От отпечатков пальцев к уникальности взгляда
Современные методы биометрической идентификации, такие как сканирование отпечатков пальцев или распознавание лица, уже стали привычной частью нашей повседневной жизни и широко используются даже в смартфонах. Однако технологический прогресс не стоит на месте, и следующей революционной ступенью в этой области может стать идентификация человека на основе уникальных паттернов движения его глаз. Этот подход открывает новые горизонты для безопасности и удобства пользователей.
Что скрывается в наших взглядах?
Наши глаза находятся в постоянном движении, когда мы наблюдаем за окружающим миром или читаем текст. Между быстрыми, непроизвольными саккадическими движениями глаза фиксируются на объектах всего на 200–300 миллисекунд. Эти, казалось бы, хаотичные движения на самом деле несут в себе глубокий смысл, поскольку управляются сложными когнитивными процессами. В них задействованы зрительное восприятие, механизмы внимания, языковые центры мозга и моторный контроль. Как показали последние исследования, проведённые в Университете Потсдама, именно эти индивидуальные особенности движения глаз позволяют с высокой точностью идентифицировать человека, подобно уникальному биометрическому ключу.
Преимущества нового метода
Учёные подчёркивают, что идентификация по движению глаз во время чтения обладает целым рядом значительных преимуществ. Главное из них — естественность и ненавязчивость процесса. Пользователь может быть верифицирован в тот момент, когда он просто читает документ, который ему всё равно необходимо изучить. Это исключает необходимость в дополнительных действиях, таких как прикладывание пальца к сканеру или взгляд в камеру, что экономит время и повышает удобство взаимодействия с системами безопасности.
Как работает технология?
Механизм работы этой инновационной системы основан на синергии аппаратного и программного обеспечения. Сначала с помощью специальных трекеров, отслеживающих движение глаз, фиксируются уникальные траектории взгляда. Затем искусственный интеллект анализирует эти данные, сопоставляя их с лексическими характеристиками текста, который читает человек. В анализ включаются такие параметры, как частота встречаемости отдельных слов, общая длина текста, количество слогов и другие лингвистические особенности. Для проверки эффективности метода исследователи провели эксперимент, в ходе которого группа добровольцев читала 11 различных текстов, каждый из которых отображался на отдельном экране в случайном порядке.
Точность и перспективы
Результаты тестирования оказались впечатляющими. В группе из 62 участников эксперимента система смогла правильно идентифицировать человека с точностью около 92%. Хотя этот показатель пока не дотягивает до рекордных 99,8%, характерных для некоторых других биометрических методов, исследователи уверены в перспективности своего подхода. Они отмечают, что представленное решение является наиболее передовым в области идентификации по движению глаз и по многим параметрам значительно превосходит предыдущие разработки в этой сфере. Дальнейшее совершенствование алгоритмов искусственного интеллекта и сбор более обширных данных позволят повысить точность и надёжность технологии, открывая ей дорогу к практическому применению.