Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü » Dersler » Biyometri
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
BiyometriEHM540337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Ortak Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim, İngilizce)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Siber Güvenlik ve Kriptografi Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Doktora Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüNihan Kahraman
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıGüvenlik sistemlerindeki güncel kişisel (biyometrik) tanıma sistemlerine giriş Kişisel bilgi tanıma sistemleri hakkında temel bilgilendirme
Dersin İçeriğiBiyometri nedir, biyometrik veri kavramı, sistem genel tasarımı, sistem sonuç ölçüm kriterleri, fiziksel biyometri, davranışsal biyometri kavramları, parmakizi tanıma, yüz tanıma, iris tanıma, çoklu biyometrik sistemler, biyometrik standartlar
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • A.K.Jain, P.Flynn, A.A.Ross, Handbook of Biometrics, Springer 2008
  • J.D.Woodward, N.M.Orlans, P.T.Higgins, Bionetrics, McGraw-Hill, 2003
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Nesne Tanıma Yöntemlerinin Öğrenilmesi
  2. Evrimsel Algoritmalarla nesne tanıma
  3. Yapay Sinir Ağları ile nesne tanıma
  4. Kişisel bilgilerin tanınması-imza tanıma
  5. Öğrenciler geleneksel yöntemler ile evrimsel algoritmaları bimetri konusunda karşılaştırabilme yeteneğine sahip olacaklardır.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Kişisel Bilgilerin Akıllı Algoritmalarla TanınmasıDers Kitabı
2Akıllı AlgoritmalarDers Kitabı
3Evrimsel AlgoritmalarDers Kitabı
4Nesnel inceleme için görüntü üzerinde ön işlemlerDers Kitabı
5Nesnel inceleme için özellik çıkarımıDers Kitabı
6Özellik vektörü üzerinden imza tanımaDers Kitabı
7İmza tanımada kullanılan yöntemlerin karşılaştırılmasıDers Kitabı
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
91. Yıliçi
10Nesne tanıma yöntemleriDers Kitabı
11Nesne tanıma yöntemleriDers Kitabı
12Yapay sinir ağları ile nesne tanımaDers Kitabı
13Yapay sinir ağları ile nesne tanımaDers Kitabı
14Güncel kişisel bilgi tanıma sistemleri hakkında öğrenci seminerleriDers Kitabı
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev440
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop110
Ara Sınavlar110
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması151
Derse Özgü Staj
Ödev420
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer130
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)124
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)124
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok