| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Napovedovanje značilnosti posameznikov z uporabo dinamike tipkanja
Avtorji:Petek, David (Avtor)
Musil, Bojan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Čuš Babić, Nenad (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Petek_David_2017.pdf (465,40 KB)
MD5: FCB6BB9831DEFC18DBEDB98E3E663E47
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FF - Filozofska fakulteta
Opis:Cilj raziskave je bil na podlagi dinamike tipkanja napovedati velikih pet osebnostnih lastnosti in nekatere druge osebne značilnosti. Dinamika tipkanja je proučevanje natančnih časovnih podatkov o pritiskih in izpustih tipk ob tipkanju na računalniški tipkovnici. V raziskavi je sodelovalo 60 udeležencev, ki so pretipkali vnaprej pripravljeno besedilo ter izpolnili samoporočani osebnostni vprašalnik. Podatki o tipkanju so bili združeni v spremenljivke, ki so bile uporabljene kot vhodni podatki za nadzorovano strojno učenje. Dinamika tipkanja je bila uporabljena za klasificiranje udeležencev v zgornjo ali spodnjo skupino glede na povprečje vzorca za posamezno merjeno lastnost. Z uporabo metode umetnih nevronskih mrež smo uspešno napovedali vestnost za 62 % (p = 0,046) in višino za 63 % (p = 0,026) udeležencev.
Ključne besede:dinamika tipkanja, biometrika, osebnostne lastnosti, spol, ročnost
Leto izida:2017
Založnik:[D. Petek]
Izvor:Maribor
UDK:159.923:57.087.1(043.2)
COBISS_ID:23416328 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:YUXQZSWG
Število ogledov:70
Število prenosov:5
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:FF
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:07.09.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Predicting characteristics of individuals using keystroke dynamics
Opis:Goal of present research was to predict big five personality traits and some other personal characteristics based on keystroke dynamics. Keystroke dynamics is the study of detailed timing information about key presses and releases while typing at a computer keyboard. Sixty participants typed predetermined text and solved a self-report personality questionnaire. Keystroke data was merged into variables which were used as input for supervised machine learning. Keystroke dynamics was used to classify participants into upper or lower group based on sample average for individual characteristic. Artificial neural network method was used to correctly predict conscientiousness for 62 % of participants (p = 0,046) and height for 63 % of participants (p = 0,026).
Ključne besede:keystroke dynamics, bimetrics, personality traits, gender, handedness


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici