GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BMYL523 | BİYOMETRİK SİSTEMLER | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu ders, temel işaret ve görüntü işleme bilgilerini uygulamalarla destekleyerek öğrencilere kazandırmayı, desen tanıma temellerini öğretmeyi ve işaret işlemenin biyometrik sistemlerdeki uygulamalarını göstermeyi hedefler. Ayrıca, öğrencilerin biyometrik sistem tasarımı, gerçekleştirilmesi, doğruluk analizi, sosyal ve etik sorumluluklar hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlar. Ders sonunda öğrencilerin, işlevsel ve eksiksiz bir biyometrik sistemi tasarlayabilmeleri ve hayata geçirebilmeleri beklenmektedir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Çağrı ARISOY
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci, kabul edilebilir doğruluklara sahip bir biyometrik sistem tasaralayabilir, kodlayabilier ve gerçekleştirebilir. |
| 2 | Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci biyometrik özellik, biyometrik sistem kavramlarını bilir, görüntü işleme tekniklerini kullanarak bir biyometrik sistem geliştirme adımlarına hakim olur. |
| 3 | Bu dersi alan öğrencilerin biyometrik özelliklere dayalı tanıma sistemlerini, bu sistem mimarilerini ve görüntülerin alınması, tanınması, biyometrik sistem çalışma modları (Enrollment, Verification, Identification, Screening) ve senaryoları (Cooperative - Uncooperative, Overt - Covert) gibi kavramları bilmeleri beklenir. |
| 4 | Bu dersi alan öğrenciler biyometrik sistemlerin değerlendirilmesi ve doğruluk analizlerinin yapılması konusunda bilgi sahibi olurlar. |
| 5 | Derste istatistiksel bakış açısıyla performans değerlendirilmesi yapıldığından dersi alan öğrencilerin bu konuda da bilgili olmaları beklenir. |
| 6 | Dersi başaran öğrencilerin sınıflandırma teorisini, Neyman-Pearson, komşuluk, Gaussian, Bayesian ve MAP yaklaşımlarını bilmeleri beklenir. |
| 7 | Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler yüz, parmak izi, iris, el temelli biyometrik tanıma sistemlerinin temellerini bilirler, çoklu biyometrik sistemlere dair bilgilere de vakıf olmaları beklenir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Biyometrik sistemler, kişiye özgü karakteristik özelliklerin işlenerek kimlik doğrulama amacıyla kullanılan teknolojilerdir. Bu ders, işaret ve görüntü işlemenin biyometrik sistemlere nasıl uygulandığını detaylı bir şekilde ele alır. Genellikle güvenlik ve suç tespiti gibi alanlarda kullanılan bu sistemler, öğrencilerin lisans düzeyinde öğrendikleri işaret ve görüntü işleme konularını uygulamalı olarak geliştirebilmelerini sağlar. Ayrıca öğrenciler, görüntü işleme, desen tanıma ve istatistiksel doğruluk analizi gibi konularda bilgi edinir. Bu ders sonunda öğrenciler, işaret ve görüntü işlemeyi, özellik seti çıkarmayı, sınıflandırmayı ve karşılaştırmayı öğrenerek sorunsuz çalışan bir biyometrik sistem geliştirebilirler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Biyometrik özelliklere ve biyometrik sistemlere giriş. Görüntü işleme bakış açısıyla biyometrik sistem tasarımına giriş. | Teorik anlatim | Okuma |
| 2 | Biyometrik sistemlerin kullanımı, mimarisi. Biyometrik sistemlerin çalışma modları: Enrollment, Verification, Identification, Screening. Biyometrik sistemlerin özellikleri. | Teorik anlatim | Okuma |
| 3 | Biyometrik sistemlerin performans analizi ile ilgili temel bilgiler: hata oranları, doğruluk oranları vb. | Teorik anlatim | Okuma |
| 4 | Biometrik sistemlerin doğruluk analizinin istatistiksel bakış açısıyla değerlendirilmesi. | Teorik anlatim | Okuma |
| 5 | Biyometrik sistemlerde sınıflandırma teorisi. Neyman-Pearson yaklaşımı, komşuluk analizi, Gaussian, Bayesian ve MAP yaklaşımları. | Teorik anlatim | Okuma |
| 6 | Yüz tanımanın temelleri. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak yüz tanımanın gerçekleştirilmesi. | Teorik anlatim | Okuma |
| 7 | Yüz tanıma temelli biyometrik sistemler: Görüntünün alınması, kaydı, özellik setlerinin elde edilmesi. | Teorik anlatim | Okuma |
| 8 | Parmak izi temelli biyometrik sistemler: Özellik noktaları temelli yaklaşımlar, özellik noktaları temelli olmayan yaklaşımlar ve bunların gerçekleştirilmesi. | Teorik anlatim | Okuma |
| 9 | İris tanıma temelli biyometrik sistemler ve bunların görüntü işleme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmesi. | Teorik anlatim | Okuma |
| 10 | El temelli biyometrik sistemler: el geometrisi, parmak boğumu, avuç içi tanıma, kan damarlarının tanınması. | Teorik anlatim | Okuma |
| 11 | Çoklu biyometrik sistemler. | Teorik anlatim | Okuma |
| 12 | Öğrenci projelerinin sunulması. | Proje ve sunum | Proje |
| 13 | Öğrenci projelerinin sunulması. | Proje ve sunum | Proje |
| 14 | Öğrenci projelerinin değerlendirilmesi. | Proje ve sunum | Proje |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. R.C. Gonzalez and R.E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 3rd Edition, 2007. This text will be supplemented with assigned readings on biometrics as detailed in the class schedule online. 2. D. Maltoni, D. Maio, A. K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition, Springer Verlag, 2003. 3. A. K. Jain, R. Bolle, S. Pankanti (Eds.), BIOMETRICS: Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, 1999. 4. J. Wayman, A.K. Jain, D. Maltoni, and D. Maio (Eds.), Biometric Systems: Technology, Design and Performance Evaluation, Springer, 2004.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 75 |
| Proje Hazırlama | 1 | 25 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 75 |
| Proje Sunma | 1 | 25 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Proje Hazırlama | 1 | 50 | 50 |
| Proje Sunma | 1 | 1 | 1 |
| Proje Tasarımı /Yönetimi | 1 | 10 | 10 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Okuma | 11 | 1 | 11 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 120 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 3 | 4 | 3 | |||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 5 | 3 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 6 | 4 | 3 | 4 | ||||||||
| ÖÇ 7 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek