MrCharles在优快云

本文是2021生物特征识别冬令营的课程记录目录，每一个标题链接到我对课程的一些关键记录。有很多地方没有记全，也有很多遗漏。

智能手机的广泛使用，电子商务的普及以及由于COVID19而引起的对卫生问题的日益关注，越来越吸引研究人员为非接触式掌纹识别设计更准确，更可靠的算法。在本次课程中，我们将讨论非接触式掌纹识别的更准确，更健壮和计算更简单的替代方案。我们还将关注基于深度神经网络的模型对准确检测和匹配非接触式掌纹图像的有效性。将展示使用跨数据库性能评估，从各种公共数据库（包括600个不同ID的完全无接触掌纹数据库）在自然环境光照下获得的实验结果。非接触式掌纹匹配算法用于匹配交叉传感器和跨谱掌纹图像的有效性也将被分析。还将讨论评

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听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登我的心太乱，有一些空白我的心太乱，不敢再贪更多爱。刚刚过了论文答辩，现在接着整理指纹识别的代码，Raffaele教授优雅的代码折服了我。文章目录指纹的分割预估局部脊线的方向指纹的分割首先加载一个指纹图片看看，使用numpy去存储：fingerprint = cv.imread('samples/sample_1_1.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)show(fingerprint, f'Fingerprint with..

日本大阪大学科学与工程研究所的Yasushi Yagi教授介绍了步态识别的优势，步态识别具有一些与其他生物特征不同的独特优势，比如不需要认证个体的专门配合就能够实现身份认证，一直是生物特征识别领域的研究热点之一，这也是研究生物特征识别的参会学生非常感兴趣的内容。Yagi教授接着介绍的是步态特征提取的标准方法，认证和匹配，以及步态识别的性能评价方法。Yagi教授还向同学们展示了一个能实际应用的步态认证系统和介绍了户外场景中步态识别研究面临的挑战。

P.C YuenOutlineBackground and MotivationsFace Presentation Attack DetectionFace Template Protection (very brief)ConclusionsWhat happens if a face recognition system is NOT secure?有很多可以攻击的地方。part 1: anti-spoofing -> face presentation attack de

Patel教授讲解Federated learning for biometrics application生物特征识别中的联邦学习机制

Deep learning security and biometric-based authentication: threats and defensesMauro BarniUniversity of SienaOutlineOutline• Adversarial Machine learning: basic concepts• Adversarial Deep learning– Adversarial examples at work against anti-spoofing

Julian Fierrez (Universidad Autónoma de Madrid, Spain)Part 1: Signature and Touchscreen Biometrics. Part 2: Biometrics for ForensicsOutlineIntroduction to Behavioral and Signature BiometricsSystem Model: Pre-processing, Features, MatchingPerformance

Future DirectionsExplainability meets Adversarial Learning• Can we explain face recognition systems by understanding how learning-basedadversarial synthesizers craft attacks for any AFR system?Secondary Adversarial Attacks on Defense Systems• How can

WU Jia基于arm 和 openCV 开发一个人脸识别系统人脸识别的简介在此不再赘述。人脸识别流程输入图像人脸检测人脸对齐人脸表征计算相似度得出结论Created with Raphaël 2.2.0输入图像人脸检测人脸检测 人脸对齐人脸表征计算相似度得出结论人脸对齐的三种方法landmark 方法不需要landmark的方法人脸朝前 Face Frontalization人脸表征：传统方法： LBP。。。DLEAIDK310 ARM 开发板：Ope

Biometrics in Surveillance Videos

Biometric Presentation Attack DetectionoutlineIntroductionPresentation Attacks in realityDefinitionsPresentation Attacks (PAs)Face PAsFace PADBiometrics and PADReferences现实的例子定义一些attack假的指纹。讲了很多attack，看你需要多少钱的：）没关系啊，红外相机可以检测到化妆易容术

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隐私的重要性privacy is the right to be let alone#the right of ppl to conceal info.is different from securityBiometrics基于生物和行为的识别要有区分度Identity vs Recogniationbiometric 不会显式揭露身份只是识别一个人的traitbiometric 只是判断是不是同一个人啦Privacy of the biometric dataAge

Iris Recognition: Sensors,Algorithms and Applications什么是irisiris的流程：IRIS虽然小，但是信息很丰富对于中国人，使用近红外才行啊，因为我们的眼不一样。IRIS具有独特性，稳定性，无侵入Uniquenessphenotypic randomness, minute imagefeatures, rich information 比人脸和指纹更加优秀Stabilitystable through lifetimeNo

Prof. Mark这是谁？Caveat, on the following adviceQuod ali cibus est aliis fuat acre venenum— Titus Lucretius Carus | c. 70 BCWhat is food for one man may be bitter poison to others特别是理科的，他们不想要会议论文！鸡蛋别放一个篮子40s就会有结果！那是一个reject：）不要去hindwi啦TI

Anil Jain 大牛大牛生物特征识别的：过去 现在 将来什么是生物特征？就是bio嘛！活得，有生命的。(Morris,1875年提出这个）三类认证识别：what you haveLostStolenwhat you knowForgotCrackedwhat you areUniqueStableNatural生物特征识别是由应用驱动的。使用ATM和司机身份识别说明生物特征识别系统的一些特点和需求，例如，价格要低，不要占用台多空间，好用等等他又问，

第一节课包括：Overview of Recent Progress on Biometrics Fingerprint Recognition Iris Recognition Face Recognition Gait Recognition Person Re-Identification Others传统密码太难记，不好管理：早在1963年就已经使用biometrics:指纹识别最主要的流程：指纹识别的存留问题：Latent fingerprint ima