Building a classifier in the personality recognition system based on eye tracking data - Chori, V. V.; Shamanina, T. V.; Pavlenko, V. D. (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021)
The article proposes a new method of biometric identification of computer systems users, based on the determination of the integral Volterra model of the human oculo-motor system (OMS) according to experimental research "input-output" using innovative eye tracking technology. With the help of the Tobii Pro TX300 eye tracker, the data of OMC responses to test visual stimuli were obtained, displayed as bright dots on the computer screen at different distances from the start position in the "horizontal" direction. Based on the data obtained, the transition functions of the first, second and third orders of the OMS for two people were determined. To construct a personality classifier, the informativeness of the proposed heuristic features, determined on the basis of the transition functions in terms of the probability of correct recognition (PCR), is investigated. Pairs of features are established that are resistant to computational errors and have a high PCR value - in the range 0.92 - 0.97.

У статті пропонується новий метод біометричної ідентифікації користувачів комп'ютерних систем, що ґрунтується на визначенні інтегральної моделі Вольтерри окуло-моторної системи (ОМС) людини за даними експериментального дослідження "вхід-вихід" з використанням інноваційної технології айтрекінгу. За допомогою айтрекера Tobii Pro TX300 отримані дані відгуків ОМС на тестові візуальні стимули, що відображаються у вигляді яскравих точок на екрані монітора комп’ютера на різних відстанях від стартової позиції у напрямку "по горизонталі". На основі отриманих даних визначено перехідні функції першого, другого та третього порядків ОМС для двох осіб. Для побудови класифікатора особистостей досліджується інформативність запропонованих евристичних ознак, що визначаються на основі багатовимірних перехідних функцій, за показником вірогідності правильного розпізнавання (ВПР). Встановлено пари ознак, стійких до обчислювальних похибок, які мають високий показник ВПР – в інтервалі 0,92 - 0,97.
Побудова класифікатора в системі розпізнавання особистості на основі даних айтрекінга
Keywords: biometric identification; personality recognition; Volterra model; oculo-motor system; eye tracking technology; informativeness of features; classification; біометрична ідентифікація; розпізнавання особистості; модель Вольтерри; окуло-моторна система; технологія айтрекінга; інформативність ознак; класифікація