Máquina de Vetores de Suporte de Uma Classe para autenticação biométrica por dinâmica de digitação para avaliação remota

Resumo A avaliação remota de habilidades na educação a distância necessita de identificação individual na distinção entre candidatos e impostores. A dinâmica de digitação é uma biometria comportamental que pode ser usada para identificá-los. Para esperar uma taxa de erro menor, os comportamentos devem ser o mais naturais e consistentes possível. O identificador único atribuído aos alunos em seu registro parece apropriado, mas o método de classificação aplicado para este caso de detecção de anomalias deve ser robusto mesmo com um número menor de assinaturas. Neste artigo, primeiro explicamos como construímos nosso próprio conjunto de dados. Três métodos de seleção de parâmetros de kernel gaussiano para máquina de vetor de suporte de uma classe são posteriormente estudados em relação às restrições da aplicação alvo. Os resultados mostram que um método indireto, como a distância para o vizinho mais distante, não pode ser usado porque algumas características das assinaturas têm distribuições multimodais e dispersas. Um método é então proposto com base na seleção dos parâmetros por meio da detecção da "estreiteza" das fronteiras de decisão e utiliza uma busca gulosa. Suas performances são comparadas às de um método de busca em grade utilizando LibSVM. Os resultados mostram que o método proposto é mais robusto quando o número de assinaturas diminui e melhor e mais estável na detecção de impostores.