Autenticazione biometrica basata sullo sguardo ottenuta dall’osservazione libera di immagini simmetriche

This thesis presents a system for distinguishing unique individuals by utilizing the biometric features of various eye movements. Since eye movements occur due to complex neural interactions and extraocular muscle properties, they have strong anti-counterfeiting capabilities and can be used for biometrics. To investigate the feasibility of eye-movement features in soft biometrics, a case study consisting of 36 participants observing three types of symmetrical images was conducted. The proposed biometric recognition method was developed based on an eye movement feature dataset. In this experiment, SVM, Random Forest, Extra Trees, and MLP models were used to classify various eye movement features. These features were obtained by having 36 participants fixed on visual stimuli to three types of symmetrical images (vertical, 4-side, and 360°). The experiment was carried out using these four models, and the highest identification accuracy reached 64.81% and verification accuracy reached 92.50% on the data set used. These results clearly indicate that biometrics based on eye-tracking will be a leading behavioral technology in the future. In addition, its fusion with different biometric processes such as EEG and face recognition can also improve its classification accuracy.

Questa tesi presenta un sistema biometrico basato sui movimenti oculari. Poiché tali movimenti si verificano a causa di complesse interazioni neurali e proprietà dei muscoli extraoculari, la tecnica ha buone caratteristiche anticontraffazione. E' stato realizzato un caso di studio che ha coinvolto 36 partecipanti, ai quali è stato chiesto di osservare tre tipi di immagini simmetriche. Il metodo di riconoscimento biometrico proposto è stato sviluppato sulla base di un set specifico di caratteristiche oculari. Negli esperimenti, sono stati utilizzati i modelli SVM, Random Forest, Extra Trees e MLP per classificare varie caratteristiche dei movimenti oculari. Gli stimoli sono stati tre tipi di immagini simmetriche (simmetria verticale, orizzontale e a 360°). La massima accuratezza raggiunta è stata del 64,81% per l'identificazione e del 92,50% per la verifica. Questi risultati indicano chiaramente che la biometria (soft) basata sul tracciamento oculare può essere una tecnologia comportamentale valida. Inoltre, la sua combinazione con altri metodi biometrici (come l'EEG e il riconoscimento facciale) potrebbe migliorare la sua precisione.