7、基于按键动力学与机器学习的手部姿势分析及青少年友好新闻分类

基于按键动力学与机器学习的手部姿势分析及青少年友好新闻分类

按键动力学相关研究

按键动力学在多个领域有着广泛的研究应用，下面为你介绍一些相关的研究成果：
- 用户打字行为分析 ：有研究利用按键动力学的延迟和保持时间，结合手机的X、Y、Z坐标，分析用户在不同位置的打字行为。结果表明，用户的打字风格会随位置和手机方向而变化。
- 特征选择算法 ：提出了一种新的多目标二进制蝙蝠算法，用于同时对按键动力学特征进行排名和选择。该算法使用V形二值化函数，能快速识别数据集中的关键元素。
- 情绪分析 ：通过分析用户在书写积极和消极观点时的按键动力学模式，发现可以从按键模式中更准确地区分积极和消极情绪。
- 生物识别 ：将收集的按键动力学模式作为输入，应用于GMM模型，用于手持设备的生物识别。研究发现，设备和屏幕运动特征对个人识别具有高度区分性。
- 独特键盘认证 ：创建了基于梅森旋转算法生成随机数的独特键盘，以提高现有键盘对用户分类的性能。实验表明，曼哈顿距离分类器最适合对数据进行分类。
- 用户身份验证模型 ：开发了一种三步用户身份验证模型，结合加速度计数据和K近邻（KNN）、随机森林（RF）分类器，用于移动电话用户的身份验证。研究证实，散步和放松姿势最适合按键动力学用户认证。

数据集收集

数据收集过程有助于识别按键动力学的基本和辅助特征。通过从安卓设备收集两类信息：与运动相关的信息和与按键相关的信息。使