論文の概要: Enhancing Eye Movement Biometrics for User Authentication via Continuous Gaze Offset Score Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06810v1
• Date: Thu, 07 May 2026 18:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.532898
• Title: Enhancing Eye Movement Biometrics for User Authentication via Continuous Gaze Offset Score Fusion
• Title（参考訳）: 連続ゲズオフセットスコア融合によるユーザ認証のための眼球運動バイオメトリクスの強化
• Authors: Hashim Aziz, Mehedi Hasan Raju, Oleg V. Komogortsev,
• Abstract要約: 眼球運動バイオメトリックス(EMB)は、ユーザ認証と識別に主観的視線力学を使用する。 近年の深層学習に基づくEMBシステムは、時間的眼球運動の挙動をモデル化することにより、高い性能を達成する。 本研究は,既存の生体機能と組み合わせることで,連続視差オフセットが生体特性を向上させるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2557806157585834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Eye movement biometrics (EMB) use subject-specific gaze dynamics for user authentication and identification. Recent deep learning-based EMB systems achieve strong performance by modeling temporal eye movement behavior. However, these systems typically overlook continuous gaze offset, despite prior evidence that it contains user-discriminative information. This work examines whether continuous gaze offset can improve biometric performance when combined with existing biometric features. We evaluate linear and nonlinear fusion methods on two publicly available datasets, collected via the lab-grade eye tracker and virtual reality headset across multiple tasks and observation durations. Results indicate that fusion offers performance benefits on both datasets, particularly when using nonlinear fusion. Additionally, fusing biometric information across multiple tasks further improves authentication performance. These findings support the hypothesis that continuous gaze offset may serve as useful auxiliary information under conditions of degraded or noisy eye tracking.
• Abstract（参考訳）: 眼球運動バイオメトリックス(EMB)は、ユーザ認証と識別に主観的視線力学を使用する。 近年の深層学習に基づくEMBシステムは、時間的眼球運動の挙動をモデル化することにより、高い性能を達成する。 しかし、これらのシステムは通常、ユーザー識別情報を含むという以前の証拠にもかかわらず、連続的な視線オフセットを見落としている。 本研究は,既存の生体機能と組み合わせることで,連続視差オフセットが生体特性を向上させるかどうかを検討する。 実験室グレードのアイトラッカーと仮想現実ヘッドセットを介して収集された2つの公開データセットの線形および非線形融合法を,複数のタスクと観測期間にわたって評価した。 結果は、特に非線形フュージョンを使用する場合、融合は両方のデータセットにパフォーマンス上の利点をもたらすことを示している。 さらに、複数のタスクにまたがって生体情報を融合することで、認証性能がさらに向上する。 これらの結果は、連続的な視線オフセットが、劣化またはノイズのある視線追跡の条件下で有用な補助情報として役立つという仮説を支持している。

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