Розпізнавання клавіатурного почерку за допомогою восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних - Приходько С. Б.; Трухов А. С.; Prykhodko S.; Trukhov А. (My University, 2025)
Розпізнавання клавіатурного почерку забезпечує безперервну, ненав'язливу автентифікацію користувача, але його точність часто знижується, оскільки розподіл реальних даних відхиляється від багатовимірного нормального. В роботі досліджується застосування восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних, що поєднують час утримання клавіш та міжклавішні затримки. Результати показують, що застосування еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних значно покращує точність та ймовірність розпізнавання, досягаючи найкращих результатів з використанням багатовимірного перетворення Бокса-Кокса.
Keystroke dynamics recognition using an eightvariate prediction ellipsoid for normalized data
Приходько, С. Розпізнавання клавіатурного почерку за допомогою восьмивимірного еліпсоїда прогнозування для нормалізованих даних = Keystroke dynamics recognition using an eightvariate prediction ellipsoid for normalized data / С. Приходько, А. Трухов // Матеріали ХIII міжнар. наук.-практ. конф. ''Інформаційні управляючі системи і технології'' (ІУСТ–ОДЕСА–2025). – Львів ; Торунь : Liha-Pres, 2025. – С. 255–258.
Keywords: розпізнавання клавіатурного почерку; багатовимірний нормальний розподіл; нормалізуюче перетворення; keystroke dynamics recognition; multivariate normal distribution; normalizing transformation