In this article, a multi-tone signal generated by micro-speaker is adopted as the acoustic stimulation, and two microphones are used to collect the DPOAE data from human ear and background noise respectively. Otoacoustic emission is modeled based on Volterra kernel. The feature of human ear’s DPOAE feature model is extracted intelligently by improved stimulation annealing genetic mixed algorithm. In order to apply this model feature to identification, its feasibility is verified by BP neural network. This provides a new biometric method for identity authentication.
목차
Abstract 1. Introduction 2. DPOAE and its Detection 3. DPOAE Signal Acquisition Sensor and its Measurement Channel 4. POAE Characteristic Model Based on Volterra Kernel 4.1. The Extraction Method of Volterra Kernel 4.2. Experimental Data Acquisition 4.3. DPOAE Feature Modeling of Ear 4.4. Based on Intelligent Feature Extraction and BP Neural Network of Biometric Identification Experiments and Results 5. Conclusions Acknowledgements References
보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
간기
월간
pISSN
1975-0080
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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