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DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorFitz, Robert-
dc.contributor.authorNegru, George-Alexandr
dc.date.accessioned2020-09-29T15:08:44Z-
dc.date.available2020-09-29T15:08:44Z-
dc.date.created2019
dc.date.issued2019-06-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/8786-
dc.description.abstractDiese Arbeit umfasst die Modellierung und anschließende Implementierung eines biometrischen Authentifizierungssystems für Smartphones. Die Authentisierung findet mittels beschleunigungsbasierter biometrischer Gangerkennung statt. Die Modellierung wird mit Hilfe der Software Matlab realisiert und beruht auf dem Konzept des maschinellen Lernens. Für die Konzeptrealisierung werden biometrische Daten von zehn Kandidaten untersucht und ausgewertet. Das fertige Modell wird anschließend als Android-Applikation mit Hilfe von Java und der Android Studio-Software implementiert.de
dc.description.abstractThis work comprises primarly of the simulation and implementation of a biometric authentication system for smartphone devices. The authentication takes place via accelerometer-based biometric gait recognition. The modeling of the System is realized with help of the software Matlab and rests on the concept of machine learning. To help create this model, biometric data from ten candidates will be examined and evaluated. The finished model is then implemented on an Android Smartphone device with the help of Java and Android Studio Software.en
dc.language.isodede
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc621.3 Elektrotechnik, Elektronik
dc.titleGanganalyse als Authentifizierungsverfahren mittels Smartphone-Sensorikde
dc.title.alternativeGait analysis as a mean of Authentication using mobile Sensorsen
dc.typeThesis
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
thesis.grantor.departmentDepartment Informations- und Elektrotechnik
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
tuhh.contributor.refereeHensel, Marc-
tuhh.gvk.ppn1667767895
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-87884-
tuhh.note.externpubl-mit-pod
tuhh.note.intern1
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.opus.id4891
tuhh.publication.instituteDepartment Informations- und Elektrotechnik
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.subject.gndGanganalyse
dc.subject.gndBiometrie
dc.subject.gndMaschinelles Lernen
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisbachelorThesis
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.creatorGNDNegru, George-Alexandr-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorOrcidNegru, George-Alexandr-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDFitz, Robert-
item.languageiso639-1de-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.openairetypeThesis-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
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