Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOMETRİK SİSTEMLERE GİRİŞ | COE4115413 | Güz Dönemi | 3+3 | 4,5 | 6 |
| Ders Programı | Çarşamba 15:30-16:15 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Umut ULUDAĞ |
| Dersin Yardımcıları | Ders Notları |
| Dersin Amacı | Kimlik tanıma için fizyolojik ve/veya davranışsal karakteristiklere (ör. parmakizi, yüz, iris, ses…) dayanan biyometrik sistemler, her gün daha yaygın olarak kullanılıyor: ulusal e-kimlik projelerinden, güvenli bölge (ör. havaalanı) erişimine, internet tabanlı uygulamalardan, adli kontrollere (ör. AFIS) kadar, bu sistemler geleneksel kullanıcı adı/şifre/kimlik kartı kombinasyonlarının ötesine geçerek hayatlarımızı güvenli hale getiriyor ve her gün katma değer yaratıyorlar. Bu dersimizde, tekil ve çoğul biyometrik sistemlerin tasarım, gerçekleme ve değerlendirme kriterlerini inceleyeceğiz. Bilgi güvenliği açısından doğru kimlik tanımanın önemi ve yöntemlerinden bahsedip, sinyal işleme ve örüntü tanıma konularında gerekli öncül bilgileri de sunacağız. Biyometrik sistemlerin kriptoloji ile kesişim noktaları ve bu alandaki gelecek öngörüsünü de kapsayacağız. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Biyometrik sistemlere giriş, genel özellikler, yapıtaşları, uygulamalar ,Kimlik doğrulama yöntemleri: biyometri tabanlılar ve diğerleri,İlgili sinyal işleme ve örüntü tanıma öncülleri, öznitelik çıkarıcı ve sınıflayıcılar,Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik,Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik,Yüz tanıma ,İris tanıma,Sınav Haftası - Arasınav,Ses Tanıma,Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler,Çoklu biyometrik sistemler,Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet,Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler,Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri,Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Verilen şartlara uygun bir biyometrik kimlik doğrulama sistemi tasarlayabilecek | 9 | A, E, F |
| 2. Alternatif biyometrik sistemleri, başarım, maliyet, uygulanabilirlik açılarından değerlendirebilecek | 9 | A, E, F |
| 3. Yazılım geliştiricileri, kurumlarda başarılı bir biyometrik sistem gerçeklenmesi için destekleyebilecek | 9 | A, E, F |
| 4. Biyometrik sistemlerin, geleneksel kimliklendirme sistemlerine göre limitleri ve avantajlarını dikkate alarak bilgiye dayalı kararlar alabilecek | 9 | A, E, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Biyometrik sistemlere giriş, genel özellikler, yapıtaşları, uygulamalar | Ref.1 Ch. 1 |
| 2 | Kimlik doğrulama yöntemleri: biyometri tabanlılar ve diğerleri | Ref. 1 Ch. 1 |
| 3 | İlgili sinyal işleme ve örüntü tanıma öncülleri, öznitelik çıkarıcı ve sınıflayıcılar | Ref. 4 Ch. 1 |
| 4 | Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik | Ref. 2 Ch. 2-4, 5, 8 |
| 5 | Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik | Ref. 2 Ch. 2-4, 5, 8 |
| 6 | Yüz tanıma | Ref.1 Ch. 3 |
| 7 | İris tanıma | Ref.1 Ch. 4 |
| 8 | Sınav Haftası - Arasınav | İlk 7 hafta dersleri |
| 9 | Ses Tanıma | Ref.1 Ch. 8 |
| 10 | Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler | Ref.1 Ch. 6&9&10 |
| 11 | Çoklu biyometrik sistemler | Ref.3 Ch. 2&3 |
| 12 | Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet | Ref.1 Ch. 19 |
| 13 | Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler | Ref.1 Ch. 24&25 |
| 14 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| 15 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| Kaynak |
| A.K. Jain, P. Flynn, A.A. Ross, Handbook of Biometrics, Springer, 2008. |
| 1- D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition, 2. Ed., Springer, 2009. 2- A. Ross, K. Nandakumar, and A.K. Jain, Handbook of Multibiometrics, 2006. 3- R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification, 2. Ed., Wiley, 2001. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | 1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | X | |||||
| 2 | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | 3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | 4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | 5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | 6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | 7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | X | |||||
| 8 | 8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | 9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | 10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | X | |||||
| 11 | 11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 8 | 5 | 40 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 14 | 2 | 28 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 2 | 10 | 20 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 18 | 18 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 24 | 24 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 172 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(172/30) | 6 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOMETRİK SİSTEMLERE GİRİŞ | COE4115413 | Güz Dönemi | 3+3 | 4,5 | 6 |
| Ders Programı | Çarşamba 15:30-16:15 Çarşamba 16:30-17:15 Çarşamba 17:30-18:15 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Umut ULUDAĞ |
| Dersin Yardımcıları | Ders Notları |
| Dersin Amacı | Kimlik tanıma için fizyolojik ve/veya davranışsal karakteristiklere (ör. parmakizi, yüz, iris, ses…) dayanan biyometrik sistemler, her gün daha yaygın olarak kullanılıyor: ulusal e-kimlik projelerinden, güvenli bölge (ör. havaalanı) erişimine, internet tabanlı uygulamalardan, adli kontrollere (ör. AFIS) kadar, bu sistemler geleneksel kullanıcı adı/şifre/kimlik kartı kombinasyonlarının ötesine geçerek hayatlarımızı güvenli hale getiriyor ve her gün katma değer yaratıyorlar. Bu dersimizde, tekil ve çoğul biyometrik sistemlerin tasarım, gerçekleme ve değerlendirme kriterlerini inceleyeceğiz. Bilgi güvenliği açısından doğru kimlik tanımanın önemi ve yöntemlerinden bahsedip, sinyal işleme ve örüntü tanıma konularında gerekli öncül bilgileri de sunacağız. Biyometrik sistemlerin kriptoloji ile kesişim noktaları ve bu alandaki gelecek öngörüsünü de kapsayacağız. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Biyometrik sistemlere giriş, genel özellikler, yapıtaşları, uygulamalar ,Kimlik doğrulama yöntemleri: biyometri tabanlılar ve diğerleri,İlgili sinyal işleme ve örüntü tanıma öncülleri, öznitelik çıkarıcı ve sınıflayıcılar,Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik,Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik,Yüz tanıma ,İris tanıma,Sınav Haftası - Arasınav,Ses Tanıma,Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler,Çoklu biyometrik sistemler,Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet,Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler,Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri,Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Verilen şartlara uygun bir biyometrik kimlik doğrulama sistemi tasarlayabilecek | 9 | A, E, F |
| 2. Alternatif biyometrik sistemleri, başarım, maliyet, uygulanabilirlik açılarından değerlendirebilecek | 9 | A, E, F |
| 3. Yazılım geliştiricileri, kurumlarda başarılı bir biyometrik sistem gerçeklenmesi için destekleyebilecek | 9 | A, E, F |
| 4. Biyometrik sistemlerin, geleneksel kimliklendirme sistemlerine göre limitleri ve avantajlarını dikkate alarak bilgiye dayalı kararlar alabilecek | 9 | A, E, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Biyometrik sistemlere giriş, genel özellikler, yapıtaşları, uygulamalar | Ref.1 Ch. 1 |
| 2 | Kimlik doğrulama yöntemleri: biyometri tabanlılar ve diğerleri | Ref. 1 Ch. 1 |
| 3 | İlgili sinyal işleme ve örüntü tanıma öncülleri, öznitelik çıkarıcı ve sınıflayıcılar | Ref. 4 Ch. 1 |
| 4 | Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik | Ref. 2 Ch. 2-4, 5, 8 |
| 5 | Parmakizi tanıma: sensörler, öznitelikler, başarım, sınıflandırma, indeksleme, tekillik | Ref. 2 Ch. 2-4, 5, 8 |
| 6 | Yüz tanıma | Ref.1 Ch. 3 |
| 7 | İris tanıma | Ref.1 Ch. 4 |
| 8 | Sınav Haftası - Arasınav | İlk 7 hafta dersleri |
| 9 | Ses Tanıma | Ref.1 Ch. 8 |
| 10 | Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler | Ref.1 Ch. 6&9&10 |
| 11 | Çoklu biyometrik sistemler | Ref.3 Ch. 2&3 |
| 12 | Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet | Ref.1 Ch. 19 |
| 13 | Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler | Ref.1 Ch. 24&25 |
| 14 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| 15 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| Kaynak |
| A.K. Jain, P. Flynn, A.A. Ross, Handbook of Biometrics, Springer, 2008. |
| 1- D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition, 2. Ed., Springer, 2009. 2- A. Ross, K. Nandakumar, and A.K. Jain, Handbook of Multibiometrics, 2006. 3- R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification, 2. Ed., Wiley, 2001. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | 1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | X | |||||
| 2 | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | 3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | 4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | 5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | 6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | 7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | X | |||||
| 8 | 8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | 9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | 10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | X | |||||
| 11 | 11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |