Resumen de tesis: Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales

Autores
Calot, Enrique P.
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La dinámica de tecleo permite la identificación de una persona por la forma en que escribe. La tesis aquí resumida 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 modelar 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 Gamberra, 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.
Eje: Tesis doctoral.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Keystroke dynamics
Biometrics
EEG
Sentiment analysis
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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