情境因素对智能手机基于滑动手势的持续认证的影响
人机交互
2019-05-30 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
机器学习
摘要
本研究探讨了在基于从滑动手势提取的触摸屏与加速度计读数对智能手机用户进行持续认证时,应如何考虑情境因素。该研究在公开可用的HMOG数据集上进行,该数据集包含100名受试者在坐姿与行走状态下执行预定义的阅读与导航任务的数据。研究表明,针对不同的智能手机使用情境与人类活动场景,需要采用特定情境的模型以最小化认证误差。此外,实验结果表明,仅当用户处于移动状态时,利用手机运动信息才能提升基于滑动手势的验证性能。
引用
@article{arxiv.1905.11780,
title = {Effect of context in swipe gesture-based continuous authentication on smartphones},
author = {Pekka Siirtola and Jukka Komulainen and Vili Kellokumpu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11780},
year = {2019}
}
备注
European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN) 2018, pages 639-644