基于眼動的生物特征識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的身份識別方法如密碼、磁卡等正面臨著巨大的挑戰(zhàn)，用戶的個人身份信息安全問題日益凸顯。指紋、人臉、虹膜、簽名、語音等生物特征相較于傳統(tǒng)身份識別方法在準(zhǔn)確性、安全性及易用性上優(yōu)勢明顯，正逐漸成為流行的身份識別方式。
　　然而，不同生物特征身份識別技術(shù)都有自己的優(yōu)勢及劣勢，單一的生物特征用做身份識別時總會有些缺陷，并且這種缺陷是由生物特征的特性所決定的，要從根本上解決這種缺陷十分困難。通常有兩種方法能夠解決這

2、種問題。其一是通過將多種生物特征進(jìn)行統(tǒng)一融合，對測試對象的身份進(jìn)行綜合評估，避免單一生物特征的局限性。其二則是尋找新的生物特征進(jìn)行身份識別驗(yàn)證。
　　作為一種新的生物特征，眼動特征相較其他常用的生物特征具有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢:一，眼睛的運(yùn)動是控制視覺的大腦區(qū)域與眼球周圍肌肉組織相互作用的結(jié)果，其控制運(yùn)動方式較為復(fù)雜，難以單純從外部表征獲取其根本信息，具有良好的加密性、唯一性;二，眼動信息的采集方式多樣，可包括光學(xué)法、電磁法、電流法等，這

3、些方法對用戶影響小，便于用戶接受;三，眼動是人臉上的一種生物特征，因此能夠方便的與人臉、虹膜、視網(wǎng)膜等生物特征進(jìn)行結(jié)合，提高身份識別精度;四，眼動特征能夠反映腦震蕩等大腦的病變情況，可用于健康狀態(tài)的檢測。因此本文選用了眼動特征作為身份識別方法進(jìn)行研究，首先通過對比不同特征提取方法與不同模式識別方法的識別準(zhǔn)確率，找到了適用于眼動特征身份識別的識別方法;其次，通過對雙攝像機(jī)圖像坐標(biāo)系相互變換關(guān)系的推導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了定標(biāo)信息的在雙攝像機(jī)間的轉(zhuǎn)移。論

4、文的主要創(chuàng)新點(diǎn)如下所示:
　　1.針對周期性眼動信號，本文采用PCA主元分析法和眼動特征提取的方式，獲取了眼動的關(guān)鍵特征，將其分別與歐氏距離、SPE統(tǒng)計量、KNN算法、SVM算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等使用較為普遍的模式匹配方法結(jié)合，進(jìn)行了身份識別精度的計算，通過比較發(fā)現(xiàn)了適用于身份識別的眼動信號關(guān)鍵特征及相應(yīng)的模式識別方法，驗(yàn)證了眼動特征用于身份識別的可行性及可靠性;
　　2.針對光視軸偏差導(dǎo)致的眼動信息采集誤差，提出了五點(diǎn)定標(biāo)法對其