- author = "Romain Giot",
- title = "Contribution to keystroke dynamics: mulitbiometrics, soft biometrics and template update",
- school = "Universite de Caen",
- year = "2012",
- address = "France",
- month = "23 " # oct,
- keywords = "genetic algorithms, genetic programming, SVN, Biometrics, Keystroke Dynamics, Template update, Evolutionary computing, Information fusion, Biometrie, Dynamique de frappe au clavier, Mise a jour de la reference, Algorithmes evolutionnaires, Fusion d'information",
-
URL = "
https://www.greyc.fr/node/1676",
-
URL = "
https://www.greyc.fr/sites/default/files/secretariat/theses-soutenues-2012/These-Romain-Giot-2012.pdf",
-
URL = "https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00748915",
-
URL = "https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00748915/file/PhD_giot.pdf",
- hal_id = "tel-00748915",
- hal_version = "v1",
- size = "208 pages",
-
resume = "La dynamique de frappe au clavier est une modalite
biometrique comportementale qui permet d'authentifier
des individus selon leur facon de taper au clavier. Un
tel systeme est peu couteux, car il ne necessite pas de
materiel d'acquisition autre que le clavier de
l'ordinateur, et est facilement accepte pour
l'utilisateur. Nous nous sommes principalement
interesse aux systemes statiques ou le texte saisit par
l'utilisateur est connu a l'avance par la machine.
Malheureusement, les performances de cette modalite
sont plutot mediocres en raison de la forte variabilite
de la donnee biometrique. Cette variabilite est due a
l'etat emotionnel de la personne, l'apprentissage de la
facon de taper...
Nous proposons dans cette these differentes contributions permettant d'ameliorer les performances de reconnaissance de systemes de dynamique de frappe au clavier (DDF). Nous effectuons egalement une analyse des bases publiques permettant d'evaluer la performance de nouveaux systemes de reconnaissance. Une contribution est la mise au point d'un systeme de DDF par mot de passe partage. Nous etudions ensuite la fusion multibiometrique avec la dynamique de frappe au clavier et la reconnaissance faciale afin d'augmenter les performances des deux systemes. Nous montrons, sur deux jeux de donnees differents, qu'il est possible de reconnaitre le genre d'un individu suivant sa facon de taper au clavier. Enfin, nous presentons une nouvelle methode de mise a jour de la reference biometrique qui permet de prendre en compte le vieillissement de la donnee biometrique, afin de ne pas avoir une diminution des performances de reconnaissance au cours du temps.",
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abstract = "Keystroke dynamics is a behavioural biometry which
allows to authenticate individuals through there way of
typing on a keyboard. Such systems are cheap, as they
do not need specific devices different from the
keyboard of the computer. They are also well accepted
by the user. We are mainly interested in static systems
where the text typed by the user is known in advance by
the machine. Sadly, the performance of this modality
are rather mediocre because of the high variability of
the biometric data which comes from emotional state of
the individual, the learning of they way to type
In this thesis, we propose various contributions which allow to improve the recognition performance of keystroke dynamics systems. We also do an analysis of the public datasets allowing to evaluate the performance of new recognition systems. One contribution is the creation of a system which allows the authentication of users with a shared password. Then, we study the biometric fusion with face recognition and keystroke dynamics in order to increase the performance of the two systems. We show, on two different datasets, that it is possible to guess the gender of an individual through its way of typing to a keyboard. Finally, we present a new template update method which allows to take into account the ageing of the biometric data in order to not observe a decrease of performance overtime.",
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notes = "In French. Little mention of GP
Membres du Jury Hubert Cardot Andrzej Drygajlo Jean-luc Dugelay Alain Rakotomamonjy Christophe Rosenberger
Equipe Monetique & Biometrie - Laboratoire GREYC - UMR6072",
