Biométrie douce pour le corps

La démarche, la taille, le poids corporel et la couleur des vêtements concernent le corps et sont les principaux traits qui peuvent être extraits à distance. Le meilleur critère distinctif est fourni par la première, ce qui explique pourquoi la démarche est parfois considéré comme un trait de biométrie classique.

B.3.1.1 Les mesures anthropométriques

Les études sur les mesures anthropométriques ne sont généralement pas en- traînées par l’utilisation biométrique. Tandis qu’au début l’anthropométrie était une technique utilisée dans l’anthropologie physique pour étudier le développement physique de l’espèce humaine; dans nos jours elle est employé dans le design industriel, l’habillement, l’ergonomie et l’architecture afin d’optimiser les produits aux besoins des clients. D’autres études intéressantes sont liées à l’étude des statistiques démographiques, à la façon de surveiller les changements de mode de vie, et de la nutrition, pour suivre les dimensions du corps (épidémie d’obésité, par exemple) [21].

La première application biométrique de l’anthropométrie est due à Alphonse Bertillon. Sa méthode basée sur l’anthropométrie avait comme but la classifica- tion pour identifier les criminels, c’est en effet l’un des rares exemples de mesure anthropométrique utilisé comme identifiant biométrique.

Après la contribution historique de Bertillon, l’un des premiers travaux qui a es- sayé d’estimer les mesures anthropométriques à partir d’images est celui présenté dans [22]. Les auteurs de cet article, utilisent des informations statistiques sur le corps humain, pour établir la correspondance entre un ensemble de points mar- qués manuellement et les segments qui composent les parties du corps.

Dans une deuxième étape, un ensemble de postures est considéré et enfin la pose et les mesures anthropométriques sont obtenus.

Les résultats sont obtenus en minimisant une fonction de coût appropriée et selon un modèle inspiré par les statistiques du corps humain prélevés pour la recherche médicale.

La commercialisation récente de scanners à ondes millimétriques et de scan- ners corporels 3D a suscité l’intérêt de la communauté de recherche. Certains travaux ont suggéré que l’idée d’identifier des gens grâce à l’anthropométrie est

faisable et ont proposé des solutions. Un exemple est le travail décris dans [23] où les auteurs examinent l’utilité de mesures anthropométriques 1D comme une caractéristique biométrique pour l’identification humaine. Ils analysent 27 mesures de 2144 sujets, en réduisant ces mesures à un ensemble plus petits grâce à des techniques de réduction de dimensions, ils obtiennent une identification de 83% et 94% en utilisant seulement de dix et quinze dimensions.

D’autres travaux intéressants sur les mesures anthropométriques sont présen- tés dans [24] où la taille, la démarche, et d’autres mesures sont prises en compte pour l’identification des personnes, et dans [25] où des mesures anthropométriques sont estimées à partir des séquences monoculaires calibrées. Avec le suivi des sujets à travers plusieurs caméras, les auteurs estiment la taille, la largeur des épaules, et les rattache avec des caractéristiques spécifiques prévues par la dé- marche pour effectuer l’identification des personnes.

B.3.1.2 Taille

Même si la taille fait partie des mesures plus générales anthropométriques, nous y consacrons une part de cette section parce que la communauté en vision par ordinateur a exploré profondément son extraction et les applications possibles.

L’ estimation de la taille est un sujet déjà mature dans la littérature et il a été exploité à plusieurs reprises. Une des premières approches est présentée dans [16], les auteurs utilisent le contenu de l’image pour calculer les propriétés géométriques des objets qui se trouvent sur le même plan, plus tard, ils peuvent comparer les dimensions des objets. En connaissant la taille des objets donnés dans la scène, ils sont capables de mesurer la taille des personnes dans le champ de la caméra de vision (FOV). L’extension de ce dernier ouvrage, les auteurs de [26] proposent de nouvelles améliorations en utilisant plusieurs mesures et une approche statistique pour éliminer les valeurs aberrantes, en utilisant l’approche proposée, ils arrivent avec une précision de 1 cm pour les sujets à pied dans un scénario sans contrainte.

La mesure précise de la taille a été déjà utilisée en combinaison avec d’autres fonctions afin de suivre les gens à travers des systèmes de caméras multiples, et de permettre l’identification de la même personne dans plusieurs flux vidéo [27]. L’ estimation est effectuée via le calcul de la taille de rapport avec le monde réel et les coordonnées estimées en images de la caméra.

la vie réels et elle peut devenir dans certaines situations la preuve d’un crime. Elle est en effet l’un des principaux facteurs utilisés dans la photogrammétrie. Cette technique est aujourd’hui largement utilisée pour estimer les mesures an- thropométriques à partir d’images ou de vidéo de surveillance. L’ Institut médico- légal des Pays-Bas a effectué une comparaison [28] de deux méthodes pour obtenir des mesures de taille du corps à partir d’images. L’une est basée sur la géométrie projective et l’autre sur la modélisation 3D de la scène du crime. Avec la même caméra et la même configuration des ses paramètres, les auteurs démontrent que les prédictions des deux méthodes sont précis, mais si la position de la caméra change, le premier algorithme devient moins fiable.

Par ailleurs, la reconstruction 3D de l’environnement peut être utile à ce genre d’analyse pour simplifier considérablement l’ extraction de mesures. La possibilité d’utiliser une telle technique est étudiée dans [29] où les auteurs utilisent repères au sein de la scène pour permettre la collecte automatique de les tailles des sujets.

B.3.1.3 Poids

Depuis le début, le poids a été introduite dans la liste des traits de biométrie douce [12]. Toutefois, il n’a pas été pleinement explorées autant que les autres traits biométriques.

Un secteur où le poids est considéré comme une caractéristique importante est représenté par des études médicales, où le principal intérêt est représenté par la capacité d’extraction visuelle et la fiabilité d’estimation des opérateurs en cas de situations d’urgence où il n’y a pas de possibilité d’utiliser des balances comme dans [2, 30, 31].

D’autres intérêts sont représentés par l’utilisation du poids en tant que élément important qui permet de suivre l’état de santé du corps [32]. En outre, une branche dés études médicales explore l’aspect médico-légal de l’ estimation du poids de manière à récupérer des informations à partir de traces latentes qui aident à re- connaître les victimes ou les suspects d’un acte criminelle [33].

Le seul article qui utilise le poids faisant directement référence à un trait de biométrie douce est [34], où les auteurs utilisent une balance pour peser les clients d’un système de reconnaissance d’ empreintes digitales. En exploitant le poids et les mesures de graisse corporelle, les auteurs réduisent le taux d’erreur totale du système de 2,4%.

suellement par les sujets participant à une expérience psycho-visuel. Toutefois, les valeurs utilisées (très mince, mince, moyen, gras, très gras) montrent que, plutôt que le poids lui-même, la description se réfère à la façon dont la graisse est répartie sur l’organisme. C’est-à-dire les utilisateurs décrit la structure du corps des sujets plutôt que de leur masse corporelle. Une expérience similaire est sig- nalée sur [35] où les auteurs proposent d’autres fonctions aux côtés du poids. En outre, le travail indique l’importance de ce trait dans le cas de témoins oculaires.

Certains tests effectués par [36, 37] impliquent la créatione d’un modèle 3D humain à partir d’un nuage de points obtenu dans le premier cas par une caméra RGB-D, et dans le second cas par une série de caméras stéréo. Dans ce cas, l’extraction du poids est simple si l’on considère la densité moyenne du corps hu- main. Alors que dans le premier travail du poids (et le sexe) l’estimation est un ef- fet secondaire intéressant, dans le second cas, les auteurs délibérément essaient d’extraire ces informations.

B.3.1.4 Genre

La reconnaissance du genre a déjà été largement explorée dans les travaux psy- chologie sociale et cognitive dans le contexte de l’analyse du visage et celle du corps. D’un point de vue de traitement d’image, le sujet offre une pléthore d’appro- ches. Les derniers efforts emploient une sélection de traits biométriques fusionnés pour en déduire des informations sur le genre. Par exemple, dans [38] des ”images d’énergie” de la démarche et les traits du visage sont fusionnés pour effectuer la reconnaissance du genre.

Les auteurs de [39] segmentent la silhouette humaine en sept composantes (tête, bras, tronc, cuisses, avant-jambe, dos-jambe, et pieds). Ils étudient l’efficacité des sept composants de la démarche dans plus de 500 expériences différentes sur l’identification des personnes et la reconnaissance du genre. En moyenne, de bonnes performances sont atteintes par des caractéristiques de la démarche discriminantes sur un ensemble de données composé de 1870 séquences de 122 sujets.

Une autre approche de la reconnaissance du genre est suivie par [40]; dans ce cas des images fixes sont analysées afin de fournir des informations de base sur le genre et sur la pose. Les auteurs proposent un cadre commun pour l’estimation de la pose et du genre. Les deux systèmes sont basés sur des caractéristiques in- spirés par la biologie, en combinaison avec des techniques d’apprentissage ”man-

ifold” des performances maximales d’environ 80% sont obtenus sur une base de données publique.

La différence entre les performances de ces deux approches se trouve dans le contenu enrichi d’information qui appartient aux séquences de la démarche qui représentent au mieux la forme humaine.

B.3.1.5 Démarche

La démarche est un modèle complexe qui implique non seulement des paramètres anthropométriques, mais des informations comportementales. Parmi tous les traits de biométrie douce, il est l’un des plus explorée, et en raison de son caractère très distinctif, il est discuté comme étant en réalité un trait de biométrie clas- sique. Une des premières expériences (1973) sur l’analyse de la démarche est présentée dans [41], où l’auteur utilise des réflecteurs attachés aux articulations du corps humain pour enregistrer un schéma de marche des sujets. L’auteur mon- tre comment les observateurs peuvent reconnaître la marche des personnes qui leur sont familières seulement par les traces qu’ils laissent grâce aux réflecteurs tout en marchant. Depuis 1970, de nombreux autres auteurs se sont intéressés au thème de la reconnaissance automatique de la démarche. Dans [42] une sig- nature spatio-temporelle est extraite par la silhouette en mouvement, et puis une analyse en composantes principales est utilisée pour éliminer l’information non pertinente. Enfin, des techniques de classification supervisée sont utilisées dans l’espace en dimensions réduites pour la classification. Afin de fournir plus de puis- sance discriminative, les caractéristiques structurelles et celles comportementales de la démarche sont capturés.

Un autre travail intéressant est proposé dans [5], où la démarche est choisie comme une caractéristique biométrique primaire à être couplée avec des “biométrie sémantiques”, qui semble être un concept très similaire à la biométrie douce. En utilisant ANOVA les auteurs décrivent d’abord les traits sémantiques les plus im- portants. Après, ils fusionnent les résultats de la signature générée par la marche avec celui généré par l’information sémantique de façon à identifier les utilisateurs du système biométrique. D’autres moyens de réaliser l’identification humaine avec l’analyse de la démarche sont basés sur la silhouette humaine et sur des systèmes basés sur des modèles comme dans [43, 44].

L’analyse de la démarche est non seulement utilisée pour identifier les per- sonnes ou le genre, mais elle est activement utilisée également dans le domaine

médical. Dans ce cas, il est exploité pour comprendre des modèles pour les pa- tients pathologiquement anormales, comme dans [45]. Même si dans le domaine médical l’utilisation de marqueurs a été largement exploitée, ces derniers temps certaines études ont commencé à impliquer de nouvelles techniques comme la vi- sion par ordinateur, ou des nouveaux capteurs comme des accéléromètres [46, 47] pour analyser ce trait.