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|
@ -240,47 +302,48 @@
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||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE12_MULBIOMETRIC.pdf",
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||||
"Biometric Systems/notes/13. Multi biometric.md",
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||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE9_Ear recognition.pptx.pdf",
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||||
"Foundation of data science/notes/3.1 Multi Class Logistic Regression.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/4 L1 and L2 normalization - Lasso and Ridge.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/3 Logistic Regression.md",
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||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE4_Face introduction and localization.pdf",
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||||
"Biometric Systems/slides/Biometric_System___Notes.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/multiclass_crossentropy_biasvariance.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/binary_classification.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/FDS_linear_regression_w_notes.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/IP CV Basics.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/FDS_intro_new.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/Variational Autoencoders.pdf",
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||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241228171617.png",
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||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241228174722.png",
|
||||
"Biometric Systems/notes/4. Face detection.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/6. Face recognition 2D.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/7 Autoencoders.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/6 PCA.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/5 Neural Networks.md",
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||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE11_Fingerprints.pdf",
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||||
"Biometric Systems/notes/11. Fingerprints.md",
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||||
"Biometric Systems/notes/8 Face anti spoofing.md",
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||||
"Biometric Systems/notes/7. Face recognition 3D.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/12. Iris recognition.md",
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||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE2bis_Indici_di_prestazione.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE2_Indici_di_prestazione.pdf",
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||||
"Biometric Systems/notes/2. Performance indexes.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/3. Recognition Reliability.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/9. Ear recognition.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/4. Face detection.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/6. Face recognition 2D.md",
|
||||
"Biometric Systems/slides/Biometric_System___Notes.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE6_Face recognition2D.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE4_Face introduction and localization.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE12_MULBIOMETRIC.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/slides/LEZIONE8_Face antispoofing.pdf",
|
||||
"Biometric Systems/notes/1. Introduction.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/8 Face anti spoofing.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/3.2 LLM generated from notes.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/4 L1 and L2 normalization - Lasso and Ridge.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/3.1 Multi Class Logistic Regression.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/3 Logistic Regression.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/2 Linear Regression.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/Untitled.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/9 Random Forest.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/9 Decision tree.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/9 K-Nearest Neighbors.md",
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||||
"Foundation of data science/notes/9 Gradient Boosting.md",
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||||
"Foundation of data science/slides/multiclass_crossentropy_biasvariance.pdf",
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||||
"Foundation of data science/slides/More on Neural Networks (1).pdf",
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||||
"Biometric Systems/notes/multi bio.md",
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||||
"Biometric Systems/notes/13. Multi biometric.md",
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||||
"Biometric Systems/notes/7. Face recognition 3D.md",
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||||
"Biometric Systems/notes/9. Ear recognition.md",
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||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241228171617.png",
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||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241228174722.png",
|
||||
"Biometric Systems/notes/12. Iris recognition.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/9 Decision tree.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/8 Variational Autoencoders.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/7 Autoencoders.md",
|
||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241217025904.png",
|
||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241217030157.png",
|
||||
"Foundation of data science/notes/1 CV Basics.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/5 Neural Networks.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/6 PCA.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/3.2 LLM generated from notes.md",
|
||||
"Foundation of data science/notes/2 Linear Regression.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/dati da considerare.md",
|
||||
"Biometric Systems/notes/multi bio.md",
|
||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241212094046.png",
|
||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241212094016.png",
|
||||
"Biometric Systems/images/Pasted image 20241212093900.png",
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||||
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@ -67,7 +67,7 @@ parallel combination of the two vectors:
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- step 1: transform vectors in unitary vectors (dividing them by their L2 norm)
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- step 2: weighted combination through the coefficient $\theta$, based on the lenght of X and Y
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- we can then use X as the real part and Y as the imaginary part of the final vector
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||||
- **further feature processing:*
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- **further feature processing:**
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- using linear techniques like PCA, L-L expansion, LDA
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##### Feature level fusion: CCA
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@ -210,9 +210,9 @@ Le rotazioni modificano l'LBP.
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### Classificazioni di sistemi di riconoscimento facciale
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- **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.
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||||
- **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.
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||||
- **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.
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||||
- **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.
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||||
- **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.
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- **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.
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||||
- **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.
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###### Overfitting
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Quando la rete ha troppi parametri rispetto alla dimensione dell'input.
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@ -58,7 +58,7 @@ Viene poi applicato $LBP^{u_{2}}_{8,1}$ sulla faccia normalizzata e la risultant
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Vengono raccolti insieme gli istogrammi locali da 59 bin per ogni regione e viene prodotto l'istogramma finale, da 531 bin.
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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.
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||||
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.
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### Kose, Dugelay - Captured-Recaptured
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basato su Rotation invariant LBP (LBPV) e DoG:
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BIN
Biometric Systems/slides/LEZIONE2bis_Indici_di_prestazione.pdf
Normal file
BIN
Biometric Systems/slides/LEZIONE2bis_Indici_di_prestazione.pdf
Normal file
Binary file not shown.
BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems.pdf
Normal file
BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems.pdf
Normal file
Binary file not shown.
BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems_annotated.pdf
Normal file
BIN
Biometric Systems/slides/Schema Biometric Systems_annotated.pdf
Normal file
Binary file not shown.
|
@ -46,7 +46,7 @@ sample x1 e x2
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- $f(x2)=[0.01, 0.98, 0.01]$ (il modello per questo sample invece è molto sicuro)
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Calcoliamo la Cross Entropy!
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$$-[[1(-0.91)+0(-1.6)+0(-0.91)]+[0(-4.6)+0(-0.02)+0(-4.6)]] = 0.93$$
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||||
$$-[[1(-0.91)+0(-1.6)+0(-0.91)]+[0(-4.6)+1(-0.02)+0(-4.6)]] = 0.93$$
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||||
quei numeri strani sono semplicemente i logaritmi di 0.4, 0.2 ecc., abbiamo semplicemente applicato la formula sopra!
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##### Softmax optimization
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