Sistemin genel şeması. /Pretoria üniversitesi

Pretoria Üniversitesi ve Hong Kong Şehir Üniversitesi‘ndeki bir araştırmacı ekibi; yürüyüş analizine dayanan sürekli bir akıllı telefon kullanıcı doğrulama sistemi geliştirdi. IEEE Endüstriyel Elektronik Derneği’nin yıllık 44. konferansında sunulan bir makalede açıklanan bu sistem; bir cihazın önceden mevcut donanımından yararlanır ve akıllı telefon kullanıcılarının yürüyüş düzenlerini temel alarak kimlik doğrulamasını yapar.

“Yürüyüş” terimi, yürürken veya koşarken uzuvların hareket etmesiyle elde edilen hareket düzenini ifade eder. Araştırmalar, yürüyüş düzenlerinin kişiden kişiye büyük farklılıklar gösterdiğini, bu şekilde yürüyüş analizinin biyometrik kimlik doğrulaması için kullanılabildiğini göstermektedir.

Mevcut biyometrik yürüyüş tanıma araçları üç ana kategoride gruplandırılabilir: Makine Görüş Tabanlı, Zemin Sensör Tabanlı ve Giyilebilir Sensör Tabanlı yöntemler… Makine Görüş Tabanlı Yürüyüş Tanıma’da, bir sistemde veri elde etmek için kameraları kullanır ve ardından görüntü işleme teknikleriyle analiz eder.
Zemin Sensör Tabanlı Yürüyüş Tanıma Sistemleri ise; bir kişinin adımlarıyla ilişkili kuvveti ve hızı ölçebilen bir mat ile çalışır. Son olarak; Giyilebilir Sensör Tabanlı Yürüyüş Tanıma Sistemleri, yürüyüş aktivitesini tespit etmek ve kaydetmek için ivmeölçerler, jiroskop sensörleri ve kuvvet sensörleri gibi sensörlere sahip giyilebilir cihazlar kullanır.

Araştırmacılara göre, çalışma; cihazın önceden var olan donanımından yararlanan, bir akıllı telefon kullanıcı kimlik doğrulama sisteminin geliştirilmesini sunuyor. Doğrulama, akıllı bir kullanıcının biyometrik bir özellik olan, yürüyüş şeklini temel alıyordu.

Hong Kong Pretoria Üniversitesi’nde araştırmacılar; akıllı telefonun önceden mevcut donanımından, özellikle ivmeölçerinden faydalanan, giyilebilir sensör tabanlı bir yürüyüş tanıma sistemi geliştirdiler. Günümüzde akıllı telefonların çoğu; kullanıcının yürüyüşle ilgili verilerini tespit edebilen, yerleşik ivmeölçerlere sahiptir.

Sinir ağı geri besleme şeması. /Pretoria Üniveristesi

Araştırmacılar tarafından tasarlanan sistem; çalışması için herhangi bir ek donanım gerektirmez. Dolayısıyla mevcut akıllı telefonları yükseltmek için ek maliyet gerektirmez. Akıllı telefonun dahili ivmeölçeri tarafından toplanan yürüyüşle ilgili verileri, sürekli analiz ederek ve yürüyüş düzenlerinde olağandışı değişiklikler tespit ettiğinde; akıllı telefon sahibine e-posta yoluyla bildirerek, çalışır.

Araştırmacılar makalelerinde; kimlik doğrulama sonucu pozitifse, kimlik doğrulama işlemi arka planda kesintisiz olarak devam eder. Kimlik doğrulama başarısız olursa; cihazın bulunduğu yerin yetkili kullanıcısını bilgilendirmek için, cihazın konum bilgisi önceden belirlenmiş bir e-posta adresine gönderilmelidir.

Araştırmacılar tarafından önerilen Yürüyüş Tabanlı Kimlik Doğrulama Yaklaşımı; bir sensör veri toplama birimi, bir ön işleme birimi, bir sınıflandırma algoritması ve bir değerlendirme sisteminden oluşur. Akıllı telefonun yerleşik ivmeölçeri; sürekli olarak ön işlem birimi tarafından önceden işlenen ve daha sonra Dinamik Zaman Atlama Algoritması (DTW) ve Kullanıcıyı Doğrulayan İleri Beslemeli Sinir Ağı (FFNN) ile analiz edilen yürüyüşle ilgili verileri elde eder.

Yetkisiz erişimi tespit ettikten bir dakika sonra; sistem akıllı telefon sahibine, cihazın bilinen son konumlarının zaman damgalarını içeren bir e-posta bildirimi gönderir. Bu, kullanıcıların yanlışlıkla yanlış yerleştirdiklerinde veya kaybettiklerinde akıllı telefonlarını almalarına yardımcı olabilir.

Ön değerlendirmelerde, bu yeni Yürüyüşe Dayalı Kimlik Doğrulama Sistemi; 0.74 hassasiyete ve 0.78 özgüllüğe ulaştı. Bu sonuçlar cesaret verici olsa da; araştırmacıların gerçek dünya ortamlarında başarılı bir şekilde uygulanmadan önce sistemi daha da geliştirmeleri gerekecek.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You May Also Like

Mikroçiplerle Kansere Çözüm Bulan Prof. Dr. Mehmet Toner

Harvard Üniversitesi Tıp Fakültesi Araştırma ve Eğitim Hastanesi Cerrahi Profesörü, Massachusetts General…

Mühendisler LEGO Benzeri Yapay Zeka Çipi İnşa Ediyor

Cep telefonlarının, akıllı saatlerin ve diğer giyilebilir cihazların daha yeni bir model…

AI; doktorların COVID-19 salgını sırasında yoğun bakım yataklarından en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilir

Yeni teknoloji, yoğun bakım ünitesi (YBÜ) tedavisine ihtiyaç duyan hastaları belirleyerek COVID-19…

Doğal Dili Programlama Koduna Çeviren Bir Yapay Zeka Sistemi: Codex

  Yapay zeka araştırma şirketi OpenAI, doğal dili programlama koduna çeviren bir…