Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху

In the current research, we continue our previous study regarding motion-based user biometric verification, which consumes sensory data. Sensory-based verification systems empower the continuous authentication narrative – as physiological biometric methods mainly based on photo or video input meet a...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2022
Автори:	Havrylovych, Mariia, Danylov, Valeriy
Формат:	Стаття
Мова:	English
Опубліковано:	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022
Теми:	motion patterns recognition biometric verification recurrent autoencoders розпізнавання образів руху біометрична верифікація рекурентні автокодувальники
Онлайн доступ:	http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/265654
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies

id	journaliasakpiua-article-265654
record_format	ojs
spelling	journaliasakpiua-article-2656542022-10-17T22:12:39Z Research of autoencoder-based user biometric verification with motion patterns Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху Havrylovych, Mariia Danylov, Valeriy motion patterns recognition biometric verification recurrent autoencoders розпізнавання образів руху біометрична верифікація рекурентні автокодувальники In the current research, we continue our previous study regarding motion-based user biometric verification, which consumes sensory data. Sensory-based verification systems empower the continuous authentication narrative – as physiological biometric methods mainly based on photo or video input meet a lot of difficulties in implementation. The research aims to analyze how various components of sensor data from an accelerometer affect and contribute to defining the process of unique person motion patterns and understanding how it may express the human behavioral patterns with different activity types. The study used the recurrent long-short-term-memory autoencoder as a baseline model. The choice of model was based on our previous research. The research results have shown that various data components contribute differently to the verification process depending on the type of activity. However, we conclude that a single sensor data source may not be enough for a robust authentication system. The multimodal authentication system should be proposed to utilize and aggregate the input streams from multiple sensors as further research. Продовжено попереднє дослідження щодо біометричної перевірки користувача на основі руху з використанням сенсорних даних. Системи сенсорної верифікації розширюють можливості неперервної автентифікації, оскільки фізіологічні біометричні методи, в основному засновані на фото- або відеоданих, стикаються з багатьма труднощами під час реалізації. Мета дослідження — проаналізувати як різні компоненти сенсорних даних від акселерометра впливають і сприяють визначенню процесу унікальних моделей руху людини та розуміння того, як вони можуть виражати моделі поведінки людини з різними видами активності. Як базову модель використано рекурентний автокодувальник довгої-короткої пам’яті. Вибір моделі ґрунтується на попередніх дослідженнях. Результати дослідження показали, що залежно від виду діяльності різноманітні компоненти даних мають різний внесок. Зроблено висновок, що одного джерела даних датчика може бути недостатньо для надійної системи автентифікації. Для подальших досліджень слід запропонувати мультимодальну систему автентифікації, яка повинна використовувати та об’єднувати вхідні потоки від кількох датчиків. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022-08-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/265654 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.2.10 System research and information technologies; No. 2 (2022); 128-136 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2022); 128-136 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2022); 128-136 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/265654/261714
institution	System research and information technologies
collection	OJS
language	English
topic	motion patterns recognition biometric verification recurrent autoencoders розпізнавання образів руху біометрична верифікація рекурентні автокодувальники
spellingShingle	motion patterns recognition biometric verification recurrent autoencoders розпізнавання образів руху біометрична верифікація рекурентні автокодувальники Havrylovych, Mariia Danylov, Valeriy Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
topic_facet	motion patterns recognition biometric verification recurrent autoencoders розпізнавання образів руху біометрична верифікація рекурентні автокодувальники
format	Article
author	Havrylovych, Mariia Danylov, Valeriy
author_facet	Havrylovych, Mariia Danylov, Valeriy
author_sort	Havrylovych, Mariia
title	Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_short	Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_full	Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_fullStr	Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_full_unstemmed	Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_sort	дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху
title_alt	Research of autoencoder-based user biometric verification with motion patterns
description	In the current research, we continue our previous study regarding motion-based user biometric verification, which consumes sensory data. Sensory-based verification systems empower the continuous authentication narrative – as physiological biometric methods mainly based on photo or video input meet a lot of difficulties in implementation. The research aims to analyze how various components of sensor data from an accelerometer affect and contribute to defining the process of unique person motion patterns and understanding how it may express the human behavioral patterns with different activity types. The study used the recurrent long-short-term-memory autoencoder as a baseline model. The choice of model was based on our previous research. The research results have shown that various data components contribute differently to the verification process depending on the type of activity. However, we conclude that a single sensor data source may not be enough for a robust authentication system. The multimodal authentication system should be proposed to utilize and aggregate the input streams from multiple sensors as further research.
publisher	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate	2022
url	http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/265654
work_keys_str_mv	AT havrylovychmariia researchofautoencoderbaseduserbiometricverificationwithmotionpatterns AT danylovvaleriy researchofautoencoderbaseduserbiometricverificationwithmotionpatterns AT havrylovychmariia doslídžennâbíometričnoíverifíkacííkoristuvačanaosnovíavtokoderívzperevírkamiruhu AT danylovvaleriy doslídžennâbíometričnoíverifíkacííkoristuvačanaosnovíavtokoderívzperevírkamiruhu
first_indexed	2024-04-08T15:08:08Z
last_indexed	2024-04-08T15:08:08Z
_version_	1795779606249209856

Дослідження біометричної верифікації користувача на основі автокодерів з перевірками руху

Репозитарії

Схожі ресурси