CONSTRUCTION A LA RECONNAISSANCE BIOMETRIQUE MULTIMODALE BASEE SUR LA FUSION DES SCORES
Résumé de la thèse
Les systèmes de reconnaissance automatique basés sur les caractéristiques biométriques (physiques, biologiques et comportementales) qui sont immuables et uniques à chaque individu, s’avèrent plus efficaces pour déterminer d’une manière fiable l'identité d’une personne par rapport aux systèmes traditionnels basés sur les mots de passe et les codes PIN qui peuvent être devinés ou volés, … Ils garantissent donc un niveau de sécurité plus élevé.
Les systèmes biométriques multimodaux (utilisant plusieurs caractéristiques) actuellement au centre de la recherche, pallient les faiblesses des systèmes monomodaux, et l’approche la utilisée dans ce cas est la fusion basée sur la somme pondérée des scores issus des différentes modalités. Le problème avec ces systèmes multimodaux, ils proposent des poids fixes à affecter aux scores, sans tenir compte de l’environnement ou de la performance des instruments de capture, ou de l’état morphologique des certains sujets concernés par la reconnaissance (ex. . Nous avons pour ce faire, défini une pénalité que l’utilisateur peut infliger à l’une des modalités à partir de sa pondération, dans le cas où cette modalité présente des faiblesses quant à la capture ou au sujet.Face aux grandes masses de données que les organisations (gouvernements, entreprises, universités, …) gèrent actuellement, ceci rend long et fastidieux de processus d’identification d’une personne (surtout dans le cas le plus défavorable). Or les applications relevant du domaine de sécurité sont soumises aux contraintes temporelles, ainsi nous avons fait recours au parallélisme des traitements avec l’utilisation de la librairie « TPL » (Task Parallel Library) pour Framework .Net 4.0. qui est un ensemble de classes permettant d'exécuter des traitements en parallèle de manière simple, sur les multiples cœurs de la machine exécutant le code d’une application.
Notre système reprenant les modalités empreintes et visages, et à défaut des bases multimodales déjà constituées, nous avons fait l’acquisition nous-même de données sur un effectif de 109 personnes volontaires (enseignants, chercheurs et étudiants).
En suivant un protocole de test d’évaluation bien défini, nous avons observé du système proposé une amélioration des performances par rapport aux systèmes biométriques monomodaux de départ. Ce qui montre l’apport de l’approche multimodalité et du parallélisme par rapport à la monomodalité disposant d’un module de comparaison séquentiel.
Mots-clés : Biométrie, caractéristique, monomodalité, multimodalité, parallélisme, fusion, score.