Badania dot. biometrii opartej o ekran dotykowy polegają na zbieraniu, przetwarzaniu, analizie i porównywaniu próbek gestów od ochotników. Wykonanie pojedynczej próbki gestu polega na tym, że na ekranie urządzenia mobilnego (smartfon, tablet, etc.) pokazywany jest wzór w postaci kropek z okręgami, który należy wykonać przeciągając po nim palcem.
Próbka gestu zapisywana jest w sposób cyfrowy jako ciąg liczb oznaczających położenie palca na ekranie w danym momencie czasu. Zebrane dane mają postać sygnałów i są przetwarzane w celu wzmocnienia składowych przenoszących cechy dystynktywne. Analiza próbek polega na ich porównywaniu w celu rozpoznania osób.
Obecnie w bazie znajduje się 69 projektów wzorów zgromadzonych w 20 testach. Za pomocą 495 urządzeń zebrano 3037 wyniki testów, na które składa się 86661 próbek gestów.
Autorzy badań pierwsze prace w tej tematyce prowadzili w ramach zatrudnienia w Politechnice Krakowskiej.
Kontakt:
Publikacje związane z badaniami:
Rzecki K., Siwik L., Baran M. (2019) The Elastic k-Nearest Neighbours Classifier for Touch Screen Gestures. In: Rutkowski L., Scherer R., Korytkowski M., Pedrycz W., Tadeusiewicz R., Zurada J. (eds) Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11508. Springer, Cham.
Cytuj jako:
Baran M., Siwik L., Rzecki K. (2019) Application of Elastic Principal Component Analysis to Person Recognition Based on Screen Gestures. In: Rutkowski L., Scherer R., Korytkowski M., Pedrycz W., Tadeusiewicz R., Zurada J. (eds) Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11508. Springer, Cham.
Cytuj jako:
Krzysztof Rzecki, Paweł Pławiak, Michał Niedźwiecki, Tomasz Sośnicki, Jacek Leśkow, Maciej Ciesielski, Person recognition based on touch screen gestures using computational intelligence methods, Elsevier, Information Sciences, Volumes 415–416, November 2017, Pages 70-84, ISSN 0020-0255, https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.05.041.
Cytuj jako:
Powróć do listy projektów