add biometric chapter 1

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     "Biometric Systems/slides",

Biometric Systems/final notes/1. Introduction.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+#### Pattern recognition
+- Two patterns are similar if the measure of the **distance** between their **feature vectors** is small.
+- Three main issues:
+	- what is a good measure?
+	- which are the best features?
+	- what is the difference margin to accept?
+
+#### Definition of biometrics
+**In general:** measure and statistical analysis of biological data
+**In technological sense:** measure and analysis of physical and/or behavioral characteristics to authenticate/recognize a person
+**Definition by Biometric Consortium**: automatic recognition of a person according to discriminative characteristics.
+
+### Architecture of a Biometric System
+
+**Enrollment:** processo di cattura dei dati biometrici di un utente, dai quali vengono estratte  *features* ottenendo un feature vector. Aggiungendo informazioni ausiliarie (identità, indirizzo...) otteniamo il template, che viene memorizzato nel *template archive*.
+![[architecture - enrollment.png]]
+
+**Recognition:** vengono catturati i dati biometrici dell'utente e viene prodotto un template (detto probe), viene fatto un confronto per similarità con i template presenti nell'archive.
+- **verification 1:1** (verifichiamo che l'utente sia chi dice di essere)
+- **identification 1:N** (deduciamo l'identità dell'utente dai dati biometrici)
+
+- **Open-Set:** è possibile che molti probe sottomessi al sistema non appartengano a nessun utente presente nel gallery (o template archive). 
+	- Possibili errori:
+		- reject di una probe appartenente ad un soggetto registrato
+		- accept di una probe non appartenente ad un soggetto iscritto
+		- restituzione dell'identtià errata
+- **Closed-Set**:
+	- Possibile errore: restituzione dell'identità errata
+
+- bisogna definire attentamente una threshold: i sample cambiano nel tempo (es. la mia faccia domani non sarà identica a quella di oggi, e così via...)
+![[architecture - recognition.png]]
+
+#### Moduli di un sistema biometrico
+- **sensor module:** acquisisce i dati biometrici
+- **feature extraction module:** un insieme di caratteristiche viene estratto dai dati acquisiti. Durante la fase di enrollment produce il template da memorizzare
+- **matching module:** le feature estratte (probe) vengono matchate con i template salvati. Ritorna una o più identità corrispondenti
+- **decision module:** prende una decisione sulla base dei risultati del modulo precedente.
+
+#### Tipi di utenti
+- Cooperativo (interessato ad essere identificato / verificato)
+- Non cooperativo (cerca di non farsi identificare/verificare o non gliene frega un cazzo)
+- Public/Private: gli utenti del sistema sono clienti o dipendenti dell'ente che installa il sistema
+- Used/Non used
+- Aware/Not aware
+
+#### Scenari (settings)
+- Controlled: si è guidati in in modo da acquisire i sample nel modo migliore
+- Uncontrolled/undercontrolled: non si è supervisionati
+	- possibili foto sfocate, in ombra ecc.
+	- non verrà chiesto all'utente di ripetere l'acquisizione
+
+#### Requisiti di un tratto biometrico
+**Universalità:** lo devono possedere tutti (salvo rare eccezioni)
+**Unicità:** deve essere diverso per ogni persona
+**Permanenza:** non deve cambiare nel tempo
+**Misurabilità (collectability):** deve essere misurabile da un sensore
+**Accettabilità:** le persone non devono opporsi all'acquisizione, non deve essere un sistema invasivo.
+