Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
Wiadomości
Marzec 2023: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA PW zajął pierwsze miejsce podczas zawodów MathWorks Minidrone Competition Poland 2023. Zadaniem uczestników było zaprojektowanie algorytmu umożliwiającego dronowi autonomiczne poruszanie się po wyznaczonej ścieżce oraz wylądowanie we wskazanym miejscu w jak najkrótszym czasie. Gratulujemy!
Wrzesień 2022: Michał Hałoń wraz z drużyną SKA Robotics zdobył nagrodę w konkursie "Bonus Competition Task – path optimization for a rover" podczas ósmej edycji zawodów robotów mobilnych European Rover Challenge. Zadaniem konkursowym była optymalizacja trasy łazika na powierzchni planetoidy Vesta z wykorzystaniem oprogramowania MATLAB&Simulink. Gratulujemy!
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!
Biometryczna Identyfikacja Tożsamości (BIT)
Powrót do: Dydaktyka | BIT | Zima 2015/16 | Materiały do laboratorium
Zima 2015/16 | Materiały do laboratorium | Tematyka ćwiczeń
Ćw. 1: Biometria odcisku palca
Zakres laboratorium: Pozyskiwanie obrazów odcisków. Wstępne przetwarzanie obrazów, obrazy binarne, szkieletowe, segmentacja obrazu. Detekcja punktów osobliwych, klasyfikacja Henry'ego. Poszukiwanie minucji odcisku, wyznaczanie dopasowania map minucji, wyznaczenie rozkładów porównań wewnątrz- i między-osobniczych. Estymacja podstawowych wskaźników niezawodności: EER, FNMR(t), FMR(t) (dla wybranych t).
Do przygotowania przed zajęciami: opanowanie materiału wykładowego dot. biometrii odcisków palca (w szczególności wstępnego przetwarzania obrazu, wyszukiwania punktów charakterystycznych, klasyfikacji odcisków) oraz sposobów obliczania wskaźników EER, FNMR, FMR.
Ćw. 2: Testowanie żywotności palca
Zakres laboratorium: Pozyskiwanie obrazów autentycznych palców. Wykonanie fałszywych odcisków z kleju elastycznego, sprawdzenie na ile przykładowe rozwiązania rozpoznają fałszerstwa. Pozyskiwanie obrazów wykonanych artefaktów. Dostosowanie parametrów przykładowej metody testowania żywotności palca (detekcja porów skóry) w celu jak najdokładnieszego rozpoznawania fałszerstw. Estymacja podstawowych wskaźników niezawodności.
Do przygotowania przed zajęciami: opanowanie materiału wykładowego dot. testowania żywotności palca, w szczególności metodyki detekcji porów skóry. Przypomnienie sposobów obliczania wskaźników jakości dla testów żywotności.
Ćw. 3: Biometria tęczówki
Zakres laboratorium: Pozyskiwanie obrazów tęczówki. Wstępne przetwarzanie obrazów, segmentacja tęczówki, reprezentacja w układzie biegunowym. Filtracja obrazu, wyznaczanie kodu tęczówki, dopasowanie kodów, pomijanie zakłóceń w dopasowaniu kodów. Wyznaczenie rozkładów porównań wewnątrz- i między-osobniczych, estymacja podstawowych wskaźników niezawodności: EER, FNMR(t), FMR(t) (dla wybranych t).
Do przygotowania przed zajęciami: opanowanie materiału wykładowego dot. biometrii tęczówki (w szczególności segmentacji obrazu, metody Daugman'a oraz Boles'a, dopasowania kodów tęczówki) oraz sposobów obliczania wskaźników EER, FNMR i FMR.
Ćw. 4: Testowanie żywotności oka
Zakres laboratorium: Pozyskiwanie obrazów autentycznych tęczówek. Wykonanie fałszywych tęczówek (wydruki papierowe), sprawdzenie na ile przykładowe rozwiązania rozpoznają fałszerstwa. Pozyskiwanie obrazów wykonanych artefaktów. Dostosowanie parametrów przykładowej metody testowania żywotności oka (analiza częstotliwościowa obrazu) w celu jak najdokładnieszego rozpoznawania fałszerstw. Estymacja podstawowych wskaźników niezawodności.
Do przygotowania przed zajęciami: opanowanie materiału wykładowego dot. testowania żywotności tęczówki, w szczególności metodyki detekcji fałszywych częstotliwości w widmie amplitudowym obrazu oka. Przypomnienie sposobów obliczania wskaźników jakości dla testów żywotności.
Ćw. 5: Biometria podpisu odręcznego
Zakres laboratorium: Pozyskiwanie podpisów autentycznych i fałszerstw zaawansowanych przy pomocy tabletu graficznego. Dopasowanie podpisów w dziedzinie cech podpisu, dobranie składników i cech. Dopasowanie podpisów w dziedzinie czasu z wykorzystaniem programowania dynamicznego, dobranie składników podpisu w budowie ścieżki marszczenia. Wyznaczenie rozkładów porównań wewnątrz- i między-osobniczych, estymacja podstawowych wskaźników niezawodności: EER, FNMR(t), FMR(t) (dla wybranych t).
Do przygotowania przed zajęciami: opanowanie materiału wykładowego dot. biometrii podpisu (w szczególności metodyki dynamicznego marszczenia czasu) oraz sposobów obliczania wskaźników EER, FNMR i FMR.