结合击键动力学与人脸识别的用户验证
人机交互
2017-08-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
计算设备的爆炸式增长与无处不在以及网络的普及，是迄今为止本世纪最具决定性的事件。随着越来越多的人接入互联网，传统的“知其某事”和“拥有某物”的认证方法（如 PIN 码和密码）被证明不足以禁止对网络上日益个人化的数据的未授权访问。因此，当务之急是需要一种不仅更可靠、更安全，而且无干扰且极简的用户验证系统。击键动力学是一种新颖的生物特征技术；它不仅无干扰，而且透明且成本低廉。击键动力学与人脸识别的融合产生了验证系统最理想的特性。我们的实现使用隐马尔可夫模型（HMM）对击键动力学进行建模，借助两种广泛使用的特征向量：按键延迟和按键持续时间。另一方面，人脸识别利用传统的 Eigenfaces 方法。结果表明，该系统具有高精度，误识率为 5.4%，拒识率为 9.2%。此外，它还具有前瞻性，因为其硬件要求（即摄像头和键盘（物理或屏幕））已成为现代计算不可或缺的一部分。
引用
@article{arxiv.1708.00931,
title = {Combining Keystroke Dynamics and Face Recognition for User Verification},
author = {Abhinav Gupta and Agrim Khanna and Anmol Jagetia and Devansh Sharma and Sanchit Alekh and Vaibhav Choudhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00931},
year = {2017}
}