Verwendung von Blickverhalten und Kopforientierung zur impliziten Identifikation in der virtuellen Realität

Die Identifizierung von Nutzern eines Virtual-Reality-Headsets bietet Designern von VR-Inhalten die Möglichkeit, die Benutzeroberfläche anzupassen, benutzerspezifische Präferenzen festzulegen oder das Schwierigkeitsniveau für Spiele oder Trainingsanwendungen anzupassen. Während die meisten Identifikationsmethoden derzeit auf expliziten Eingaben basieren, ist die implizite Benutzeridentifizierung weniger störend und beeinträchtigt nicht die Immersion der Nutzer. In dieser Arbeit stellen wir ein biometrisches Identifikationssystem vor, das das Blickverhalten des Nutzers als einzigartiges, individuelles Merkmal verwendet. Insbesondere konzentrieren wir uns auf das Blickverhalten des Nutzers und die Kopforientierung, während er einem bewegten Reiz folgt. Wir überprüfen unseren Ansatz in einer Nutzerstudie. Eine hybride Nachanalyse führt zu einer Identifikationsgenauigkeit von bis zu 75 % für einen erklärbaren Machine-Learning-Algorithmus und bis zu 100 % für einen Deep-Learning-Ansatz. Wir schließen mit der Diskussion von Anwendungsszenarien, in denen unser Ansatz zur impliziten Identifizierung von Nutzern eingesetzt werden kann.