chi2016: Evaluating the Influence of Targets and Hand Postures on Touch-based Behavioural Biometrics

In diesem Beitrag der Universität München wurde die Frage beantwortet, ob es möglich ist Nutzer anhand ihrer Art der Bedienung von Touch-Geräten zu erkennen. Dazu wurde eine Studie (n=24) durchgeführt, um Nutzerverhalten zu beobachten bzw. aufzuzeichnen. Anhand einzelner Variablen, wie z.B. Größe der Bedienelement oder Position, wurden dann Patterns modelliert. In einer zweiten Studie wurde dann überprüft, ob die Variablen geeignet sind, um Anwender zuverlässig zu erkennen.

Die Ergebnisse im kurzen Überblick:

  • Die Erkennung ist möglich, aber da bei der Studie das Verhalten durch den Versuchsaufbau beeinflusst wurde und die Stichprobe klein war, können die Ergebnisse nur bedingt verallgemeinert werden.
  • Wenn die Anwender mit kleine Elementen interagieren, zeigen sie ein individuelleres Verhalten als bei größeren Elementen. Kleinere Bedienelemente sind daher besser für die Erkennung geeignet.
  • Die Eingabe mit dem Daumen ist individueller und bietet mehr Anhaltspunkte für die Erkennung.
  • Bedienelemente, welche an den Ecken platziert werden, bieten bessere Anhaltspunkte für die Erkennung.

Siehe auch

www.medien.ifi.lmu.de/touchml
Evaluating the Influence of Targets and Hand Postures on Touch-based Behavioural Biometrics

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