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SoSe 2025

Pupillenbasierte Kognometrie zur Nutzerauthentifizierung - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 425110032 Max. Teilnehmer/-innen 6
Semester SoSe 2025 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Weitere Links https://www.uni-weimar.de/de/medien/professuren/medieninformatik/usability-research-group/aktuelles/
Sprache englisch


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Ehlers, Jan, Jun.Prof., Dr.phil.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
M. Sc. Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 12
M. Sc. Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 15
M. Sc. Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 12/18
M. Sc. Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 12
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 12
Zuordnung zu Einrichtungen
Usability
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Cognometrics can be defined as a class of authentication techniques that build on cognitive or motor abilities of the human user. The current project aims to investigate user interfaces that employ pupil-related data for the purpose of distinguishing individual users. Students should first familiarize themselves with the literature on cognitive pupillometry. In the following project stage, the task is to design two interface prototypes that utilize pupil dynamics for access authentication. Pupillary data are then to be collected in a laboratory study. In the concluding phase of the project, a systematic analysis will be conducted utilizing machine learning methodologies to assess the viability and practicality of the outcome.

Literatur

to be announced

Bemerkung

Time and place will be announced at the project fair.

Voraussetzungen

Basic knowledge in machine learning, e.g. the course “Introduction to Machine Learning” should have been completed

Leistungsnachweis

1) Design two interface prototypes that utilize pupil dynamics for access authentication
2) Conduct a laboratory study to collect pupillary data
3) Apply machine learning techniques to evaluate the usability of the outcome
4) Document the results in an empirical report

Zielgruppe

M.Sc. Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Human-Computer Interaction

M.Sc. Digital Engineering


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 8 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2025 gefunden:
Projects  - - - 1
Master  - - - 2
Bachelor  - - - 3
Project  - - - 4
Research Project 1  - - - 5
Research Project 2  - - - 6
Project  - - - 7
Project  - - - 8

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