Eye Biometrics Signal Analysis and Potential Applications in User Authentication and Affective Computing
Notice bibliographique
Résumé
As the adoption of biometric technologies grows, there is an escalating worry regarding the potential for bypassing, disguising, or replicating biometric data. Established biometric methods, such as facial recognition and fingerprints, are susceptible to these forms of drawbacks, undermining their core objective, which is to use physical traits for reliable deployment. This thesis proposes utilizing eye biometric signals (eye movement and pupillometry) for identifying individuals and recognizing affective states. Eye biometric signals are critical biological signals that inherently incorporate liveliness verification and resist counterfeiting due to their distinctive nature. However, utilizing eye signals as a biometric is challenging because recordings from the same person can vary due to factors like background noise, physical exertion, and emotions. While variations due to noise and physical activity can be managed through proper pre-processing and feature extraction techniques, the influence of psychological factors on eye biometric signals is more complicated to handle. This thesis deals with this problem from an affective computing point of view. First, the thesis pinpoints the psychological conditions that can influence the eye signals which, consequently, threaten the precision of its deployment in various applications. It outlines experimental arrangements purposely designed to induce active and passive arousal as well as positive and negative valence. A data-driven model serves as the foundation for detecting emotional patterns after tailoring the model for eye biometric signals. The results demonstrate the identification of psychological/affective states that affect eye biometrics to a degree that may render biometric matching unreliable. Three application scenarios are examined: a) user authentication, b) affective/emotional state recognition, and c) Post-traumatic Stress Disorder (PTSD) detection. The developed models are tailored to suit each context, and the pros and cons of each setup are explored. Additionally, to improve the utility of these emerging modalities, a multimodal framework is introduced that combines facial expressions and pupillometry. Finally, this thesis introduces a study that investigates the existence of bias with eye biometric signals and identifies the different factors that affect modality performance. Overall, this thesis endeavors to develop the necessary algorithms and practical infrastructure for effectively employing eye biometric signals in real-world biometric systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».