Eye Know You：基于纵向数据集眼动数据的端到端生物特征认证度量学习
人机交互
2024-10-28 v2 机器学习
摘要
眼动作为生物特征模态的永久性在文献中很大程度上未被探索。本研究通过使用近期提出的称为GazeBase的纵向数据集，评估一种新颖的指数扩张卷积神经网络用于眼动认证，从而解决这一局限。该网络采用多相似性损失（multi-similarity loss）进行训练，可直接实现对样本外用户的注册与认证。此外，本研究详尽分析了在不同任务上评估以及从1000 Hz降采样至若干较低采样率的影响。我们的结果表明，即使在低认知负荷任务下以及低采样率下，也可获得合理的认证精度。而且，我们发现眼动在长达3年后对模板老化具有相当强的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2104.10489,
title = {Eye Know You: Metric Learning for End-to-end Biometric Authentication Using Eye Movements from a Longitudinal Dataset},
author = {Dillon Lohr and Henry Griffith and Oleg V Komogortsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10489},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication