Jan, 2016

一种用于眼动生物特征的得分级融合方法

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TL;DR本文提出了一种使用眼动模式进行生物识别的新框架，利用 fixations 和 saccades 提取特征，并使用 Gaussian Radial Basis Function Network 用于生物认证。使用文本阅读和屏幕上的随机点跟随等两种视觉刺激进行了测试，结果表明眼动模式是一种强大的生物证明模式，该算法已经在 BioEye 2015 数据库上进行了验证，并发现胜过其他所有方法。结合虹膜识别技术使用眼动动力学可能会导致一个牢固的防伪人员身份识别系统。
eye movement patternsbiometric authenticationgrbfnscore fusion approachcounterfeit-resistant person identification system
发现论文，激发创造
  • 多数据集下基于眼动的用户识别的广泛研究

    本文介绍了一种基于眼动特征的生物识别身份验证方法，并针对多个数据集对其进行了广泛的用户身份识别研究。通过对刺激类型、IVT 参数等多方面的分析，发现选择最佳 IVT 参数、添加高阶导数特征和包含额外的眨眼识别器等三个方法对身份验证准确性的提高具有积极影响。

    Nov, 2021

  • 深度眼动识别：利用眼部微小运动进行生物识别

    研究了基于眼动的生物识别中的非自愿微动，并提出了一种处理原始眼动信号的深度卷积网络的方法，相较于先前的工作，该网络误差率提高一个数量级，速度提升两个数量级，可以在几秒钟内准确地识别用户。

    Jun, 2019

  • 用于眼动分类的分层 HMM

    本文提出了一种基于层次 HMM 算法的眼动分类方法，不同于现有的阈值方法，该算法通过纪录的原始眼动追踪数据中的不同特征进行分层分类，并逐一分离出一种眼动类型。实验结果表明，该方法在分离视线注视、扫视和平稳追踪时有较好的性能表现。

    Aug, 2020

  • 基于端到端机器学习眼动驱动的生物特征传输学习嵌入分析

    验证眼动生物识别系统中通过机器学习获得的嵌入式方法是否与传统生物识别中所观察到的时间持久性相似，并对输入数据的长度和质量对眼动生物识别的性能和嵌入式的稳定性进行了实验和评估。

    Feb, 2024

  • 高度动态决策任务中的潜在注视信息

    本文阐述在当前数字化和逐渐普及的人工智能技术下，眼动技术在领域专家识别、不同领域的知识迁移以及混乱的时间检测等方面发挥了重要作用，并建立了数字诊断模型以及可能的数字助理培训选择。

    Feb, 2022

  • 基于眼动的读者识别和文本理解评估的判别模型

    研究读者通过阅读时眼动观察来推断其身份并估计文本理解水平的问题，通过使用词法特征的个体注视模式（扫描路径）的生成模型，得出基于眼动数据的 Fisher-SVM 的 Fisher 核方法，结果表明 Fisher-SVM 在识别读者身份上表现出色。

    Sep, 2018

  • 贝叶斯辨别凝视、扫视和平滑追踪

    本文提出了基于贝叶斯决策理论的眼动分类算法 I-BDT，该算法可自动、高效地对动态视觉刺激条件下的注视、扫视和平滑追踪进行三元分类，对于低分辨率眼动追踪器具有较好的鲁棒性和一致性，评估结果显示该算法在本文给出的四个数据集上表现优越，其实现和注释数据集请联系第一作者。

    Nov, 2015

  • 深度学习在帕金森病眼动数据的时间序列分类中的应用

    通过使用眼动追踪数据，分析巴金森病诊断和分类的深度学习算法，研究发现通过用于准备阶段的短时间序列数据作为输入可实现疾病分类任务，结果表明这些数据具有较低的主体间变异性并携带关于大脑认知和运动状况的有用信息，有效用于机器学习发现与疾病相关的生物标志物。

    Nov, 2023

  • 一见之下的实体识别：利用眼动信息提高命名实体识别

    本文介绍通过利用三个带有注释的语料库记录的注视信息，使用注视嵌入来改善 NER 模型，用于识别命名实体，展示了借助眼动数据可以提高自然语言处理模型性能的好处

    Feb, 2019

  • 弥合鸿沟：凝视事件作为可解释概念解释深度神经序列模型

    本研究旨在通过使用现有的凝视事件检测算法定量评估比较眼球运动中其不同成分的影响，从而展示 Saccades 事件对于数据集中输入特征的显著重要性， 并通过使用 Saccades 的子事件进一步研究样本的速度对于概念的影响。

    Apr, 2023