sistemi biometrici
問題一覧
1
vero
2
l'insieme di tecniche automatiche per l'identificazione degli individui basata sulle loro caratteristiche fisiche e comportamentale
3
falso
4
vero: hanno una struttura concettuale molto simile
5
falso
6
Sì, perché un sistema biometrico impiega proprio queste caratteristiche per effettuare una operazione di autenticazione o di identificazione
7
1800 AC in Babilonia
8
... che, nonostante la complessità delle operazioni, ebbe un buon successo in tutto il mondo e fu usato fino ad essere soppiantato con gradualità dalle impronte dopo il 1900
9
basati sulla correlazione delle immagini, sul confronto dei Ridge e sul confronto delle minuzie
10
falso: possono essere impiegate
11
vero: Tuttavia il peso da dare ai vari Fattori e dipende dalla tipologia della applicazione
12
vero
13
questa affermazione è stata a lungo condivisa nella comunità scientifica, Ma ora vi sono delle evidenze che sia possibile risalire al sample partendo dal template
14
è duplice, ossia vengono percepiti i vantaggi dovuti alla maggiore sicurezza Ma anche gli aspetti negativi che fanno vedere i sistemi biometrici come invasivi nella propria privacy
15
le informazioni inviate al sistema biometrico vengono usate per scopi diversi da quello per il quale sono stati inviati e sono inviate ad altri sistemi anche per accedere o immettere l'utente liste in base alla sua situazione/comportamento
16
Compara il template in ingresso con alcuni template registrati nel DB
17
1 modulo di acquisizione 2 estrazione di caratteristica 3 creazione del template 4 memorizzazione del DB
18
Immediatamente dopo il modulo di acquisizione
19
falso
20
Aumentare la distanza intraclasse
21
produce vantaggi utili per il funzionamento del sistema biometrico
22
vero
23
il problema consiste nell'individuare quale rappresentazione machine readable cattura completamente l'informazione invariante e discriminatoria della misura in ingresso
24
corrisponde ad un punto
25
vero
26
tutte le precedenti
27
aumentare
28
falso
29
è la formulazione del problema della verifica della identità dell'utente
30
tutti gli utenti saranno abilitati dal sistema
31
tende a far aumentare il false accept rate
32
Agnelli
33
lupi
34
la fase di matching è solitamente eseguita o nel dispositivo lettore di Smart card o in un sistema diverso a cui è collegato
35
è una delle possibili metriche nello spazio delle feature
36
si tratta di un caso di false no match
37
entrambe le risposte precedenti
38
4%
39
tre classi principali con un totale di otto sottoclasse
40
dall'ottavo mese di gestazione
41
tre
42
oltre 150 tipi di minutiae
43
Delta, Core, Ridge Counting
44
falso
45
falso
46
catturare il numero maggiore di dettagli possibili della pelle del dito, perché maggiori dettagli il sistema cattura, migliore sarà la capacità del sistema di identificare barra verificare le identità delle persone
47
è possibile ma a patto di usare un formato di compressione dedicato se si vuole ottenere un fattore di compressione elevato
48
in toni di grigio
49
0,000000001%
50
riporta la media e la varianza dell'intensità dei pixel dell'immagine di un'impronta valori prefissati
51
lavora su blocchi e controlla la varianza dei toni di grigio nel blocco per classificarlo come forground o background
52
può essere usato su tutte le immagini di impronte ma Funziona correttamente solo se si conoscono le proprietà spettrali dell'impronta e del rumore
53
dalle immagini gradiente lungo l'asse x e y
54
trovare i delta e i core
55
classificare le impronte
56
l'inverso della distanza media tra due picchi consecutivi
57
1) prefiltraggio ed enhacement 2) binarization 3) thinning 4) estrazione delle minutiae 5) postprocessing
58
vero
59
1 2 e 3
60
Ridge count
61
è un problema, Ma esistono tecniche di riduzione degli effetti della deformazione Lassie che possono aiutare a risolverlo riducendo i falsi non match, Ma che però, allo stesso tempo, aumentano anche i false match
62
falso, non sono presenti in letteratura metodo che possono assicurare l'err che desidera il cliente a patto di aumentare la complessità degli algoritmi
63
falso
64
è possibile ricreare la struttura dei Ridge e la disposizione delle minuzie
65
rappresenta uno dei possibili casi di attacco
66
migliora le caratteristiche dei Ridge di un'immagine in toni di grigio
67
maggiore è la pressione, Maggiore sarà la continuità dei Ridge nella impronta e quindi si ottiene una maggiore qualità della acquisizione. oltre ad un certo limite però i Ridge iniziano ad unirsi fino a confondersi peggiorando quindi notevolmente la qualità dell'acquisizione
68
con struttura simile, ma con dettagli diversi che ne permettono sempre una chiara distinzione
69
misura delle differenze di potenziale elettrico dovuto alla attività muscolare del dito
70
aumentare per il numero di caratteristiche Maggiore che possono essere controllate
71
vero
72
costosi ma difficili da frodare
73
numerosissime caratteristiche stabili nel tempo
74
devono essere individuate, segmentate e rimosse
75
una stringa digitale di 256 byte
76
50%
77
da un software in tempo reale a livello di frame in acquisizione
78
è fondamentale in quanto la possibilità di avere l'iride fuori fuoco può essere sempre presente anche in condizioni ideali
79
vero
80
vero
81
La variabilità intraclasse
82
vero, infatti è possibile inserirlo nella categoria dei codici a massima entropia
83
vero, una stampa di sufficiente qualită posizionata nel modo corretto potrebbe ingannare il sistema
84
in tutti i moduli della catena e anche a livello di sensore
85
in sistemi di identificazione con DB anche di grandi dimensioni
86
quelle corrispondenti a un DB di milioni di persone
87
Nessuna delle precedenti
88
perché permette di classificare la natura del materiale in esame (tessuto, grasso, plastico, cartaceo,...)
89
l'immagine in toni di grigio dell'iride
90
da almeno 3 comparazioni fra le stringhe (di cui una traslata) misurata con la distanza di Hamming
91
Falso
92
poter effettuare la scansione anche senza la collaborazione dell'utente
93
1. face detection 2. face segmentation 3. face normalization
94
possono essere usati per fare acquisizioni dei volti per sistemi biometrici
95
face detection
96
1) Lighting compensation2) Skin tone detection3) Localization of the facial features
97
face detection
98
globale rispetto all'immagine
99
esaminare sottospazi dello spazio delle facce a dimensionalità minore
100
elevatissima dimensionalita
問題一覧
1
vero
2
l'insieme di tecniche automatiche per l'identificazione degli individui basata sulle loro caratteristiche fisiche e comportamentale
3
falso
4
vero: hanno una struttura concettuale molto simile
5
falso
6
Sì, perché un sistema biometrico impiega proprio queste caratteristiche per effettuare una operazione di autenticazione o di identificazione
7
1800 AC in Babilonia
8
... che, nonostante la complessità delle operazioni, ebbe un buon successo in tutto il mondo e fu usato fino ad essere soppiantato con gradualità dalle impronte dopo il 1900
9
basati sulla correlazione delle immagini, sul confronto dei Ridge e sul confronto delle minuzie
10
falso: possono essere impiegate
11
vero: Tuttavia il peso da dare ai vari Fattori e dipende dalla tipologia della applicazione
12
vero
13
questa affermazione è stata a lungo condivisa nella comunità scientifica, Ma ora vi sono delle evidenze che sia possibile risalire al sample partendo dal template
14
è duplice, ossia vengono percepiti i vantaggi dovuti alla maggiore sicurezza Ma anche gli aspetti negativi che fanno vedere i sistemi biometrici come invasivi nella propria privacy
15
le informazioni inviate al sistema biometrico vengono usate per scopi diversi da quello per il quale sono stati inviati e sono inviate ad altri sistemi anche per accedere o immettere l'utente liste in base alla sua situazione/comportamento
16
Compara il template in ingresso con alcuni template registrati nel DB
17
1 modulo di acquisizione 2 estrazione di caratteristica 3 creazione del template 4 memorizzazione del DB
18
Immediatamente dopo il modulo di acquisizione
19
falso
20
Aumentare la distanza intraclasse
21
produce vantaggi utili per il funzionamento del sistema biometrico
22
vero
23
il problema consiste nell'individuare quale rappresentazione machine readable cattura completamente l'informazione invariante e discriminatoria della misura in ingresso
24
corrisponde ad un punto
25
vero
26
tutte le precedenti
27
aumentare
28
falso
29
è la formulazione del problema della verifica della identità dell'utente
30
tutti gli utenti saranno abilitati dal sistema
31
tende a far aumentare il false accept rate
32
Agnelli
33
lupi
34
la fase di matching è solitamente eseguita o nel dispositivo lettore di Smart card o in un sistema diverso a cui è collegato
35
è una delle possibili metriche nello spazio delle feature
36
si tratta di un caso di false no match
37
entrambe le risposte precedenti
38
4%
39
tre classi principali con un totale di otto sottoclasse
40
dall'ottavo mese di gestazione
41
tre
42
oltre 150 tipi di minutiae
43
Delta, Core, Ridge Counting
44
falso
45
falso
46
catturare il numero maggiore di dettagli possibili della pelle del dito, perché maggiori dettagli il sistema cattura, migliore sarà la capacità del sistema di identificare barra verificare le identità delle persone
47
è possibile ma a patto di usare un formato di compressione dedicato se si vuole ottenere un fattore di compressione elevato
48
in toni di grigio
49
0,000000001%
50
riporta la media e la varianza dell'intensità dei pixel dell'immagine di un'impronta valori prefissati
51
lavora su blocchi e controlla la varianza dei toni di grigio nel blocco per classificarlo come forground o background
52
può essere usato su tutte le immagini di impronte ma Funziona correttamente solo se si conoscono le proprietà spettrali dell'impronta e del rumore
53
dalle immagini gradiente lungo l'asse x e y
54
trovare i delta e i core
55
classificare le impronte
56
l'inverso della distanza media tra due picchi consecutivi
57
1) prefiltraggio ed enhacement 2) binarization 3) thinning 4) estrazione delle minutiae 5) postprocessing
58
vero
59
1 2 e 3
60
Ridge count
61
è un problema, Ma esistono tecniche di riduzione degli effetti della deformazione Lassie che possono aiutare a risolverlo riducendo i falsi non match, Ma che però, allo stesso tempo, aumentano anche i false match
62
falso, non sono presenti in letteratura metodo che possono assicurare l'err che desidera il cliente a patto di aumentare la complessità degli algoritmi
63
falso
64
è possibile ricreare la struttura dei Ridge e la disposizione delle minuzie
65
rappresenta uno dei possibili casi di attacco
66
migliora le caratteristiche dei Ridge di un'immagine in toni di grigio
67
maggiore è la pressione, Maggiore sarà la continuità dei Ridge nella impronta e quindi si ottiene una maggiore qualità della acquisizione. oltre ad un certo limite però i Ridge iniziano ad unirsi fino a confondersi peggiorando quindi notevolmente la qualità dell'acquisizione
68
con struttura simile, ma con dettagli diversi che ne permettono sempre una chiara distinzione
69
misura delle differenze di potenziale elettrico dovuto alla attività muscolare del dito
70
aumentare per il numero di caratteristiche Maggiore che possono essere controllate
71
vero
72
costosi ma difficili da frodare
73
numerosissime caratteristiche stabili nel tempo
74
devono essere individuate, segmentate e rimosse
75
una stringa digitale di 256 byte
76
50%
77
da un software in tempo reale a livello di frame in acquisizione
78
è fondamentale in quanto la possibilità di avere l'iride fuori fuoco può essere sempre presente anche in condizioni ideali
79
vero
80
vero
81
La variabilità intraclasse
82
vero, infatti è possibile inserirlo nella categoria dei codici a massima entropia
83
vero, una stampa di sufficiente qualită posizionata nel modo corretto potrebbe ingannare il sistema
84
in tutti i moduli della catena e anche a livello di sensore
85
in sistemi di identificazione con DB anche di grandi dimensioni
86
quelle corrispondenti a un DB di milioni di persone
87
Nessuna delle precedenti
88
perché permette di classificare la natura del materiale in esame (tessuto, grasso, plastico, cartaceo,...)
89
l'immagine in toni di grigio dell'iride
90
da almeno 3 comparazioni fra le stringhe (di cui una traslata) misurata con la distanza di Hamming
91
Falso
92
poter effettuare la scansione anche senza la collaborazione dell'utente
93
1. face detection 2. face segmentation 3. face normalization
94
possono essere usati per fare acquisizioni dei volti per sistemi biometrici
95
face detection
96
1) Lighting compensation2) Skin tone detection3) Localization of the facial features
97
face detection
98
globale rispetto all'immagine
99
esaminare sottospazi dello spazio delle facce a dimensionalità minore
100
elevatissima dimensionalita