Patrón de ratón (o el teclado) de clics y de la predicción de usuario de la computadora de la actividad

Question

Basado exclusivamente en el patrón temporal de clics de ratón (una lista de haga clic en tiempos de $[t_1,t_2,t_3,\ldots]$), es posible predecir el usuario de la computadora de la actividad?

Por ejemplo: trabajo vs pasar tiempo en Facebook vs viendo fotos vs jugando a un juego de ordenador.

Si son más de grano fino predicciones (por ejemplo, el juego de StarCraft vs Counter Strike vs SimCity), a continuación, estoy interesado así.

Mientras que (posiblemente) uno puede escuchar que alguien está jugando (debido a la rápida y ráfagas de clics) o viendo fotos (a igual distancia de clics), estoy interesado si hay más objetiva de los resultados (publicaciones, la investigación sobre los blogs, etc) en la materia.

EDITAR:

También estoy interesado en el teclado clics (sin distinguir que la clave es ser golpeado) o el enfoque combinado (ratón + teclado).

Answer 1

La gran pregunta que me gustaría tener el tiempo para investigar a mí mismo. Estoy seguro de que es manejable. ¿Tiene alguna data?

Su señal es multidimensional ($n$D por $n$ botones) binario tiempos de la serie; cada bit que indica si el botón está presionado. También se podría incorporar la posición del cursor en la función de vector, 2D trayectoria. Presumiblemente, se tienen datos de entrenamiento para cada actividad. Así que esto significa que usted tiene un problema de clasificación.

Usted puede reducir la dimensionalidad mediante la aproximación y eficaz codificación de la trayectoria (referencias a petición), y tomar la primera diferencia de la del ratón haga clic en la frecuencia (es decir, si la frecuencia de clics no está cambiando, tienda a cero). También me gustaría estimar la distribución de la inter-tiempo de llegada de los clics para ver si se puede clasificar de ella.

Para un salto en la literatura de ver la Actividad de reconocimiento con los ojos-la mirada de los movimientos tradicionales y de las interacciones. Usted debe encontrar más clientes potenciales en el "omnipresente/pervasive computing", y "la interacción humano–computadora" de las comunidades.

Para obtener datos que sugieren que las generan usando un keylogger. Sugiero pedir ayuda en un foro relacionados con la seguridad informática o la piratería. La mayoría de ellos de registro el teclado, pero podría ser algo para el ratón. En su defecto, usted puede escribir su propio software.