論文の概要: Motion-Based User Identification across XR and Metaverse Applications by Deep Classification and Similarity Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08539v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 12:38:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.419154
• Title: Motion-Based User Identification across XR and Metaverse Applications by Deep Classification and Similarity Learning
• Title（参考訳）: 深い分類と類似性学習によるXRおよびメタバースアプリケーション間の動きに基づくユーザ識別
• Authors: Lukas Schach, Christian Rack, Ryan P. McMahan, Marc Erich Latoschik,
• Abstract要約: 本稿では,様々な拡張現実感(XR)アプリケーションにおいて,ユーザの動作に基づいてユーザを確実に識別する2つの最先端分類モデルと類似性学習モデルの一般化能力について検討する。 我々は,5つの異なるXRアプリケーションにおいて,49人のユーザから幅広い動作データを含む新しいデータセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.959797884251742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper examines the generalization capacity of two state-of-the-art classification and similarity learning models in reliably identifying users based on their motions in various Extended Reality (XR) applications. We developed a novel dataset containing a wide range of motion data from 49 users in five different XR applications: four XR games with distinct tasks and action patterns, and an additional social XR application with no predefined task sets. The dataset is used to evaluate the performance and, in particular, the generalization capacity of the two models across applications. Our results indicate that while the models can accurately identify individuals within the same application, their ability to identify users across different XR applications remains limited. Overall, our results provide insight into current models generalization capabilities and suitability as biometric methods for user verification and identification. The results also serve as a much-needed risk assessment of hazardous and unwanted user identification in XR and Metaverse applications. Our cross-application XR motion dataset and code are made available to the public to encourage similar research on the generalization of motion-based user identification in typical Metaverse application use cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な拡張現実感(XR)アプリケーションにおいて,ユーザの動作に基づいてユーザを確実に識別する2つの最先端分類モデルと類似性学習モデルの一般化能力について検討する。 5つの異なるタスクとアクションパターンを持つ4つのXRゲームと、事前に定義されたタスクセットを持たない追加のソーシャルXRアプリケーションである。 データセットは、パフォーマンス、特にアプリケーション間での2つのモデルの一般化能力を評価するために使用される。 以上の結果から,モデルが同一アプリケーション内の個人を正確に識別できる一方で,異なるXRアプリケーション間でユーザを識別する能力は限定的であることが示唆された。 全体として,ユーザ認証と識別のためのバイオメトリック手法として,現在のモデル一般化機能と適合性について考察した。 また、XRおよびMetaverseアプリケーションにおける危険かつ望ましくないユーザ識別のリスク評価にも役立ちます。 我々のクロスアプリケーションXRモーションデータセットとコードは一般に公開されており、典型的なMetaverseアプリケーションユースケースにおけるモーションベースのユーザ識別の一般化に関する同様の研究を奨励している。

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