A robustness verification system for mobile phone authentication based on gestures using Linear Discriminant Analysis

This article evaluates an authentication technique for mobiles based on gestures. Users create a remindful identifying gesture to be considered as their in-air signature. This work analyzes a database of 120 gestures of different vulnerability, obtaining an Equal Error Rate (EER) of 9.19% when robustness of gestures is not verified. Most of the errors in this EER come from very simple and easily forgeable gestures that should be discarded at enrollment phase. Therefore, an in-air signature robustness verification system using Linear Discriminant Analysis is proposed to infer automatically whether the gesture is secure or not. Different configurations have been tested obtaining a lowest EER of 4.01% when 45.02% of gestures were discarded, and an optimal compromise of EER of 4.82% when 19.19% of gestures were automatically rejected

Authentication in mobile devices through hand gesture recognition

This article proposes an innovative biometric technique based on the idea of authenticating a person on a mobile device by gesture recognition. To accomplish this aim, a user is prompted to be recognized by a gesture he/she performs moving his/her hand while holding a mobile device with an accelerometer embedded. As users are not able to repeat a gesture exactly in the air, an algorithm based on sequence alignment is developed to correct slight differences between repetitions of the same gesture. The robustness of this biometric technique has been studied within 2 different tests analyzing a database of 100 users with real falsifications. Equal Error Rates of 2.01 and 4.82% have been obtained in a zero-effort and an active impostor attack, respectively. A permanence evaluation is also presented from the analysis of the repetition of the gestures of 25 users in 10 sessions over a month. Furthermore, two different gesture databases have been developed: one made up of 100 genuine identifying 3-D hand gestures and 3 impostors trying to falsify each of them and another with 25 volunteers repeating their identifying 3- D hand gesture in 10 sessions over a month. These databases are the most extensive in published studies, to the best of our knowledge

Authentification automatique du propriétaire d’un téléphone mobile

L’utilisation de périphériques mobiles tels que les téléphones intelligents et les tablettes connaissent une croissance exponentielle depuis 2007. De plus, ceux-ci tendent à être considérés comme un élément indispensable dans le quotidien de leurs utilisateurs. Cette évolution des comportements encourage la sauvegarde de données qui relèvent de plus en plus de la vie privée, directement au sein de ces dispositifs. De par leur diversité (contenu multimédia, courriels, identifiants de connexion, etc.) ainsi que de leur niveau de confidentialité, il est impératif que ces données soient protégées. Le processus d’authentification nécessaire pour accéder au contenu du périphérique mobile demeure la première barrière de sécurité pour assurer la confidentialité des données. En effet, seul son propriétaire doit être en mesure de valider ce processus. En ce sens, les appareils mobiles proposent, depuis leur création, un ensemble grandissant de méthodes offrant alors à l’utilisateur la possibilité de protéger leur accès (Numéros d’Identification Personnel ou NIP, mot de passe, modèles graphiques, biométrie, etc.). La mise en place d’un tel processus est laissée à la charge du propriétaire et n’est que rarement imposée par le système. C’est pourquoi, il est possible d’observer qu’encore beaucoup d’utilisateurs n’appliquent aucune méthode d’authentification à leur dispositif. Bien qu’une grande majorité d’entre eux ne soit pas bien informés des risques engendrés par ces comportements, les méthodes qui sont actuellement proposées éprouvent également divers inconvénients. En effet, certains de ces processus fournissent un trop faible niveau de sécurité ce qui les rend alors facilement contournables. De plus, le processus d’authentification est une tâche extrêmement redondante (évaluée à 150 réalisations quotidiennes) et certaines méthodes encore très populaires admettent un processus intellectuellement trop lourd pour les utilisateurs. Dans le cadre de ce mémoire, nous explorons les possibilités d’un système d’authentification centré sur l’utilisateur tout en conservant le niveau de sécurité nécessaire pour la protection des données. En se basant sur l’utilisation quotidienne du smartphone, un modèle d’authentification, qui allie sécurité et utilisabilité, est proposé. Le modèle est ensuite implémenté sur Android

Recent Application in Biometrics

In the recent years, a number of recognition and authentication systems based on biometric measurements have been proposed. Algorithms and sensors have been developed to acquire and process many different biometric traits. Moreover, the biometric technology is being used in novel ways, with potential commercial and practical implications to our daily activities. The key objective of the book is to provide a collection of comprehensive references on some recent theoretical development as well as novel applications in biometrics. The topics covered in this book reflect well both aspects of development. They include biometric sample quality, privacy preserving and cancellable biometrics, contactless biometrics, novel and unconventional biometrics, and the technical challenges in implementing the technology in portable devices. The book consists of 15 chapters. It is divided into four sections, namely, biometric applications on mobile platforms, cancelable biometrics, biometric encryption, and other applications. The book was reviewed by editors Dr. Jucheng Yang and Dr. Norman Poh. We deeply appreciate the efforts of our guest editors: Dr. Girija Chetty, Dr. Loris Nanni, Dr. Jianjiang Feng, Dr. Dongsun Park and Dr. Sook Yoon, as well as a number of anonymous reviewers