Экспериментальные исследования биометрической идентификации пользователей на основе данных айтрекера TobiiX2-30


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.26

Полный текст:


Аннотация

Цель: биометрическая идентификация на основе анализа движения глаз обладает высокой степенью защиты от подлога. Точность этого метода идентификации зависит от анализируемых параметров движения глаз, применяемых стимулов, а также частоты прибора регистрации траектории взгляда. Цель исследования заключается в определении параметров движения глаз, имеющих наиболее существенное значение для идентификации, а также стимулов, которые нужно использовать, чтобы выявить характерные особенности движения глаз конкретного человека на основе данных низкочастотного прибора регистрации траектории взгляда Tobii X2-30. Результаты: проведены экспериментальные исследования идентификации личности на основе анализа движения глаз, зафиксированного с помощью айтрекера Tobii X2-30, при воздействии двух различных стимулов. Данные, полученные с помощью систем регистрации траектории взгляда, в том числе и низкочастотных, могут быть использованы для идентификации личности человека. Анализ данных двух экспериментов показал, что ошибка идентификации может варьироваться от 0 до 40 % в зависимости от рассматриваемого параметра движения. В ходе обработки результатов второго эксперимента было выявлено, что анализ саккад обеспечивает более точную идентификацию по сравнению с анализом параметров, рассчитанных для фиксаций, за счет снятия ограничения на скорости и амплитуды движений глаза. По результатам второго эксперимента определено, что значение ускорения взгляда при рассмотрении саккад может быть использовано для идентификации личности. Практическая значимость: полученные в ходе проведенного экспериментального исследования результаты подтверждают возможность использования низкочастотных систем регистрации траектории взгляда в целях идентификации личности человека.

Об авторах

Андрей Владимирович Лямин
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия


Елена Николаевна Череповская
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия


Список литературы

1. Youssif A. A. A., Chowdhury M. U., Ray S., Nafaa H. Y. Fingerprint Recognition System Using Hybrid Matching Techniques // 6th IEEE/ACIS Intern. Conf. on Computer and Information Science. 2007. P. 234240. doi:10.1109/ICIS.2007.101

2. Nowak P. A Comparative Study on Biometric Hand Identification: Proc. of the 21st Intern. Conf. «Mixed Design of Integrated Circuits & Systems» (MIXDES). 2014. P. 411-414. doi:10.1109/MIXDES.2014.6872231

3. Napieralski J. A., Pastuszka M. M., Sankowski W. 3D Face Geometry Analysis for Biometric Identification: Proc. of the 21st Intern. Conf. «Mixed Design of Integrated Circuits & Systems» (MIXDES). 2014. P. 519-522. doi:10.1109/MIXDES.2014.6872255

4. Ross A., Abaza A. Human Ear Recognition // Computer. 2011. Vol. 44(11). P. 79-81. doi:10.1109/MC.2011.344

5. Павельева Е. А., Крылов А. С., Ушмаев О. С. Развитие информационной технологии идентификации человека по радужной оболочке глаза на основе преобразования Эрмита // Системы высокой доступности. 2009. № 1. С. 36-42.

6. Akram M. U., Tariq A., Khan S. A. Retinal Recognition: Personal Identification Using Blood Vessels // Intern. Conf. for Internet Technology and Secured Transactions (ICITST). 2011. P. 180-184.

7. Сазонов В. А., Садов В. С., Тихоненко С. Г. Идентификация личности по походке на основе скрытых марковских моделей // Электроника инфо. 2012. № 4. С. 105-109.

8. Анисимова Э. Идентификация подписи с помощью радиальных функций // Фундаментальные исследования. 2014. № 9-6. С. 1185-1189.

9. Ходашинский И. А., Савчук М. В., Горбунов И. В., Мещеряков Р. В. Технология усиленной аутентификации пользователей информационных процессов // Докл. Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2011. № 2-3. С.236-248.

10. Можаров Г. П., Чеботарев Р. С. Текстонезависимый метод идентификации человека по его голосу // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. Спец. выпуск «Моделирование и идентификация компьютерных систем и сетей». 2012. С. 168-179.

11. Kasprowski P., Ober J. Enhancing Eye Movement Based Biometric Identification Method by Using Voting Classifiers // Proc. of SPIE. 2005. Vol. 5779. P. 314-324. doi:10.1117/12.603321

12. Chan A. D. C., Hamdy M. M., Badre A., Badee V. Person Identification Using Electrocardiograms // Canadian Conf. on Electrical and Computer Engineering. 2006. P. 1-4. doi:10.1109/CCECE.2006.277291

13. Shedeed H. A. A New Method for Person Identification in a Biometric Security System Based on Brain EEG Signal Processing // 2011 World Congress on Information and Communication Technologies (WICT). 2011. P. 1205-1210. doi: 10.1109/WICT.2011.6141420

14. Besbes F., Trichili H., Solaiman B. Multimodal Biometric System Based on Fingerprint Identification and Iris Recognition // 3rd Intern. Conf. on Information and Communication Technologies: From Theory to Applications. 2008. P. 1-5. doi: 10.1109/ICTTA.2008.4530129

15. Kasprowski P., Harężlak K. The Second Eye Movements Verification and Identification Competition // 2014 IEEE Intern. Joint Conf. on Biometrics (IJCB). 2014. P. 1-6. doi: 10.1109/BTAS.2014.6996285

16. Nugrahaningsih N., Porta M., Ricotti S. Gaze Behavior Analysis in Multiple-Answer Tests: An Eye Tracking Investigation // 2013 Intern. Conf. on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET). 2013. P. 1-6. doi:10.1109/ITHET.2013.6671020

17. Pande P., Chandrasekharan S. Eye-Tracking in STEM Education Research: Limitations, Experiences and Possible Extensions // 2014 IEEE Sixth Intern. Conf. on Technology for Education (T4E). 2014. P. 116-119. doi: 10.1109/T4E.2014.29

18. Uskov V., Lyamin A., Lisitsyna L., Sekar B. Smart e-Learning as a Student-Centered Biotechnical System // Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Springer, 2014. Vol. 138. P. 167176. doi: 10.1007/978-3-31913293-8_21

19. Lisitsyna L., Lyamin A., Skshidlevsky A. Estimation of Student Functional State in Learning Management System by Heart Rate Variability Method // Smart Digital Futures 2014. IOS Press, 2014. P. 726-731. doi: 10.3233/978-1-61499-405-3-726

20. Лисицына Л. С., Лямин А. В., Быстрицкий А. С., Мартынихин И. А. Проблема поддержки когнитивных функций в процессе электронного обучения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 6(94). C. 177-184.

21. Лямин А. В., Скшидлевский А. А., Чежин М. С. Система управления работой компьютерного класса общего доступа // Информационно-управляющие системы. 2011. № 4. С. 66-69.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Лямин А.В., Череповская Е.Н. Экспериментальные исследования биометрической идентификации пользователей на основе данных айтрекера TobiiX2-30. Информационно-управляющие системы. 2015;(5):26-33. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.26

For citation: Lyamin A.V., Cherepovskaya E.N. Experimental Studies of Biometric User Identification Based on the Data of Eye Tracker Tobii X2-30. Information and Control Systems. 2015;(5):26-33. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.26

Просмотров: 83


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)