A Review of Public Datasets for Keystroke-based Behavior Analysis

Kolmogortseva Karina,; Aera Kim; Soo-Hyung Kim

doi:https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2024.13.7.18

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kolmogortseva Karina, (전남대학교) Aera Kim (전남대학교) Soo-Hyung Kim (전남대학교)

저널정보: 한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제13권 제7호

발행연도: 2024.7

수록면: 18 - 26 (9page)

DOI: https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2024.13.7.18

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One of the newest trends in AI is emotion recognition utilizing keystroke dynamics, which leverages biometric data to identify users and assess emotional states. This work offers a comparison of four datasets that are frequently used to research keystroke dynamics: BB-MAS, Buffalo, Clarkson II, and CMU. The datasets contain different types of data, both behavioral and physiological biometric data that was gathered in a range of environments, from controlled labs to real work environments. Considering the benefits and drawbacks of each dataset, paying particular attention to how well it can be used for tasks like emotion recognition and behavioral analysis. Our findings demonstrate how user attributes, task circumstances, and ambient elements affect typing behavior. This comparative analysis aims to guide future research and development of applications for emotion detection and biometrics, emphasizing the importance of collecting diverse data and the possibility of integrating keystroke dynamics with other biometric measurements.

#computing #emotion detection #data collection #biometric authentication #mood analysis

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