EA2012-Biometrie - Revision history

VigierEloy at 14:34, 10 January 2013

2013-01-10T14:34:36Z

← Older revision		Revision as of 14:34, 10 January 2013
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	Le Fichier Automatisé des Empreintes Digitales (FAED) a été créé officiellement par le décret du 8 avril 1987. Ce fichier doit permettre le traitement automatisé des traces et des empreintes digitales par les services de police et de gendarmerie.<br>Le traité de Prüm signé le 27 mai 2005 par la Belgique, l’Allemagne, l’Espagne, la France, le Luxembourg, les Pays-Bas et l’Autriche, d’échanger des informations comme des données dactyloscopiques ou des profils ADN.<br>En août 2011, le nombre d’individus enregistrés dans la base est passé à plus de 4 millions.		Le Fichier Automatisé des Empreintes Digitales (FAED) a été créé officiellement par le décret du 8 avril 1987. Ce fichier doit permettre le traitement automatisé des traces et des empreintes digitales par les services de police et de gendarmerie.<br>Le traité de Prüm signé le 27 mai 2005 par la Belgique, l’Allemagne, l’Espagne, la France, le Luxembourg, les Pays-Bas et l’Autriche, d’échanger des informations comme des données dactyloscopiques ou des profils ADN.<br>En août 2011, le nombre d’individus enregistrés dans la base est passé à plus de 4 millions.

	<H1> Informations complémentaires </H1>		<H1> Informations complémentaires (Sources)</H1>

	[http://en.wikipedia.org/ Wikipédia] <BR>		[http://en.wikipedia.org/ Wikipédia] <BR>

VigierEloy at 14:33, 10 January 2013

2013-01-10T14:33:59Z

← Older revision		Revision as of 14:33, 10 January 2013
Line 169:		Line 169:
	<H1> Informations complémentaires </H1>		<H1> Informations complémentaires </H1>

	[http://en.wikipedia.org/ ~~http://en.wikipedia.org/~~] <BR>		[http://en.wikipedia.org/ Wikipédia] <BR>
	[http://www.biometrie-online.net/technologies/iris ~~http://www.~~biometrie-online~~.net/technologies/iris~~] <BR>		[http://www.biometrie-online.net/technologies/iris Le site biometrie-online] <BR>
	[http://www.ai.polymtl.ca/cohen/ELE6812/Tutoriels/Elouet/index.htm ~~http://www.ai.polymtl.ca/cohen/ELE6812/Tutoriels/Elouet/index.htm~~] <BR>		[http://www.ai.polymtl.ca/cohen/ELE6812/Tutoriels/Elouet/index.htm Reconnaissance d'iris] <BR>
	[http://www.crossmatch.com/i-scan-2.php ~~http://www.crossmatch.com/i-scan-2.php~~] <BR>		[http://www.crossmatch.com/i-scan-2.php Scanner d'iris] <BR>
	[http://www.zdnet.fr/actualites/google-integre-en-option-la-reconnaissance-faciale-a-google-39766446.htm ~~http://www.zdnet.fr/actualites/google-integre-en-option-la-reconnaissance-~~faciale~~-a-google-39766446.htm~~] <BR>		[http://www.zdnet.fr/actualites/google-integre-en-option-la-reconnaissance-faciale-a-google-39766446.htm Reconnaissance faciale dans Google+] <BR>
	[http://www.l1id.com/pages/403-3d-facial-recognition ~~http://www.l1id.com/pages/403-3d-facial-recognition~~] <BR>		[http://www.l1id.com/pages/403-3d-facial-recognition Reconnaissance faciale] <BR>
	[http://www.mondeo.fr/index.php?option=com_content&task=view&id=98&Itemid=1&ed=16 ~~http://www.mondeo.fr/index.php?option=com_content&task=view&id=98&Itemid=1&ed=16~~] <BR>		[http://www.mondeo.fr/index.php?option=com_content&task=view&id=98&Itemid=1&ed=16 Scanner pour la reconnaissance faciale] <BR>
			[http://air.imag.fr/mediawiki/images/c/ca/Cours_Biometrie_Besacier_RICM5_2012.pdf Le cours de biométrie de Laurent Besacier ;-)]<BR>

VigierEloy at 17:29, 23 December 2012

2012-12-23T17:29:52Z

← Older revision		Revision as of 17:29, 23 December 2012
Line 108:		Line 108:

	Qu'est-ce-que l'iris? <br>		Qu'est-ce-que l'iris? <br>
	C'est un réseau de tubes très fins, dont l’enchevêtrement varie peu avec le temps. En revanche, la couleur peut varier. L'iris n'est pas lié à l'~~adn~~: les ~~forme~~ des deux iris d'une même personne seront complètement différentes.		C'est un réseau de tubes très fins, dont l’enchevêtrement varie peu avec le temps. En revanche, la couleur peut varier. L'iris n'est pas lié à l'ADN: les formes des deux iris d'une même personne seront complètement différentes.

	Comment capture t-on l'image d'un iris? <br>		Comment capture t-on l'image d'un iris? <br>
Line 115:		Line 115:
	Quel traitement est fait ensuite?		Quel traitement est fait ensuite?
	<ul>		<ul>
	<li> On détermine le centre de la pupille et la position de l’iris. Cela est fait grâce à l'analyse de cercles de haute ~~frésence~~ dans l'image.</li>		<li> On détermine le centre de la pupille et la position de l’iris. Cela est fait grâce à l'analyse de cercles de haute présence dans l'image.</li>
	<li> On extrait des bandes de taille régulière entre la pupille et le blanc de l’oeil. La taille des bandes varie selon la dilatation de la pupille.</li>		<li> On extrait des bandes de taille régulière entre la pupille et le blanc de l’oeil. La taille des bandes varie selon la dilatation de la pupille.</li>
	<li> On génère un iris code de 2048 bits grâce aux ~~ondelette~~ de Gabor.</li>		<li> On génère un iris code de 2048 bits grâce aux ondelettes de Gabor.</li>
	<li> On compare 2 iris code avec la distance de Hamming et si cette distance est inférieure à 0.32, on considère que c'est le même iris donc la même personne. </li>		<li> On compare 2 iris code avec la distance de Hamming et si cette distance est inférieure à 0.32, on considère que c'est le même iris donc la même personne. </li>
	</ul>		</ul>

	La reconnaissance d'iris est un système fiable pour faire de l’authentification, on peut ~~nottament~~ distinguer deux vrais jumeaux, et la probabilité de trouver 2 iris identiques est de 1/(2^72). En pratique on réalise avec la méthode définie ci dessus un erreur sur 26 millions de comparaisons.		La reconnaissance d'iris est un système fiable pour faire de l’authentification, on peut notamment distinguer deux vrais jumeaux, et la probabilité de trouver 2 iris identiques est de 1/(2^72). En pratique on réalise avec la méthode définie ci-dessus une erreur sur 26 millions de comparaisons.
		⚫	Il existe aujourd'hui peu de produits commerciaux de reconnaissance d'iris. C'est une technologie couteuse, de nombreux brevets sont déposés et la capture de l'iris est contraignante pour l'utilisateur. Néanmoins, il existe quelques utilisations dans les aéroports ou les entreprises (ex.: accès aux datacenter de Google).

⚫	Il existe aujourd'hui peu de ~~produit~~ commerciaux de reconnaissance d'iris. C'est une technologie couteuse, de nombreux brevets sont déposés et la capture de l'iris est contraignante pour l'utilisateur. ~~Néamoins~~, il existe quelques utilisations dans les aéroports ou les entreprises (ex.: accès aux datacenter de Google).

VigierEloy at 10:03, 23 December 2012

2012-12-23T10:03:13Z

← Older revision		Revision as of 10:03, 23 December 2012
Line 15:		Line 15:
	<H1> Abstract </H1>		<H1> Abstract </H1>

	Biometrics refers to technnologies to check people identity. Today, biometrics are coming on our laptops, smartphones, video game ~~console~~... What are the different biometric techniques today? Where are they used? Are they reliable? What are the characteristics of a good biometric technique? These are the questions we will try to answer through ~~these~~ presentation.		Biometrics refers to technnologies to check people identity. Today, biometrics are coming on our laptops, smartphones, video game consoles... What are the different biometric techniques today? Where are they used? Are they reliable? What are the characteristics of a good biometric technique? These are the questions we will try to answer through this presentation.

	<H1> Synthèse </H1>		<H1> Synthèse </H1>

VigierEloy at 10:02, 23 December 2012

2012-12-23T10:02:11Z

← Older revision		Revision as of 10:02, 23 December 2012
Line 10:		Line 10:

	<H1> Résumé </H1>		<H1> Résumé </H1>

			La biométrie désigne l'ensemble des technologies destinées à vérifier l’identité d'une personne. Aujourd’hui, ces techniques arrivent sur nos ordinateurs, téléphones, consoles de jeux... Quelles sont les différentes techniques de biométrie aujourd'hui? Ou les retrouve t-on? Sont elles fiables? Qu'est ce qui caractérise une bonne technique de biométrie? Ce sont les questions auxquelles nous essayeront de répondre à travers cette présentation.

	<H1> Abstract </H1>		<H1> Abstract </H1>

			Biometrics refers to technnologies to check people identity. Today, biometrics are coming on our laptops, smartphones, video game console... What are the different biometric techniques today? Where are they used? Are they reliable? What are the characteristics of a good biometric technique? These are the questions we will try to answer through these presentation.

	<H1> Synthèse </H1>		<H1> Synthèse </H1>

VigierEloy at 09:43, 23 December 2012

2012-12-23T09:43:33Z

← Older revision		Revision as of 09:43, 23 December 2012
Line 6:		Line 6:

	<H1> Mots clés </H1>		<H1> Mots clés </H1>

			Biométrie, Authentification, Identification, Empreintes digitales, Iris, Reconnaissance Faciale

	<H1> Résumé </H1>		<H1> Résumé </H1>

VigierEloy at 09:40, 23 December 2012

2012-12-23T09:40:43Z

← Older revision		Revision as of 09:40, 23 December 2012
Line 101:		Line 101:
	La reconnaissance de l'iris est proposée pour la première fois en 1936, par l’ophtalmologue Franck Burch. Mais c'est seulement en 1994 que les algorithmes à la base de la reconnaissance d'iris seront brevetés, par John Daughman.		La reconnaissance de l'iris est proposée pour la première fois en 1936, par l’ophtalmologue Franck Burch. Mais c'est seulement en 1994 que les algorithmes à la base de la reconnaissance d'iris seront brevetés, par John Daughman.

	Qu'est-ce-que l'iris?		Qu'est-ce-que l'iris? <br>
	C'est un réseau de tubes très fins, dont l’enchevêtrement varie peu avec le temps. En revanche, la couleur peut varier. L'iris n'est pas lié à l'adn: les forme des deux iris d'une même personne seront complètement différentes.		C'est un réseau de tubes très fins, dont l’enchevêtrement varie peu avec le temps. En revanche, la couleur peut varier. L'iris n'est pas lié à l'adn: les forme des deux iris d'une même personne seront complètement différentes.

	Comment capture t-on l'image d'un iris?		Comment capture t-on l'image d'un iris? <br>
	Il est difficile de prendre l'image d'un iris. C'est un organe petit et sensible. Les utilisateurs bougent et les reflets rendent la prise compliquée. La capture se fait généralement dans un domaine entre 700 et 900 nm. Il faut obtenir au minimum 70 pixels de rayon, mais la moyenne est entre 100 et 140.		Il est difficile de prendre l'image d'un iris. C'est un organe petit et sensible. Les utilisateurs bougent et les reflets rendent la prise compliquée. La capture se fait généralement dans un domaine entre 700 et 900 nm. Il faut obtenir au minimum 70 pixels de rayon, mais la moyenne est entre 100 et 140.

Line 114:		Line 114:
	<li> On compare 2 iris code avec la distance de Hamming et si cette distance est inférieure à 0.32, on considère que c'est le même iris donc la même personne. </li>		<li> On compare 2 iris code avec la distance de Hamming et si cette distance est inférieure à 0.32, on considère que c'est le même iris donc la même personne. </li>
	</ul>		</ul>

			La reconnaissance d'iris est un système fiable pour faire de l’authentification, on peut nottament distinguer deux vrais jumeaux, et la probabilité de trouver 2 iris identiques est de 1/(2^72). En pratique on réalise avec la méthode définie ci dessus un erreur sur 26 millions de comparaisons.

			Il existe aujourd'hui peu de produit commerciaux de reconnaissance d'iris. C'est une technologie couteuse, de nombreux brevets sont déposés et la capture de l'iris est contraignante pour l'utilisateur. Néamoins, il existe quelques utilisations dans les aéroports ou les entreprises (ex.: accès aux datacenter de Google).

VigierEloy at 09:34, 23 December 2012

2012-12-23T09:34:17Z

@@ Line 62: / Line 62: @@
 </ul>
 Il existe une multitude de modalités. Nous exposerons les plus connues ainsi qu'une plus originale.
 <H2> Reconnaissance de visages </H2>
 La reconnaissance faciale est actuellement encore en développement. Elle commence cependant à apparaitre dans l’informatique d’aujourd’hui :
@@ Line 99: / Line 97: @@
 Afin d'obtenir des meilleurs résultats, des recherches sont menées sur la reconnaissance faciale 3D. Quelques modèles sont même déjà sur le marché. Une des méthodes employées est de projeter un modèle sur le visage à identifier. Le modèle est alors réfléchi et déformé par le volume du visage, que l'on va pouvoir reconstituer à partir de ces déformations. Cela permet d'être insensible aux variations de lumière, et d'identifier des personnes selon différents angles de vue. D'après certaines études, cette méthode pourrait être aussi précise que la reconnaissance d'empreintes digitales.
 <H3> Reconnaissance de l'iris </H3>
 <H2> Biométrie de la main </H2>

VigierEloy at 09:11, 23 December 2012

2012-12-23T09:11:40Z

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Line 97:		Line 97:


			Afin d'obtenir des meilleurs résultats, des recherches sont menées sur la reconnaissance faciale 3D. Quelques modèles sont même déjà sur le marché. Une des méthodes employées est de projeter un modèle sur le visage à identifier. Le modèle est alors réfléchi et déformé par le volume du visage, que l'on va pouvoir reconstituer à partir de ces déformations. Cela permet d'être insensible aux variations de lumière, et d'identifier des personnes selon différents angles de vue. D'après certaines études, cette méthode pourrait être aussi précise que la reconnaissance d'empreintes digitales.


	<H3> Forme du visage </H3>		<H3> Forme du visage </H3>

VigierEloy at 09:04, 23 December 2012

2012-12-23T09:04:48Z

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Line 86:		Line 86:


	Voici le ~~détail~~ de la méthode « EigenFaces », proposée en 1991 :		Voici le fonctionnement de la méthode « EigenFaces », proposée en 1991 :
	<ul>		<ul>
	<li> On possède une image que l'on veut associer à une autre image parmi un ensemble d'images de référence. Ces images sont définies dans un espace de dimension n, ou n=hauteurImage*largeurImage (pixel). </li>		<li> On possède une image que l'on veut associer à une autre image parmi un ensemble d'images de référence. Ces images sont définies dans un espace de dimension n, ou n=hauteurImage*largeurImage (pixel). </li>
Line 93:		Line 93:
	<li>On projette les images de référence et le visage à identifier dans ce sous espace. On calcule la distance entre ces 2 projections. Si 2 images ont une distance inférieure à un certain seuil, alors on décide que ces deux images représentent la même personne.</li>		<li>On projette les images de référence et le visage à identifier dans ce sous espace. On calcule la distance entre ces 2 projections. Si 2 images ont une distance inférieure à un certain seuil, alors on décide que ces deux images représentent la même personne.</li>
	</ul>		</ul>

			La méthode "EigenFaces" permet d'obtenir de bons résultats lorsque l'utilisateur est bien en face de la caméra avec un éclairage similaire entre chaque photo. La réussite est estimée à 96% avec des variations de lumière, 85% avec des orientations différentes, 64% avec des variations de taille. Pour limiter la sensibilité à ces paramètres, on utilise d'autres méthodes comme "Fisherfaces".