Przetwarzanie sygnałów biometrycznych

stacjonarne

I stopnia

obowiązkowy

W 14/+, L 16/+

Metody i techniki programowania1 / środowisko programistyczne Matlab, konstrukcje językowe Matlaba, algorytmy i metody obliczeń numerycznych w Matlabie;

Przetwarzanie sygnałów / konwersja analogowo-cyfrowa i cyfrowo-analogowa, próbkowanie, kwantyzacja, analiza widmowa dyskretnych sygnałów zdeterminowanych, pojęcie splotu w dziedzinie czasu i częstotliwości, szybkie przekształcenie Fouriera;

Kontrola dostępu i biometria / specyfika systemów biometrycznych.

sem. V / Kierunek: Elektronika i Telekomunikacja / specjalności:inżynieria systemów bezpieczeństwa

dr hab inż. Jacek Jakubowski, dr inż. Ewelina Majda-Zdancewicz

Zajęcia z nauczycielem (36 godzin):

14 - wykład

16 - ćwiczenia laboratoryjne

6 - konsultacje

Praca własna studenta (24):

16 - przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych

8 - przygotowanie do zaliczenia

Zakładając, że jeden punkt ECTS odpowiada 30 godzinom, otrzymuje się 60/30 = 2 punkty ECTS

Tematyka wykładów ma na celu zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami dotyczącymi biometrycznych systemów identyfikacji osób. Omawiane są biometryczne systemy identyfikacji wykorzystujące sygnał mowy oraz obraz twarzy. W ramach zajęć przedstawiane są także zaawansowane systemy multibiometryczne oraz problemy dotyczące zastosowania identyfikacji biometrycznej.

Wykłady / metody dydaktyczne: werbalno-wizualna prezentacja treści programowych z wykorzystaniem technik audiowizualnych; podanie informacji teoretycznych i wskazanie przykładów ilustrujących teorię; podanie tematów do samodzielnego studiowania.

Tematy kolejnych zajęć:

1. Podstawy biometrii (2h)

Wprowadzenie do tematyki przedmiotu. Zasady realizacji i zaliczenia przedmiotu. Podstawowe pojęcia biometrii. Cechy fizyczne i behawioralne wykorzystywane w technikach biometrycznych. Charakterystyka biometryk. Struktura systemów biometrycznych. Zastosowania systemów biometrycznych.

2. Sygnał mowy jako identyfikator biometryczny (2h)

Technologia mowy. Cele i warunki procesu rozpoznawania mówcy. Fizjologia oraz właściwości sygnału mowy. Reprezentacja sygnału mowy. Akwizycja sygnału mowy. Przetwarzanie wstępne. Segmentacja sygnału mowy.

3. Parametryzacja sygnału mowy (2h)

Cele parametryzacji sygnału mowy. Analiza częstotliwościowa sygnału mowy. Analiza cepstralna. Metody oparte o banki filtrów. Selekcja cech osobniczych. Klasyfikacja sygnału mowy.

5. Obraz jako identyfikator biometryczny (2h)

Przegląd biometryk dla których nośnikiem jest obraz. Powstawanie obrazu cyfrowego. Przekształcenia geometryczne – skalowanie i obrót. Przekształcenia arytmetyczne bezkontekstowe – przetwarzanie z wykorzystaniem tablic tonalnych, rozciąganie histogramu, wyrównywanie histogramu. Operacje arytmetyczne kontekstowe – filtracja liniowa, filtracja statystyczna, transformacja Fouriera.

6. Techniki wyodrębniania z obrazów obszarów zainteresowań (2h)

Detekcja źrenic w obrazie twarzy z wykorzystaniem oświetlania w zakresie bliskiej podczerwieni. Wykrycie obszarów zainteresować za pomocą algorytmu Violi-Jonesa. Detekcja punktów charakterystycznych za pomocą metod uczenia maszynowego.

7. Rozpoznawanie tożsamości na podstawie obrazu twarzy (2h)

Charakterystyka metod geometrycznych. Idea metod holistycznych na przykładzie techniki eigen-faces. Rozpoznawanie za pomocą deskryptorów punktów charakterystycznych.

8. Multibiometria – łączenie informacji biometrycznej (2h)

Kategorie pojęcia multibiometria. Metody składania informacji biometrycznej - integracja ścisła i luźna. Kolokwium zaliczające.

Laboratoria / metody dydaktyczne: zastosowania praktyczne poznawanych algorytmów i metod obliczeniowych.

Tematy kolejnych zajęć (po 4 godziny lekcyjne):

1. Badanie wybranych metod opisu sygnału mowy.

Implementacja i weryfikacja algorytmów ekstrakcji i selekcji cech osobniczych sygnału mowy w środowisku Matlab.

2. Badanie eksploatacyjne automatycznego systemu rozpoznawania mówcy.

Badanie właściwości algorytmów systemu rozpoznawania mówcy w kontekście skuteczności jego działania. Badania jakościowe i ilościowe, związane m.in. z badaniem wpływu zmian długości wypowiedzi testowej na jakość identyfikacji i weryfikacji.

3. Badanie metod przekształceń obrazu biometrycznego.

Badanie podstawowych transformacji i przekształceń obrazu. Filtracja zdegradowanych próbek biometrycznych na przykładzie obrazu twarzy. Implementacja i weryfikacja metod rozpoznawania osób na podstawie obrazu twarzy.

4. Badanie właściwości systemów multibiometrycznych.

Kalibracja parametrów demonstratora technologii multibiometrycznej. Badanie metody fuzji danych biometrycznych. Badanie wizyjnego systemu identyfikacji osób bazujących na transformacjach PCA i LDA.

podstawowa:

1. R. Tadeusiewicz, Sygnał mowy, WKiŁ, Warszawa, 1988

2. K. Ślot, Wybrane zagadnienia biometrii, WKŁ, Warszawa, 2008

3. B. Ziółko, M. Ziółko, Przetwarzanie mowy, Wydawnictwo AGH, Kraków, 2011

4. W. Kasprzyk, Rozpoznawanie obrazów i sygnałów mowy, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2009

5. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami, AOW EXIT, Warszawa 2008

uzupełniająca:

1. S. W. Smith, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, BTC, Legionowo, 2007

2. S. Osowski, Metody i narzędzia eksploracji danych, BTC, Legionowo, 2012

3. K. Ślot, Rozpoznawanie biometryczne, WKŁ, Warszawa, 2010

4. A. P. Dobrowolski, J. Jakubowski, E. Majda, J. Pacan, M. Wiśnios Przetwarzanie wybranych danych biometrycznych na potrzeby identyfikacji tożsamości, Rozdział 3 w monografii pod red. T. Dąbrowskiego pt. Badanie i wnioskowanie diagnostyczne. Wybrane zagadnienia

W1 / Student posiada przeglądową wiedzę na temat zagadnień biometrycznych, przykładowych zastosowań algorytmów biometrycznych, struktury systemów biometrycznych oraz cech wykorzystywanych jako identyfikatory biometryczne. / K_W01

W2 / Student zna strukturę oraz rodzaje systemów automatycznego rozpoznawania mówcy. Posiada wiedzę o metodach segmentacji, parametryzacji, selekcji oraz klasyfikacji sygnału mowy. / K_W15

W3 / Student posiada usystematyzowaną wiedzę z zakresu cyfrowego przetwarzania obrazu biometrycznego. Zna podstawowe parametry obrazowych cechy biometrycznych. Posiada wiedzę o podstawowych metodach obrazowej identyfikacji i weryfikacji biometrycznej./ K_W15

U1 / Student potrafi dokonać wyboru odpowiednich metod analizy i przetwarzania danych biometrycznych i zaimplementować poszczególne bloki przetwarzania danych systemu biometrycznego. / K_U07

U2 / Student potrafi ocenić przydatność poszczególnych cech biometrycznych i zaprojektować prosty system biometryczny. / K_U10

U3 / Student potrafi dokonać normalizacji danych biometrycznych oraz przeprowadzić ich selekcję i analizę. / K_U21

K1 / Student ma świadomość odpowiedzialności za pracę własną oraz jest gotowy do podporządkowania się zasadom pracy w zespole i ponoszenia odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania. / K_K04

Przedmiot zaliczany jest na podstawie zaliczenia.

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie pisemnego kolokwium sprawdzającego wiedzę (W1, W2 i W3), które odbywa się na ostatniej godzinie wykładów oraz zaliczenie laboratoriów.

Laboratoria, sprawdzające umiejętności (U1, U2 i U3) oraz kompetencje (K1), zaliczane są na podstawie kolokwiów wstępnych, pracy bieżącej i sprawozdań.

Nie dotyczy.