Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Applied Biometrics
Tok studiów:
2013/2014
Kod:
JCS-2-304-CM-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Computer Methods in Science and Technology
Kierunek:
Applied Computer Science
Semestr:
3
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
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 has an extensive knowledge of the biometric issues. Student posiada przeglądową wiedzę na temat zagadnień biometrycznych. CS2A_W01, CS2A_W02, CS2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_W002 Student knows and understands the process of the analysis of biometric data. Student zna i rozumie przebieg procesu analizy danych biometrycznych. CS2A_W01, CS2A_W02, CS2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_W003 Student has knowledge of the sample applications of biometric algorithms. Student posiada wiedzę na temat przykładowych zastosowań algorytmów biometrycznych. CS2A_W17 Aktywność na zajęciach,
Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
Umiejętności
M_U001 Student is able to implement a complete biometric data analysis process. Student potrafi zaimplementować kompletny proces analizy danych biometrycznych. CS2A_U03, CS2A_U04, CS2A_U14, CS2A_U05, CS2A_U07 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_U002 Student is able to use computational tools to analyze the data. Student potrafi zastosować narzędzia obliczeniowe do analizy danych. CS2A_U03, CS2A_U05 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
M_U003 Student is able to use the selected biometric devices. Student potrafi posługiwać się wybranymi urządzeniami biometrycznymi. CS2A_U16 Sprawozdanie,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Zaliczenie laboratorium
Kompetencje społeczne
M_K001 Student can develop materials for specific issues in the form of a report. Student potrafi opracować materiały dotyczące określonych zagadnień w formie sprawozdania. CS2A_K06, CS2A_K03 Sprawozdanie
M_K002 Student can make a proper project documentation. Student potrafi sporządzić poprawną dokumentację projektową. CS2A_K06 Sprawozdanie
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Inne
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
E-learning
Wiedza
M_W001 Student has an extensive knowledge of the biometric issues. Student posiada przeglądową wiedzę na temat zagadnień biometrycznych. + - + - - - - - - - -
M_W002 Student knows and understands the process of the analysis of biometric data. Student zna i rozumie przebieg procesu analizy danych biometrycznych. + - + - - - - - - - -
M_W003 Student has knowledge of the sample applications of biometric algorithms. Student posiada wiedzę na temat przykładowych zastosowań algorytmów biometrycznych. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student is able to implement a complete biometric data analysis process. Student potrafi zaimplementować kompletny proces analizy danych biometrycznych. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student is able to use computational tools to analyze the data. Student potrafi zastosować narzędzia obliczeniowe do analizy danych. - - + - - - - - - - -
M_U003 Student is able to use the selected biometric devices. Student potrafi posługiwać się wybranymi urządzeniami biometrycznymi. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student can develop materials for specific issues in the form of a report. Student potrafi opracować materiały dotyczące określonych zagadnień w formie sprawozdania. - - + - - - - - - - -
M_K002 Student can make a proper project documentation. Student potrafi sporządzić poprawną dokumentację projektową. - - + - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

  1. Introduction to biometrics – history and definitions.
  2. Examples of Biometric Systems and their applications from preprocessing to classification.
  3. Human identification and verification.
  4. Methods and algorithms of data acquisition from input images.
  5. Preprocessing – biometric image scanning, thinning, segmentation.
  6. Categories of biometrics – physiological and behavioral biometrics and their techniques.
  7. Image analysis methods and algorithms in automatic object recognition.
  8. Examples of biometric tools and methods of classification for human identification and recognition.
  9. Error types in human identification and verification methods and their significance in biometric security systems. The error measuring methods (FAR-False Acceptance Rate and FFR-False Rejection Rate).
  10. Visual monitoring systems and their module from detection to cracking, classification and decision taking in human recognition approaches.
  11. Examples of biometric applications – physiological (fingerprints, hand geometry, face, iris and retina, taste and odor) and behavioral (signature, voice, keystroke and mouse dynamics, gait and many others).

Ćwiczenia laboratoryjne:

  1. Basic image processing algorithms (1 lab)
  2. Comparison of different binarization techniques (1 lab)
  3. Comparison of different image thinning techniques (1 lab)
  4. Analysis of fingerprints (3 labs)
  5. Analysis of face images (5 labs)
  6. Detection of movement (1 lab)
  7. Speech analysis (2 labs)
  8. Summary of students’ achievements (1 lab)

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 150 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w wykładach 30 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Przygotowanie do zajęć 60 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

The final grade will be calculated from the grades from laboratories reports, the grade from the project and the students activity on lectures.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

JAVA, Matlab or Scilab programming skills at a basic level.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. A. K. Jain, R. Bok, S. Pankanti, Biometrics: Personal Identification in Networked Security, Kluwer Academic Publishers, 1999.
  2. L. Wayman, Fundamentals of Biometric Authentication Technologies, International Journal of Image and Graphics I (1), 2001, 93-1, 13.
  3. K. Saeed, J. Pejaś, R. Mosdorf (Eds), Biometrics, Computer Security Systems and Artificial Intelligence Applications, Springer Science + Business Media, NY, 2006.
  4. N. K.Ratha, V. Govindaraju (Eds), Advances in Biometrics Sensors, Algorithms and Systems, Springer, 2008.
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak