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Docente
GIAN LUCA MARCIALIS (Tit.)
Periodo
Secondo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Convenzionale 
Lingua Insegnamento
INGLESE 



Informazioni aggiuntive

Corso Percorso CFU Durata(h)
[70/90]  COMPUTER ENGINEERING, CYBERSECURITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE [90/00 - Ord. 2018]  PERCORSO COMUNE 5 50

Obiettivi

L'obiettivo principale del corso è quello di fornire allo studente gli strumenti necessari a comprendere e manipolare i principi fondamentali delle tecnologie biometriche, con riferimento alla videosorveglianza avanzata ed alla biometria comportamentale.

Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente conoscerà i fondamenti delle tecnologie biometriche come scienza che studia la descrizione univoca delle persone attraverso la rappresentazione di caratteristiche fisiche e comportamentali, e le sue applicazioni nel dominio della cybersecurity e dellintelligenza artificiale.

Capacità di applicare la conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente sarà in grado di comprendere l'organizzazione e la logica del funzionamento di un sistema biometrico, di sviluppare algoritmi finalizzati al riconoscimento personale e comportamentale, losservazione e linterpretazione di eventi in unimmagine o in un video. Lapplicazione dei principi avverrà attraverso esercitazioni attraverso i linguaggi Matlab, Python e C.

Autonomia di giudizio
Lo studente saprà valutare sia l'adeguatezza di strumenti biometrici in ambito professionale, che le strutture dati e gli approcci al loro trattamento per la soluzione di problemi di identificazione e autenticazione personale nonché di sicurezza fisica e logica.

Abilità comunicative
Lo studente sarà in grado di dialogare con specialisti nel settore della cybersecurity, dellintelligenza artificiale, della videosorveglianza, e descrivere il procedimento risolutivo di problemi di sicurezza fisica e logica.

Capacità di apprendere autonomamente
Lo studente sarà in grado di apprendere metodologie avanzate e nuovi strumenti per la progettazione e lanalisi delle tecnologie biometriche, applicando con flessibilità i concetti forniti nel corso.

Prerequisiti

Conoscenze programmazione Matlab o Python o C e fondamentali di machine learning e intelligenza artificiale.

Contenuti

Introduzione alle tecnologie biometriche.
Moduli di un sistema biometrico.

Richiami di machine learning, pattern recognition e intelligenza artificiale.

Impronte digitali. Moduli. Caratteristiche. Classificazione, identificazione, autenticazione. Riconoscimento di falsi. Data set per lanalisi di impronte digitali.

Volti. Moduli. Caratteristiche. Classificazione, identificazione, autenticazione. Espressioni facciali. Riconoscimento di falsi. Data set per lanalisi facciale.

Biometria multimodale. Tassonomia. Approcci di fusione biometrica. Data set multimodali.

Tecnologie biometriche: EEG, andatura, iride, retina, vene e tratti del palmo.

Sistemi avanzati per le tecnologie biometriche: il deep learning. Stato dellarte. Metodi ed algoritmi. Apprendimento e auto-encoding.

Crowd analysis ed interpretazione della scena. Analisi dei flussi. Progetto di un sistema di video-sorveglianza. Applicazioni.

Metodi Didattici

Lezione frontale: 29 ore.
Esercitazioni in laboratorio: 21 ore.

Per soddisfare esigenze didattiche specifiche connesse alla situazione epidemiologica, è prevista la possibilità di lezioni in diretta streaming o registrazioni delle stesse disponibili on-line.
Inoltre, le esercitazioni potranno essere svolte mediante forme di interazione a distanza con i supporti informatici disponibili.

Verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in un progetto assegnato la cui consegna è secondo scadenza prefissata.
L'argomento del progetto riguarda uno dei temi affrontati nel corso ed è finalizzato a comprendere se il candidato possiede le conoscenze teoriche insegnate durante le lezioni e le competenze pratiche necessarie ad affrontare le esercitazioni di laboratorio durante il corso. Il progetto può essere realizzato in un qualsiasi linguaggio di programmazione (consigliati C, Python, C#, Matlab).
L'abilità nello studente nell'implementare i moduli progettuali di sistemi biometrici o sistemi di videosorveglianza sono valutate in funzione della qualità del codice prodotto e della capacità di realizzare il progetto secondo i vincoli richiesti in termini di parametri prestazionali visti a lezione.
A progetto realizzato, il candidato viene invitato ad illustrare le caratteristiche della propria soluzione in un colloquio orale.

Emergenza COVID-19. Il progetto viene assegnato come attività mediante piattaforma MS Teams. Lo studente riceve comunicazione via e-mail rilasciata su esse3 riguardo il link per accedere alla prova. Le regole sono comunque state indicate nel sito del corso:
https://www.unica.it/unica/page/it/biometric_technologies_and_behavioural_security

Testi

1) A. Jain et al., Handbook of Biometrics, Springer, https://www.springer.com/gp/book/9780387710402
2) B. Bhanu and A. Kumar, Deep learning in biometrics, Springer, https://www.springer.com/gp/book/9783319616568
3) K. Saeed, New direction in behavioural biometrics, CRC Press, https://www.crcpress.com/New-Directions-in-Behavioral-Biometrics/Saeed/p/book/9781498784627
4) V. Murino et al., Group and crowd behavior for computer vision, Academic Press, https://www.sciencedirect.com/book/9780128092767/group-and-crowd-behavior-for-computer-vision#book-info
5) D. Maltoni et al., Handbook of fingerprint recognition, Springer, https://www.springer.com/gp/book/9781848822535
6) H. Liu, Face Detection and Recognition on Mobile Devices, Elsevier, https://www.elsevier.com/books/face-detection-and-recognition-on-mobile-devices/liu/978-0-12-417045-2
7) M. Vatsa et al., Deep learning in biometrics, CRC Press, https://www.crcpress.com/Deep-Learning-in-Biometrics/Vatsa-Singh-Majumdar/p/book/9781138578234

Altre Informazioni

Slide del corso a supporto della didattica e dell'apprendimento.

Informazioni sul corso nella pagina people del docente:
https://www.unica.it/unica/it/ateneo_s07_ss01.page

Questionario e social

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