1 le projet biomet ii vérification biométrique multimodale de lidentité bernadette dorizzi,...
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Le Projet BIOMET IIVérification biométrique multimodale de l’identité
Bernadette DORIZZI , GET/INT
Sonia SALICETTI, GET/INT
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Plan
• Pourquoi la Biométrie ?
• BIOMET II dans la suite de BIOMET: objectifs
• Principales réalisations de BIOMET II– Base de donnée multimodale– Quelques résultats unimodaux– Résultats de Fusion
• L’après BIOMET
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Pourquoi la Biométrie ?
• Besoins accrus en terme de sécurité• Les systèmes de vérification standards :
cartes à codes, badges magnétiques présentent des inconvénients : perte, vol, falsification
• L’usage de la biométrie reste encore très limité: problème d ’acceptabilité, de performances, d’usages, de législation...
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Pourquoi utiliser plusieurs modalités biométriques?
• Modalités intrusives (iris, empreintes digitales) plutôt fiables , versus modalités non intrusives (visage, voix, signatures dynamiques) moins performantes
• Utilisation conjointe : fiabiliser les performances
• Utilisation alternative : s’adapter aux situations d’usage
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BIOMET II dans la suite de BIOMET
• Le projet BIOMET, coordonné par Marc SIGELLE, GET/ENST (projet incitatif 2001)
• Rappel des objectifs de BIOMET– Créer une base de donnée multimodale : 5 modalités
• visage• voix• signature en-ligne • empreintes digitales• forme de la main
– Mettre au point des systèmes de vérification unimodaux– Tester des stratégies de fusion
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BIOMET: Participants• INT:
– vérification de signatures en-ligne
– reconnaissance de visages sur images issues d'une caméra infra-rouge
– Fusion de scores
• ENST: – vérification du locuteur
– reconnaissance de visages sur images issues d'un système d'acquisition 3D
– implémentation d ’algorithmes biométriques sur carte à puce
• EURECOM: – vérification du locuteur
– reconnaissance de visages sur images issues d'une caméra numérique
– empreintes digitales
• ELDA : validation/distribution des données
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La Base BIOMET
• Définition de protocoles d’acquisition, d’enregistrement et de sauvegardes par modalités, réalisation d’un logiciel Biblos
• 3 campagnes d’acquisition échelonnées de 3 mois environ (prise en compte de la variabilité temporelle)
• environ 130 personnes enregistrées
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Poste de travail et protocoles d’acquisition
• 5 modalités « réparties » sur 3 postes :– Image de la main, signature dynamique
et empreintes digitales
– Visage : caméra infrarouge + caméra 3D
– Visage + parole caméra vidéo numérique
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Poste de travail (suite)
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Scanner : forme de la main
• Scanner HP
• Validation des données
Extraction de points caractéristiques dans les images de main (projet ENST)
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• Modèle DCR-TR20-E • Vidéo + parole• Stockage numérique
– sur cassette DV– sur Memory Stick :
pleine résolution (1152 x 864)
• Validation des données
(stage ENST)
Caméra numérique
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Caméra infrarouge
• Indépendant de l’illumination visible
• Fiabilité d’acquisition
• Premiers résultats de vérification à confirmer (stage INT)
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
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Système d’acquisition 3DCharles Beumier, ENST
• Lumière structurée Fiabilité d’acquisition Faible coût mémoire Rapidité algorithmique
Prototype avec flash / diapositiveEn développement pour la couleur
(acquisition de la texture)
Illumination non uniformeCouleurs imparfaites de la diapositive
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Capteurs d’empreintes digitales
• SAGEM – Morpho Touch
– Scores d’identification
• GEMPLUS – PC TOUCH 430
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Signatures dynamiquesS. Salicetti, INT
• Tracé dynamique (x,y)• Pression dynamique• Orientation dynamique
• Validation des données
• Implantation d’un système de vérification à base de HMM
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Signatures dynamiques (suite)
Acquisition d’une signature
Acquisition d’une imitation
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Activités carte à puceJ. Leroux les Jardins, ENST
• Réalisation d’un algorithme de vérification d’empreintes digitales
• Stockage sur carte à puces des minuties
• Vérification d’identité associée (extraction de caractéristiques sur le PC, mise en correspondance sur la carte)
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Vérification du locuteur
• Evaluations NIST pour la parole (ENST)– ModèleS GMM et arbre de classification
• Adaptation des reconnaisseurs au locuteur basés sur l’usage de voix propres (Eurecom)– Voix propres et clustering de locuteurs– Prise en compte des accents et des variations
lexicales des locuteurs
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Reconnaissance de visages en images fixes (Eurecom)
• modélisation de la transformation à effectuer pour apparier diverses variations d’un visage d’une personne plutôt que sur la modélisation directe des variations du visage;
• Approche composée d’une mosaïque d’appariements locaux et flexibles sous la contrainte d’une cohérence globale supervisée par une chaîne de Markov cachée bidimensionnelle (HMM 2-D)
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Premiers résultats• Validation (partielle) en reco. de visages, avec des
résultats significatifs sur la base Feret.– 500 personnes pour l’apprentissage et 500 pour les tests (2 images / personnes).
– Taux dídentification de lórdre de 96 à 97% (ref. Fisherfaces ~93%)
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• Base de chimères: – 38 signataires de la base de PHILIPS
– 38 locuteurs de la base POLYVAR
• Modèle HMM de vérification de signatures (INT)
• Modèle HMM de vérification de locuteurs (ENST)
• Fusion par un modèle à base d’apprentissage de type SVM (Support Vector Machine)
Fusion bimodale parole-signatureENST-INT
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• Résultats
Fusion bimodale (suite)
1.75% 3.00% 2.63% SVM
4.56% 5.11% 4.94%Cov. Inverse
5.61% 9.31% 8.20% Moy. Arith.
7.72% 11.56% 10.41% Parole
17.89% 4.35% 8.41% Signatures
FR FA TE Modèle
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• Une simple fusion de scores permet de fiabiliser les performances des systèmes unimodaux : ceci a déjà été vérifié dans le contexte parole-visage (projets IST : M2VTS, BANCA)
• Des questions :– Quel algorithme de fusion?– Combien de modalités fusionner? De quelles qualités? Est-ce que la
fusion améliore toujours les performances? – Compromis complexité (implantation) / performance etc…
Conclusion : multimodalité biométrique
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BIOMET : rayonnement • Publications :
– 21 publications (ICASSP, AVBPA, ICSLP, ICPR etc…)
– A noter une publication commune à AVBPA 03 (base BIOMET)
• Liens avec le COST 275 (Biometrics on Internet), présentation à FT R&D, Sagem, Thalès ID etc…
• Co-organisation du Workshop Multimodal User Authentication, Santa Barbara, Dec 11-12, 03
• Etc…
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Prolongements ultérieurs • Enregistrement d’une base de donnée
complémentaire à l’Université de Fribourg (Suisse)• Renforcement du partenariat industriel : Thalès,
Gemplus, Sagem, BougueTélecom• Rédaction d’un livre en français coordination Eurecom
• Développer des statégies de fusion plus complexes: rejet, hiérarchie de modalités, alternatives etc…
• Développer la relation usages-modalités-interfaces (projet incitatif GET, BIOLAB en cours)
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Projets en cours de montage :
• TRUST-eS (projet MEDEA +) , le GET coordonne le WP biométrie
• BIOSECURE : le GET coordonne la proposition pour un NoE du FP6
• Proposition d’une AS biométrie dans le RTP 13, sécurité
• Proposition d’une ACI Sécurité informatique : « Biométrie et multimodalités » (LIA, Eurecom, INT, CLIPS
• Participation à des montages de projets IP et STREPS dans le cadre FP6