A Novel Biometric System for Identification and Verification of Haptic Users
Notice bibliographique
Résumé
Currently, almost all systems involve an identity authentication process before a user can access requested services such as online transactions, entrance to a secured vault, logging into a computer system, accessing laptops, secure access to buildings, etc. Therefore, authentication has become the core of any secure system, wherein most of the cases rely on identity recognition approaches. Biometric systems provide the solution to ensure that the rendered services are accessed only by a legitimate user and no one else. Biometric systems identify users based on behavioral or physiological characteristics. The advantages of such systems over traditional authentication methods, such as passwords and IDs, are well known; hence, biometric systems are gradually gaining ground in terms of usage. We investigate the issues related to the usage of haptics as a mechanism to extract behavioral features that define a biometric identifier system. In order to test this possibility, we design a haptic system in which position, velocity, force, and torque data from the instrument is continuously measured and stored as users perform a specific task. We analyze the information content of the haptic data generated directly from the instrument's interface. We then measure the physical attributes such as force and torque that provide the richest information content pertaining to a user's identity. Through a series of experimental work, we discover that haptic interfaces are more suited to verification mode rather than identification mode. Finally, we implement a biometric system based on haptics
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».