Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
Najbliższe seminarium
Kolejne seminaria Zespołu Biometrii i Uczenia Maszynowego odbędą się w semestrze 2022L.
Wiadomości
Listopad 2021: Wykorzystanie metod Deep Learningu do rozpoznawania markerów realizowane przez Michała Hałonia zostało opisane na blogu MathWorks Student Lounge
Lipiec 2021: Czasopismo recenzowane: Ewelina Bartuzi, Mateusz Trokielewicz "Multispectral hand features for secure biometric authentication systems", Concurrency Computat Pract Exper. 2021, DOI: 10.1002/cpe.6471 (Wiley Online Library)
Wrzesień 2020: Czasopismo recenzowane: Mateusz Trokielewicz, Adam Czajka, Piotr Maciejewicz "Post‐mortem Iris Decomposition and its Dynamics in Morgue Conditions", Journal of Forensic Sciences (Volume 65: 1530-1538, Issue 5, September 2020), DOI: 10.1111/1556-4029.14488 (Wiley Online Library)
Wrzesień 2020: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA Robotics zdobył nagrodę specjalną 'Special Prize MathWorks' za najlepsze zastosowanie Toolboxów firmy MathWorks podczas szóstej edycji zawodów robotów mobilnych European Rover Challenge (wykorzystanie metod deep learningu do rozpoznawania markerów). Gratulujemy!
Sierpień 2020: Michał Hałoń został laureatem konkursu MathWorks "Make IT ROS!", w którym uczestnicy konkursu mieli za zadanie wykazać się wiedzą dotyczącą oprogramowania ROS (Robot Operating System) oraz zaproponować wykorzystanie tej platformy w projekcie studenckim. Gratulujemy!
Lipiec 2020: Czasopismo recenzowane: Aidan Boyd, Shivangi Yadav, Thomas Swearingen, Andrey Kuehlkamp, Mateusz Trokielewicz, Eric Benjamin, Piotr Maciejewicz, Dennis Chute, Arun Ross, Patrick Flynn, Kevin Bowyer, Adam Czajka "Post-Mortem Iris Recognition—A Survey and Assessment of the State of the Art" (IEEEXplore)
20 lutego 2020: Podczas pierwszego zimowego warsztatu EAB organizowanego przez Instytut Badawczy Idiap i Europejskie Stowarzyszenie Biometrii EAB
Mateusz Trokielewicz (z ramienia NASK) wygłosił prezentację „Scientific presentation "Detecting cadaver iris presentations". Gratulujemy!
english version
Jalil Nourmahammadi Khirak
Doktorant
Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
 |
Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa pokój: 560 |
Życiorys:
Doktorant na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej oraz uczestnik projektu MSCA ITN finansowanego przez Komisję Europejską. Obecnie realizuje pracę dotyczącą bezpieczeństwa biometrii na urządzeniach mobilnych. W 2011 ukończył studia inżynierskie na University of Sabalan, Iran, następnie w 2015 roku otrzymał tytuł magistra na University Of Tabriz, Iran. Jego zainteresowania naukowe związane są z biometrią oraz uczeniem maszynowym.
Jalil Nourmohammadi Khiarak received the B.Sc. degree from the non-Profit University of Sabalan, Ardabil, Iran, in 2011, and the M.Sc. degree in Artificial Intelligence from the Faculty of Electrical & Computer Engineering, University Of Tabriz, Tabriz, Iran in 2015. His Master’s thesis was entitled ‘Learning Hierarchical Representations for Video Analysis Using Deep Learning ‘. His research interests are Biometric, Machine Learning, Computer Vision, Supervised learning (SVM, Back propagation, Logistic regression), unsupervised learning (Deep learning such as Auto-Encoders and Convolutional neural networks, PCA, K-mean Clustering), and Neural Networks. During his study, research, and work, he published several conference papers, one ISI journal paper and some submitted papers in different journals of IEEE, Elsevier, Springer, so far and developed a wide range of skills including programming, paper writing, and etc. In December 2017 Jalil joined the Amber project at the Warsaw university of Technology in which he will be working on ‘Countermeasure algorithms against subterfuge in mobile biometric systems’.
Kontakt
Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej
Zakład Sterowania Systemów
Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
ul. Nowowiejska 15/19
00-665 Warszawa
