.2 局部特征 |
| 2.2.3 细微特征 |
| 2.3 指纹预处理 |
| 2.4 指纹特征提取 |
| 2.5 指纹分类 |
| 2.6 指纹匹配 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 指纹的预处理与特征提取 |
| 3.1 方向场与频率场 |
| 3.1.1 方向场计算 |
| 3.1.2 频率场计算 |
| 3.2 指纹图像分割 |
| 3.3 指纹图像质量评估 |
| 3.3.1 评估方法 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 指纹图像的二值化与细化 |
| 3.4.1 二值化 |
| 3.4.2 细化 |
| 3.5 指纹奇异点的定位与提取 |
| 3.5.1 奇异点定位 |
| 3.5.2 奇异点提取 |
| 3.6 指纹细节点的检测与去伪 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于三级分类特征的指纹分类检索方法研究 |
| 4.1 指纹分类方法研究 |
| 4.1.1 指纹分类方法总体思路 |
| 4.1.2 指纹分类研究目标 |
| 4.2 一级分类特征-指纹纹形 |
| 4.2.1 指纹纹型确定 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 二级分类特征-脊线数 |
| 4.3.1 奇异点间脊线数的分布分析 |
| 4.3.2 脊线数计算 |
| 4.3.3 匹配时搜索方法与搜索半径确定 |
| 4.3.4 实验结果分析 |
| 4.4 三级分类特征-脊线平均周期 |
| 4.4.1 脊线平均周期的分布分析 |
| 4.4.2 脊线平均频率修正并计算周期 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 指纹多级分类方法评价 |
| 4.5.1 准确率分析 |
| 4.5.2 效率分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 指纹匹配 |
| 5.1 指纹模板检索 |
| 5.2 细节点局部结构匹配 |
| 5.2.1 基准点 |
| 5.2.2 精确匹配 |
| 5.3 验证模式匹配(1:1模式) |
| 5.4 辨别模式匹配(1:N模式) |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于分类特征的指纹识别系统设计与实现 |
| 6.1 系统平台整体设计 |
| 6.2 系统平台各功能模块 |
| 6.2.1 用户模块 |
| 6.2.2 指纹图像采集模块 |
| 6.2.3 指纹处理模块 |
| 6.2.4 识别模块 |
| 6.2.5 信息存储模块 |
| 6.3 准确率分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（5）基于用户体验的汽车智能中控HMI设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 国内外汽车中控发展历史 |
| 1.3.2 汽车中控HMI研究现状及趋势 |
| 1.4 课题研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 相关技术理论概述 |
| 2.1 用户体验设计及相关理论 |
| 2.1.1 用户体验设计原理 |
| 2.1.2 用户体验设计的要素分析 |
| 2.2 交互设计理论研究 |
| 2.2.1 交互设计概念及发展现状 |
| 2.2.2 交互设计的主要理论与方法 |
| 2.3 认知负荷及相关理论 |
| 2.3.1 图片信息呈现方式对用户决策的影响 |
| 2.3.2 文字信息呈现方式对用户决策的影响 |
| 2.3.3 人机交互界面的视觉感知 |
| 2.4 用户场景对交互设计的价值与意义 |
| 2.4.1 产品与用户之间关系分析 |
| 2.4.2 交互设计的原则 |
| 2.4.3 交互场景的划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 不同情境汽车中控屏交互设计需求分析 |
| 3.1 功能需求和分析 |
| 3.1.1 调研基本对象 |
| 3.1.2 功能需求数据分析 |
| 3.2 本章小结 |
| 第四章 中控屏总体设计 |
| 4.1 中控屏总体设计思路 |
| 4.1.1 系统设计原则 |
| 4.1.2 交互框架设计 |
| 4.1.3 功能框架设计 |
| 4.2 相关功能的结合设计 |
| 4.2.1 驾驶类功能:AR导航 |
| 4.2.2 音乐社交与视频社交功能 |
| 4.2.3 聊天与会议功能 |
| 4.2.4 线下会面场地的选择与预约功能 |
| 4.3 不同场景下的交互与界面设计 |
| 4.3.1 用户体验与界面设计思路 |
| 4.3.2 眼动实验下的场景分析 |
| 4.3.3 车辆行进状态的交互与界面设计 |
| 4.3.4 车辆静止状态的交互与界面设计 |
| 4.4 交互设计评估分析 |
| 4.4.1 眼动实验下交互界面设计优化验证 |
| 4.4.2 基于眼动实验交互界面优化 |
| 4.4.3 CUBI用户体验模型理论分析 |
| 4.4.4 基于CUBI模型用户满意度调查与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 当前汽车市场中控系统HMI用户体验调研 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（6）射频指纹提取与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 射频指纹技术研究历史与现状 |
| 1.2.1 射频指纹技术的起源 |
| 1.2.2 射频指纹技术通用框架 |
| 1.2.3 射频指纹的安全性 |
| 1.3 射频指纹的特点 |
| 1.3.1 唯一性 |
| 1.3.2 鲁棒性 |
| 1.3.3 长时不变性 |
| 1.3.4 独立性 |
| 1.3.5 统一性 |
| 1.3.6 可移植性 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 |
| 第二章 射频指纹建模与盲频偏估计 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 射频指纹建模 |
| 2.2.1 通信标准容差 |
| 2.2.2 射频指纹模型 |
| 2.3 射频指纹建模仿真 |
| 2.3.1 直流偏置的影响 |
| 2.3.2 I/Q增益不平衡的影响 |
| 2.3.3 I/Q正交偏移误差的影响 |
| 2.3.4 I/Q两路滤波器偏差的影响 |
| 2.3.5 振荡器相位噪声的影响 |
| 2.3.6 功放非线性的影响 |
| 2.3.7 频偏的影响 |
| 2.3.8 混合参数的影响 |
| 2.4 基于差分星座轨迹图的盲频偏估计 |
| 2.4.1 系统模型 |
| 2.4.2 差分星座轨迹图的准对称性 |
| 2.4.3 频偏估计算法 |
| 2.4.4 带成型滤波器场景 |
| 2.4.5 ZigBee的差分星座轨迹图 |
| 2.4.6 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多采样卷积神经网络的鲁棒射频指纹识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号采集与预处理 |
| 3.2.1 IEEE 802.15.4 调制方式 |
| 3.2.2 IEEE 802.15.4 帧格式 |
| 3.2.3 实验设置 |
| 3.2.4 预处理 |
| 3.3 半稳态现象和自适应ROI选择 |
| 3.3.1 ZigBee设备的半稳态现象 |
| 3.3.2 自适应ROI选择算法 |
| 3.4 多采样卷积神经网络 |
| 3.4.1 降采样阶段 |
| 3.4.2 局部卷积阶段 |
| 3.4.3 全连接阶段 |
| 3.4.4 切片技术 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 数据采集 |
| 3.5.2 基线卷积神经网络 |
| 3.5.3 网络深度选择 |
| 3.5.4 ROI选择 |
| 3.5.5 CNN2和MSCNN的比较 |
| 3.5.6 MSCNN的最终性能评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于半稳态信号的射频指纹技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 瞬态信号、稳态信号与半稳态信号 |
| 4.2.1 稳态与瞬态 |
| 4.2.2 现有的瞬态信号定义 |
| 4.2.3 CC2530设备的瞬态信号和半稳态信号 |
| 4.3 半稳态信号结束点的检测 |
| 4.3.1 差分信号分布 |
| 4.3.2 基于差分相位滑动标准差的贝叶斯渐升变点检测 |
| 4.3.3 性能测试与分析 |
| 4.4 半稳态成因 |
| 4.4.1 CC2530设备电路图 |
| 4.4.2 功放对信号的直接影响 |
| 4.4.3 巴伦网络的影响 |
| 4.4.4 功放对电压的间接影响 |
| 4.4.5 功率设置对于半稳态的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于降噪自编码器和部分信号叠加的射频指纹技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于降噪自编码的射频指纹识别方法 |
| 5.3 部分信号叠加方法 |
| 5.3.1 半稳态和稳态射频指纹 |
| 5.3.2 部分叠加策略 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验系统和数据采集 |
| 5.4.2 模型结构和参数 |
| 5.4.3 卷积神经网络vs卷积降噪自编码器 |
| 5.4.4 半稳态指纹vs稳态射频指纹 |
| 5.4.5 稳态信号单符号叠加 |
| 5.4.6 部分叠加后的最终性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结及主要贡献 |
| 6.2 进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）生物识别信息法律保护问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 一、论题缘起与研究范围 |
| (一)论题缘起 |
| (二)研究意义 |
| (三)研究范围 |
| 二、研究现状及存在问题 |
| (一)国内研究现状及存在问题 |
| (二)国外研究现状及存在问题 |
| 三、研究资料与研究方法 |
| (一)研究资料 |
| (二)研究方法 |
| 四、学术创新与主要学术观点 |
| (一)学术创新 |
| (二)主要观点 |
| 第一章 生物识别信息的概念和本质 |
| 第一节 生物识别信息的概念 |
| 一、生物识别技术 |
| (一)生物识别技术的产生 |
| (二)生物识别技术的发展 |
| 二、生物识别信息 |
| (一)生物识别信息的内涵 |
| (二)生物识别信息的外延 |
| 三、生物识别信息的其它相关基本概念 |
| (一)个人数据、档案、信息、资料 |
| (二)生物识别标识、数据、信息 |
| 第二节 生物识别信息的本质 |
| 一、生物识别信息是个人信息的新类型 |
| (一)生物识别信息必须经过“特定技术处理” |
| (二)生物识别信息是个人“数字身份”的核心内容 |
| 二、生物识别信息不同于一般个人信息的两种特殊性质 |
| (一)生物识别信息具有“惟一性” |
| (二)生物识别信息具有“不可变更性” |
| 第二章 生物识别信息法律保护的意义和目的 |
| 第一节 生物识别信息法律保护的重要意义 |
| 一、生物识别是与个人权利密切相关的重要产业 |
| (一)生物识别信息与个人权利密切相关 |
| (二)生物识别产业具有广阔发展前景 |
| 二、生物识别是新型社会管理方式 |
| (一)生物识别提高社会管理效率 |
| (二)生物识别信息是国家大数据整合基础性资源 |
| 三、生物识别信息关系国家安全 |
| (一)生物识别信息应用是维护国家安全的需要 |
| (二)生物识别信息应用关系国家整体安全 |
| 第二节 生物识别信息法律保护的目的 |
| 一、实现生物识别信息应用中个人权利与产业发展利益的平衡 |
| (一)生物识别信息法律保护应以调控平等主体利益关系为重点 |
| (二)生物识别信息产业发展必须受到严格规制 |
| 二、实现生物识别信息应用中各方利益的协调与平衡 |
| (一)通过法律平衡生物识别信息应用中的公私利益关系 |
| (二)通过法律保证国家安全与社会管理对生物识别信息应用的需要 |
| 第三章 生物识别信息法律保护的要求及保护模式 |
| 第一节 实现生物识别信息法律保护目的基本要求 |
| 一、充分保护生物识别信息权利主体的信息自决权 |
| (一)生物识别信息权利是个人信息权的组成部分 |
| (二)以“禁止处理”保护个人生物识别信息自决权 |
| 二、明确禁止未经个人同意处理生物识别信息 |
| (一)禁止以买卖等为目处理生物识别信息 |
| (二)禁止经个人授权而买卖生物识别信息等行为 |
| 三、以生物识别信息处理的“法定必需”维护国家安全和社会管理需要 |
| (一)生物识别信息处理“法定必需”的必要性 |
| (二)生物识别信息处理的“法定必需”事项 |
| 第二节 生物识别信息法律保护立法模式 |
| 一、生物识别信息法律保护综合立法模式 |
| (一)生物识别信息综合立法保护模式的发展路径 |
| (二)生物识别信息综合立法保护的主要内容 |
| 二、生物识别信息法律保护专项立法模式 |
| (一)以生物识别信息隐私法案实行民法保护 |
| (二)以防止身份盗窃对生物识别信息进行专项立法保护 |
| 第四章 生物识别信息的常规法律保护 |
| 第一节 个人信息保护法律原则在生物识别信息保护中的应用 |
| 一、个人信息保护法律原则与生物识别信息的常规保护 |
| (一)域外生物识别信息法律保护常规原则溯源 |
| (二)我国生物识别信息法律保护常规原则溯源 |
| 二、个人信息保护原则在生物识别信息保护中的应用 |
| (一)域外个人信息法律保护原则在保护生物识别信息中的应用 |
| (二)我国个人信息法律保护原则在生物识别信息保护中的应用 |
| 第二节 生物识别信息法律保护的具体原则 |
| 一、正当、合法、透明原则 |
| (一)正当、合法、透明原则的重要性 |
| (二)正当、合法、透明原则的内涵 |
| 二、目的明确、相关和有限、必需、适当原则 |
| (一)目的明确、相关和有限、必需、适当原则的必要性 |
| (二)目的明确、相关和有限、必需、适当原则的内涵 |
| 三、安全、准确、机密原则 |
| (一)安全性、准确性和机密性是生物识别信息保护的要旨 |
| (二)安全、准确、机密原则的内涵 |
| 第五章 生物识别信息的专门法律保护 |
| 第一节 生物识别信息权利人的特定权利 |
| 一、生物识别信息权利人及其权利的性质 |
| (一)生物识别信息权利人 |
| (二)生物识别信息权利人的权利性质 |
| 二、权利人对生物识别信息处理的严格授权是信息自决权的体现 |
| (一)生物识别信息处理中“权利人明确表示同意”的内涵 |
| (二)权利人对生物识别信息的访问权与获取权 |
| (三)权利人对生物识别信息的整改权与删除权 |
| (四)权利人对生物识别信息的处理限制权与反对权 |
| 第二节 生物识别信息控制者的特定法律义务和责任 |
| 一、生物识别信息处理与生物识别信息控制者 |
| (一)生物识别信息处理 |
| (二)生物识别信息处理控制者 |
| 二、生物识别信息处理控制者的特定法律义务 |
| (一)生物识别信息处理特定安全保障义务 |
| (二)生物识别信息处理特定“单独充分明确告知”义务 |
| (三)生物识别数据处理政策透明公开特定要求 |
| 三、以保护生物识别信息自决权而确定违法处理法律责任 |
| (一)公法上保护生物识别信息的特定罪刑条款 |
| (二)私法上保护生物识别信息的侵权责任条款 |
| 第六章 生物识别信息法律保护机制的完善 |
| 第一节 生物识别信息法律保护现有机制存在问题 |
| 一、生物识别信息法律保护整体上仍待加强 |
| (一)生物识别信息保护总体立法存在疏漏 |
| (二)缺乏针对生物识别信息特质的信息权保护内容 |
| 二、生物识别信息法律保护具体措施严重不足 |
| (一)行政立法滞后于生物识别信息处理监管及保护需要 |
| (二)保护生物识别信息隐私权的民法进路存在缺陷 |
| (三)刑法对伪造买卖生物识别信息行为缺乏规制 |
| 第二节 生物识别信息法律保护机制的完善 |
| 一、完善生物识别信息特定行政法律保护机制 |
| (一)建立专门化生物识别信息处理行政监管机构 |
| (二)建立生物识别信息保护行政执法机制 |
| (三)建立生物识别信息权利行政诉讼救济制度 |
| 二、突破生物识别信息民事法律保护困境实现制度优化 |
| (一)完善生物识别信息法律保护“类诉讼”制度 |
| (二)解决生物识别信息作为个人新型权利地位问题 |
| (三)确定生物识别信息处理侵权“损害”认定标准 |
| 三、解决生物识别信息刑事法律保护特定问题 |
| (一)伪造生物识别信息行为的定罪问题 |
| (二)非法获取、盗窃、使用生物识别信息行为的定罪问题 |
| (三)买卖交易生物识别数据行为的定罪问题 |
| (四)代为人脸识别行为的刑事定性问题 |
| 结论 |
| 参考文献 |
（8）基于多模态互证机制的智能移动课堂考勤系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 考勤系统的发展历程 |
| 1.2.2 考勤系统的发展现状和未来趋势 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 |
| 第二章 考勤系统相关技术介绍 |
| 2.1 RFID技术介绍 |
| 2.1.1 RFID技术概述 |
| 2.1.2 RFID技术的工作原理 |
| 2.2 指纹识别技术介绍 |
| 2.2.1 指纹识别技术概述 |
| 2.2.2 指纹识别技术的工作原理 |
| 2.2.3 指纹识别技术的发展现状 |
| 2.3 人脸识别技术介绍 |
| 2.3.1 人脸识别技术概述 |
| 2.3.2 人脸识别技术的内容 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章考勤系统总体设计方案 |
| 3.1 总体目标 |
| 3.2 总体方案设计 |
| 3.2.1 硬件设备选型 |
| 3.2.2 云服务器 |
| 3.2.3 考勤用户终端 |
| 3.3 考勤系统流程设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考勤系统的实现 |
| 4.1 考勤系统环境配置 |
| 4.1.1 软件开发环境MDK5 |
| 4.1.2 嵌入式操作系统UCOSIII |
| 4.1.3 网络通信LwIP |
| 4.1.4 人机交互界面设计软件emWin |
| 4.2 考勤系统软件设计 |
| 4.2.1 系统主程序设计 |
| 4.2.2 RFID模块软件设计 |
| 4.2.3 指纹识别模块软件设计 |
| 4.2.4 人脸识别模块软件设计 |
| 4.3 人机交互界面的设计 |
| 4.4 数据库的设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考勤系统功能测试与分析 |
| 5.1 测试环境的配置 |
| 5.1.1 设备初始化 |
| 5.1.2 云服务器的搭建 |
| 5.2 各模块功能测试 |
| 5.2.1 RFID刷卡功能测试 |
| 5.2.2 指纹识别功能测试 |
| 5.2.3 人脸识别功能测试 |
| 5.3 考勤系统整体功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 考勤数据的应用 |
| 6.1 教师对考勤数据的应用 |
| 6.2 学生对考勤数据的应用 |
| 6.3 学校工作人员对考勤数据的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（10）数据驱动的物联网安全威胁检测与建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 物联数据驱动安全 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 设备识别模型研究 |
| 1.2.2 异常检测技术研究 |
| 1.2.3 威胁建模技术研究 |
| 1.2.4 前人研究存在的不足 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 物联网安全知识数据类型 |
| 2.1 物联网系统和网络基础知识数据 |
| 2.1.1 物联网系统模型 |
| 2.1.2 物联网网络知识 |
| 2.2 物联网安全威胁知识数据 |
| 2.2.1 感知层威胁 |
| 2.2.2 网络层威胁 |
| 2.2.3 应用层威胁 |
| 2.3 物联网安全防护知识数据 |
| 2.3.1 终端安全防护策略 |
| 2.3.2 网络通信安全防护策略 |
| 2.3.3 云端安全策略 |
| 2.4 物联网安全核心数据 |
| 2.4.1 原始数据 |
| 2.4.2 范式安全事件数据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于通信流量的物联网设备识别与接入控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 物联网内部威胁描述 |
| 3.3 设备识别方法设计 |
| 3.3.1 白名单 |
| 3.3.2 特征提取与指纹构建 |
| 3.3.3 识别检测算法 |
| 3.3.4 非法接入设备应对措施 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 实验设置 |
| 3.4.3 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于实时流量的DDOS攻击异常检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 异常检测方法设计 |
| 4.2.1 分布式异常检测架构设计 |
| 4.2.2 基于阻尼时间窗口的流量采集方法 |
| 4.2.3 基于时间统计特征的指纹构建方法 |
| 4.2.4 算法选择 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 数据集 |
| 4.3.2 实验环境 |
| 4.3.3 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于物联网多源安全数据的知识建模方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物联网安全知识图谱内涵和特点 |
| 5.2.1 物联网安全知识图谱的内涵 |
| 5.2.2 物联网安全知识图谱的特点 |
| 5.3 物联网安全知识图谱构建技术体系 |
| 5.3.1 物联网安全本体模型 |
| 5.3.2 知识抽取 |
| 5.3.3 知识融合 |
| 5.3.4 知识推理 |
| 5.3.5 知识动态感知与更新 |
| 5.4 物联网安全知识图谱实例构建及应用 |
| 5.4.1 基于规则的实体关系抽取 |
| 5.4.2 三元组信息存储 |
| 5.4.3 neo4j知识图谱可视化 |
| 5.4.4 物联网安全知识图谱应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 物联网安全管理系统设计 |
| 6.1 系统架构 |
| 6.1.1 安全网关 |
| 6.1.2 安全服务器 |
| 6.1.3 内部网络设备 |
| 6.2 系统介绍 |
| 6.2.1 威胁感知模块 |
| 6.2.2 异常检测模块 |
| 6.2.3 设备识别模块 |
| 6.2.4 系统特点 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、浅谈指纹自动识别系统的发展趋势（论文参考文献）
- [1]《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析[J]. 曹吉明. 刑事技术, 2021
- [2]基于深度学习的指纹自动识别技术[J]. 吴春生,李孝君,吴浩. 刑事技术, 2022
- [3]无线设备指纹的提取与识别方法研究[D]. 邢月秀. 东南大学, 2021(02)
- [4]基于分类特征的指纹识别系统的研究与实现[D]. 郝培蓉. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]基于用户体验的汽车智能中控HMI设计研究[D]. 陈晓华. 上海交通大学, 2020(01)
- [6]射频指纹提取与识别技术研究[D]. 俞佳宝. 东南大学, 2020(01)
- [7]生物识别信息法律保护问题研究[D]. 付微明. 中国政法大学, 2020(08)
- [8]基于多模态互证机制的智能移动课堂考勤系统的设计与实现[D]. 庄娇娇. 华中师范大学, 2020(02)
- [9]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)
- [10]数据驱动的物联网安全威胁检测与建模[D]. 杨威超. 战略支援部队信息工程大学, 2019(02)