Smarta telefoner är ganska sofistikerade och innehåller allt fler olika och kraftfulla sensorer. En sådan sensor är den triaxiella accelerometern, som mäter accelerationen i alla tre rumsliga dimensioner. Accelerometern ingick ursprungligen för skärmrotation och avancerat spel, men kan stödja andra program. I tidigare arbete visade vi hur accelerometern kunde användas för att identifiera och/eller autentisera en smarttelefonanvändare [11]. I detta papper utökar vi det arbetet för att identifiera användaregenskaper som kön, längd och vikt, genom att bygga prediktiva modeller från märkta accelerometerdata med hjälp av övervakade inlärningsmetoder. Identifieringen av sådana egenskaper kallas ofta "mjuka biometriska kännetecken" eftersom dessa egenskaper inte är tillräckligt särskiljande eller invarianta för att unikt identifiera en individ, men de kan användas tillsammans med annan information för identifieringsändamål. Samtidigt som vårt arbete kan användas för biometrisk identifiering är vårt främsta mål att lära oss så mycket som möjligt om smarttelefonanvändaren. Denna minerade kunskap kan sedan användas för ett antal ändamål, såsom marknadsföring eller göra en applikation mer intelligent (t.ex., en fitness app kan överväga en användares vikt vid beräkning av kalorier bränna).
Weiss m.fl. REF visar hur samma informationskälla till och med kan användas för att identifiera användaregenskaper som kön, längd och vikt hos användaren.
Identifying user traits by mining smart phone accelerometer data
{'venue': "SensorKDD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}