Chair of Multimedia Telecommunications and Microelectronics
Biometria i nadzór wizyjny
Charakterystyka przedmiotu:

Przedmiot wychodzi naprzeciw najnowszym trendom przemyslowego wykorzystania nowoczesnych technologii multimedialnych w systemach telekomunikacyjnych sluzacych identyfikacji osob lub mienia, kontroli dostepu i nadzoru nad wydzielonymi strefami i osobami.
Przedmiot obejmuje dwa bardzo pokrewne tematycznie zagadnienia: biometryczne systemy identyfikacji osob oraz nadzor wizyjny.

Techniki biometryczne sa obecnie jednym z najbardziej dynamicznie rozwijajacych sie dzialow teleinformatyki. Biometria moze byc zdefiniowana jako sposob rozpoznawania i identyfikacji osobistej opartej na cechach fizycznych i behawioralnych. Sa to miedzy innymi: linie papilarne, ksztalt twarzy czy dloni, charakterystyczne cechy teczowki oka, pisma recznego, jak rowniez mowa, sposob uderzania w klawisze, a nawet uklad zyl nadgarstka. Biometria moze byc wykorzystana do uniemozliwiania nieautoryzowanych prob dostepu do bankomatow, komputerow osobistych, sieci komputerowych, telefonow komorkowych, domowych systemow alarmowych, zamkow drzwiowych, kart procesorowych. Lista zastosowan jest nieograniczona.

Systemy nadzoru wizyjnego, telewizji przemyslowej (ang. CCTV) stanowia doskonale rozwiazanie w przypadku kiedy pewne obszary lub obiekty wymagaja stalej kontroli i nadzoru, a na ich terenie bezpieczenstwo i zycie ludzkie jest zagrozone. Poprzez zastosowanie telewizji przemyslowej zwiekszamy poziom bezpieczenstwa na obszarze chronionym poprzez zwiekszenie skutecznosci pracy sluzb odpowiedzialnych za realizacje zadan ochrony. Systemy telewizji przemyslowej realizujac swoje podstawowe funkcje jakimi sa identyfikacja rodzaju zdarzenia, wykrywanie osob, identyfikacja osob, identyfikacja pojazdow - LPR ANPR, detekcja ruchu, zapis materialow fonicznych i wizyjnych oddaja uzytkownikowi szereg czesto wyselekcjonowanych informacji niezbednych dla utrzymania wymaganego poziomu bezpieczenstwa obszarow, obiektow podlegajacych zabezpieczeniu. Daje to nowy wymiar w dziedzinie zabezpieczen: wykrycie intruza, przekazanie informacji w formie obrazu i dzwieku do odbiorcy sygnalu, zapis tego zdarzenia, pelna identyfikacje i archiwizacje.

Wyklad w zalozeniu ma przyblizyc te nowe rozwiazania technologiczne. Wyjasnic zasady projektowania systemow CCTV wykorzystujac wyszukane dedykowane oprogramowanie, urzadzenia, osprzet najwyzszej klasy. Rownoczesnie zapoznac z algorytmami autoryzacji opartymi o nowoczesne biometryczne systemy identyfikacji.

Uwaga! Materialy edukacyjne oraz oprogramowanie przeznaczone jest wylacznie do uzytku na wykladzie i laboratorium.
Powielanie materialow oraz ich publikowanie w jakiejkolwiek postaci na jakimkolwiek nosniku jest zabronione.

Part 01 - Background modeling
  • test.mp4
  • Part 01 - Foreground detection
  • Lab 1 - Foreground detection - Matlab's source code of the main file
  • Lab 1 - Foreground detection - Matlab's source code of the BackgroundModeling function
  • Materialy do Wykladu (zabezpieczone haslem):

    Materialy do laboratorium (zabezpieczone haslem):

      Cwiczenie 1:
        System Bertillon'ego (cwiczenie realizowane w roku 2009) (aktualizacja 11.03.2009)

        zalacznik XLS (aktualizacja 11.03.2009)

        zalacznik PDF (aktualizacja 11.03.2009)

        • cwiczenie dotyczy statycznych pomiarow z zakresu antropometrii w odniesieniu do zastosowan identyfikacji biometrycznej zaproponowanej przez Bertillon'ego. W cwiczeniu student zapoznaje sie z punktami antropometrycznymi, przyrzadami pomiarowymi i technika pomiaru. Poszczegolne tematy zadan dotycza doboru cech pomiarowych, komponowania karty badan. Glowny nacisk cwiczenia polozony jest na metody opracowywania danych pomiarowych.

      Cwiczenie 2:
        Identyfikacja osob na podstawie rzeczywistych linii papilarnych (cwiczenie realizowane w roku 2009) (aktualizacja 18.03.2009)

        • Niniejsze cwiczenie ma na celu zaprezentowanie algorytmu identyfikacji osob bazujacego na odciskach palcow, ktory zostal zaimplementowany w biometrycznym systemie rozpoznawania linii papilarnych. Celem eksperymentow przprowadzanych w cwiczeniu jest porownanie wynikow wplywu roznych czynnikow na stopien poprawnosci identyfikacji. W cwiczeniu wykorzystywana jest aplikacja FingerprintRecognition umozliwiajaca przeprowadzenie cl?kowitego procesu identyfikacji i uzyskanie informacji o minimalnej odleglosci euklidesowej przy porownaniu odciskow palca.

      Cwiczenie 3:
        XOVIS kamera 3D


      Cwiczenie 4:
        Syntetyczne linie papilarne i ich model matematyczny (cwiczenie realizowane w roku 2009) (aktualizacja 18.03.2009)

        • Niniejsze cwiczenie ma na celu poznanie roznych algorytmow tworzenia obrazow syntetycznych linii papilarnych.

      Cwiczenie 5:
        lokalizacja twarzy


      Cwiczenie 6:
        siatkowka oka


      Cwiczenie 7:
        Diagramy Voronoi'a


      Cwiczenie 8:
        Parametry obiektow