Точность определения 97%
metanymous в Metapractice (оригинал в ЖЖ)
Mobilis in mobile, выпуск 14
| Mobilis in mobile | |||||
| 13. Нормальное моделирование жонглирования | metanymous | ||||
| Mobilis in mobile | |||||
| 15. Как замедление во время отзеркаливания | metanymous | ||||
Новая система определяет личность проверяемого, изучая уникальные характеристики движений глаз, пока человек следит за значком, пробегающим по экрану компьютера. Траектория перемещения "мишени" может меняться, но испытуемый всё равно продолжает демонстрировать особенные "кинетические черты".
http://www.membrana.ru/lenta/?10885
6 комментариев
сначала старые сначала новые
30 кадров в секунду, камера низкого разрешения... то есть регистрируются паттерны, которые можно и не инструментально наблюдать.
Ты думаешь о том, как наблюдать эти паттерны.
А я думаю о том, как они анализируют эти паттерны.
А я думаю о том, как они анализируют эти паттерны.
Очень интересно, что за "черты" они нашли, как собирали.
А там у них коротко сказано - по экрану идет метка и они фиксируют как глаза ее отслеживают. Динамическое отслеживание таких объектов дает довольно простую картину (если метка движется достаточно/критично быстро). Там будут отслеживающие движения траектории + различные скачкообразные движения "отвлечения". Все практически линейное. Они наверняка не прибегали к явному определению двигательных паттернов, а удовольствовались какими-то простыми статистическими алгоритмами.
Т.е. им удалось поймать такой простой надстроечный мета паттерн, связанный с отслеживание движения метки. Этот надстроечный мета паттерн простыми средствами разлагается на атомарные составляющие, поддающиеся матстатистическому анализу. Мечта прости эээ идиота программиста.
Но, фишка тут в том, что ЛЮБЫЕ ДВИЖЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА содержат паттерны, достаточные для "определения" его личности, авторизации и т.п.
Т.е. им удалось поймать такой простой надстроечный мета паттерн, связанный с отслеживание движения метки. Этот надстроечный мета паттерн простыми средствами разлагается на атомарные составляющие, поддающиеся матстатистическому анализу. Мечта прости эээ идиота программиста.
Но, фишка тут в том, что ЛЮБЫЕ ДВИЖЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА содержат паттерны, достаточные для "определения" его личности, авторизации и т.п.
Интересно, как это они умудряются ловить саккады камерой низкого разрешения..
И еще интересно, как они собираются учитывать тот факт, что сам характер саккад с возрастом может меняться из-за неврологии.
И еще интересно, как они собираются учитывать тот факт, что сам характер саккад с возрастом может меняться из-за неврологии.
Интересно, как это они умудряются ловить саккады камерой низкого разрешения..
Либо как-то ловят. Либо, они такие паттерны игнорируют!
И еще интересно, как они собираются учитывать тот факт, что сам характер саккад с возрастом может меняться из-за неврологии.
А это совсем не проблема. Ибо возрастные изменения просто вносят свой вклад в с свойства персонального портрета.
Либо как-то ловят. Либо, они такие паттерны игнорируют!
И еще интересно, как они собираются учитывать тот факт, что сам характер саккад с возрастом может меняться из-за неврологии.
А это совсем не проблема. Ибо возрастные изменения просто вносят свой вклад в с свойства персонального портрета.