An Exploratory Study of Biometrics using Trajectory Images of Eye Movements collected by Natural Image as Stimuli

O estudo dos movimentos oculares como biometria começou em 2004 e seu processo típico é capturar movimentos usando imagens de estímulo, tratando esses dados como sinais no tempo seguido de classificação. Este trabalho propõe dois diferenciais, um é o uso do banco de dados DOVES de movimentos oculares coletados usando imagens naturais como estímulo e o outro é o tratamento de movimentos oculares como imagens. São geradas imagens das trajetórias de movimentos oculares, que são a entrada de dois tipos de arquiteturas: uma que usa as técnicas HOG e LBP para extrair características, seguida pelos classificadores SVM, MLP e RF e outra que usa o poder do Convolucional Rede Neural (CNN) VGG-19 e ResNet-50 para a identificação de pessoas. A maior precisão foi de 39,59% com a arquitetura ResNet-50, um resultado comparável ao melhor da competição EMVIC 2014, que usou imagens de rosto como estímulo, de 39,63%.