20.500.12556/DKUM-68061 Napovedovanje značilnosti posameznikov z uporabo dinamike tipkanja Predicting characteristics of individuals using keystroke dynamics 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. 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). dinamika tipkanja biometrika osebnostne lastnosti spol ročnost keystroke dynamics bimetrics personality traits gender handedness true true false [D. Petek] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2017-09-07 13:59:56 2021-02-01 15:42:46 2022-08-01 14:48:27 2021-02-02 03:22:30 2017 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 159.923:57.087.1(043.2) 23416328 URN:SI:UM:DK:YUXQZSWG MAG_Petek_David_2017.pdf MAG_Petek_David_2017.pdf 1 FCB6BB9831DEFC18DBEDB98E3E663E47 ac7f8b744ecf5897fe00c9d4a7b09ccb58535352e393ab4f88d4f68b12a025f7 368e9cdb-7c0f-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/d7446077-6fc9-430e-939e-6d209773d156 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=117488 Filozofska fakulteta 0 0 0