眼动生物特征在不同刺激和不同轨迹长度下的鲁棒性

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最近的研究结果表明，基于人类眼动特征的生物识别可以用于身份验证。在本文中，我们提出了三种新方法，并将它们与最先进的方法进行了比较。我们新方法中最好的一种将最先进的性能提高了5.2个百分点。此外，我们研究了一些影响不同分类器对注视轨迹识别率的因素，如刺激类型和跟踪轨迹长度。我们发现，最先进的方法只有在使用与训练相同的刺激进行测试时才表现良好。相比之下，我们的新方法在这些转移情况下将识别准确性提高了一倍多。此外，我们发现，仅使用90秒的眼动数据，可以达到86.7%的准确性。