Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Podstawy biometrii
Tok studiów:
2012/2013
Kod:
JIS-2-001-SW-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Systemy wbudowane i rekonfigurowalne
Kierunek:
Informatyka Stosowana
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. inż. Saeed Khalid (saeed@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
prof. dr hab. inż. Saeed Khalid (saeed@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student posiada przeglądową wiedzę na temat zagadnień biometrycznych. IS2A_W02 Aktywność na zajęciach,
Projekt,
Sprawozdanie
M_W002 Student zna i rozumie przebieg procesu analizy danych biometrycznych. IS2A_W02, IS2A_W01, IS2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Projekt,
Sprawozdanie
M_W003 Student posiada wiedzę na temat przykładowych zastosowań algorytmów biometrycznych. IS2A_W17 Aktywność na zajęciach,
Projekt,
Sprawozdanie
Umiejętności
M_U001 Student potrafi zaimplementować kompletny proces analizy danych biometrycznych. IS2A_U05, IS2A_U03, IS2A_U04 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_U002 Student potrafi wykorzystać narzędzia obliczeniowe do analizy danych. IS2A_U05, IS2A_U03, IS2A_U04 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_U003 Student potrafi posługiwać się wybranymi urządzeniami biometrycznymi. IS2A_U16 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi opracować materiały dotyczące określonych zagadnień w formie referatu i prezentacji. IS2A_K03, IS2A_K06 Projekt,
Referat
M_K002 Student potrafi sporządzić poprawną dokumentację projektową. IS2A_K06, IS2A_K01 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. audyt.
Ćwicz. lab.
Ćwicz. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt.
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student posiada przeglądową wiedzę na temat zagadnień biometrycznych. + - - + - - - - - - -
M_W002 Student zna i rozumie przebieg procesu analizy danych biometrycznych. + - - + - - - - - - -
M_W003 Student posiada wiedzę na temat przykładowych zastosowań algorytmów biometrycznych. + - - + - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi zaimplementować kompletny proces analizy danych biometrycznych. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi wykorzystać narzędzia obliczeniowe do analizy danych. - - + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi posługiwać się wybranymi urządzeniami biometrycznymi. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi opracować materiały dotyczące określonych zagadnień w formie referatu i prezentacji. - - - + - - - - - - -
M_K002 Student potrafi sporządzić poprawną dokumentację projektową. - - + - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
  1. Wprowadzenie

    • cechy i obrazy biometryczne, definicje, historia, …
    • przykłady cech biometrycznych

  2. Biometria a systemy rozpoznawania wzorców

    *akwizycja obrazu, cyfrowe przetwarzanie, baza danych i klasyfikacja

  3. Pomiary i ewaluacja człowieka na podstawie cech biometrycznych

    • identyfikacja i weryfikacja, uwierzytelnienie, rozpoznawanie, ….
    • błędy typu FRR, FAR, EER, i inne
    • źródła błędów biometrycznych
    • skalowanie, rotacja, translacja obrazów biometrycznych

  4. Kategorie cech biometrycznych

    • biometria fizjologiczna
    • biometria behawioralna

  5. Metody przetwarzania i analizy obrazów biometrycznych

    • odszumianie, binaryzacja, LUT, jasność, kontrast, kwantyzacja, progowanie, histogram, …

  6. Poprawienie obrazów biometrycznych poprzez filtracja

    • analiza wpływu najpopularniejszych filtrów liniowych i nieliniowych w biometrii

  7. Ekstrakcja cech i opis obrazów biometrycznych
  8. Metody rozpoznawania twarzy

    • metody statystyczne
    • metody numeryczne
    • inne
    • problemy

  9. Odciski palca

    • linie papilarne
    • minucje
    • metody odszumiania, binaryzacji, ścieniania odcisków

  10. Tęczówka oka jako klucz dostępu
Ćwiczenia laboratoryjne:
  1. Podstawowe operacje na obrazach (1 zajęcia)

    Studenci wykonują proste ćwiczenia implementacyjne zapoznające ich z podstawowymi algorytmami obróbki obrazów. Zapoznają się również z algorytmami dylatacji i erozji.

  2. Porównanie różnych metod binaryzacji obrazu (1 zajęcia)

    Studenci zapoznają się z zaawansowanymi technikami binaryzacji obrazu (na przykład algorytmy Otsu i Bernsena) i porównują ich skuteczność z prostymi algorytmami (na przykład binaryzacji lokalnej, globalnej i mieszanej przez średnią).

  3. Ścienianie obrazów (1 zajęcia)

    Studenci zapoznają się z algorytmem K3M oraz porównują jego skuteczność w stosunku do algorytmów KMM i ścieniania przez maskę.

  4. Analiza mowy (2 zajęcia)

    Studenci uczą się na przykładzie cyfr mowy polskiej jak wyodrębnić słowa z sygnału mowy oraz jak zakwalifikować je do poszczególnych klas.

  5. Twarz jako cecha biometryczna (3 zajęcia)

    Studenci analizują zdjęcia twarzy pod kątem wydobycia z nich cech charakterystycznych znajdujących się na nich osób. W tym celu implementują algorytmy detekcji skóry na obrazie oraz wydobycia z niego twarzy, po czym z tak uzyskanego obrazu twarzy ekstrahują wektor cech charakterystycznych.

  6. Detekcja ruchu na sekwencji wideo (1 zajęcia)

    Studenci implementują podstawowe algorytmy detekcji ruchu na sekwencjach wideo.

  7. Odcisk palca jako cecha biometryczna (3 zajęcia)

    Studenci analizują odciski palców w celu identyfikacji ich użytkowników. W tym celu przygotowują je wstępnie do ekstrakcji cech charakterystycznych, wydobywają z nich wektory tych cech oraz dokonują na ich podstawie klasyfikacji odcisków.

  8. Tęczówka jako cecha biometryczna (3 zajęcia)

    Studenci analizują zdjęcia oczu w świetle bliskim podczerwieni w celu wydobycia z nich tęczówek oraz przetwarzają wydobyte ze zdjęć obrazy tęczówek w celu ekstrakcji cech charakterystycznych.

Ćwiczenia projektowe:

Tematy wykładów są rozszerzane przez studentów w formie projektów. Każda grupa studentów (1-3) opracowuje temat, który prezentuje na zajęciach projektowych.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 160 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem 10 godz
Udział w wykładach 30 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 30 godz
Przygotowanie do zajęć 40 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Wykonanie projektu 20 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa będzie wystawiana na podstawie sprawozdań z zajęciach laboratoryjnych, na podstawie wykonanego projektu oraz aktywności na wykładzie.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Podstawowa umiejętność programowana, na przykład w języku JAVA, lub posługiwania się środowiskiem obliczeniowym, na przykład MATLAB lub SCILAB.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  • Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing. Prentice Hall, 2008.
  • Choraś R. S.: Komputerowa wizja: Metody interpretacji i identyfikacji obiektów. Problemy współczesnej nauki, teoria i zastosowania, informatyka, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2005.
  • Tadeusiewicz R.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Społeczeństwo globalnej informacji, Wydawnictwo fundacji postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997.
  • Malina W., Ablemeyko S., Pawlak W.: Podstawy Cyfrowego Przetwarzania Obrazów. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warsaw, 2002.
  • Kasprzyk W.: Rozpoznawanie obrazów i sygnałów mowy. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2009.
  • Saeed K., Image Analysis for Object Recognition. Bialystok University of Technology, Bialystok, 2004.
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak