Android端末におけるフリック入力の特徴を用いた個人識別アプリケーションの開発

摘要

我々は，スマートフォンに記録されたユーザのタッチ操作の特徴から個人を識別する研究を進めている．本研究では，日本語入力時のシングルタップやフリック入力の特徴に個人性があると仮定し，それらの操作から12個の特徴を取得して個人識別するAndroid端末用の同胞通信チャットアプリケーションを開発する．そして，被験者5名に対して，そのアプリをインストールしたAndroid端末5台を用いて，訓練データとテストデータを得るための二つの実験を行う．実験で得られたデータに対して，TensorFlowのニューラルネットワークを用いて個人識別を行った結果，88.9の個人識別率が得られた．