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