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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hand Gesture Authentication Using Depth Camera

verfasst von : Jinghao Zhao, Jiro Tanaka

Erschienen in: Advances in Information and Communication Networks

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Nowadays humans are concerned more about their privacy because traditional text password becomes weaker to defend from various attacks. Meanwhile, somatosensory become popular, which makes gesture authentication become possible. This research tries to use humans dynamic hand gesture to make an authentication system, which should have low limitation and be natural. In this paper, we describe a depth camera based dynamic hand gesture authentication method, and generate a template updating mechanism for the system. In the case of simple gesture, the average accuracy is 91.38%, and in the case of complicated gesture, the average accuracy is 95.21%, with 1.65% false acceptance rate. We have also evaluated the system with template updated mechanism.

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Literatur
1.
Melicher, W., Kurilova, D., Segreti, S.M., Kalvani, P., Shay, R., Ur, B., Bauer, L., Christin, N., Cranor, L.F., Mazurek, M.L.: Usability and security of text passwords on mobile devices. In: Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 527–539. ACM (2016)
2.
Aviv, A.J., Gibson, K.L., Mossop, E., Blaze, M., Smith, J.M.: Smudge attacks on smartphone touch screens. Woot 10, 1–7 (2010)
3.
Lashkari, A.H., Farmand, S., Zakaria, D., Bin, O., Saleh, D., et al.: Shoulder surfing attack in graphical password authentication. arXiv preprint arXiv:​0912.​0951 (2009)
4.
Daugman, J.: How iris recognition works. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 14(1), 21–30 (2004)CrossRef
5.
Maltoni, D., Maio, D., Jain, A., Prabhakar, S.: Handbook of Fingerprint Recognition. Springer Science & Business Media (2009)
6.
Kratz, S., Aumi, M.T.I.: Airauth: a biometric authentication system using in-air hand gestures. In: CHI 2014 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, pp. 499–502. ACM (2014)
7.
Chahar, A., Yadav, S., Nigam, I., Singh, R., Vatsa, M.: A leap password based verification system. In: 2015 IEEE 7th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS), pp. 1–6. IEEE (2015)
8.
Jain, A.K., Ross, A., Prabhakar, S.: An introduction to biometric recognition. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 14(1), 4–20 (2004)CrossRef
9.
Aumi, M.T.I., Kratz, S.: Airauth: evaluating in-air hand gestures for authentication. In: Proceedings of the 16th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices & Services, pp. 309–318. ACM (2014)
10.
Yang, Y., Clark, G.D., Lindqvist, J., Oulasvirta, A.: Free-form gesture authentication in the wild. In: Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 3722–3735. ACM (2016)
11.
Faragher, R.: Understanding the basis of the Kalman filter via a simple and intuitive derivation [lecture notes]. IEEE Signal Process. Mag. 29(5), 128–132 (2012)CrossRef
12.
Welch, G., Bishop, G.: An introduction to the Kalman filter (1995)
13.
Mannini, A., Sabatini, A.M.: Machine learning methods for classifying human physical activity from on-body accelerometers. Sensors 10(2), 1154–1175 (2010)CrossRef
Metadaten
Titel
Hand Gesture Authentication Using Depth Camera
verfasst von
Jinghao Zhao
Jiro Tanaka
Copyright-Jahr
2019
Buch
Advances in Information and Communication Networks

Print ISBN: 978-3-030-03404-7

Electronic ISBN: 978-3-030-03405-4

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03405-4_45

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    Bildnachweise