論文の概要: Beyond Gaze Points: Augmenting Eye Movement with Brainwave Data for Multimodal User Authentication in Extended Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18694v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 13:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 13:38:04.339930
• Title: Beyond Gaze Points: Augmenting Eye Movement with Brainwave Data for Multimodal User Authentication in Extended Reality
• Title（参考訳）: 注視点を超えて:拡張現実におけるマルチモーダルユーザ認証のための脳波データによる眼球運動の増強
• Authors: Matin Fallahi, Patricia Arias-Cabarcos, Thorsten Strufe,
• Abstract要約: 眼球運動と脳波パターンを組み合わせた多モード生体認証システムを提案する。 本システムでは、眼球運動モードと比較して、EERが83.6%減少する、優れたEER(Equal Error Rate)が0.298%となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.114205202954365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing adoption of Extended Reality (XR) in various applications underscores the need for secure and user-friendly authentication methods. However, existing methods can disrupt the immersive experience in XR settings, or suffer from higher false acceptance rates. In this paper, we introduce a multimodal biometric authentication system that combines eye movement and brainwave patterns, as captured by consumer-grade low-fidelity sensors. Our multimodal authentication exploits the non-invasive and hands-free properties of eye movement and brainwaves to provide a seamless XR user experience and enhanced security as well. Using synchronized eye and brainwave data collected from 30 participants through consumer-grade devices, we investigated whether twin neural networks can utilize these biometrics for identity verification. Our multimodal authentication system yields an excellent Equal Error Rate (EER) of 0.298\%, which means an 83.6\% reduction in EER compared to the single eye movement modality or a 93.9\% reduction in EER compared to the single brainwave modality.
• Abstract（参考訳）: 様々なアプリケーションにおける拡張現実性(XR)の採用の増加は、セキュアでユーザフレンドリな認証方法の必要性を浮き彫りにしている。 しかし、既存の手法はXR設定における没入感を損なう可能性がある。 本稿では,眼球運動と脳波パターンを組み合わせた多モード生体認証システムを提案する。 当社のマルチモーダル認証では,眼球運動や脳波の非侵襲的・非侵襲的特性を利用して,シームレスなXRユーザエクスペリエンスとセキュリティ向上を実現している。 そこで我々は,30人の被験者から収集した近視・脳波データを用いて,このバイオメトリックスを生体認証に活用できるかどうかを検討した。 マルチモーダル認証システムでは、眼球運動モードに比べてEERが83.6倍、脳波モードに比べて93.9倍と優れたEER(Equal Error Rate)が生成される。

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