La biométrie multimodale : stratégies de fusion de scores et mesures de dépendance appliquées aux bases de personnes virtuelles

par Lorène Allano

Thèse de doctorat en Traitement image et signal

Sous la direction de Bernadette Dorizzi et de Sonia Garcia-Salicetti.

  • Titre traduit

    Multi-biometrics : score fusion strategies and dependence measures applied to chimeric databases


  • Résumé

    La biométrie multimodale, qui consiste à combiner plusieurs systèmes biométriques, est de plus en plus étudiée. En effet elle permet de réduire certaines limitations des systèmes biométriques, comme l'impossibilité d'acquérir les données de certaines personnes ou la fraude intentionnelle, tout en améliorant les performances de reconnaissance. Ces avantages apportés par la multimodalité aux systèmes biométriques "monomodaux" sont obtenus en fusionnant plusieurs systèmes biométriques. La première partie de ce travail est basée sur l'étude de méthodes de fusion de scores issus de systèmes biométriques. En un premier temps, des méthodes de fusion, largement utilisées dans le domaine de la biométrie multimodale, sont comparées sur une base de données de grande taille dont la qualité dégradée reflète les applications réelles de mobilité (par exemple la reconnaissance sur un terminal ou un téléphone mobile). Dans un deuxième temps, nous proposons une approche originale : une stratégie séquentielle de fusion. Le principe de cette stratégie séquentielle est de fusionner les systèmes successivement afin de n'utiliser, pour chaque personne, que la quantité d'information suffisante pour prendre la décision. Cette stratégie permet de garder des performances équivalentes aux systèmes fusionnant tous les systèmes mais elle permet surtout de réduire une contrainte importante des systèmes multimodaux : le coût (en termes de temps de traitement) et la difficulté d'utilisation due à l'accumulation des modalités. Dans une deuxième partie, nous présenterons des mesures de dépendance statistique et particulièrement une mesure de dépendance basée sur l'entropie : l'information mutuelle. Nous proposerons de calculer des mesures de dépendance des scores de systèmes biométriques. Ces mesures de dépendance nous permettront alors de justifier l'utilisation de bases virtuelles (bases contenant des individus virtuels, générés par une association aléatoire de modalités de personnes différentes) pour évaluer les performances de systèmes multimodaux. En effet, les bases virtuelles sont couramment utilisées pour étudier des systèmes multimodaux lorsqu'il n'existe pas de base de données réelle correspondant à la configuration étudiée. Cette utilisation est en général justifiée par l'hypothèse d'indépendance des modalités. Nous proposons donc des critères quantitatifs pour vérifier cette hypothèse d'indépendance. Ceux-ci nous permettent de justifier l'utilisation de ces bases virtuelles générées aléatoirement pour les modalités indépendantes. Dans les cas où les modalités sont dépendantes, nous proposerons une approche basée sur des groupes de personnes ("clusters"), qui permettent de générer des bases virtuelles tout en conservant la dépendance existante entre les modalités. Les groupes sont définis afin de regrouper des personnes ayant des degrés de dépendance semblables, et les personnes virtuelles sont générées en associant des personnes d'un même groupe. Nous montrerons alors que même dans les cas où les modalités sont dépendantes, on peut utiliser des bases virtuelles si elles sont générées à l'aide de groupes respectant la dépendance existante.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (255 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 199-206. Résumé en français et en anglais

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  • Cote : 621.382 2 ALL bio
  • Bibliothèque : Télécom SudParis & Télécom Ecole de Management. Médiathèque.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : THESE-2009-ALL
  • Bibliothèque : Télécom SudParis & Télécom Ecole de Management. Médiathèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THESE-2009-ALL
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