Slikovna biometrija

Opis predmeta

Predmet temelji predvsem na postopkih računalniškega vida, ki predstavljajo izhodišče večine biometričnih sistemov. Ciljna skupina so študentje, ki jih zanimata visoko-tehnološki razvoj in raziskave, saj je veliko pristopov še v raziskovalni fazi. Glavna vsebina, ki se bo zaradi razvoja področja spreminjala:

 

  1. Osnove biometrije

  2. Biometrične modalnosti

  3. Zgradba tipičnega biometričnega sistema

  4. Razpoznava/verifikacija/identifikacija

  5. Metrike

  6. Pogoji za korektno primerjanje sistemov (baze, ogrodja)

  7. Uspešnost in uporabnost sistemov

  8. Računalniški vid kot temelj biometričnih sistemov

    —–

  9. Prstni odtis

    1. Zajem

    2. Ocena kvalitete slike in izboljšanje kvalitete

    3. Procesiranje

    4. Singularne točke, minucije, grebeni

    5. Ujemanje

      —–

  10. Šarenica

    1. Zajem

    2. Izboljšanje kvalitete

    3. Procesiranje (segmentacija, normalizacija, kodiranje)

    4. Značilke

    5. Ujemanje

      —–

  11. Obraz

    1. Zajem

    2. Podmodalnosti

    3. Procesiranje

    4. Značilke (pristop na osnovi izgleda, modela in/ali teksture)

    5. Ujemanje

      —–

  12. Gibanje

    1. Zajem

    2. Vpliv dinamike

    3. Procesiranje (pristop na osnovi izgleda in/ali modela)

    4. Dinamične značilke

    5. Ujemanje

      —–

  13. Uhelj

    1. Zajem

    2. Procesiranje

    3. Značilke

    4. Ujemanje

      —–

  14. Večbiometrični sistemi /
    večmodalnost / fuzije

  15. Ključni problemi modalnosti/sistemov (raziskovalni izzivi)

     

Predavanja predstavijo pristope in razložijo njihovo delovanje. Na laboratorijskih vajah to znanje uporabimo za apliciranje na praktične probleme v Matlabu in odprtokodnih orodjih.

Cilji in kompetence

Cilji predmeta:

  • Študent dobi dober pregled nad področjem biometrije in tistimi področji računalniškega vida, ki tvorijo temelje biometričnih sistemov.

  • Študent je seznanjen s potekom raziskovalnega dela.

  • Študent pridobi dobro osnovo za doktorski študij.

    Pridobljene kompetence študenta:

  • Pozna terminologijo in principe analize identitete.

  • Pozna obseg biometričnih tehnologij in njihove prednosti in slabosti.

  • Pozna delovanje biometričnega sistema od zajema do odločitve.

  • Razume potek procesiranja za vsako biometrično modalnost.

  • Pozna nekatere omejitve delovanja biometričnih sistemov.

  • Kritično razmišlja o starejših in novejših modalnostih, kako se modalnosti lahko dopolnjujejo.

  • Pozna nekatere odprte probleme/izzive v biometriji.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja in laboratorijske vaje, individualno delo na domačih nalogah/projektu, predstavitve izdelkov.

Predvideni študijski rezultati

Po uspešno opravljenem predmetu bodo študenti zmožni:

– pojasniti razvojni cikel biometričnega sistema

– razlikovati med specifikami različnih modalnosti

– izbrati algoritme računalniškega vida za biometrični cevovod

– implementirati biometrični cevovod

– ovrednotiti kvaliteto vsakega koraka v cevovodu

– zgraditi večbiometrični sistem

– argumentirati izbiro metrik, baz, protokolov

– identificirati odprta raziskovalna vprašanja

– spisati tehnično poročilo.

Reference nosilca

  1. EMERŠIČ, Žiga, ŠTRUC, Vitomir, PEER, Peter. Ear recognition : more than a survey. Neurocomputing, ISSN 0925-2312. [Print ed.], Sep. 2017, vol. 255, str. 26-39. [COBISS.SI-ID 1537395395], [JCR]

  2. MEDEN, Blaž, MALLI, Refik Can, FABIJAN, Sebastjan, EKENEL, Hazim Kemal, ŠTRUC, Vitomir, PEER, Peter. Face deidentification with generative deep neural networks. IET signal processing, ISSN 1751-9675. [Print ed.], May 2017, vol. , no. , str. 1-17. [COBISS.SI-ID 1537419459], [JCR]

  3. PEER, Peter, EMERŠIČ, Žiga, BULE, Jernej, ŽGANEC GROS, Jerneja, ŠTRUC, Vitomir. Strategies for exploiting independent cloud implementations of biometric experts in multibiometric scenarios. Mathematical problems in engineering, ISSN 1024-123X. [Print ed.], Mar. 2014, vol. 2014, str. 1-15. [COBISS.SI-ID 10478420], [JCR]

  4. KOVAČ, Jure, PEER, Peter. Human skeleton model based dynamic features for walking speed invariant gait recognition. Mathematical problems in engineering, ISSN 1024-123X. [Print ed.], Jan. 2014, vol. 2014, str. 1-15. [COBISS.SI-ID 10477140], [JCR]

  5. KOVAČ, Jure, PEER, Peter. Transformation based walking speed normalization for gait recognition. Transactions on internet and information systems, ISSN 1976-7277, Nov. 2013, vol. 7, no. 11, str. 2690-2701. http://www.itiis.org/. [COBISS.SI-ID 10308948], [JCR]

    (Nosilec ima sicer reference iz vseh modalnosti iz vsebine.)

    Celotna bibliografija je dostopna na:

http://splet02.izum.si/cobiss/bibliography?code=19226&sciif=on.

Temeljni viri in literatura

  1. Anil K. Jain, Arun A. Ross, Karthik Nandakumar, Introduction to Biometrics, Springer, 2011 (glavna, izhodiščna literatura / primary literature)

  2. Ruud M. Bolle, Jonathan Connell, Sharath Pankanti, Nalini K. Ratha, Andrew W. Senior, Guide to Biometrics, 2003

    Vsebine bodo podprte tudi s članki iz pomembnih konferenc in revij. /

Content will be backed also with articles from important conferences and journals.

Bodi na tekočem

Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana

E:  dekanat@fe.uni-lj.si T:  01 4768 411