| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| BİYOMETRİK SİSTEMLERE GİRİŞ |
Birinci düzey |
BS 434 |
Seçmeli |
8 |
3.00 |
3.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
Programlama, Veri yapıları ve Algoritmalar, Görüntü işleme.
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz yüze
|
|
Dersin amacı
|
Biyometrik özelliklerin kavranması,
Bir biyometrik sistemin adım adım tasarlanması ve gerçekleştirilmesi,
Tasarım ve gerçekleştirilme sürecinde karşılaşılan problemlere kabul edilebilir çözümlerin bulunması,
Biyometrik sistemlerde performans analizinin yapılması ve sonuçların istatistiksel olarak değerlendirilmesi.
|
|
Dersin tanımı
|
Ders kapsamında biyometrik özellikler ve sistemlerle ilgili temel kavramlar, biyometrik sistemlerin bileşenleri, çeşitleri, biyometrik sistem gerçekleştirme süreci ile ilgili kavram ve metodolojiler, biyometrik sistemlerin analiz, değerlendirme ve testinde kullanılan parametreler verilmektedir.
|
|
1- |
Biyometrik Sistemlere Giriş:
Amaç ve açıklamalar: avantaj ve dezavantajları, Biyometrik özelliklerden beklenenler, biyometrik sistemlerin çalışma modları ve Uygulamaları.
|
|
2- |
Biyometrik Sistemlerin Kullanımı ve çeşitleri: Sistemin Tanıma/Onaylama/ Tanımlama/izleme modlarında çalışması. Katılımlı-katılımsız, açık-kapalı vs
Biyometrik Sistemlerin Mimarileri.
|
|
3- |
Biyometrik Sistemlerin Performans Analizi: Hata oranları. Yanlış karşılaştırma oranı: FMR (FAR), Yanlış karşılaştıramama oranı: FNMR (FRR), Resmin alınmasında hata: FTA, Resmin kabulunde hata: FTE, ROC Curve, Eşit hata oranı: EER, Tanıma Oranı.
|
|
4- |
Biyometrik Sistemlerin Performans Analizi: Biyometrik Onaylama sistemlerinde tekli ve çoklu resim alma, benzerlik matrisi. Biyometrik tanıma sistemlerinde ölçülen hata oranlarının güvenilirliği.
|
|
5- |
Biyometrik Sistemlerde sınıflandırma teorisi: Onaylama: Neyman-Pearson yaklaşımı, Likelihood oranı, Gaussian durumu, Bayesian yaklaşımı. Tanıma: MAP yaklaşımı; Diğer sınıflandırıcılar: Oklid mesafesi.
|
|
6- |
Yüz tanıma: Holistik ve yerel özellik tabanlı teknikler. Problemler: poz farkı, ışıklandırma ve yüz ifadesindeki farklılıklar. Önişleme: normalizasyon ve kayıt
|
|
7- |
Yüz tanıma temelli biyometrik sistemler. Yüzün alınması, kaydı ve özelliklerinin elde edilmesi
|
|
8- |
Parmak izi Tanıma temelli biyometrik sistemler: Özellik noktaları temelli (uç ve çatal) yöntemler, diğer özelliklere dayalı yöntemler.
|
|
9- |
İris tanıma temelli biyometrik sistemler: irisin alınması, kaydı ve özelliklerinin elde edilmesi
|
|
10- |
Diğer biyometrik Özelliklere dayalı biyometrik sistemler: Avuç içi, kan damarları, konuşmacı tanıma, yürüyüş tanıma vs.
|
|
11- |
Çoklu Biyometrik sistemler.
|
|
12- |
Biyometrik şablonun korunması, Güvenlik ve gizlilik durumları.
|
|
13- |
Öğrencilerin proje sunumlarının dinlenmesi ve değerlendirilmesi.
|
|
14- |
Öğrencilerin proje sunumlarının dinlenmesi ve değerlendirilmesi.
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Biyometrik Sistemler hakkında temel kavramların öğrenilmesi, avantaj ve dezavantajları, Biyometrik özelliklerden beklenenler, biyometrik sistemlerin çalışma modları ve Uygulamalarının bilinmesi.
|
|
2- |
Biyometrik Sistemlerin Kullanımı ve çeşitleri: Sistemin Tanıma/Onaylama/ Tanımlama/izleme modlarında çalışmasının öğrenilmesi.
|
|
3- |
Biyometrik Sistemlerin Performans Analizinde kullanılan kavramların öğrenilmesi.
|
|
4- |
Biyometrik Sistemlerde sınıflandırma teorisinin öğrenilmesi.
|
|
5- |
Yüz tanıma temelli biyometrik sistemlerin çalışma mantığının öğrenilmesi.
|
|
6- |
Parmak izi tanıma temelli biyometrik sistemlerin çalışma mantığının öğrenilmesi.
|
|
7- |
İris tanıma temelli biyometrik sistemlerin çalışma mantığının öğrenilmesi.
|
|
8- |
Diğer biyometrik özelliklere dayalı sistemlerin çalışma mantığının öğrenilmesi.
|
|
9- |
Çoklu Biyometrik sistemlerin çalışma mantığının öğrenilmesi.
|
|
10- |
Biyometrik şablonun korunması, Güvenlik ve gizlilik durumlarına dair detayların öğrenilmesi.
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Mühendislik konularında matematik ve fen bilgilerini uygulama becerisine sahip olur.
|
|
|
2- |
Bir problemi saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olur.
|
|
|
3- |
Bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisine sahip olur.
|
|
|
4- |
Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve araçları kullanma becerisine sahip olur.
|
|
|
5- |
Deney/proje tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerilerine sahip olur.
|
|
|
6- |
Takım çalışmasına yatkınlık becerisine sahip olur.
|
|
|
7- |
Bireysel çalışma becerisine sahip olur.
|
|
|
8- |
Sözlü ve/veya yazılı iletişim kurma becerisine sahip olur.
|
|
|
9- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisine sahip olur.
|
|
|
10- |
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile hukuksal konularda bilgiye sahip olur.
|
|
|
11- |
Yönetsel becerilere (liderlik, organizasyon, zaman ve risk yönetimi, kalite bilinci, verimlilik vb) sahip olur.
|
|
|
12- |
Zamanı en iyi şekilde kullanma becerisine sahip olur.
|
|
|
13- |
Alışılmışın dışında yollar bulabilme becerisine sahip olur.
|
|
|
14- |
Yönetim becerisi, mesleki özgüven ve inisiyatif alabilme özelliklerine sahip olur.
|
|
|
15- |
Problemlere çözümler getirirken ulusal çıkarları gözetir.
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
21- |
|
|
|
22- |
|
|
|
23- |
|
|
|
24- |
|
|
|
25- |
|
|
|
26- |
|
|
|
27- |
|
|
|
28- |
|
|
|
29- |
|
|
|
30- |
|
|
|
31- |
|
|
|
32- |
|
|
|
33- |
|
|
|
34- |
|
|
|
35- |
|
|
|
36- |
|
|
|
37- |
|
|
|
38- |
|
|
|
39- |
|
|
|
40- |
|
|
|
41- |
|
|
|
42- |
|
|
|
43- |
|
|
|
44- |
|
|
|
45- |
|
|
|
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder |
|
Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
2
|
28
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
0
|
0
|
0
|
|
Ödevler
|
0
|
0
|
0
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
2
|
2
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
3
|
3
|
|
Ara sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
20
|
20
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
3
|
3
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
1
|
1
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
57
|
|
AKTS
|
|
|
2.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
20
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
1
|
20
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
40
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
40
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
60
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
1. D. Maltoni, D. Maio, A. K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition, Springer Verlag, 2003.
2. A. K. Jain, R. Bolle, S. Pankanti (Eds.), BIOMETRICS: Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, 1999.
3. J. Wayman, A.K. Jain, D. Maltoni, and D. Maio (Eds.), Biometric Systems: Technology, Design and Performance Evaluation, Springer, 2004.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
1. S.Y. Kung, M.W. Mak, and S.H. Lin, Biometric Authentication: A Machine Learning Approach, Prentice Hall, 2005.
2. Ruud M. Bolle et al., Guide to Biometrics, Springer, 2004.
3. Paul Reid, Biometrics for Network Security, Prentice Hall PTR, 2004.
4. John D. Woodward et al., Biometrics, McGraw-Hill/Osborne, 2003.
5. John Chirillo and Scott Blaul, Implementing Biometric Security, Wiley, 2003.
6. Samir Nanavati, Michael Thieme, and Raj Nanavati, Biometrics: Identity Verification in a Networked World, John Wiley & Sons, 2002.
7. David Zhang (Ed.), Biometric Solutions for Authentication in an E-World, Kluwer Academic Publishers, 2002.
8. Anil K. Jain, Ruud Bolle, and Sharath Pankanti (Eds.), Biometrics: Personal Identification in Networked Society, Kluwer, 1999.
9. L.C. Jain et al. (Eds.), Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, 1999.
|
|