30、智能手机按键式用户识别技术解析

智能手机按键式用户识别技术解析

1. 特征选择与桌面方案研究

在用户识别领域，为了实现对移动手机用户的准确识别，我们首先从桌面/笔记本电脑用户识别常用的特征入手，对这些特征进行了提取和定制，并应用于移动手机场景。

1.1 特征提取

在收集移动手机用户数据后，我们从中提取了三个特征：
- 按键保持时间 ：按下一个按键到释放它的时间差。
- 双字母组合时间 ：释放一个按键到按下下一个按键的时间差。
- 错误率 ：退格键被按下的次数。

通过在6名用户的笔记本电脑上安装按键记录应用程序，收集了5天的数据，并绘制了这三个特征的变化图。结果显示，在桌面上基于这三个特征识别用户相对容易，因为每个用户的特征向量相对区分明显，特征集分离度好，分类问题相对简单。然而，当从25名用户的移动手机数据中提取相同的三个特征时，特征向量极度分散。这是因为手机通常采用4×3矩阵的复用按键，导致按键式用户识别问题更具挑战性。

为了使数据分散程度降低，我们将“双字母组合”特征进一步细分为四种类型：
1. 水平双字母组合（$Da_h$） ：释放一个按键到按下同一水平行相邻按键的时间间隔，例如按键1和按键2、按键5和按键6、按键0和按键 之间的时间。
2. 垂直双字母组合（$Da_v$） ：释放一个按键到按下同一垂直列相邻按键的时间间隔，例如按键1和按键4、按键5和按键8、按键#和按键9之间的时间。
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