Robustez de las métricas de clasificación de cadencia de tecleo frente a variaciones emocionales
- Enrique P. Calot
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Unidades Académicas: Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
- Fecha Publicacion: 2021
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Licencia:
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. - Enlace externo: SEDICI
- Editorial: Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP)
Sinopsis
La dinámica de tecleo permite la identificación de una persona por la forma en que escribe. Esta tesis se enfoca en analizar la robustez de los algoritmos de análisis de cadencia de tecleo frente a variaciones en los registros biométricos mediante electroencefalografía y cuestionario de autoinforme, utilizando el enfoque dimensional para modelizar estados afectivos. Se realizó un experimento para capturar patrones de tecleo en diferentes estados afectivos. Los resultados sugirieron que la tasa de aciertos para ciertas distancias de clasificación, como las métricas A y R, la distancia de Camberra, Manhattan y una distancia basada en Minkowski se ven influenciadas negativamente por los cambios en las respuestas de excitación y valencia. La distancia euclídea fue la menos afectada de las seis evaluadas.
NotasTesis doctoral de la Universidad Nacional de La Plata. Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Jorge Salvador Ierache. La tesis, presentada en el año 2019, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2020.
Información
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Enrique P. Calot
Ingeniero Informático por la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires, siendo su Tesis de Grado en Ingeniería: “Reconocimiento de Patrones en Imágenes Médicas Basado en Sistemas Inteligentes“.
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