MULTIMEDIA SECURITY & BIOMETRY

Anno accademico 2024/2025 - Docente: ALESSANDRO ORTIS

Risultati di apprendimento attesi

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di comprendere i fondamenti della biometria, inclusa la sua storia e le sue applicazioni. Saranno capaci di applicare tecniche di riconoscimento per impronte digitali, volti e iridi, e di affrontare le sfide associate a queste tecnologie. Gli studenti avranno anche familiarità con le soft biometrics e sapranno integrare più modalità biometriche in sistemi multibiometrici. Inoltre, saranno in grado di garantire la sicurezza dei dati biometrici, riconoscendo minacce e implementando misure di protezione. Infine, svilupperanno competenze tecniche avanzate attraverso progetti pratici e studi di casi.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il corso alternerà lezioni frontali ed approfondimenti su applicazioni specifiche allo scopo di fornire un chiaro collegamento tra i concetti teorici e la loro applicazione pratica.

Prerequisiti richiesti

Comprensione dei concetti fondamentali come algoritmi, strutture dati e programmazione. Conoscenze di base di algebra lineare, probabilità e statistica. Concetti base dell'elaborazione digitale dei segnali, incluse tecniche di elaborazione di immagini e audio. Conoscenze introduttive sui principi e le pratiche della sicurezza informatica. Competenza in un Linguaggio di Programmazione ad oggetti.

Frequenza lezioni

Frequenza facoltativa ma fortemente raccomandata.

Contenuti del corso

Questo corso fornisce un'introduzione delle tecnologie biometriche e delle loro applicazioni nella sicurezza multimediale. Gli argomenti trattati includono varie modalità biometriche, come il riconoscimento delle impronte digitali, del viso e dell'iride, nonché soft biometrics e multibiometria. Inoltre, il corso affronterà gli aspetti di sicurezza dei sistemi biometrici.

Introduzione alla Biometria
Definizione e ambito della biometria
Storia ed evoluzione delle tecnologie biometriche
Applicazioni della biometria in sicurezza e autenticazione
Valutazione delle performance ed affidabilità

Riconoscimento delle Impronte Digitali
Anatomia delle impronte digitali
Tecniche di acquisizione delle impronte digitali
Algoritmi di confronto delle impronte digitali
Sfide e limitazioni nel riconoscimento delle impronte digitali

Riconoscimento facciale
Fondamenti del riconoscimento facciale
Rilevamento e estrazione delle caratteristiche dei volti
Algoritmi di confronto dei volti
Riconoscimento dei volti in condizioni variabili (ad esempio, illuminazione, posa)

Riconoscimento dell'Iride
Anatomia dell'iride umana
Metodi di acquisizione delle immagini dell'iride
Algoritmi di riconoscimento dell'iride
Vantaggi e sfide del riconoscimento dell'iride

Soft biometrics
Definizione e caratteristiche della soft biometrics
Tipi di tratti biometrici "soft"
Applicazioni della soft biometrics nella sicurezza multimediale

Multibiometria
Integrazione di molteplici modalità biometriche
Benefici e sfide della multibiometria
Tecniche di fusione multimodale
Studi di casi su sistemi multibiometrici di successo

Sicurezza dei Sistemi Biometrici
Minacce e vulnerabilità nei sistemi biometrici
Tecniche di protezione dei dati biometrici
Attacchi di spoofing e contromisure
Considerazioni etiche e sulla privacy nella biometria

Testi di riferimento

Jain, Anil K., Patrick Flynn, and Arun A. Ross, eds. Handbook of biometrics. Springer Science & Business Media, 2007.

Anil K. Jain , Arun A. Ross , Karthik Nandakumar, Introduction to Biometrics, Springer, 2011

Programmazione del corso

	Argomenti	Riferimenti testi
1	Introduzione	Cap 1
2	Riconoscimento impronte digitiali	Cap 2
3	Riconoscimento facciale	Cap 3
4	Riconoscimento iride	Cap 4
5	Altri metodi di riconoscimento biometrico	Cap 5
6	Multibiometria	Cap 6
7	Sicurezza dei sistemi biometrici	Cap 7
8	Biometria ed IA	Dispense fornite dal docente

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Le conoscenze saranno valutate mediante una prova orale. Agli studenti è data la possibilità di svolgere un progetto relativo all'approfondimento di uno o più argomenti del corso, da concordare insieme al docente.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere. Gli studenti con disabilità e/o DSA dovranno contattare con sufficiente anticipo rispetto alla data dell'esame il docente e il referente CInAP del DMI per comunicare che intendono sostenere l'esame fruendo delle opportune misure compensative.

La valutazione è strutturata in modo che ad ogni studente sia attribuito un voto secondo il seguente schema:

Non approvato: lo studente non ha acquisito i concetti di base e non è in grado di rispondere ad almeno il 60% delle domande né di svolgere gli esercizi.

18-23: lo studente dimostra una padronanza minima dei concetti di base, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono modeste, riesce a risolvere semplici esercizi.

24-27: lo studente dimostra una buona padronanza dei contenuti del corso, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono buone, risolve gli esercizi con pochi errori.

28-30 e lode: lo studente ha acquisito tutti i contenuti del corso ed è in grado di padroneggiarli compiutamente e di collegarli con spirito critico; risolve gli esercizi in modo completo e senza errori.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Quali sono le tipologie di minuzie nelle impronte digitali?

Corso di laurea in

Informatica