生物特征识别  081104M06011H

学期:2020—2021学年(春)第二学期 | 课程属性:专业研讨课 | 任课教师:孙哲南
授课时间: 星期三,第6、7、8 节
授课地点: 教一楼121
授课周次: 10、11、12、13、15
授课时间: 星期三,第9、10 节
授课地点: 教一楼125
授课周次: 15
授课时间: 星期四,第9、10、11 节
授课地点: 教一楼121
授课周次: 15
课程编号: 081104M06011H 课时: 20 学分: 1.00
课程属性: 专业研讨课 主讲教师:孙哲南 助教:
英文名称: Biometrics 召集人:

教学目的、要求

本课程为计算机科学、软件工程、控制科学与工程、信息安全、电子信息、管理科学、应用数学等学科研究生的研讨课。通过本课程教学,学生能够掌握生物特征识别基本原理和主要生物特征模态如指纹、人脸、虹膜识别等的前沿技术进展,通过生物特征识别算法和系统设计深化模式识别和计算机视觉等核心课程基础知识的应用实践,培养学生在模式识别、计算机视觉、人工智能及其应用领域的研究兴趣,为进一步开展模式识别、计算机视觉相关应用研究与技术开发奠定基础。
本课程所讲授的内容需要模式识别、计算机视觉、深度学习专业知识,以及高等数学、线性代数、概率论数学知识,需要有Python,C语言程序设计等计算机编程能力开展课程设计和实践工作。
授课方式:课堂讲授为主,每周一次讲授,每次三学时。实践部分需要自选内容完成一项生物特征识别课程设计。
考核方式:课程设计报告

预修课程

线性代数、高等数学、概率论与数理统计、编程语言、模式识别、计算机视觉

教 材

1.	Anil K. Jain, Arun A. Ross, Karthik Nandakumar,Introduction to Biometrics,Springer, 2011.

主要内容

第一章  生物特征识别概况 (3个学时)
1.1 生物特征识别概念
1.2 生物特征识别应用
1.3 生物特征主要模态
1.4 生物特征识别的挑战和机遇

第二章  指纹和掌纹识别 (3个学时)
2.1 指纹图像采集
2.2 指纹图像预处理
2.3 指纹特征提取和匹配
2.4 掌纹识别原理

第三章  人脸识别 (3个学时)
3.1 人脸检测
3.2 人脸对齐
3.3 人脸特征和比对
3.4 三维人脸识别

第四章  虹膜识别 (3个学时)
4.1 虹膜图像获取
4.2 虹膜图像预处理
4.3 虹膜特征和比对
4.4 虹膜识别发展趋势

第五章  手指/手掌静脉识别 (3个学时)
5.1 静脉成像原理
5.2 指静脉识别
5.3 掌静脉识别

第六章  步态识别和行人重识别 (3个学时)
6.1 监控场景远距离身份识别
6.2 步态识别
6.3 行人重识别

第七章  课程设计 (2个学时)
7.1 学生报告课程设计内容
7.2 教师点评和指导

参考文献

1.	Stan Z. Li and Anil K. Jain, Encyclopedia of Biometrics, Springer, 2015.