Abstract-Smartphones har blivit ganska genomträngande i olika aspekter av vårt dagliga liv. De har blivit viktiga länkar till en mängd viktiga data och tillämpningar, som om de äventyras kan leda till katastrofala resultat. På grund av detta är dagens smartphones utrustade med flera lager av autentiseringsmoduler. Det finns dock fortfarande ett behov av ett livskraftigt och diskret säkerhetslager som kan utföra uppgiften användarautentisering med resurser som är kostnadseffektiva och allmänt tillgängliga på smartphones. I detta arbete föreslår vi en metod för att känna igen användare med hjälp av data från en telefon inbyggda accelerometer sensorer. Funktioner som inkapslar information från både tid och frekvens domäner extraheras från gångdata prover, och används för att bygga en Random Forest ensemble klassificering modell. Baserat på de experimentella resultaten ger den resulterande modellen en noggrannhet på 0,9679 och Area under Curve (AUC) på 0,9822.
En annan direkt relaterad metod rapporteras i REF, där författare använder en slumpmässig skog ensemble klassificerare för att känna igen användare med hjälp av data från telefoner inbäddade accelerometer sensorer.
Person Recognition using Smartphones' Accelerometer Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}