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Reconnaissance dempreintes digitales Fao Frédéric-Liméry Lionel-Guiraud Ludovic Tuteur : M. Patrick ISOARDI Serrure biométrique.

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1 Reconnaissance dempreintes digitales Fao Frédéric-Liméry Lionel-Guiraud Ludovic Tuteur : M. Patrick ISOARDI Serrure biométrique

2 PLAN 1. La reconnaissance des empreintes digitales 2. Lexistant 3. Futur 4. Planning prévisionnel

3 3 I - La reconnaissance des empreintes digitales Principe - Une empreinte digitale est le dessin formé par les lignes de la peau des doigts - Grand nombre déléments qui différencient chaque empreinte de manière unique: Les minuties

4 La reconnaissance des empreintes digitales 4

5 Un lecteur optique pour scanner une empreinte digitale Limage capturée représente toutes les lignes de crêtes du doigt en contact direct sur le capteur. 5 La reconnaissance des empreintes digitales

6 Recherche de Minuties Pré-traitrement de limage pour la recherche de minuties Extraction des minuties – Arrêt de ride – Bifurcation Exemple d'arrêt de ride Exemple de bifurcation

7 Prétraitements Squelettisation – Résultats du traitement dune image: 7 image binariséeimage squelettisée

8 Un algorithme parcourt toute limage pour détecter les minuties Image binarisée : Détection de minuties Recherche de Minuties

9 Calcul du graphe Un graphe complet doit être tracé Traitement de Minuties

10 Prise de décision Une fois le graphe tracé, on pourra comparer les distances entre les minuties, importance du nombre de minuties pour la robustesse de la comparaison. Pour la prise de décision, il faudra introduire une variable de décision adaptée SEUIL Traitement de Minuties

11 11 La reconnaissance des empreintes digitales Résumé de lapplication:

12 II - LExistant Capteur dempreinte Algorithme de reconnaissance développé par danciens étudiants

13 Prise en Main Capteur dempreintes USB, Windows… Constat Problème de capture dimage Solution Toolkit Gratuit

14 Prise en main (2) Algorithme développé Ligne de commande

15 Prise en main (3) Constitution de la base de données Commande Java Util Constat : Problème mineur Capture traitement, test de reconnaissance Extraction Minuties Commande : Java Main init bd\

16 Prise en main (4) (extraction) Constat : Nombreuses minuties Comparaison 2 types de comparaison: - par image - par fichier.minuties

17 Tests Plusieurs cas: - Même image dune même empreinte - 2 mêmes empreintes, image différente - 2 empreintes différentes Résultats: - Faux/Positifs

18 Exemple: 18

19 Futur Pistes daméliorations: - Recherche des minuties: - Comparaison 19

20 Utilisation de GMM Pourquoi? Comparaison algorithmique Outils LIA_SPKD et disponible

21 Utilisation de GMM Reconnaissance d'empreintes via GMM Apprentissage des données d'une personne Modélisation pertinente Probabilité d'appartenance au modèle Calcul du seuil de vraisemblance

22 Utilisation de GMM Avantage: Optimisation de la recherche dans la base de donnée grâce à l'identification du type de l'empreinte digitale Généralisation de la reconnaissance d'empreinte

23 Utilisation de GMM : Perspective 5 étapes pour la reconnaissance dempreintes digitales : 1.Récupération de l'empreinte 2.Traitement de l'empreinte 3. Reconnaissance globale de l'empreinte 4. Reconnaissance locale de l'empreinte 5. Prise de décision

24 Planning Prévisionnel 21 janvier (2 semaines) : Etude en vue dune amélioration éventuelle du codage des prétraitements phase de tests, ajout déventuels prétraitements supplémentaires 04 février (3 semaines) : Etude et amélioration de lalgorithme de recherche de minuties phase de tests 25 février (4 semaines) : codage des algorithmes de comparaisons phase de tests avec la base de données dempreintes 24 mars (4 semaines) : utilisation des GMM pour classifier la base de données dempreintes 21 avril (3 semaines) : phase importante de tests, et de débugguage rapport sur les résultats 24

25 But final: 25


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