面向生物特征人脸识别系统的用户行为评估：一种 SEM-神经网络方法
人机交互
2021-06-08 v1
摘要
智能家居建立在承受自动化、安全性与结构集成的传感器之上。数字环境中的安全机制具有显著的地位，而生物特征人脸识别系统作为新颖的增补，可累积智能家居特性。理解此类技术的实施是用户行为建模的结果。然而，解释终端用户对家中生物特征人脸识别系统接受行为的认知、功能与社会因素作用的实证研究十分匮乏。因此，我们开展了一项因果调查研究，以理解使用生物特征人脸识别系统的行为意向。研究将技术接受模型（TAM）与感知系统质量（PSQ）和社会影响（SI）结合，以假设概念框架。数据通过在线问卷从 475 名受访者处收集。采用结构方程模型（SEM）与人工神经网络（ANN）分析调查数据。结果表明，所提框架的所有变量均显著影响使用该系统的行为意向。通过回归与敏感性分析，PSQ 作为生物特征人脸识别系统可用性的显著预测因子出现。这种理解技术用户行为的多分析方法将支持以人为中心的计算中的高效决策过程。
引用
@article{arxiv.2106.03371,
title = {User Behavior Assessment Towards Biometric Facial Recognition System: A SEM-Neural Network Approach},
author = {Sheikh Muhamad Hizam and Waqas Ahmed and Muhammad Fahad and Habiba Akter and Ilham Sentosa and Jawad Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.03371},
year = {2021}
}
备注
15 Pages, 04 Figures, 05 Tables, FICC-2021 Conference 29-30 April 2021, Vancouver, Canada