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/2404.18694v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 11:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:14:25.628032
• 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。 試作機は30名の被験者で開発,評価し,EER(Equal Error Rate)は0.29%であった。 このシステムは複雑な相互作用を伴わずに視覚刺激によるシームレスな認証を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.114205202954365
• License:
• Abstract: Extended Reality (XR) technologies are becoming integral to daily life. However, password-based authentication in XR disrupts immersion due to poor usability, as entering credentials with XR controllers is cumbersome and error-prone. This leads users to choose weaker passwords, compromising security. To improve both usability and security, we introduce a multimodal biometric authentication system that combines eye movements and brainwave patterns using consumer-grade sensors that can be integrated into XR devices. Our prototype, developed and evaluated with 30 participants, achieves an Equal Error Rate (EER) of 0.29%, outperforming eye movement (1.82%) and brainwave (4.92%) modalities alone, as well as state-of-the-art biometric alternatives (EERs between 2.5% and 7%). Furthermore, this system enables seamless authentication through visual stimuli without complex interaction.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実(XR)技術は日常生活に不可欠なものになりつつある。 しかしながら、パスワードベースのXR認証は、XRコントローラへの認証が煩雑でエラーを起こしやすいため、ユーザビリティの低下による没入を阻害する。 これにより、ユーザーはより弱いパスワードを選択することができ、セキュリティを損なう。 ユーザビリティとセキュリティの両方を改善するために,XRデバイスに統合可能なコンシューマグレードセンサを用いて,眼球運動と脳波パターンを組み合わせたマルチモーダルバイオメトリック認証システムを導入する。 試作機は30名の被験者で開発, 評価し, 眼球運動(1.82%) と脳波(4.92%) のみを上回り 0.29%のEER(Equal Error Rate)を達成し, 最先端のバイオメトリック代替品(EER:2.5%から7%)を生産した。 さらに,複雑な相互作用を伴わずに視覚刺激によるシームレスな認証が可能となる。

関連論文リスト

• On the Usability of Next-Generation Authentication: A Study on Eye Movement and Brainwave-based Mechanisms [4.114205202954365]
  眼球運動や脳波などの行動生物学的要因に基づく次世代認証機構が出現している。 本研究は, システムユーザビリティ尺度により, いずれのメカニズムについても, 全体的なユーザビリティが良好であることを示す。 プライバシー、認証インターフェース設計、検証時間という3つの改善点を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T15:34:43Z)
• NeuroIDBench: An Open-Source Benchmark Framework for the Standardization of Methodology in Brainwave-based Authentication Research [4.9286860173040825]
  脳活動に基づく生体認証システムは、パスワードに代わるものや、現在の認証技術を補完するものとして提案されている。 NeuroIDBenchは、脳波ベースの認証モデルをベンチマークするための柔軟なオープンソースツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T18:38:18Z)
• Log-Likelihood Score Level Fusion for Improved Cross-Sensor Smartphone Periocular Recognition [52.15994166413364]
  我々は、複数のコンパレータを融合させて、異なるスマートフォンの画像を比較する際に、眼周囲の性能を改善する。 我々は線形ロジスティック回帰に基づく確率的融合フレームワークを使用し、融合したスコアはログライクな比率になる傾向にある。 我々のフレームワークは、同じセンサとクロスセンサーのスコア分布が整列され、共通の確率領域にマッピングされるため、異なるデバイスからの信号を処理するためのエレガントでシンプルなソリューションも提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T13:43:44Z)
• Multimodal Adaptive Fusion of Face and Gait Features using Keyless attention based Deep Neural Networks for Human Identification [67.64124512185087]
  歩行のような軟式生体認証は、人物認識や再識別といった監視作業において顔に広く使われている。 本稿では,キーレス注意深層ニューラルネットワークを活用することで,歩行と顔のバイオメトリック・キューを動的に組み込むための適応型マルチバイオメトリック・フュージョン戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T05:28:35Z)
• Comparison of Data Representations and Machine Learning Architectures for User Identification on Arbitrary Motion Sequences [8.967985264567217]
  本稿では,頭部と手の動きの任意のシーケンスに基づいて,異なる機械学習手法を用いてユーザを識別する。 すべてのコードを公開して、将来の作業のベースラインを提供しています。 このモデルは、150秒以内の精度で、34人の被験者のどれかを正確に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T14:12:10Z)
• A Wireless-Vision Dataset for Privacy Preserving Human Activity Recognition [53.41825941088989]
  アクティビティ認識の堅牢性を改善するため,WiNN(WiFi-based and video-based neural network)が提案されている。 以上の結果から,WiViデータセットは一次需要を満足し,パイプライン内の3つのブランチはすべて,80%以上のアクティビティ認識精度を維持していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:49:11Z)
• Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
  本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。 HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。 我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:05:59Z)
• Opportunistic Implicit User Authentication for Health-Tracking IoT Wearables [1.8352113484137629]
  我々は,Oximeter デバイスから採取した血液酸素飽和率 SpO2 値の有用性を検討した。 25人の被験者のコホートから、SpO2の92%が、ペアのユーザを区別できることがわかった。 これらの結果は、他の生体認証とともにSpO2を使用して、ウェアラブルの暗黙的な連続認証を開発することを約束している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T13:18:36Z)
• Aurora Guard: Reliable Face Anti-Spoofing via Mobile Lighting System [103.5604680001633]
  紙写真やデジタルビデオの高解像度レンダリングリプレイに対する反偽造は、未解決の問題だ。 オーロラガード(Aurora Guard, AG)と呼ばれる, シンプルだが効果的な顔保護システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T09:17:18Z)
• Transferable, Controllable, and Inconspicuous Adversarial Attacks on Person Re-identification With Deep Mis-Ranking [83.48804199140758]
  システム出力のランキングを乱す学習とミスランクの定式化を提案する。 また,新たなマルチステージネットワークアーキテクチャを開発することで,バックボックス攻撃を行う。 そこで本手法では, 異なるマルチショットサンプリングにより, 悪意のある画素数を制御することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T18:48:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。