目录
前言
驾驶指纹认证方法研究现状
驾驶指纹认证方法系统模型
司机驾驶行为特性
驾驶指纹认证方法在汽车工业中的应用
旁信道分析理论
基于机器学习的驾驶指纹认证方法
基于SCA的驾驶指纹认证方案设计
驾驶指纹数据的采集和预处理
特征数据相关度分析
驾驶指纹认证模型的设计
驾驶指纹认证
驾驶指纹认证模型性能分析
实验环境
CNN-SVDD组合模型性能分析
算法性能对比分析
前言
车辆安全一直是汽车工业关心的安全问题之一。许多先进的技术，如机器学习、 自动防撞系统、辅助驾驶系统、毫米波雷达等，正越来越多地应用于各种汽车，使它
们更智能、方便地为用户服务并保护他们的生命安全。例如，沃尔沃的ACAS系统可 以自动检测车辆、行人或其他可能与汽车碰撞的障碍物。Mobileye的ADAS系统提
供车道偏离警告、基于雷达视觉融合的汽车检测、车辆距离监控和自适应巡航控制等
功能。
上述先进技术的出现，不仅为驾驶员提供了舒适的驾驶体验，也增强了乘客的安 全性。然而，仍然有一些安全问题有待很好地解决，如汽车司机身份验证。如今，在 许多专用车辆中，驾驶员都需要得到授权才可以驾驶车辆。例如，运钞车需要授权的 司机来保证巨额现金的安全；为了给乘客提供一个安全舒适的公共交通环境，只允许 授权人员去驾驶公交车、班车、地铁；特种部队的车辆应该只接受授权的士兵驾驶， 以确保武器和作战装备能够安全到达目的地。目前，指纹和虹膜识别等识别技术无法 实时监控驾驶员的身份。因此，如何设计一个实时的汽车驾驶指纹识别方案仍然是一
个巨大的挑战。
人们注意到，每个人不仅有自己与众不同的生物学特征，还有其独特的行为特征。 例如，使用手机的习惯、写作习惯和驾驶习惯。它们就像指纹一样可以被用来识别我 们的身份。如果能够提取与个人习惯密切相关的数据并进行细粒度分析，即使在大样
本空间中，也极有可能完成高准确率的识别。
已经有很多研究者进行了许多尝试来研究如何使用汽车驾驶特征来识别驾驶员。
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