1. Вступ до біометрії.
1.1 Поняття ідентифікації та аутентифікації. Різниця між біометричною і класичною аутентифікацією.
1.2 Біометричні характеристики: фізіологічні та поведінкові ознаки.
1.3 Вимоги до біометричних систем
1.4 Архітектура біометричної системи
1.5 Показники ефективності
1.6 Робота з відкритими наборами біометричних даних (LFW, CASIA, FVC).
2. Фізіологічні біометричні характеристики
2.1 Відбитки пальців
2.2 райдужна оболонка,
2.3 сітківка,
2.4 геометрія руки,
2.5 розпізнавання обличчя.
2.6 Принципи зчитування, методи вилучення ознак, джерела похибок
2.7 Порівняння методів
3. Поведінкові біометричні характеристики.
3.1 Голос
3.2 динаміка підпису
3.3 клавіатурний ритм
3.4 хода.
3.5 Стабільність поведінкових ознак
4 Попередня обробка
4.1 Попередня обробка біометричних сигналів.
4.2 Попередня обробка біометричних зображень.
5. Вилучення ознак і побудова біометричних шаблонів.
5.1 Методи вилучення ознак: LBP,
5.2 Методи вилучення ознак: HOG,
5.3 Методи вилучення ознак: Gabor-фільтри,
5.4 Методи вилучення ознак: PCA,
5.5 Методи вилучення ознак: SIFT,
5.6 Методи вилучення ознак:SURF.
5.7 Використання нейронних мереж (CNN, FaceNet, DeepFace).
5.8 Формування вектора ознак і шаблону користувача.
5.9 Обробка та візуалізація зображень із допомогою бібліотек OpenCV і NumPy.
6. Порівняння біометричних шаблонів.
6.1 Метрики схожості: евклідова, косинусна, Manhattan, Mahalanobis.
6.2 Методи порівняння векторів ознак. Порогові рішення.
6.3 Алгоритми класифікації: k-NN,
6.4 Алгоритми класифікації:SVM,
6.5 Алгоритми класифікації:Decision Trees
7. Оцінювання ефективності біометричних систем.
7.1 FAR, FRR, EER, ROC, DET-криві, показники точності та відгуку.
7.1 Методологія тестування біометричних систем.
7.3 Вплив умов зчитування на точність.
8. Загрози та атаки на біометричні системи.
8.1 Спуфінг (spoofing),
8.2 replay-атаки,
8.3 витік шаблонів,
8.4 атаки на канали зв’язку,
8.5 підміна сенсорів.
8.6 Методи захисту від Presentation Attack (PAD).
8.7 Захист шаблонів: cancelable biometrics, biometric cryptosystems, template protection.
9. Етичні та правові аспекти використання біометрії.
9.1 Захист персональних даних у контексті GDPR.
9.2 Приватність та зберігання біометричних шаблонів.
9.3 Етичні питання — згода користувачів, прозорість алгоритмів, соціальні наслідки.
10. Інтеграція біометрії у прикладні системи.
10.1 Біометрія в системах контролю доступу, банківських застосунках, мобільних пристроях.
10.2 Використання хмарних сервісів: AWS Rekognition, Microsoft Face API, OpenFace. REST API для біометрії.
11. Сучасні тенденції та перспективи розвитку біометрії.
11.1 3D-біометрія,
11.2 багатомодальні системи (multimodal biometrics),
11.3 біометрія за серцебиттям,
11.4 біометрія за венами,
11.5 біометрія за ЕЕГ.
11.6 Використання deep learning і transfer learning.
11.7 Перспективи впровадження біометрії у системах IoT і Smart City.