Abstract
In this working paper, we study user identification via mouse movement. Instead of treating the problem as a multi-class classification task, we cast user identification as a one-class problem and propose to learn an individual model for every user. Preliminary empirical results show that our approach works for some but not all users. We report on lessons learned.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | HCI International 2020 - Posters - : 22nd International Conference, HCII 2020, Proceedings |
| Redakteure/-innen | Constantine Stephanidis, Margherita Antona |
| Seitenumfang | 8 |
| Erscheinungsort | Cham |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Verlag |
| Erscheinungsdatum | 2020 |
| Seiten | 68-75 |
| ISBN (Print) | 9783030507251 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-030-50726-8 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Erschienen - 2020 |
| Veranstaltung | 22nd International Conference on Human-Computer Interaction - HCII 2020 - Copenhagen, Online, Copenhagen, Dänemark Dauer: 19.07.2020 → 24.07.2020 Konferenznummer: 22 http://2020.hci.international/index.html http://2020.hci.international/duxu.html http://2020.hci.international/ |
Fachgebiete und Schlagwörter
- Informatik
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Assessing User Behavior by Mouse Movements“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Dieses zitieren
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver