Subject » BMEVIHIAV11
Biometric Identification in Computer Systems
Biometriai azonosítás számítógépes rendszerekben
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Biometriai azonosítás számítógépes rendszerekben
Biometric Identification in Computer Systems
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIHIAV11 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 2 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Buttyán Levente
position: egyetemi tanár
contact:
buttyan.levente@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Programme
- Személyek mérhető fizikai jellemzőinek egyedisége, kapcsolata és matematikai jellemzése; felismerés és azonosítás jellegzetességei.
- Alakfelismerési alapfogalmak; kép- és jel-feldolgozási jellemzők; Csoportosítási és felismerési módszerek, PCA és LDA (lineáris diszkrimináns analízis) eljárások.
- Ujjlenyomat azonosítása: jellemző pontok, illesztési eljárások; Hamisítás kiszűrése, szenzortípusok, gyakorlati eszközök.
- Arcfelismerés matematikai módszerei; arc megtalálása; jellemzők és illesztési eljárások; kor, nem, grimasz felismerése.
- Szem íriszének azonosítása. Szem szerkezete, írisz geometriai és mintázati jellemzői; Daugman Gábor-szűrős írisz-dekódolása; statisztikai eredmények és értelmezésük; működő rendszerek a világból.
- A szem retina-képének alapján azonosítás. A szemfenék jellemzése, gráf alapú leírása; összehasonlítási módszerek. Kéz azonosítása.
- On-line aláírás hitelesítés. Kézírás jellemzése, felismerésre alkalmas jegyek; a digitalizált kézírás dinamikája alapján a személyi jellemzők kinyerése.
- Beszélő felismerése. A beszéd képzése és ennek fizikai modellje; a beszédhang jellemzői; formánsok, Cepstrum transzformáció; Minta alapú és statisztikai eljárások (DTW, HMM).
- Infraképből az arc és test felismerése. Infra- és optikai-kamerák jellemzői, alkalmazási területük, képfúziós eljárások; aktív és passzív infra eszközök; személyi (emocionális) tulajdonságok, amik infrában jönnek ki. Képi jellemzők és felismerési eljárások.
- Azonosítás a billentyű leütéséből; komplex személyiségjegyek a gépelésből. A fül geometria jellemzői, és az ezen alapuló azonosítások.
- Járás-azonosítás; járókelők megtalálása és követése videóképeken; Testmagasság, lábhelyzet meghatározása egy- és több-kamerás rendszerekben; Járás felismerése; Járásminták statisztikai elemzésének módszerei és a felismerés lehetőségei.
- DNS-n alapuló személyazonosítás; A DNS-ből kinyerhető személyi jellemzők leírása; A DNS analízisének főbb lépései; készülékek, megoldások, esetek.
- Azonosítás illat-mintából; a mesterséges orr technológiai megvalósításai; jelfeldolgozási, csoportosítási feladatok.
- Komplex azonosítási rendszerek A biometria jogi kérdései
A számítógépes alakfelismerésen alapulva ismerteti a személyes azonosító rendszerek működési elveit, mérnöki megvalósíthatóságát és a gyakorlati rendszereket. A bemutatandó módszerek a számítógépes biztonsági rendszerek, hálózati kapcsolatok és intelligens multimédiás eszközök területén jelentenek alapvetően új lehetőségeket.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Előadás
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Jelfeldolgozási alapismeretek.
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Jelfeldolgozási alapismeretek.
General rules
Követelmények:
A szorgalmi időszakban: 1 ZH, az aláírás megszerzésének feltétele a sikeres ZH teljesítése
A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga
Elővizsga: feltétele az aláírás megléte
Pótlási lehetőségek:
Elégtelen vagy meg nem írt zárthelyi esetén pótlás:
1 pótZH a szorgalmi időszakban, 1 pót-pótZH a pótlási időszakban.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.