Réalisé par: Dguechi IntissarEncadré par:

Mme Hela Maherssia

BIOMÉTRIE D’EMPREINTE DIGITALE

2

PlanIntroductionLa biométrieLes domaines de la biométrieL’empreinte digitaleLes types d’empreintes digitaleLes capteurs d’empreintes digitaleLes étapes de la biométrie d’empreinte digitaleApplicationConclusion

3

Introduction

• La biométrie s'est largement diversifiée et porte le plus

généralement sur le contour de la main, la reconnaissance

faciale, l'ADN, l'identification par l'iris ou encore par la voix.

• De nombreuses entreprises, enseignes commerciales, écoles,

mairies, hôpitaux, aéroports, etc. ont déjà recours à un

système biométrique, pour des raisons diverses.

4

La biométrie

• La biométrie est une méthode fiable pour identifier un individu, se basant sur l’exploitation automatisée de caractéristique:

• Le mot biométrie désigne dans un sens très large l'étude quantitative des êtres vivants. Parmi les principaux domaines d'application de la biométrie, on peut citer l'agronomie, l'anthropologie, l'écologie et la médecine.

5

Les domaines de la biométrie 

Les principales technologies biométriques sont:1) ADN

L'empreinte génétique est la marque biologique la plus sure du monde. 

 Avantages:

L’ADN est facile à obtenir (cheveux, salive), la plus sure du monde (fiabilité de 99,99%)

Inconvénients: Coûteux et long

(nécessitent des délais de plusieurs semaines)

6

Les domaines de la biométrie

2) Démarche

Il s'agit de reconnaître un individu par sa façon de marcher et de bouger (vitesse, accélération, mouvements du corps…), en analysant des séquences d'images.

Avantages:Transparente pour l’utilisateur

Inconvénients: Technique encore au stade expérimental

7

Les domaines de la biométrie 

3) IrisL‘iris est la membrane colorée de l'œil. Elle est constituée d'un réseau de tubes

fins dont le diamètre est inférieur à celui d'un cheveu.

Avantages: La texture de l'iris est parfaitement

stable au cours du temps

InconvénientsLa prise de vue n'est pas très simple :

la taille de l'iris est très variable suivant la lumière ambiante ou l'état

de fatigue

8

Les domaines de la biométrie 

4) SignatureLa vérification de la signature est la technologie de biométrie la plus

confortable dans l'utilisation.

Avantages:Analyse de la pression

et de la vitesse d’exécution

Inconvénients:Peu fiable

9

Les domaines de la biométrie 

5) VisageLa reconnaissance par le visage repose elle aussi sur l'analyse morphologique

Avantages: Usage aisé

Inconvénients: Doit tenir compte des changements

tels une barbe ou des lunettes

10

Les domaines de la biométrie 

6) VoixLa technologie d’analyse de la voix (aussi appelée analyse du locuteur)

s’applique avec succès là où les autres technologies sont difficiles à employer. Elle est utilisée dans des secteurs comme les centres d’appel, les opérations bancaires.

Avantages: Technique simple et peu coûteuse

Inconvénients:La voix change facilement

11

Les domaines de la biométrie 

Parts de marché de la biométrie en 2009

12

L’empreinte

• Une empreinte digitale est le résultat de l'apposition d'un doigt sur un support après encrage de celui-ci.

13

Les types d’empreintes 

Les empreintes digitales peuvent se diviser en trois grands types de motifs:

Empreinte en boucle

Les lignes se replient sur elles-mêmes, soit vers la droite, soit vers la gauche.

Empreinte en verticille

Présence de lignes qui s’enroulent autour d’un point en formant une sorte de tourbillon.

14

Les types d’empreintes

Empreinte en arc

Les lignes sont disposées les unes au-dessus des autres, en formant une sorte de de A (motif rare).

Ces trois types d’empreintes regroupent 95 % des doigts humains : 60 % pour les boucles, 30 % pour les spirales ( verticilles) et 5 % pour les arches (Arc).

15

C’est quoi une minutie?

Les munities désignent les particularités des empreintes digitales (bifurcations ou arrêts de sillons, espaces clos, etc...) qui seront traitées dans le processus identification.

bifurcation

terminaison en crête

point

delta

poreIle

lac

16

Les types de capteur d’empreintes 

Capteurs capacitifs

Il est de très petite taille, d’une durée de vie assez longue, son coût est intéressant. Mais, il est fragile aux décharges électrostatiques .

17

Les types de capteur d’empreintes 

Les capteurs optiques d'empreinte

La méthode optique est la méthode la plus communes.

En général, le doigt est placé sur une surface en verre et l'appareil-photo CCD prend la photo.

18

Les types de capteur d’empreintes 

Les capteurs sans contact

Le capteur sans contact fonctionne comme un capteur optique.. L'empreinte digitale est mise sur un support avec une ouverture. Un des inconvénients à considérer est que la poussière et la saleté peuvent se déposer sur la vitre optique, donnant un mauvais résultat d’image.

19

Problématique

Pour un raison de sécurité on va faire un vérification des certains empreintes

pour vérifier l'identification

20

Les étapes de la biométrie d’empreinte

Base d’apprentissage

Prétraitement

Extraction des

caractéristique

Base Test

Recherche par

comparaison

RefuséAccept

é

Prétraitement

Extraction des

caractéristique

21

Les étapes de la biométrie d’empreinte

Récupération de l'empreinte

Capture de l’empreinte par l’un des

capteurs précédents.

Stockage sous formes d’une

image.

22

Les étapes de la biométrie d’empreinte

Prétraitement de l'empreinte

Suppression

de toute

ambiguïté..

Détection

des zones

de bruit

Faire

ressortir la

plus grande

partie

possible

d'information

utile

23

Les étapes de la biométrie d’empreinte

Extraction des caractéristiques de l’empreinte 

Localisation

des minuties

.

Traitement de textures

.

24

Les étapes de la biométrie d’empreinte

Comparaison et prise de décision

Comparaison de deux

ensembles de minuties

.

Décision:empreintes différentes

ouempreintes viennent de

la même image

.

25

ApplicationConversion l’empreinte en niveau de gris

• Cette étape consiste à transformer l image en couleur a une image au niveau de gris en utilisant la commande rgb2gray.

Image originalImage au niveau de

gris

26

Application• Filtre gaussien

Perte de contour tout en augmentant la dimension de noyau

Image original

Gaussien3*3 Gaussien5*5 Gaussien7*7

27

Application

Filtre moyenneur

En augmentant la dimension du noyau, les détailles

de l’empreinte deviennent flou

Image original

Moyenneur3*3

Moyenneur5*5 Moyenneur7*7

28

Application• Filtre Médian

Si on augmente la dimension du noyau les détailles

de l’empreinte deviennent flou

Median7*7Median5*5Median3*3Image original

29

L’orientation locale de lignes d’une empreinte digitale

• Cette étape est très importante dans la reconnaissance des empreintes digitales.

• Elle consiste donc à avoir une estimation de l’orientation des lignes d’une empreinte en chaque point de l’image qui sera reprise dans une matrice notée D

• La case (i,j) de la matrice D contient la valeur de l’angle entre l’axe horizontal et l’orientation des lignes de l’empreinte dans le voisinage du pixel [i,j] .

30

L’orientation locale de lignes d’une empreinte digitale

• Pour déterminer la matrice D on doit calculer le gradient de différents points de l’image d’où on a utilisé l’algorithme de sobel qui calcule le gradient de l’intensité en chaque pixel

• Le calcul de gradient se fait comme le suivant:

L’angle du gradient qui nous donne l’orientation de lignes de l’empreinte au voisinage d’un pixel [xi; yj] est alors donné par :

Ө = arc tan (Gx [xi; yj]/Gy [xi; yj]).

31

L’orientation locale de lignes d’une empreinte digitale

• Et par suite on obtiendra une matrice D qui contiendra les différentes valeurs de Ө calculées à chaque pixel de l’image en noir et blanc de l’empreinte digitale.

32

Binarisation• La binarisation est une opération qui produit deux classes de pixels, en

général, ils sont représentés par des pixels  noirs et des  pixels  blancs.

Image binariséImage original

33

Squelettisation• Elle consiste à effectuer récursivement l’opération d’amincissement

jusqu’`a ce que l’image ainsi créée ne change plus.

Image binarisé Image squelettisée

34

Extraction

• Les minuties de l’empreinte digitale sont extraites à partir de son squelette en calculant la « connectivité » CN en chaque point de l’image P de la manière suivante :

• Tels que P9 = P1, Pi est la valeur des pixels dans le voisinage

3*3 de P.• L identification des minuties se fait selon le tableau suivant:

35

Extraction

divergence

terminaison

Les minuties de l’empreinte( terminaison ,

divergence)

36

Comparaison

• Le but de comparer 2 image I1 et I2 se manifeste par la comparaison des minuties de 2 images par la méthode appelé matching.

• Dans une première étape on va caractériser à chaque minuties de deux image un vecteur (xi ,yi , Ө).

• Dans une 2 éme étape on va appliquer les 2 règles suivante:

37

Comparaison• Dans une deuxième étapes on va prédéfinir la fonction mm (munities

matching)qui a le rôle de matching les munities .elle prend la valeur 1 si on obtenu les résultats suivant:

• Sinon elle obtient la valeur 0

38

Comparaison• Dans une troisième partie on va calculer un score qui nous permet de

comparer les 2 images à l aide de la règle suivante:

p(i) = j si m’j est la minutie la plus proche de mi parmi toutes les minuties.Si plusieurs minuties de T satisfont aux 2 équation on considère la plus proche de mi.

Chaque minutie mi de I1 est donc comparée à toutes les minuties de I2 pour trouver la plus semblable à mi.

39

Conclusion• Le projet de la reconnaissance d’empreintes digitales nous a permis

d’approcher les différentes méthodes de traitement d’images et de comprendre les possibilités et les limites de la reconnaissance d’empreintes digitales.

• Et d’actualités. A travers ce projet, nous avons pu constater que le travail d’équipe, l’organisation du projet sont des éléments essentiels pour atteindre des objectifs établis.

• Certes nos tests n’ont pas été concluants et tous les objectifs n’ont pas été atteints mais nous avons pu avoir des résultats qui peuvent apporter des réponses aux prochains étudiants du projet.

40