مقاله تجزیه و تحلیل لمسی: یک ارزیابی تجربی الگوریتم های طبقه بندی یادگیری ماشین بر روی داده های لمسی

چکیده

Our research aims at classifying individuals based on their unique interactions on touchscreen-based smartphones. In this research, we use Touch-Analytics datasets, which include 41 subjects and 30 different behavioral features. Furthermore, we derived new features from the raw data to improve the overall authentication performance. Previous research has already been done on the Touch-Analytics datasets with the state-of-the-art classifiers, including Support Vector Machine (SVM) and k-nearest neighbor (kNN), and achieved equal error rates (EERs) between 0% to 4%. Here, we propose a novel Deep Neural Net (DNN) architecture to classify the individuals correctly. The proposed DNN architecture has three dense layers and uses many-to-many mapping techniques. When we combine the new features with the existing ones, SVM and kNN achieved the classification accuracy of 94.7% and 94.6%, respectively. This research explored seven other classifiers and out of them, the decision tree and our proposed DNN classifiers resulted in the highest accuracy of 100%. The others included: Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Gaussian Naive Bayes (NB), Neural Network, and VGGNet with the following accuracy scores of 94.7%, 95.9%, 31.9%, 88.8%, and 96.1%, respectively.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تحقیقات ما با هدف طبقه بندی افراد بر اساس تعامل منحصر به فرد آنها در تلفن های هوشمند مبتنی بر صفحه لمسی انجام شده است.در این تحقیق ، ما از مجموعه داده های آنالیز لمسی استفاده می کنیم که شامل 41 موضوع و 30 ویژگی رفتاری مختلف است.علاوه بر این ، ما ویژگی های جدیدی را از داده های خام به دست آوردیم تا عملکرد هویت کلی را بهبود بخشیم.تحقیقات قبلی قبلاً در مورد مجموعه داده های لمسی با طبقه بندی کننده های مدرن ، از جمله دستگاه بردار پشتیبانی (SVM) و K-Nearest همسایه (KNN) انجام شده است و بین 0 ٪ به نرخ خطای برابر (EERS) رسیده است.به 4 ٪در اینجا ، ما یک معماری رمان عمیق عصبی (DNN) را برای طبقه بندی صحیح افراد پیشنهاد می کنیم.معماری DNN پیشنهادی دارای سه لایه متراکم است و از تکنیک های نقشه برداری بسیار به بسیاری استفاده می کند.هنگامی که ویژگی های جدید را با موارد موجود ترکیب می کنیم ، SVM و KNN به ترتیب به دقت طبقه بندی 94.7 ٪ و 94.6 ٪ دست یافتند.این تحقیق به بررسی هفت طبقه بندی کننده دیگر و خارج از آنها ، درخت تصمیم و طبقه بندی کننده های پیشنهادی DNN ما منجر به بالاترین دقت 100 ٪ شد.سایر موارد عبارتند از: رگرسیون لجستیک (LR) ، تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز خطی (LDA) ، Bayes Naive Gaussian (NB) ، شبکه عصبی و VGGNET با نمرات دقت زیر 94.7 ٪ ، 95.9 ٪ ، 31.9 ٪ ، 88.8 ٪ و 96.1 ٪، به ترتیب.