El proyecto se orienta al desarrollo de un Framework que permita determinar las relaciones entre el estado emocional adquirido con una interfaz cerebro— computadora (BMI) de un individuo durante su dinámica de tecleo. La investigación se enfocará en definir un entorno de trabajo donde se puedan analizar las modelizaciones del estado emocional adquiridas. Plantear los cambios temporales de ritmos de tecleo de un usuario y analizarlos en función de sus emociones. Todo esto será desarrollado mediante el Framework creado a tal efecto.
Estamos explorando la forma en que los usuarios varían su dinámica de tecleo a lo largo del tiempo. Utilizando el principio de variación paralela, hay una forma de “olvidar” lo aprendido e ir reemplazándolo por datos actualizados.
También estamos explorando nuevos campos en la dinámica de tecleo, que incluyen la detección emocional del usuario.Eje: Seguridad InformáticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Calot, Enrique

Ierache, Jorge Salvador

Iribarren, Juan

Pereira, Gustavo

Pirra, Francisco

Rodríguez, Juan Manuel

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

MÉTODOS ADAPTATIVOS DE EDUCCIÓN DE DINÁMICA DE 
TECLEO CENTRADO EN EL CONTEXTO EMOCIONAL DE UN 
INDIVIDUO APLICANDO INTERFAZ CEREBRO COMPUTADORA 
Enrique Calot1, Francisco Pirra1, Juan Manuel Rodriguez1, Gustavo Pereira2, Juan 
Irribaren2, Jorge Ierache1,2  
 
Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados, Departamento Computación 
Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires1 
Instituto de Sistemas Inteligentes y enseñanza experimental de la robótica (ISIER) 
FICCTE-UM2 
Av. Paseo Colón 850 - C1063ACV - Buenos Aires - Argentina 
Tel +54 (11) 4343-0893 / 4343-0092. 
 
{ecalot,fpirra,jmrodriguez,jierache}@lsia.fi.uba.ar 
 
 
 
Contexto 
El Proyecto articula líneas de trabajo 
de Keystroke Dynamics y Brain Machine 
Interface (BMI) orientados a la extracción 
de patrones emocionales en el ser 
humano. Se presentó formalmente el 
proyecto para ser aprobado por UBACYT 
2014-2017 GEF, con radicación en el 
Laboratorio de Sistemas de Información 
Avanzados de la Facultad de Ingeniería 
de la Universidad de Buenos Aires. El 
mencionado proyecto se realiza con la 
colaboración del ISIER de FICCTE UM, 
apoyando específicamente en el área de 
aplicación de BMI, en el marco del PID 
01-001/12.  
 
Resumen 
El proyecto se orienta al desarrollo de 
un Framework que permita determinar las 
relaciones entre el estado emocional 
adquirido con una interfaz cerebro—
computadora (BMI) de un individuo 
durante su dinámica de tecleo. La 
investigación se enfocará en definir un 
entorno de trabajo donde se puedan 
analizar las modelizaciones del estado 
emocional adquiridas. Plantear los 
cambios temporales de ritmos de tecleo 
de un usuario y analizarlos en función de 
sus emociones. Todo esto será 
desarrollado mediante el Framework 
creado a tal efecto. 
 
Estamos explorando la forma en que los 
usuarios varían su dinámica de tecleo a lo 
largo del tiempo. Utilizando el principio 
de variación paralela, hay una forma de 
“olvidar” lo aprendido e ir 
reemplazándolo por datos actualizados. 
También estamos explorando nuevos 
campos en la dinámica de tecleo, que 
incluyen la detección emocional del 
usuario. 
 
Palabras clave: Dispositivos de 
bioseñales, Educción de emociones, 
Dinámica de tecleo 
 
 
 
WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Página 795 de 1158
Introducción 
La firma manuscrita tiene su paralelo 
en el teclado: los patrones 
neurofisiológicos que vuelven única a una 
firma manuscrita se pueden observar 
también en el ritmo de tecleo de un 
usuario[Joyce & Gupta, 1990]. La técnica 
que analiza este tipo de patrones se llama 
Dinámica de Tecleo o Keystroke 
Dynamics. 
Se ha realizado una comparación de 
algoritmos que utilizan dicha 
técnica[Killourhy & Maxion, 2009] para 
detectar usuarios e impostores. También 
existen estudios que vinculan los ritmos 
de tipeo con el estado emocional de las 
personas[Epp et al., 2011]. 
Una Interfaz Cerebro—Computadora 
(Brain—Machine Interface, BMI) facilita 
la comunicación entre las funciones 
mentales o cognitivas creadas a partir del 
cerebro de una persona, captando las 
señales eléctricas, para ser procesadas, 
clasificadas y comunicadas con 
aplicaciones o dispositivos específicos.  
Resulta interesante destacar que las 
aplicaciones que emplean interfaces BMI 
han aumentado durante las últimas dos 
décadas[Hamadicharef, 2010], desde 
controlar el encendido y apagado de 
luces, uso de sillas de ruedas, control de 
una computadora[Kennedy et al., 2000], 
etc. En el campo científico el interés en el 
empelo de BMI se presenta desde el año 
1973[Hamadicharef, 2010], entre las 
primeras publicación en el campo de 
investigación en BMI se realizaron en los 
años noventa 1990[Wolpaw et al., 1990] 
y 1991[Wolpaw et al., 1991]. Los trabajos 
no invasivos para Humanos recurrieron a 
señales de Electroencefalogramas (EEG), 
aplicados a ejercicios de comandos 
mentales, como mover el cursor de una 
computadora[Wolpaw et al., 2000; 
Millán, 2002] basados en el empleo de 
Brain—Machine Interface (BMI).   
Las interfaces lectoras de bioseñales, 
facilitan la lectura del estado emocional 
de individuo, en este orden es posible 
realizar aplicaciones centradas en el 
estado emocional. En general estas 
interfaces presentan un enfoque novedoso 
al abrir las puertas para la interacción 
entre Humanos y computadoras en una 
nueva dimensión donde se explotan 
específicamente biopotenciales eléctricos 
registrados en el usuario, estos bio 
potenciales incluyen el electro-miograma, 
el electro-encefalograma y el electro-
oculograma, que son bioseñales eléctricas 
generadas por los patrones de actividad 
de los músculos, el celebro y los ojos del 
usuario. En este orden se realizaron 
experiencias no invasivas para el control 
de robots[Ierache et al.; 2012, 2013ª, 
2013b]. 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
El proyecto se encuentra en fase inicial 
desde marzo de 2014 y a lo largo de los 
próximos dos años se esperan cubrir las 
siguientes tareas contribuyentes a la línea 
de investigación de dinámica de tecleo en 
el contexto del estado emocional del 
usuario: 
 
 Analizar dispositivos de Bioseñales 
 Experimentar con interfaz cerebro-
maquina-captura de emociones 
WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Página 796 de 1158
 Experimentar con ritmos de tecleo 
 Desarrollar un ambiente de 
experimentación real 
 Efectuar la experimentación y analizar 
sus resultados   
 Determinar relaciones entre el estado 
emocional de un individuo adquirido 
por su dinámica de tecleo y los datos 
adquiridos con una interfaz cerebro—
computadora (BMI). 
 Armar un framework para la obtención 
de estados emocionales mediante una 
interfaz BMI y la cadencia de tecleo. 
Crear un entrenamiento y un banco de 
datos con información acerca del ritmo de 
tipeo según estados emocionales 
Resultados y Objetivos 
La dinámica de tecleo es una técnica 
biométrica que es utilizada para 
identificar usuarios, basada en el análisis 
de patrones habituales en la forma de su 
escritura. Para poner en práctica esta 
técnica, se sugieren diferentes algoritmos 
para diferenciar un impostor de un 
usuario autorizado. Uno de los métodos 
más precisos es la distancia de 
Mahalanobis, que para calcular, requiere 
la matriz de covarianza , con todo lo que 
ello implica: el tiempo de procesamiento 
y el chequeo de cada  pulsación de tecla 
individual. La hipótesis de esta 
investigación fue crear un algoritmo tan 
bueno como el de Mahalanobis, pero que 
no requiera tomar en cuenta cada tecla 
presionada por separado y así mejorar, 
cuando sea posible, el tiempo de 
procesamiento. Para hacer una 
comparación experimental entre la 
distancia de Mahalanobis y la Euclidiana 
normalizada, una distancia que sólo 
requiere calcular la varianza, se utilizó un 
conjunto de datos ya estudiado. Los 
resultados fueron que el uso de la 
distancia Euclidiana normalizada es casi 
tan buena como la distancia de 
Mahalanobis, incluso en algunos casos 
podría funcionar mejor. 
 
La Distancia Euclidiana normalizada y 
distancia de Mahalanobis resultaron 
similares en todas las pruebas realizadas.  
En el caso de 20 eventos (10 teclas 
presionadas y 10 espacios entre las 
mismas), los resultados variaron 0,24%. 
La Euclidiana normalizada fue más rápida 
que la distancia de Mahalanobis por 
132ms pero más lenta que la Euclidiana 
por sólo 60ms. La versatilidad en la 
Euclidiana normalizada es también una 
ventaja, las contraseñas se pueden 
cambiar y los patrones previamente 
entrenados se reutilizarán en las nuevas 
pruebas. Estos resultados llevan a la 
conclusión de que la distancia Euclidiana 
normalizada es lo suficientemente robusta 
como para ser utilizada y sus ventajas 
respecto al tamaño de datos y la 
versatilidad, son considerablemente 
importantes para ser elegida con respecto 
de la distancia de Mahalanobis. 
 
Resultados de los trabajos realizados 
en el área de dinámica de tecleo sobre los 
distintos métodos para comparar ritmos 
de tecleo y el método en que este se 
transmite por la red, se presentan en el 
trabajo reciente presentado en el XIX 
CACIC 2013[Calot et al.; 2013]  
También se  encuentran avances no 
publicados sobre el set de datos de 
[Killourhy & Maxion; 2009] donde se 
detectaron aprendizajes por parte de los 
individuos evaluados y sus velocidades de 
tecleo 
 La investigación se enfocará en definir 
un entorno de trabajo donde se puedan 
WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
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analizar las modelizaciones del estado 
emocional adquiridas por ambos métodos. 
Plantear los cambios temporales de ritmos 
de tecleo de un usuario y analizarlos en 
función de sus emociones. Todo esto será 
desarrollado mediante un Framework 
creado a tal efecto. 
 
Formación de Recursos Humanos 
En el marco de este proyecto se está 
desarrollando una tesis doctoral, se 
propicia la participan alumnos de grado 
para la realización de trabajos de tesis en 
el marco de las líneas de investigación. 
Referencias 
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WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
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Métodos adaptativos de educción de dinámica de tecleo centrado en el contexto emocional de un individuo aplicando interfaz cerebro computadora

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/43216/Documento_completo.pdf?sequence=1

Métodos adaptativos de educción de dinámica de tecleo centrado en el contexto emocional de un individuo aplicando interfaz cerebro computadora

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