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一种利用瞳孔扩张进行性别预测的高灵敏度方法

摘要

瞳孔扩张在可用性研究中很少被分析，尽管它可以通过大多数基于视频的眼球跟踪系统测量，并产生高度相关的工作量信息。研究人员开发的通过瞳孔扩张模式识别性别的算法已经在许多领域和实验室进行了测试，在数百万次比较测试中没有产生错误匹配，能够以极高的可信度实时判断个人身份。影响瞳孔扩张的各种因素以及眼球运动对瞳孔大小数据的扭曲，导致眼动仪摄像头看到的瞳孔大小取决于人的注视角度。高置信度很重要，因为它们允许对非常大的数据库进行详尽的搜索，而不会产生错误的匹配，尽管有如此多的机会。在本研究中，我们开发并实现了一个基于神经网络的眼球跟踪系统校准接口，该接口几乎能够完全消除任何人类受试者瞳孔大小数据的几何失真。它还有助于为信息提供更多的安全性。

Priyanka Thapak女士，Ajit Kumar Shrivastava教授

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