Statisztikai modellekkel segített ember-gép interakció mobil eszközökön

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Gyires-Tóth Bálint Pál
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Napjainkban a hordozható eszközök - mint például az okostelefonok, okosórák - a mindennapi életünk fontos részévé váltak. Ezek az eszközök egyre több értékes személyes információt tárolnak, sőt, esetenként akár a bankkártyát is helyettesíthetik. Az adatok védelme érdekében ezeknek az okoseszközöknek a használata közben biztonsági intézkedéseket kell tenni. Jelenleg az érzékeny adatok védelmére jellemzően PIN kódot használnak, de ez a módszer explicit bevitelt igényel a felhasználótól. A felhasználónak a kódokat meg kell jegyeznie, és a használt eszközök számával a megjegyzendő jelszavak száma is nő. Ennek a problémának a megoldására vizsgálják az alternatív felhasználói azonosítási módszereket. Egy ilyen mód a biometrikus azonosítás, ami a megjegyzendő kódokhoz képest felhasználóbarátabb, nem igényel memorizálást, és egy jelszónál nehezebb megszerezni vagy reprodukálni. Ezeken felül a módszerrel folyamatos vagy periodikus ellenőrzések is végezhetőek.

Kutatásom fő témájának az emberek járásmódja alapján történő felismerését választottam. A szakdolgozatom elkészítése során áttekintettem a témámhoz kapcsolódó irodalmakat. Készítettem egy Google Android alapú adatrögzítő alkalmazást. Ennek segítségével 14 személy lépésadatait rögzítettem. A rögzített adatokat különböző transzformációkkal dolgoztam fel (gyors Fourier transzformáció, autokorreláció és frekvenciasávok energiájának vizsgálata), majd az így kapott tulajdonságvektorokkal tanítottam a Random Forest, SVM, LDA és KNN modelleket. Egy kísérleti mintarendszert készítettem, melyben a tanítóvektorok és a tanulóalgoritmusok különböző kombinációit valósítottam meg. A kísérleti mintarendszer kiértékelésénél keresztvalidációt használtam, mely alapján a felhasználót a kísérleti mintarendszer átlagosan 94% pontossággal ismerte fel, míg a tévesen hitelesített felhasználók aránya 1,09%.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.