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Identification basée sur l'iris1 Identification basée sur liris (Iris récognition) Alexandru NICOLAESCU (version pour publication html) Vincent CARON.

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1 Identification basée sur l'iris1 Identification basée sur liris (Iris récognition) Alexandru NICOLAESCU (version pour publication html) Vincent CARON

2 Identification basée sur l'iris2 Plan n Introduction dans la reconnaissance des individus n Critères d'évaluation des méthodes Avantages et inconvénients n L'iris n Extraction de l'information Repérage de liris Codage Recherche / identification n Conclusion

3 Identification basée sur l'iris3 Introduction n Méthodes de reconnaissance des individus : Empreinte digitale –lecture graphique de l empreinte > contact physique, difficultés d identification Voix –facilement trompable Visage –aspect du visage identique chez les gémeaux Iris scan assurer l accès sécurisé a un système. Eviter les mot de passe, facilement trompables ou autres méthodes « aveugles »

4 Identification basée sur l'iris4 Critères d'évaluation n Genotypic error rate Fréquence de naissance des gémeaux identiques (DNA) caractérise les méthodes qui prennent en compte des caractéristiques génétiques (l aspect du visage, etc.) n Phenotypic error rate Expression d'une caractéristique non génétique résultat d un développement naturel aléatoires de l organe (dans le cas de la rétine entre le 2eme et le 8eme mois de la vie du foetus) n Stabilité dans le temps –invariation de l aspect physique mesure avec le temps. n Complexité –temps de calcul et recherche doivent être très courts. Réponses temps réel n Insensibilité aux conditions d acquisition –faire face a des bruits et autres contraintes générés par l acquisition physique n Falsification difficile

5 Identification basée sur l'iris5 L'iris n Organe interne –le seul organe interne visible a l extérieur –donc protégée et peu exposée aux accidents n Trabecular meshwork –le dessin de la rétine est en effet un maillage de tissu a base de protéines n Lecture facile et sûre –l œil est difficilement faussable et il est visible naturellement n Géométrie polaire intrinsèque –le dessin de la rétine a la forme d;un disque et les traits sont plutôt parallèles aux rayons n 3,4 bit /mm 2 –l information contenu par ce maillage a tee estimée a 3.4 bit par mm2 par des informaticiens et medicins.

6 Identification basée sur l'iris6 Iridologie n Le futur –certains prétendent a pouvoir prévoir le futur en interprétant le dessin des yeux. A plutôt l air d une sorcellerie n La santé –discipline médicale qui permet la diagnostication et le traitement base sur l observation de la rétine. On suppose que chaque organe a sa projection sur la rétine. Démontrée comme charlatanisme. n La personnalité –en encadrant les rétines dans des familles on s est aperçu qu il correspondent a diverses types de personnalités. Art réservé aux initiées et généralement peu connu n L idée de la reconnaissance basée sur l iris est apparue d abord: –1936: ophtalmologiste Frank Burch –1980: James Bond films –Daugman: brevet (US Pat.) en 1994

7 Identification basée sur l'iris7 Acquisition n Distance de numérisation 30cm (sujet coopérant) à 3m (contrôle discret) au delà de 45cm, nécessité d'un zoom. Problèmes : amplification du mouvement profondeur de champ limitée orientation de la caméra (+tracking) 640x480x8 (256 niveaux de gris) diamètre de l'iris : 60 à 200 pixels (11 mm)

8 Identification basée sur l'iris8 Acquisition n Qualité de la numérisation luminosité et contraste Mise au point n Perturbations occlusion des paupières réflexion spéculaire localisée dans la partie inférieure de l iris augmentée par la présence de lunettes/lentilles

9 Identification basée sur l'iris9 Détection de l'iris n Détection des contours intérieur (pupille) et extérieur (iris) Daugman & Seal : approche intégro-différentielle (x i, y i, d i ) & (x e, y e, d e ) (x i, y i ) et (x e, y e ) peuvent êtres distants de 15% (du diamètre total de l'iris) la pupille est généralement légèrement abaissée et rapprochée du nez

10 Identification basée sur l'iris10 Détection de l'iris n Morphologie de lœil on observe que d i / d e varie avec : le temps (courte période) : pulsations rapides et innées sur un oeil vivant. le temps (longue période) : lente détérioration du tissu (opacification), rotation possible de l'iris... la luminosité ambiante : ce phénomène peut notablement dilater l'iris radialement

11 Identification basée sur l'iris11 Détection de l'iris n Changement de repère modèle à 'deux pôles', sans dimensions un axe des angles sur 360° un axe radial normalisé (indépendance vis-à-vis de la dilatation radiale de l'iris) une rotation devient une translation on peut appliquer des filtres classiques 2D élimination des parties occultés par la paupière élimination de la zone de réflexion spéculaire

12 Identification basée sur l'iris12 Transformation de Gabor n Ondelettes de Gabor Une famille de fonctions 2D à valeurs complexes Utilisée notamment pour la reconnaissance des textures J. Daugman a montré que la transformée de Gabor est optimale pour l'extraction d'information : en termes d'orientation et de fréquence spatiale ("quoi ?") en termes de positionnement 2D ("où ?") (exemple : partie réelle d'une ondelette où ( ) = 1)

13 Identification basée sur l'iris13 IrisCode n Codage exhaustif de linformation Information de l'image (zone de l'iris) 10,000 à 50,000 pixels x 8 bits = 80 à 400 Kbits Restriction du domaine d'étude 70% environ (56 à 280 Kbits) Transformée de Gabor 2D plan complexe de 112 à 560 Kbits

14 Identification basée sur l'iris14 IrisCode n Spécification capacité de 256 octets (2 Kbits ~ carte de crédit) évaluation de la transformée de Gabor domaine restreint [x, y] famille dondelettes restreinte [,, ] ( ~ 1/ ~ 1/ ) Quantisation binaire des coefficients h x,y, sélection de 1024 paires (h Re, h Im )

15 Identification basée sur l'iris15 Comparaison des IrisCodes n Distance de Hamming l information binaire doit être commensurable calcule le nombre de bits identiques entre les deux entités HD = 0 : vecteurs identiques HD = 1 : vecteurs inverses binaires

16 Identification basée sur l'iris16 Comparaison des IrisCodes n Implémentation Calcul simple et rapide pour un ordinateur (4000 comparaisons/s sur un 486DX2) Peut se paralléliser pour la recherche dans de grandes bases (plusieurs millions d'entités) Perfectionnement : autoriser une rotation de l'iris comparaison multiples avec un décalage progressif des deux IrisCodes nécessite un codage particulier des vecteurs de Gabor en pratique, on itère n = 7 fois

17 Identification basée sur l'iris17 Etude statistique n Degrés de liberté de lIrisCode distributions approximées par la méthode binomiale expérimentalement, d=173 degrés de liberté binaires un IrisCode peut à priori coder 2 173, soit iris différents ! mesure de l information bande passante de G corrélation propre de l iris entropie de l iris ~ 690 bits

18 Identification basée sur l'iris18 Etude statistique n Critère de décision Méthode de Neyman-Pearson

19 Identification basée sur l'iris19 n Choix dune politique Conservative / libérale estimation du juste milieu HD seuilFalse acceptFalse reject sur 2 milliards1 sur 2, sur 60 millions1 sur 9, sur 2.4 millions1 sur 32, sur 151,0001 sur 128, sur 11,5001 sur 536,000 Etude statistique

20 Identification basée sur l'iris20 Conclusions n Organe interne bien protégé –Visible facilement ~ 1 m –Réponse physiologique n Degré élevé d'unicité –Stabilité pendant la vie n Méthode rapide –Scan + analyse + codage = 1 sec –Recherche dans la base = iris codes/sec n Difficultés de lecture –Mouvement –Lunettes –Illumination

21 Identification basée sur l'iris21 Conclusions

22 Identification basée sur l'iris22 Conclusions Vive HTML !

23 Identification basée sur l'iris23 Conclusions Pour samuser...


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