@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219626,
 author = {須田, 恭平 and 石田, 繁巳 and 稲村, 浩 and 中村, 嘉隆},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {近年，家電の多機能化が進められており，ユーザの嗜好にあわせてコーヒーの濃さの変更やパンの焼き加減の調整などを行える．このような家電はコストや置き場所の問題から 1 つを共用する形で利用されることが多い．そのため，使用する度に前回使用した人の設定から自分の設定に変更する必要がある．筆者らは，日常的な動作をセンシングすることで人物を識別し，適切な設定を自動的に行う仕組みの実現を目指している．本稿では，家電操作の一例としてスリープ復帰時のマウス操作による個人識別手法を提案する．本手法ではマウス操作によるカーソルの移動軌跡データを取得し，操作時間やカーソル移動速度などの計 8 個の特徴量を抽出して教師あり学習により個人を識別する．24 人の被験者データを用いて個人識別の正解率を評価した結果，平均正解率は 93.5% であった．7 人の被験者から 10 日間に分けて収集したデータを用いて正解率を評価したところ，操作の経時変化が正解率に影響を与えることを確認し，高い正解率を維持するためには評価データの直近 2～5 日分のデータを用いて再学習し続ける必要性が示唆された．},
 pages = {374--380},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {日常的なマウス操作による個人識別と操作の経時変化による影響の調査},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}