Iris Recognition ****** La reconnaissance d`iris

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Iris Recognition
******
La reconnaissance d’iris
Présentation de domaine
Le 15 avril 2004 – Audrey Rousseau
Plan de la présentation
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Introduction à la biométrie
1er problème de terminologie: la définition de
Biométrie en français
Iris recognition ou Reconnaissance par l’iris
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Bref historique
Les techniques d’identification et de vérification
Les performances d’un tel système
L’œil
Les caractéristiques de l’iris utilisables par le système biométrique
Quelques problèmes terminologiques
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Overview of Biometrics
„
„
„
„
Biometrics= BIO + METRICS
Biometrics is part of Automatic Identification and Data Capture (AIDC)
Biometric technologies defined as “automated methods of verifying or
recognizing the identity of a living person based on a physiological or
behavioral characteristic”
Biometric technologies based on three basic methods:
„
„
„
„
a mechanism to scan and capture a digital or analog image of a living personal
characteristic
compression, processing and comparison of the image to a database of stored
images
interface with applications systems
Biometric technologies based upon physiological and behavioral human
characteristics
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Automatic Identification and Data Capture (AIDC)
optical
electromagnetics
touch
magnetics
smart cards
biometrics
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Technique biométrique
Technique physiologique
Technique
comportementale
Veines de la main
Empreintes digitales
Mouvement
des lèvres
Dynamique
de frappe au clavier
Géométrie
de la main
Thermographie
du visage
Rétine
Reconnaissance
vocale
Dynamique
de la signature de la main
Visage
Iris
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1er problème de terminologie:
La définition en français du terme
Biométrie
Définition générale: science qui étudie à l’aide des
mathématiques (statistiques et probabilités) les
variations biologiques à l’intérieur d’un groupe
déterminé.
Le petit Robert
Définition appliquée: Technique permettant d’identifier
ou d’authentifier l’identité d’une personne par la
reconnaissance automatique de certaines de ses
caractéristiques physiologiques ou comportementales
préalablement enregistrées.
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Schéma général d’un système
biométrique
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Fonctionnement d’un système de
reconnaissance d’iris
Un système de vérification par reconnaissance d’iris
peut se décomposer en deux unités principales:
1. une unité optique de
capture de l’image de l’iris
(dispositif de vision),
2. une unité de traitement des
données (extraction et comparaison des
informations discriminantes avec celles
stockées préalablement lors de
l’enrôlement).
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Enrôlement
Extraction
des caractéristiques
de l’iris
Capture d’image
de l’iris d’un utilisateur
* Projection de l’image
dans un repère de taille fixe
* Codage binaire par un filtre:
ondelette de Gabor 2D
* Résultat: un code d’iris de 256
octets
Au moyen d’une camera
sensible dans le proche
infrarouge pour éviter
l’éblouissement de
l’utilisateur (camera CCD)
Identification
« 1-parmi-N »
Décision
Suivant la valeur de HD, il
y a authentification de la
personne ou cette dernière
est un imposteur.
Vérification
« 1-pour-1 »
Suivant le type de
comparaison avec:
* un seul gabarit de
référence
* plusieurs gabarits de
référence
Enregistrement
des données
dans une Bdd
Comparaison
Elle repose sur un test
statistique d’indépendance.
La comparaison des codes
permet de quantifié le taux de
similarité de deux images
différentes d’iris: on compare
chacun des bits issus des 2
codes et on compte le nombre
de bits qui diffèrent =
Distance de Hamming
(HD)
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Exemples d’images d’iris provenant de la base
de donnée CASIA de l’Institute of Automation,
Chinese Academy of Science
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Mesures de performance d’un
système de reconnaissance d’iris
Système biométrique
de reconnaissance d’iris
Mesurent la performance
Faux rejet
Fausse
acceptation
TFR
Taux de faux rejets
TFA
Taux de fausses acceptations
EER
Equal Error Rate
FER
Taux d’échec
à l’enrôlement
A une incidence sur les 2 taux
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Anatomie de l’oeil
Corps vitré
Sclérotique
Rétine
Nerf optique
Trabéculum cornéoscléral
Corps cillaire
Cristallin
Iris
Pupille
Cornée
Papille optique
Choroïde
Humeur aqueuse
Canal de Schlemm
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La composition de l’oeil
Œil
Chambre
postérieure
Membrane
nerveuse
Chambre
antérieure
Membrane
fibreuse externe
Membrane uvéale
Corps
ciliaire
Rétine
Cornée
Conjonctive
Sclérotique
Iris
Choroïde
Nerf optique
Milieu transparent
Corps vitré
Cristallin
Humeur
aqueuse
Pupille
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Les caractéristiques de l’iris
utilisables par le système
biométrique
Images de 4 différents types de texture d’iris
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Coupes d’iris
Coupe de l’iris humaine
1.
2.
3.
4.
Couche antérieur
Stroma
Couche postérieur
Couche
pigmentaire
Coupe de la surface antérieur de l’iris
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Couche pigmentaire
Zone pupillaire
Collerette
Zone ciliaire
Cryptes
Tâche pigmentaire
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Iris texture
Iris features
Iris pattern
Iris feature
Collarette
Pigment spot
Crypt
Corona ciliaris
Furrow
Pupil
Control the size
Freckle
Mole
Radial furrow
Concentric furrow
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Iris features examples
Collarette
Crypts
Pigment spot
Radial(5) and concentric(6) furrows
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Les
caratéristiques
de l’iris
Texture de l’iris
Motif de l’iris
Caractéristique de l’iris
Collerette
Tâche pigmentaire
Tâches
de rousseur
Grains
de beauté
Crypte
Couronne ciliaire
Sillon
Pupille
Contrôle la taille
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Lumière
de courte
longueur d’onde
de grande
longueur d’onde
Iris
Réfléchit et
disperse
Absorbe
Épithélium
pigmentaire
Stroma
Effets de la lumière sur l’oeil
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Problèmes terminologiques
„
„
Terminologie peu stable en français Æ abondance des termes avec
concurrents
Ex de concurrents:
„
„
„
„
„
EN: False Rejection Rate (FRR), False Non-Match Rate (FNMR)
FR: taux de FRR, taux de faux rejets, TFR, FRR
EN: False Acceptance Rate (FAR), False Match Rate (FMR)
FR: taux de FAR, FAR, taux de fausses acceptations, TFA
EN: Iris recognition
FR: Reconnaissance d’iris / par l’iris, Identification par l’iris
EN: Equal Error Rate, EER
FR: taux de EER, EER (même pas d’équivalent en « français »)
Pb avec « radial furrows » et « concentric furrows », terme ou collocation?
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Traduction – Extrait du texte source
The iris begins to form in the third month of gestation and the structures
creating its pattern are largely complete by the eighth month, although
pigment accretion can continue into the first postnatal years. Its complex
pattern can contain many distinctive features such as furrows, crypts, corona,
freckles, and a zigzag collarette, some of which may be seen in Figure1. Iris
colour is determined mainly by the density of melanin pigment (Chedekel
1994) in its anterior layer and stroma, with blue irises resulting from an
absence of pigment: long wavelength light penetrates and is absorbed by the
pigment epithelium, while shorter wavelengths are reflected and scattered by
the stroma. The striated trabecular meshwork of elastic pectinate ligament
creates the predominant texture under visible light, whereas in the near
infrared (NIR) wavelengths used for unobtrusive imaging at distances of up
to 1 meter, deeper and somewhat more slowly modulated stromal features
dominate the iris pattern. In NIR wavelengths, even darkly pigmented irises
reveal rich and complex features.
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Traduction vers le français
L'iris commence à se former pendant le troisième mois de la grossesse
(Kronfeld 1962) et les structures déterminant son motif sont en grande partie
achevées vers le huitième mois, bien que l’accumulation de pigments puisse se
poursuivre dans les premières années post-natales. Son motif est relativement
complexe et peut contenir de nombreuses caractéristiques distinctives, tels
que des ligaments en forme d’arcs, des sillons, des crêtes, des cryptes, des
anneaux, une couronne, et une collerette en zigzag. Certaines de ses
caractéristiques sont visibles sur la figure 1. La couleur de l’iris est
principalement déterminée par la densité des pigments de mélanine (Chedekel
1994) contenus dans sa couche antérieure et dans le stroma. Les iris de
couleur bleue s’expliquent par une absence de pigment. La lumière de grande
longueur d’onde est en fait absorbée par l’épithélium pigmentaire, tandis que
les longueurs d’onde plus courtes sont réfléchies et dispersées par le stroma.
En lumière visible, le trabéculum, tissu strié constitué d’un ligament pectiné
élastique, donne sa texture prédominante à l’iris, tandis que dans le proche
infrarouge (longueurs d’onde utilisées pour une capture d’image discrète à des
distances pouvant aller jusqu’au mètre), ce sont les caractéristiques du stroma
plus profondes et de variation relativement moindre qui prédominent sur le motif
de l’iris. Dans le proche infrarouge, même les iris foncés révèlent des
caractéristiques riches et complexes.
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