Etude de nouveaux caractères biométriques de la main dans un contexte Télécom

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Etude de nouveaux caractères biométriques de la main dans un contexte Télécom

Julien Doublet

To cite this version:

Julien Doublet. Etude de nouveaux caractères biométriques de la main dans un contexte Télécom.

Traitement du signal et de l’image [eess.SP]. Université de Caen, 2009. Français. �tel-01073225�

UNIVERSIT´ E de CAEN/BASSE-NORMANDIE U.F.R.: Sciences

ECOLE DOCTORALE: SIMEM ´

TH` ESE

pr´esent´ee par

Mr Julien Doublet

et soutenue le 14/12/2009

En vue de l’obtention du

DOCTORAT de l’UNIVERSIT´ E de CAEN

Sp´ ecialit´ e: Informatique et applications (Arrˆ et´ e du 7 aoˆ ut 2006)

Etude de nouveaux caract` ´ eres biom´ etriques de la main dans un

contexte T´ el´ ecom

MEMBRES du JURY

Rapporteurs : Bernadette DORIZZI Professeur T´el´ecom & Management Sud Paris Atilla BASKURT Professeur INSA de Lyon

Examinateurs : Hubert CARDOT Professeur Universit´e de Tours Christophe ROSENBERGER Professeur ENSICAEN

Olivier LEPETIT Ing´enieur Orange LABS

Directrice : Marinette REVENU Professeur ENSICAEN

J'aimerai tout d'abord remercier ma directrice de thèse, Marinette Revenu, pour m'avoir

guidéet encouragé tout au long de ces années de recherche. Sa patience, sadisponibilitéet ses

encouragements durant la longue période d'écriture du manuscrit m'ont permis de naliser ce

document.Je laremercie très très vivement.

Je remercielesrapporteursdecette thèseBernadetteDorizzi etAtillaBaskurtpourl'intérêt

qu'ilsont porté à montravail. Particulièrement, je pense au travail d'unsamedi après-midi qui

apermisd'éclaircir les zonesd'ombres restantes dansce rapport.

Merci également aux autres membres du jury qui ont accepté de juger ce travail : Hubert

Cardot, Christophe Rosenberger et particulièrement Olivier Lepetit pour m'avoir guidé avec

beaucoupde liberté danscetterecherche. Sagentillesse etsonsoutient m'ont beaucoupapporté

et ont contribué grandement au plaisir durant ces trois années à France Télécom. Dans cette

périodedicile ence moment àFranceTélécom, cettethèse est également lasienne.

Je remercie également Jérôme Laudouar, Patrick Picard et Sébastien Marie pour m'avoir

accueilliausein du laboratoireMonétique etTransaction électronique(qui doit avoir changé de

nomaujourd'juije suppose!).

Une dédicacespécialepour Marie,Vincent,Jean-Jacques, Julien, Pierre ettoute l'équipe du

laboratoirequej'aieuleplaisirdecôtoyeretpourl'ambiancequ'ilsapportaientdanslesbureaux,

àlapausecaféou endehors dutravail.Mentionà partà JérômeetJean-Damienpour lesnuits

etleslendemains de nuits Caennaises mémorables.

UnremerciementspécialégalementàNatacha,Guillaume,Romuald,Julie,Nicolas,Séverine,

SylvainetPascal pour toutduranttoutes lesannéesd'étudesquim'ont conduitjusqu'àlathèse

etquifont queCaen memanque quandmême un peu.Les soiréesetles matchs de foot nesont

plustouta faitpareil.

Je tiens à remercier également toute mafamille et en particulier ma mère qui m'a toujours

encouragé etsoutenu dansmesdécisions même lorsqu'elles sont à l'opposé deces désirs.

Enn, mesremerciementsvont àAmélie pour sonsoutient constant, sajoiecontagieuse et l'

événement merveilleuxquis'approche de joursen jours...

Chapitre 1

Introduction 1

1.1 Contextede larecherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 Notre contribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 Plandu mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Chapitre 2 La reconnaissance biométrique 5 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 Apports delabiométrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3 Les systèmesbiométriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3.1 Décomposition en modules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3.2 Enrôlement,authentication etidentication . . . . . . . . . . . . . . 8

2.4 Évaluationettaux d'erreurs dessystèmesbiométriques . . . . . . . . . . . . 10

2.5 Présentation de diérentes modalitésbiométriques . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.5.1 ADN (Acidedésoxyribonucléique) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.5.2 Démarche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.5.3 Dynamique de lafrappeau clavier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.5.4 Empreinte digitale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.5.5 Empreinte palmaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.5.6 Géométrie de lamain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.5.7 Iris . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.5.8 Rétine. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.5.9 Signature dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.5.10 Thermographie de lamain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.5.11 Visage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.5.12 Voix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.5.13 AutresSystèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.5.14 Multi-biométrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.6 Avantagesetinconvénients dessystèmesbiométriques . . . . . . . . . . . . . 18

Partie I Segmentation de la main 21 Chapitre 3 État de l'art de la segmentation de main 23 3.1 Introduction à lasegmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.2 Contextede ladétection delamain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.3 Détection dela maindansles systèmesbiométriques . . . . . . . . . . . . . . 26

3.4 Détection dela mainpar modélisation delacouleur de lapeau . . . . . . . . 27

3.4.1 Représentation couleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.4.1.1 Espace

RV B

3.4.1.2 Espace

Y U V

Y C

C

3.4.1.3 Espaces

HSV

HSL

3.4.1.4 Espaces

CIE XY Z

RV B

3.4.1.5 Espaces

CIE L

a

b

CIE L

u

v

3.4.2 Méthode demodélisation dela couleurde lapeau . . . . . . . . . . . 34

3.4.2.1 Dénitionexplicite de lacouleur delapeau . . . . . . . . . 34

3.4.2.2 Modélisationnon-paramétrique de lacouleur delapeau. . . 36

3.4.2.3 Modélisationparamétrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.5 Détection dela mainintégrant desconnaissancesà priori . . . . . . . . . . . 40

3.5.1 Modèle deforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.5.2 Approchespar classication de zonesd'image . . . . . . . . . . . . . . 41

3.6 Comparaisondesdiérentesméthodesde détection. . . . . . . . . . . . . . . 43

3.7 Extraction de lazoned'intérêt :lapaume . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.7.1 Segmentation de lapaume sousforme carrée . . . . . . . . . . . . . . 45

3.7.1.1 Extraction despoints importants . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.7.1.2 Extraction dela paume . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.7.2 Segmentation de lapaume defaçon circulaire . . . . . . . . . . . . . . 46

3.8 Conclusionsurles approchesde détectionde lamain. . . . . . . . . . . . . . 46

Fusiond'information pourla segmentation de la main dans une imagecom-

plexe 49

4.1 La segmentation pour lareconnaissancebiométrique sans contact . . . . . . . 49

4.2 Segmentation couleur multi-résolution des zonesde peau par apprentissage 51 4.2.1 Apprentissage de lacouleur delapeau . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.2.1.1 Perceptronmulti-couche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.2.1.2 Machine àvecteursde support . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.2.2 Détection multi-résolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4.2.3 Post-traitement surla cartede probabilité . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.3 Utilisationde connaissancede forme àpriori . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.3.1 Apprentissage de laformed'une main . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.3.2 Recherche d'unemain àpartir du modèle . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.3.2.1 Initialisation dumodèlede forme . . . . . . . . . . . . . . 61

4.3.2.2 Évolutionducontour dumodèle . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.4 Évaluation delaméthode de segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.4.1 Base dedonnées d'évaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.4.2 Évaluationde ladétectionde peau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

4.4.3 Évaluationde lasegmentation parcontour actifde forme . . . . . . 67

4.5 Conclusion surladétectionde lamain dansune image complexe . . . . . . . 68

Partie II Reconnaissance de la main 73 Chapitre 5 État de l'art des systèmes de reconnaissance biométrique par la main 75 5.1 Introduction àlareconnaissance de lamain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

5.2 Reconnaissancebiométrique basée surlaforme de lamain . . . . . . . . . . . 76

5.3 Authentication s'appuyant surla paumede lamain . . . . . . . . . . . . . . 78

5.3.1 Approche baséesur leslignes delamain . . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.3.2 Approche par décomposition en sous-espaces . . . . . . . . . . . . . . 79

5.3.3 Approche par codage élémentaire. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5.3.3.1 Analyse par transforméedeFourier . . . . . . . . . . . . . . 81

5.3.3.2 Analyse par ondelettes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

5.3.3.3 Analyse par ltrage deGabor . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.3.4 Approche par apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5.3.5 Autresapproches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

5.4 Multi-biométrie par fusionde méthodologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

5.5 Comparaisondesdiérentesapproches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

5.6 Conclusionsurlareconnaissance par lamain . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

Chapitre 6 Reconnaissance de la main sans contact 95 6.1 Extraction etnormalisation de lapaume. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

6.2 Combinaisondesinformations deforme etde texture . . . . . . . . . . . . . 96

6.2.1 Extraction descaractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

6.2.2 Evaluationdesperformances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

6.3 Authentication par ltre deGabor circulaireetdistance d'édition . . . . . . 102

6.3.1 Extraction descaractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

6.3.2 Comparaisondes donnéesextraites. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

6.3.3 Evaluationdesperformances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

6.4 Classicationpar estimation de distributionnon linéaire . . . . . . . . . . . . 106

6.4.1 Extraction descaractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

6.4.1.1 Extraction par banc de ltresde Gabor . . . . . . . . . . . 106

6.4.1.2 Extraction par analyse robustedes niveaux degris . . . . . 106

6.4.2 Comparaison par estimationde distribution nonlinéaire . . . . . . . 109

6.4.2.1 Estimationde ladistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

6.4.2.2 Fonction de reconnaissanceindividuelle . . . . . . . . . . . 111

6.4.3 Évaluationdesperformances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

6.5 Etude sur larobustesseauxparamètres extérieurs . . . . . . . . . . . . . . 113

6.5.1 Description desltreslog-normaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

6.5.2 Evaluationdesperformances suivant les perturbationsextérieures . . 115

6.5.2.1 Leschangements de luminositéet decontraste . . . . . . . 116

6.5.2.2 Le ouGaussienetle bruitblanc . . . . . . . . . . . . . . 116

6.5.2.3 Lestranslations, rotationsetzooms . . . . . . . . . . . . . 116

6.5.2.4 Résumé desperformances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

6.6 Conclusionsur lareconnaissancede lamain sanscontact . . . . . . . . . . 119

Chapitre 7

Conclusion et perspectives 121

Annexe A

Physiologie de la main

A.2 Physiologie delapeau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

Bibliographie 129