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Marco Realacci 2025-01-04 16:30:37 +01:00
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"Biometric Systems/images/Pasted image 20241212093900.png", "Biometric Systems/images/Pasted image 20241212093900.png",

2
Biometric Systems/notes/13. Multi biometric.md
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@ -67,7 +67,7 @@ parallel combination of the two vectors:
- step 1: transform vectors in unitary vectors (dividing them by their L2 norm) - step 1: transform vectors in unitary vectors (dividing them by their L2 norm)
- step 2: weighted combination through the coefficient $\theta$, based on the lenght of X and Y - step 2: weighted combination through the coefficient $\theta$, based on the lenght of X and Y
- we can then use X as the real part and Y as the imaginary part of the final vector - we can then use X as the real part and Y as the imaginary part of the final vector
- **further feature processing:* - **further feature processing:**
- using linear techniques like PCA, L-L expansion, LDA - using linear techniques like PCA, L-L expansion, LDA
##### Feature level fusion: CCA ##### Feature level fusion: CCA

4
Biometric Systems/notes/6. Face recognition 2D.md
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@ -210,9 +210,9 @@ Le rotazioni modificano l'LBP.
### Classificazioni di sistemi di riconoscimento facciale ### Classificazioni di sistemi di riconoscimento facciale
- **Metodi basati sull'apparenza della faccia (global/holistic appearance methods):** PCA, LDA, alcune reti neurali. Utilizzano l'immagine per intero invece di concentrarsi solo su alcune regioni, non perdendo informazioni da subito. Svantaggi: danno la stessa importanza ad ogni pixel, necessitano di alta correlazione tra training e test set, non performano bene su grandi variazioni PIE. - **Metodi basati sull'apparenza della faccia (global/holistic appearance methods):** PCA, LDA, alcune reti neurali. Utilizzano l'immagine per intero invece di concentrarsi solo su alcune regioni, non perdendo informazioni da subito. Svantaggi: danno la stessa importanza ad ogni pixel, necessitano di alta correlazione tra training e test set, non performano bene su grandi variazioni PIE.
- **Metodi basati su feature locali:** EBGM, LBP. Sono robusti a varianze di posizione in quanto vengono prima individuati i punti da cui estrarre le feature, e inoltre sono computazionalmente veloci. Come principale svantaggio hanno la scelta a priori dei punti da cui estrarre le feature, se non sono molto discriminativi le performance saranno pessime. - **Metodi basati su feature locali:** EBGM, LBP. Sono robusti a varianze di posizione in quanto vengono prima individuati i punti da cui estrarre le feature, e inoltre sono computazionalmente veloci. Come principale svantaggio hanno la scelta a priori dei punti da cui estrarre le feature, se non sono molto discriminativi le performance saranno pessime.
- **Sistemi basati su grafi:** a ogni faccia è associato un grafo, dove ogni nodo corrisponde a punti discriminativi della faccia. Ottimi dal punto di vista di variazioni di posizione e illuminazione. Train e test molto lunghi. - **Sistemi basati su grafi:** a ogni faccia è associato un grafo, dove ogni nodo corrisponde a punti discriminativi della faccia. Ottimi dal punto di vista di variazioni di posizione e illuminazione. Train e test molto lunghi.
- **Sistemi basati su immagini termografiche o a infrarossi:** ottimi per quanto riguarda variazioni di illuminazione, però richiedono attrezzatura adeguata e la temperatura misurata varia in base allo stato del soggetto. Molto sensibili ai movimenti. - **Sistemi basati su immagini termografiche o a infrarossi:** ottimi per quanto riguarda variazioni di illuminazione, però richiedono attrezzatura adeguata e la temperatura misurata varia in base allo stato del soggetto. Molto sensibili ai movimenti.
- **Reti neurali:** mirano a simulare il modo in cui funzionano i neuroni del cervello. Ogni neurone è rappresentato da una funzione matematica, approccio ideale: usare un neurone per pixel ma richiede tantissimi neuroni. Quindi spesso si usa una rete per estrarre feature dall'immagine / comprimere l'immagine e poi una rete per la recognition effettiva. Sono molto robuste ma richiedono un training set molto grande. Altri possibili problemi: overfitting, overtraining (non generalizza), diventano inefficienti all'aumentare del numero di soggetti nel database. - **Reti neurali:** mirano a simulare il modo in cui funzionano i neuroni del cervello. Ogni neurone è rappresentato da una funzione matematica, approccio ideale: usare un neurone per pixel ma richiede tantissimi neuroni. Quindi spesso si usa una rete per estrarre feature dall'immagine / comprimere l'immagine e poi una rete per la recognition effettiva. Sono molto robuste ma richiedono un training set molto grande. Altri possibili problemi: overfitting (the network has the same dimension of the input), overtraining (non generalizza più), diventano inefficienti all'aumentare del numero di soggetti nel database.
###### Overfitting ###### Overfitting
Quando la rete ha troppi parametri rispetto alla dimensione dell'input. Quando la rete ha troppi parametri rispetto alla dimensione dell'input.

2
Biometric Systems/notes/8 Face anti spoofing.md
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@ -58,7 +58,7 @@ Viene poi applicato $LBP^{u_{2}}_{8,1}$ sulla faccia normalizzata e la risultant
Vengono raccolti insieme gli istogrammi locali da 59 bin per ogni regione e viene prodotto l'istogramma finale, da 531 bin. Vengono raccolti insieme gli istogrammi locali da 59 bin per ogni regione e viene prodotto l'istogramma finale, da 531 bin.
Viene fatta la stessa cosa con $LBP^{u_{2}}_{8,2}$ e $LBP^{u_{3}}_{8,2}$ e gli istogrammi vengono aggiunti all'istogramma finale da 531 bin. Infine l'istogramma viene dato in input alla SVM per la classificazione. Viene fatta la stessa cosa con $LBP^{u_{2}}_{8,2}$ e $LBP^{u_{3}}_{16,2}$ e gli istogrammi vengono aggiunti all'istogramma finale da 531 bin. Infine l'istogramma viene dato in input alla SVM per la classificazione.
### Kose, Dugelay - Captured-Recaptured ### Kose, Dugelay - Captured-Recaptured
basato su Rotation invariant LBP (LBPV) e DoG: basato su Rotation invariant LBP (LBPV) e DoG:

BIN
Biometric Systems/slides/LEZIONE2bis_Indici_di_prestazione.pdf Normal file
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Binary file not shown.

BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems.pdf Normal file
View file

Binary file not shown.

BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems_annotated.pdf Normal file
View file

Binary file not shown.

2
Foundation of data science/notes/3.1 Multi Class Logistic Regression.md
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@ -46,7 +46,7 @@ sample x1 e x2
- $f(x2)=[0.01, 0.98, 0.01]$ (il modello per questo sample invece è molto sicuro) - $f(x2)=[0.01, 0.98, 0.01]$ (il modello per questo sample invece è molto sicuro)
Calcoliamo la Cross Entropy! Calcoliamo la Cross Entropy!
$$-[[1(-0.91)+0(-1.6)+0(-0.91)]+[0(-4.6)+0(-0.02)+0(-4.6)]] = 0.93$$ $$-[[1(-0.91)+0(-1.6)+0(-0.91)]+[0(-4.6)+1(-0.02)+0(-4.6)]] = 0.93$$
quei numeri strani sono semplicemente i logaritmi di 0.4, 0.2 ecc., abbiamo semplicemente applicato la formula sopra! quei numeri strani sono semplicemente i logaritmi di 0.4, 0.2 ecc., abbiamo semplicemente applicato la formula sopra!
##### Softmax optimization ##### Softmax optimization