Reconnaissance des personnes par l'iris en mode dégradé

par Emine Krichen

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernadette Dorizzi.

  • Titre traduit

    Iris recognition in degraded mode


  • Résumé

    Plusieurs avantages ont fait de l’iris une modalité biométrique des plus performantes. L’iris est le seul organe interne humain visible de l’extérieur, il est stable durant la vie d’une personne et il est caractérisé par une texture unique. Pourtant, reconnaître les personnes par leurs iris n’est pas chose facile car plusieurs bruits peuvent interférer avec l’image de la texture de l’iris. L’iris est localisé derrière la cornée, qui est un miroir hautement réfléchissant ; l’image d’iris acquise est alors souvent perturbée par des reflets. L’iris est aussi couvert, parfois en de grandes zones, par des paupières et des cils dont la détection n’est pas chose facile (surtout les cils). Le flou peut aussi affecter l’image d’iris acquise dans des conditions non contrôlées. John Daugman est le pionnier dans le domaine de la reconnaissance des personnes par l’iris. Il a proposé une méthode complète de traitement d’images d’iris basée sur le codage de la phase de Gabor 2D. Des évaluations récentes montrent que même aujourd’hui la méthode de Daugman reste meilleure en termes de performances et de vitesse. Néanmoins, les solutions commerciales imposent encore aux utilisateurs des contraintes fortes à l’acquisition afin d’obtenir des images de bonne qualité. Notre but dans cette thèse est d’étudier les limites des systèmes de reconnaissance par l’iris et de proposer des solutions quand les images sont acquises avec peu de contraintes, incluant une perte de qualité de l’image. Dans une première étape, afin de constituer un outil de comparaison, nous avons développé un nouveau système de reconnaissance par l’iris, modulaire, appelé OSIRIS. Ce système reprend les principales caractéristiques des travaux de Daugman. Nos expériences montrent que le module de reconnaissance d’OSIRIS est bien meilleur que le système de Masek, le système de référence utilisé par le National Institute of Standards and Technology (NIST). D’abord, nous nous sommes intéressés à la faisabilité de la reconnaissance des personnes par l’iris quand les images sont acquises en lumière visible. Dans ce cas, parfois lorsque les iris sont sombres, la texture de l’iris n’est pas apparente, ce qui génère un fort taux d’erreurs dans les systèmes de référence. Nous avons alors proposé une nouvelle méthode basée sur l’information couleur présente dans l’image d’iris afin de contrer ces limitations. Nos résultats ne permettent pas de conclure sur la possibilité d’utiliser seulement l’information de la couleur quand les images sont acquises en conditions dégradées. Dans le cas d’une acquisition en proche infrarouge, la contribution majeure de cette thèse est l’introduction d’un modèle statistique (Modèle de Mixture de Gaussiennes) pour caractériser les bonnes images de la texture de l’iris. Ce modèle est utilisé de trois façons différentes. A) pour segmenter les iris dans une image normalisée. Les résultats obtenus sur OSIRIS montrent que l’utilisation des probabilités obtenues par le GMM sur plusieurs sous-images de l’image d’iris améliore sensiblement les performances du système. B) pour définir une nouvelle mesure de qualité d’une image d’iris. Nous comparons le comportement de cette mesure par rapport à plusieurs mesures de qualité standard sur les différents types de bruits qui peuvent exister, surtout les bruits d’occlusion et les bruits de flou. Les expériences montrent que notre méthode surpasse très largement toutes les méthodes standard considérées (la méthode basée sur les contours actifs, la mesure de flou par la transformée de Fourier, les transformées en ondelettes, ainsi qu’une méthode globale proposée par le NIST). Ceci est dû au fait que la mesure par GMM estime indépendamment du bruit présent dans l’image, la probabilité que l’image en question représente la texture d’un iris net et propre. C) pour proposer un nouveau système de reconnaissance basé sur la corrélation des phases de Gabor. Notre approche est originale dans le sens où nous ne considérons pas que le pic de corrélation mais également sa position sur différentes régions de l’image d’iris. Notre approche est aussi originale car nous pondérons ces mesures de corrélation par les mesures de qualité calculées par le GMM sur les régions mises en correspondance par la corrélation. Les expériences sur différentes bases de données et différents protocoles montrent que notre système est bien meilleur que les deux systèmes de référence, Masek et OSIRIS.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (157 p.)
  • Annexes : Résumé en français et en anglais

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Evry-Val d'Essonne. Service commun de la documentation. Bibliothèque centrale.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : 621.367 KRI rec
  • Bibliothèque : Télécom SudParis & Télécom Ecole de Management. Médiathèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THESE-2007-KRI
  • Bibliothèque : Télécom SudParis & Télécom Ecole de Management. Médiathèque.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : THESE-2007-KRI
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.