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

Autores
Calot, Enrique P.
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
libro
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Keystroke dynamics facilitates the identification of a person by the way they type. This thesis focuses on analysing the robustness of keystroke dynamics algorithms against variations in biometric records through electroencephalography and a self-report questionnaire, using the dimensional approach to model affective states. An experiment was conducted to capture typing patterns in different affective states. The results suggested specific classification distances, such as the A and R metrics, Canberra, Manhattan and a Minkowski-based distance have their accuracy slightly and negatively influenced by the changes in arousal and valence responses. Euclidean distance was the least affected among the six evaluated distances.
Tesis doctoral de la Universidad Nacional de La Plata. Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Jorge Salvador Ierache. La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
keystroke dynamics
Biometrics
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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/117175

id SEDICI_b0d788d1899af23958fb93bb551d132b
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/117175
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionalesRobustness of keystroke dynamics classification metrics facing emotional variationsCalot, Enrique P.Ciencias Informáticaskeystroke dynamicsBiometricsLa 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.Keystroke dynamics facilitates the identification of a person by the way they type. This thesis focuses on analysing the robustness of keystroke dynamics algorithms against variations in biometric records through electroencephalography and a self-report questionnaire, using the dimensional approach to model affective states. An experiment was conducted to capture typing patterns in different affective states. The results suggested specific classification distances, such as the A and R metrics, Canberra, Manhattan and a Minkowski-based distance have their accuracy slightly and negatively influenced by the changes in arousal and valence responses. Euclidean distance was the least affected among the six evaluated distances.Tesis doctoral de la Universidad Nacional de La Plata. Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Jorge Salvador Ierache. La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.Red de Universidades con Carreras en InformáticaEditorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP)2021info:eu-repo/semantics/bookinfo:ar-repo/semantics/libroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33application/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117175spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8348-97-1info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/76652info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-17T10:10:15Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/117175Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-17 10:10:16.153SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
Robustness of keystroke dynamics classification metrics facing emotional variations
title Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
spellingShingle Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
Calot, Enrique P.
Ciencias Informáticas
keystroke dynamics
Biometrics
title_short Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
title_full Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
title_fullStr Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
title_full_unstemmed Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
title_sort Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
dc.creator.none.fl_str_mv Calot, Enrique P.
author Calot, Enrique P.
author_facet Calot, Enrique P.
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
keystroke dynamics
Biometrics
topic Ciencias Informáticas
keystroke dynamics
Biometrics
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
Keystroke dynamics facilitates the identification of a person by the way they type. This thesis focuses on analysing the robustness of keystroke dynamics algorithms against variations in biometric records through electroencephalography and a self-report questionnaire, using the dimensional approach to model affective states. An experiment was conducted to capture typing patterns in different affective states. The results suggested specific classification distances, such as the A and R metrics, Canberra, Manhattan and a Minkowski-based distance have their accuracy slightly and negatively influenced by the changes in arousal and valence responses. Euclidean distance was the least affected among the six evaluated distances.
Tesis doctoral de la Universidad Nacional de La Plata. Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Jorge Salvador Ierache. La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.
Red de Universidades con Carreras en Informática
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.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/book
info:ar-repo/semantics/libro
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33
format book
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117175
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117175
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8348-97-1
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/76652
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP)
publisher.none.fl_str_mv Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1843532695447011328
score 13.001348