Prüfungsvorleistungen

Im Gegensatz zu anderen Fächern muss für Biometric Systems eine Hausarbeit verfasst werden, deren Aufgabenstellung bereits seitens Dozent vordefiniert ist. Die Studierenden können dann auf einen Pool zugreifen und sich für ein Thema ihrer Wahl entscheiden. Es gibt jedoch Einschränkungen. Jedes Thema darf nur einmal bearbeitet werden und es sind maximal zwei Gruppenmitglieder zugelassen. Weiterhin müssen die Richtlinien der GI-Edition Lecture Notes in Informatics (LNI) eingehalten werden. Der Umfang und die Komplexität der einzelnen Themen sind unterschiedlich, was bei der Bewertung aber auch berücksichtigt wird. Abschließend wird die Hausarbeit noch vor dem Plenum auf Englisch präsentiert.

Prüfung

An der Prüfung selbst haben noch acht von ehemals vierundzwanzig Studenten teilgenommen, was ich als bedauerlich erachte. Die Klausur ist zeitlich gut dimensioniert und hat ein gutes Maß zwischen Wissensabfrage, anwendungsorientierten Aufgaben und Transferleistungen. Wer an der Vorlesung teilnimmt und sich die Folien gründlich durchliest hat gute Chancen zu bestehen. Die Aufgaben dürfen auch auf Deutsch beantwortet werden, was eine immense Erleichterung ist. Thematisch wird das gesamte Spektrum der Vorlesung abgedeckt, weshalb ein Lernen auf Lücke riskant ist. Durch die breite Fächerung gehen dafür die Aufgaben nicht allzu sehr in die Tiefe.

Gesamtfazit

Professor Busch unterrichtet dieses Fach auf Englisch und tut dies ausgesprochen gut. Zu Stundenbeginn wird ein anonymes Online-Quiz veranstaltet, dessen Fragen auf den Inhalten der vorherigen Vorlesung beruhen. Eine spannendere Art der Wiederholung kann ich mir nicht vorstellen, zumal es stets eine Packung Goldbären als Belohnung für den Sieger gibt. Obwohl es einige Schnittpunkte zu dem Fach Graphische Datenverarbeitung (GDV) gibt, muss man dieses nicht mit einer Spitzenleistung absolviert haben, um Anschluss zu halten. Die größte Herausforderung in diesem Fach ist meines Erachtens nach die Prüfungsvorleistung, da sich ihr Abgabetermin mit vielen anderen Fächern überschneidet, aber es ist machbar. Biometric Systems ist somit ein solides Fach mit einem sympathischen und begeisterten Professor. Es hat uns sogar so viel Spaß gemacht, dass wir unsere Hausarbeit in den LNI (Link) veröffentlichen lassen.

Der Beitrag Biometric Systems (Abschlussbericht) erschien zuerst auf Maximilian Krieg.

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Multibiometrics

Was ist ein Multibiometric System?

• Verschiedene Systeme werden zusammengefasst, um die Performance zu verbessern
• Die Samples können dabei von mehreren Quellen (0-n Finger, 0-m Iris, etc.) stammen

Welche Ansätze gibt es?

1. Multi-Modal: Gesicht mit Fingerabdruck, Finger mit Vene, Iris mit Gesicht (Komplexität vermeiden)
2. Multi-Algorithmic: Unterschiedliche Algorithmen auf das selbe Sample anwenden
3. Multi-Instance: Linker und rechter Zeigefinger (Geht schlecht mit dem Gesicht)
4. Multi-Sensor: Kapazitiven und optischen Sensor gleichzeitig einsetzen
5. Multi-Presentation: Den selben Finger n mal auflegen (ePass) ,um hohe Genauigkeit zu erzielen

Was sind Fusionskonzepte?

• Biometrische Werte und Objekte können auf verschiedenen Stellen der Pipeline fusioniert werden
• Hierzu zählen Samples, Features, Scores und Decisions, die sich fusionieren lassen

Beispiele für Fusionskonzepte

• Sample: Einzelne Samples werden zu einem vollständigen, besseren Sample zusammen gefügt
• Score: Comparison Scores werden fusioniert (FMR wird kleiner, dafür wird FNMR größer)
• Decision: Binäre Verknüpfung der Ergebnisse (match+match=match), kann mit Gewichtung versehen werden oder über Majority Voting zum Resultat führen

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Speaker Recognition

Welche Anwendungsgebiete gibt es?

• Geräte entsperren
• User erkennen (Callcenter)

Welche Modalitäten bei der Spracherkennung gibt es?

• Sprachstil/-betonung
• Lautstärke
• Umgebung
• Weitere Stimmen

Welche Übertragungswege von Sprache gibt es?

• Bluetooth
• WLAN bzw. VoIP
• GSM

Welche Erkennungsverfahren gibt es?

• Text-dependant: Gleiche Sprachstücke/Worte/Satz (vgl. Unterschrift)
• Text-independant: Beliebiges Sprachstück/Worte/Satz (vgl. Fließtext)

Welche Herausforderungen gibt es?

• Reverbation (Echo aus dem Hintergrund)
• Lombard-Effekt (Sprecher wird bei Hintergrundlärm lauter und erhöht seine Tonlage erhöht)
• Synthetic (Sprachaufnahme abspielen oder selbst erzeugte Sprachstücke)
• Mock-up (Wortsalat wird als echte Sprache erkannt)

Data Privacy

Welche gesetzliche Grundlagen gibt es?

• Europa: Dem Besitzer gehören die biometrischen Daten
• USA: Die verarbeitende Organisation ist der Besitzer der biometrischen Daten

Was sind sensitive Daten?

• Body shape: Entkleiden notwendig bzw. Figur wird bekannt
• Relationships: Genetische Informationen geht niemand was an
• Diseases: Krankheiten können bestimmte Muster in biometrischen Charakteristiken hervorrufen und daran erkannt werden

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Iris Recognition

Welche Erkennungsverfahren gibt es für das Auge?

• Iris Recognition
• Retina Recognition
• Periocular Recognition

Warum wird Iris Recognition nicht für den Personalausweis genutzt?

• Die Möglichkeit ist gegeben und entsprechende Standards sind definiert
• Die Patente auf bestimmte Komponenten verhindern den Einsatz bzw. sind zu teuer

Welche Merkmale besitzt die Iris?

• Einzigartig (Identisches Auftreten 1:10⁷⁸)
• Permanent (bis zum Tod) und geschützt durch Lid und Hornhaut (cornea)
• Stabiles Muster (Farbe ändert sich, Veränderung möglich durch Metalle und Krankheiten)
• Geringe Auswirkung durch Kontaktlinsen und Brillen
• Beeinträchtigung durch Reflektionen (Feuchtigkeit, Unschärfe)
• Stark pigmentierte bzw. dunkle Augen (NIR-Beleuchtung als Maßnahme)
• Multibiometrie auch durch Kombination mehrerer Irisabbilder (verschiedene Wellenlängen) möglich 

Wofür ist die Retina Recognition geeignet?

• Keine hohe Akzeptanz, verbunden mit hohem Aufwand
• Viele Anwendungsgebiete dafür in der Medizin denkbar

Wie erfolgt die Segmentierung beim Auge?

• Starke Abweichungen werden als Grenzen zwischen Iris, Pupille und Sclera definiert
• Ein gaußscher Weichfilter wird vor der Segmentierung angewandt, um sehr starke, lokale Abweichungen nicht fälschlicherweise als Grenze zu interpretieren

Wie bestimmt man die Hamming-Distanz?

1. XOR aus den Iris-Codes bestimmen
2. AND aus den Masken bestimmen
3. AND aus den beiden Resultaten bestimmen

Beispiel:

Die Hamming Distanz beträgt somit \( \frac{1}{2} \).

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Der Beitrag Biometric Systems (Vorlesung 4) erschien zuerst auf Maximilian Krieg.

Der Beitrag Biometric Systems (Vorlesung 3) erschien zuerst auf Maximilian Krieg.