Integrating Gaze Tracking and Head-Motion Prediction for Mobile Device Authentication: A Proof of Concept.
Integrating Gaze Tracking and Head-Motion Prediction for Mobile Device Authentication: A Proof of Concept.
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DOI：
10.3390/s18092894
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发表时间：
2018-08-31
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ma J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ma Z;Wang X;Ma R;Wang Z;Ma J
我们引入了一种双流模型，利用眼反射运动对智能移动设备进行身份验证。我们的模型基于两个预训练的神经网络，iTracker和PredNet，针对两个独立的任务：(i)注视跟踪和（ii）未来帧预测。我们设计了一个程序，在移动设备的屏幕上随机产生视觉刺激，在用户观看时，前置摄像头会同时捕捉用户的头部动作。然后，iTracker计算凝视坐标误差，将其作为静态特征处理。为了解决正面摄像头低分辨率导致的视线坐标不精确的问题，我们进一步利用PredNet提取连续帧之间的动态特征。为了抵御移动设备认证过程中的传统攻击（肩冲浪攻击和冒充攻击），我们创新地将静态特征和动态特征结合起来，训练了一个2类支持向量机（SVM）分类器。实验结果表明，该分类器对移动设备的用户身份认证准确率达到98.6%。
We introduce a two-stream model to use reflexive eye movements for smart mobile device authentication. Our model is based on two pre-trained neural networks, iTracker and PredNet, targeting two independent tasks: (i) gaze tracking and (ii) future frame prediction. We design a procedure to randomly generate the visual stimulus on the screen of mobile device, and the frontal camera will simultaneously capture head motions of the user as one watches it. Then, iTracker calculates the gaze-coordinates error which is treated as a static feature. To solve the imprecise gaze-coordinates caused by the low resolution of the frontal camera, we further take advantage of PredNet to extract the dynamic features between consecutive frames. In order to resist traditional attacks (shoulder surfing and impersonation attacks) during the procedure of mobile device authentication, we innovatively combine static features and dynamic features to train a 2-class support vector machine (SVM) classifier. The experiment results show that the classifier achieves accuracy of 98.6% to authenticate the user identity of mobile devices.
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DOI：
10.1109/tpami.2012.89
发表时间：
2013-01-01
影响因子：
23.6
作者：
Borji, Ali;Itti, Laurent
通讯作者：
Itti, Laurent
影响因子：
10.6
作者：
Lin, Chenhao;Kumar, Ajay
通讯作者：
Kumar, Ajay
DOI：
10.1007/s12652-017-0516-2
发表时间：
2018-08-01
影响因子：
--
作者：
Jiang, Qi;Chen, Zhiren;Ma, Jianfeng
通讯作者：
Ma, Jianfeng
影响因子：
7.5
作者：
CORTES, C;VAPNIK, V
通讯作者：
VAPNIK, V
DOI：
10.1109/tifs.2015.2405345
发表时间：
2015-04-01
影响因子：
6.8
作者：
Komogortsev, Oleg V.;Karpov, Alexey;Holland, Corey D.
通讯作者：
Holland, Corey D.