Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOMETRİK SİSTEMLER | COEY1115091 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| 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 | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Umut ULUDAĞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| 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 ,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 |
| Verilen şartlara uygun bir biyometrik kimlik doğrulama sistemi tasarlar. | 9 | A, E, F |
| Alternatif biyometrik sistemleri, başarım, maliyet, uygulanabilirlik açılarından değerlendirir. | 9 | A, E, F |
| Yazılım geliştiricileri, kurumlarda başarılı bir biyometrik sistem gerçeklenmesi için destekler. | 9 | A, E, F |
| Biyometrik sistemlerin, geleneksel kimliklendirme sistemlerine göre limitleri ve avantajlarını dikkate alarak bilgiye dayalı kararlar alır. | 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 | Ses Tanıma | Ref.1 Ch. 8 |
| 9 | Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler | Ref.1 Ch. 6&9&10 |
| 10 | Çoklu biyometrik sistemler | Ref.3 Ch. 2&3 |
| 11 | Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet | Ref.1 Ch. 19 |
| 12 | Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler | Ref.1 Ch. 24&25 |
| 13 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| 14 | 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 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 2 | Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir ve mühendisliğin ilişki kurduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilir. | X | |||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları yorumlar, yeni ve özgün fikirler geliştirerek çözümler. | X | |||||
| 4 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. | X | |||||
| 5 | Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir. | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 7 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır. | X | |||||
| 9 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. | X | |||||
| 10 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| 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 | 8 | 64 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 14 | 2 | 28 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 2 | 15 | 30 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 30 | 30 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 35 | 35 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 229 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(229/30) | 8 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİYOMETRİK SİSTEMLER | COEY1115091 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| 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 | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör.Dr. Umut ULUDAĞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| 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 ,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 |
| Verilen şartlara uygun bir biyometrik kimlik doğrulama sistemi tasarlar. | 9 | A, E, F |
| Alternatif biyometrik sistemleri, başarım, maliyet, uygulanabilirlik açılarından değerlendirir. | 9 | A, E, F |
| Yazılım geliştiricileri, kurumlarda başarılı bir biyometrik sistem gerçeklenmesi için destekler. | 9 | A, E, F |
| Biyometrik sistemlerin, geleneksel kimliklendirme sistemlerine göre limitleri ve avantajlarını dikkate alarak bilgiye dayalı kararlar alır. | 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 | Ses Tanıma | Ref.1 Ch. 8 |
| 9 | Yürüyüş, damar, imza tanıma & yeni öğeler | Ref.1 Ch. 6&9&10 |
| 10 | Çoklu biyometrik sistemler | Ref.3 Ch. 2&3 |
| 11 | Kriptoloji & biyometri: sistem güvenliği ve mahremiyet | Ref.1 Ch. 19 |
| 12 | Standart veritabanları, değerlendirmeler ve testler | Ref.1 Ch. 24&25 |
| 13 | Gelecek öngörüsü, araştırma alanları, problemler; Grup proje sunumları ve rapor incelemeleri | Makale veri tabanları |
| 14 | 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 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 2 | Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir ve mühendisliğin ilişki kurduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilir. | X | |||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları yorumlar, yeni ve özgün fikirler geliştirerek çözümler. | X | |||||
| 4 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. | X | |||||
| 5 | Mühendislik ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir. | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 7 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır. | X | |||||
| 9 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. | X | |||||
| 10 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |