【技术实现步骤摘要】
一种基于静态文本击键特征的身份识别方法及系统
本专利技术涉及模式识别领域，具体涉及一种基于静态文本击键特征的身份识别方法及系统。
技术介绍
目前，计算机系统中个人身份鉴定通常使用密码验证方式，但是密码有可能被盗或者破解，存在较大的安全隐患。近年来兴起的指纹和瞳孔识别等生物特征认证手段，由于需要硬件支持且成本较高等问题，普及率受到限制，因此急需找到一种能准确方便地根据用户独一无二的行为特征，识别出用户身份的方法。研究发现，由于每个人的受训练程度不同，用手习惯不同，以及性格的差异使得每个人在进行键盘录入时，其击键特点也互不相同，这些不同主要体现在击键速度、连续敲击两个字符的时间间隔上及使用组合键的方式和时间上等。现有技术对击键特征的提取大部分集中在击键速度，间隔时间的分析等，考虑的特征因素比较少，且不对提取的击键特征进行筛选优化，没有去除不能准确反映用户身份的特征，因而导致识别率不高。
技术实现思路
因此，本专利技术提供一种基于静态文本击键特征的身份识别方法及系统，解决了现有技术中基于击键特征的对身份识别准确率不高的不足。本专利技术实施例提供的一种基于静态文本击键特征的身...
【技术保护点】
1.一种基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待识别用户通过键盘输入预设静态文本的多个第一行为特征；将所述多个第一行为特征与预设的行为特征库对比，根据比对结果识别所述待识别用户所属的身份；通过以下步骤建立所述预设的行为特征库：获取样本用户通过键盘输入预设静态文本的多个第二行为特征；根据所述多个第二行为特征整合生成多个不同的特征变量，各所述特征变量中至少包含一个所述第二行为特征；将所述不同的特征变量分别输入预设的分类模型中，得到所述不同的特征变量对应的识别率，将最高的识别率对应的特征变量作为标识用户身份的行为特征库。
【技术特征摘要】
1.一种基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待识别用户通过键盘输入预设静态文本的多个第一行为特征；将所述多个第一行为特征与预设的行为特征库对比，根据比对结果识别所述待识别用户所属的身份；通过以下步骤建立所述预设的行为特征库：获取样本用户通过键盘输入预设静态文本的多个第二行为特征；根据所述多个第二行为特征整合生成多个不同的特征变量，各所述特征变量中至少包含一个所述第二行为特征；将所述不同的特征变量分别输入预设的分类模型中，得到所述不同的特征变量对应的识别率，将最高的识别率对应的特征变量作为标识用户身份的行为特征库。2.根据权利要求1所述的基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，所述第一行为特征和/或第二行为特征为：用以表征用户输入所述静态文本的速度特征的第一击键速度特征，通过以下公式计算所述第一击键速度特征的特征值：其中，WPM为所述第一击键速度特征的特征值，T为一次测试的总时间，Nrc为输入正确的字符数。3.根据权利要求1所述的基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，所述第一行为特征和/或第二行为特征为：用以表征用户输入所述静态文本进行错误调整的特征的第二击键速度特征，通过以下公式计算所述第二击键速度特征的特征值：其中，WPM'为所述第二击键速度特征的特征值，用户输入正确的字符数Nrc，每个需要a个单位时间，用户输入错误字符数Nec需要，每个b个单位时间，用户改正输入错误字符的数量Net，每个需要c个单位时间，T为一次测试的总时间。4.根据权利要求2所述的基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，所述第一行为特征和/或第二行为特征为：用以表征用户输入所述静态文本的速度排名特征的第三击键速度特征，通过以下公式计算所述第三击键速度特征的特征值：其中，WPM”为所述第三击键速度特征的特征值，WPMi为所述第一击键速度的特征值除以10的整数部分，WPMr为所述第一击键速度的特征值除以10的小数部分，n为[0-14]之间的整数值，Hn为击键速度为[10n-5,10n+5]区间的用户数量，HWPMi为数值是WPMi所占的所述样本用户数量。5.根据权利要求1所述的基于静态文本击键特征的身份识别方法，其特征在于，所述第一行为特征和/或第二行为特征为：用以表征用户输入所述静态文本正确率的特征的准确率特征，通过以下公式计算所述准确率特征的特征值：其中，Fa为所述准确率特征的特征值，Nrc为用户输入正确的字符数，Ne...
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