Identification basée sur l’iris (Iris recognition) Alexandru NICOLAESCU Vincent CARON Identification basée sur l'iris

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

Identification basée sur l'iris Introduction Méthodes de reconnaissance des individus : Empreinte digitale Voix Visage Iris scan Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Critères d'évaluation Genotypic error rate Fréquence de naissance des gémeaux identiques (DNA) Phenotypic error rate Expression d'une caractéristique non génétique Stabilité dans le temps Complexité Insensibilité aux conditions d ’acquisition Falsification difficile Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Organe interne Trabecular meshwork Lecture facile et sûre Géométrie polaire intrinsèque 3,4 bit /mm2 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Iridologie Le futur La santé La personnalité 1936: ophtalmologiste Frank Burch 1980: James Bond films Daugman: brevet (US Pat.) en 1994 Identification basée sur l'iris

Acquisition Distance de numérisation 640x480x8 (256 niveaux de gris) diamètre de l'iris : 60 à 200 pixels (11 mm) 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) Identification basée sur l'iris

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

Identification basée sur l'iris Détection de l'iris 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 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Détection de l'iris Morphologie de l’œil 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 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Détection de l'iris 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 Identification basée sur l'iris

Tranformation de Gabor 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 (b/a) = 1) Identification basée sur l'iris

IrisCode Codage exhaustif de l’information 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 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris IrisCode Spécification capacité de 256 octets (2 Kbits ~ carte de crédit) évaluation de la transformée de Gabor domaine restreint [x, y] famille d’ondelettes restreinte [, , ] ( ~ 1/ ~ 1/) Quantisation binaire des coefficients hx,y, sélection de 1024 paires (hRe, hIm) Identification basée sur l'iris

Comparaison des IrisCodes 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’ Identification basée sur l'iris

Comparaison des IrisCodes 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 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Etude statistique Degrés de liberté de l’IrisCode distributions approximées par la méthode binomiale expérimentalement, d=173 degrés de liberté binaires un IrisCode peut à priori coder 2173, soit 1052 iris différents ! mesure de l ’information bande passante de G corrélation propre de l ’iris entropie de l ’iris ~ 690 bits Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Etude statistique Critère de décision Méthode de Neyman-Pearson Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Etude statistique Choix d’une politique Conservative / libérale estimation du ‘juste milieu’ HD seuil False accept False reject 0.26 1 sur 2 milliards 1 sur 2,660 0.28 1 sur 60 millions 1 sur 9,000 0.30 1 sur 2.4 millions 1 sur 32,800 0.32 1 sur 151,000 1 sur 128,000 0.34 1 sur 11,500 1 sur 536,000 Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Conclusions Organe interne bien protégé Visible facilement ~ 1 m Réponse physiologique Degré élevé d'unicité Stabilité pendant la vie Méthode rapide Scan + analyse + codage = 1 sec Recherche dans la base = 100.000 iris codes/sec Difficultés de lecture Mouvement Lunettes Illumination Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Conclusions Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Conclusions Vive HTML ! Identification basée sur l'iris

Identification basée sur l'iris Conclusions Pour s’amuser ... Identification basée sur l'iris