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J-GLOBAL ID：201702258238460813   整理番号：17A1835360

ジェスチャーレベルとセッションレベル特徴を用いたタッチ入力による連続認証【Powered by NICT】

Touch-input based continuous authentication using gesture-level and session-level features

著者 (3件)： Ramadan Ahmed (Dept. Computer and Control Engineering, Faculty of Engineering, Tanta University, Tanta, Egypt) ,  Hemeda Hamed (Dept. Computer and Control Engineering, Faculty of Engineering, Tanta University, Tanta, Egypt) ,  Sarhan Amany (Dept. Computer and Control Engineering, Faculty of Engineering, Tanta University, Tanta, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEMCON  ページ： 222-229  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,タッチスクリーンモバイル機器は市場で大きなシェアを占めている。ユーザは,しばしばこれらの素子を用いて個人と高感度データを格納するために。これはタッチベースモバイル機器ユーザを認証連続的により効果的でロバストな方法を見出すために必要とする。本論文では,筆者らは未加工のタッチスクリーンログから抽出される二レベル行動タッチの特徴を提案し,異なるユーザはこの特徴空間の異なる部分空間に存在することを示した。この行動パターンは経時的に一貫性を示すかを試験するために設計した実験では,最も一般的なジェスチャ,すなわち,全方向におけるスクロールを用いたタッチベース錠剤デバイスと相互作用するユーザからの触覚データを収集した;上昇,下降,左右,タッピング,ズームインとした。登録相中のユーザのタッチ行動を学習する分類フレームワークを提案し,その後可能である入力タッチ行動を行う際のそれらの挙動をモニタリングすることによりユーザを認証した。モデルは,分類の高い精度を与えるであろう研究するために,二の異なる観点から特徴の二モデルを構築低レベルは脳卒中レベルデータにより得られたモデルまたはセッションレベルデータにより得られた高レベル抽象化特徴モデルを特徴とする。著者らの結果は,ジェスチャレベル特徴よりもセッションレベル特徴に対してより高い約束とタッチ入力ユーザのための連続認証の可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  脳卒中 ,  タッチスクリーン ,  ロバスト性 ,  触覚 ,  相互作用 ,  *認証
準シソーラス用語： 特性モデル ,  タッピング ,  全方向 ,  *身振り ,  行動パターン ,  部分空間 ,  特徴空間 ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ジェスチャー ,  セッション ,  タッチ ,  認証