Identification Biométrique par Fusion Multimodale

Abstract

الملخص (بالعربية) :

القياسات الحيوية هي التكنولوجيا التي تقيس الخصائص الفسيولوجية و / أو السلوكية للفرد من أجل توثيقها. وتعاني الأنظمة البيومترية الاحادية من قيود متعددة مثل الضوضاء التي أدخلها المستشعر في البيانات المجمعة ، غير عالمية، عدم وجود الفردية والحساسية للهجمات ، والذي يسمح لنا من خلال استخدام انضمة بيومترية متعددة التغلب على هذه المشاكل والحصول على أداء أفضل من حيث معدل الاعتراف. في هذه الاطروحة ، اقترحنا نظامين متعددي الوسائط يجمعان بين ميزتين هما قزحية العين والوجه. النظام المقترح الأول على أساس دمج النتائج (scores) يستخدم اثنين من خوارزميات خصائص الاستخراج، مويجات Haar و (PBGFC) لقزحية العين والوجه على التوالي، وأجريت التجارب باستعمال قاعدة بيانات خيالية مركبة من صور قزحية العين والوجه تم الحصول عليها من قاعدتي CASIA V1 و ORL وثم الحصول على نتائج الاعتراف مشجعة جدا. اما بالنسبة لنظام الثاني، نقترح نهجا جديدا يجمع بين الطريقتين لاستخراج الميزات بتحويل جابور وينجر ومعلومات جابورموجهة المنحى ونظام هجين يجمع بين مصدر متعددة المعلومات: خوارزمية متعددة ، متعددة المراحل ومتعددة الوسائط والتي تدمج الوجه والقزحية اليمنى واليسرى لنفس الشخص. يتم إجراء التجارب باستعمال قاعدة بيانات حقيقية SDUML-AHMT والنتائج التي يتم الحصول عليها مرضية للغاية. الكلمات المفتاحية القياسات الحيوية ; أنظمة متعددة البيومترية ; الاعتراف بالقزحية ; التعرف على الوجه ; الانصهار ; متعددة الخوارزمية.

Résumé (Anglais) :

Biometrics is the technology that measures the physiological and/or behavioral characteristics of a person in order to authenticate him. Unimodal biometric systems suffer from multiple limitations such as the noise introduced by the sensor into the collected data, non-universality, lack of individuality as well as sensitivity to attacks, which allows us through the use of multi-biometrics to overcome these problems and achieve better performances in terms of recognition rates. In this thesis, we propose two multimodal systems that integrate two modalities, namely the iris and the face. The first proposed system based on matching score fusion, uses two feature extraction algorithms, Haar wavelet and Phase-Based Gabor Fisher Classifier (PBGFC) for iris and face, respectively. Experiments are conducted on a chimeric (independent) database by combining iris and face images obtained from the two databases CASIA V1 and ORL and the obtained recognition rate is very encouraging. As for the second system, we propose a new approach that fuses two methods, the Gabor-wigner transform and Gabor-oriented phase information for feature extraction as well as a hybrid scheme that combines several information sources: Multi-algorithm, Multi-instance and Multi-modal and that integrates the face, left and right irises of the same subject. The experiments are conducted on a real SDUML-AHMT database and the obtained results are very satisfactory. keys word :Biometrics; multi-biometric systems; iris recognition; face recognition; fusion; feature extraction.

Résumé (Français ) :

La biométrie est la technologie qui mesure les caractéristiques physiologiques et/ou comportementales d‟un individu afin de l‟authentifier. Les systèmes biométriques monomodaux souffrent de multiples limitations telles que le bruit introduit par le capteur dans les données collectées, la non-universalité, le manque d‟individualité ainsi que la sensibilité aux attaques. L'utilisation de la multi-biométrie nous permet de surmonter ces problèmes et ainsi obtenir de meilleures performances en termes de taux de reconnaissance. Dans cette thèse, nous avons proposé deux systèmes multimodaux qui intègrent deux modalités à savoir l‟iris et le visage. Le premier système proposé basé sur la fusion au niveau du score de correspondance, utilise deux algorithmes d‟extraction des caractéristiques, l‟ondelette de Haar et le Phase-Based Gabor Fisher Classifier (PBGFC) pour l‟iris et le visage, respectivement. Les expériences sont menées sur une base de données chimérique (indépendante) par l‟association des images de l'iris et du visage obtenues à partir des deux bases de données CASIA V1et ORL et le taux de reconnaissance obtenu est très encourageant. Pour le deuxième système, nous proposons une nouvelle approche qui fusionne deux méthodes, la transformée de Gabor-wigner et l'information de phase orientée de Gabor pour l'extraction des caractéristiques ainsi qu'un schéma hybride qui combine plusieurs source d‟information : Multi-algorithme, Multi-instance et Multimodale et qui intègre le visage et les iris gauche et droit d'un même sujet. Les expériences sont menées sur la base de données réelles SDUML-AHMT et Les résultats obtenus sont très satisfaisants.