Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales

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La dinámica de tecleo permite la identificación de una persona por la forma en que escribe. Esta tesis se enfoca en analizar la robustez de los algoritmos de análisis de cadencia de tecleo frente a variaciones en los registros biométricos mediante electroencefalografía y cuestionario de autoinforme,...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Calot, Enrique P.
Otros Autores: Ierache, Jorge Salvador
Formato: Tesis Tesis de doctorado
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencias Informáticas
keystroke dynamics
biometrics
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76652
https://doi.org/10.35537/10915/76652
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La dinámica de tecleo permite la identificación de una persona por la forma en que escribe. Esta tesis se enfoca en analizar la robustez de los algoritmos de análisis de cadencia de tecleo frente a variaciones en los registros biométricos mediante electroencefalografía y cuestionario de autoinforme, utilizando el enfoque dimensional para modelizar estados afectivos. Se realizó un experimento para capturar patrones de tecleo en diferentes estados afectivos. Los resultados sugirieron que la tasa de aciertos para ciertas distancias de clasificación, como las métricas A y R, la distancia de Camberra, Manhattan y una distancia basada en Minkowski se ven influenciadas negativamente por los cambios en las respuestas de excitación y valencia. La distancia euclídea fue la menos afectada de las seis evaluadas.
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