論文の概要: Touch Analysis: An Empirical Evaluation of Machine Learning Classification Algorithms on Touch Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14195v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 20:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 16:29:12.527998
• Title: Touch Analysis: An Empirical Evaluation of Machine Learning Classification Algorithms on Touch Data
• Title（参考訳）: タッチ分析:タッチデータを用いた機械学習分類アルゴリズムの実証的評価
• Authors: Melodee Montgomery, Prosenjit Chatterjee, John Jenkins, and Kaushik Roy
• Abstract要約: 個人を正しく分類するための新しいDeep Neural Net(DNN)アーキテクチャを提案する。 新機能と既存の機能を組み合わせると、SVMとkNNはそれぞれ94.7%と94.6%の分類精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.018254711671888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、タッチスクリーンベースのスマートフォン上でのユニークなインタラクションに基づいて個人を分類することである。 本研究では、41の被験者と30の異なる行動特徴を含むTouch-Analyticsデータセットを使用する。 さらに,全認証性能を向上させるために,生データから新機能を導出した。 Touch-Analyticsデータセットには、SVM(Support Vector Machine)やk-nearest neighbor(kNN)など、最先端の分類器が組み込まれており、エラーレート(EER)は0%から4%である。 本稿では、個人を正しく分類するための新しいDeep Neural Net(DNN)アーキテクチャを提案する。 提案するdnnアーキテクチャは、3つの密集層を持ち、多対多マッピング技術を用いる。 新機能と既存の機能を組み合わせると、SVMとkNNはそれぞれ94.7%と94.6%の分類精度を達成した。 本研究は,他の7つの分類器を探索し,その内,決定木と提案したDNN分類器の精度を100%とした。 その他、ロジスティック回帰(lr)、線形判別分析(lda)、ガウス的ナイーブベイズ(nb)、ニューラルネットワーク、およびvggnetはそれぞれ94.7%、95.9%、31.9%、88.8%、96.1%である。

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