CONTENU DU COURS

1. CONTENU DU COURS SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

2. CONTENU DU COURS • Reconnaissance biométrique: A.1 Un système généralisé: • architectures de systèmes et étapes de traitement • fusion multimodale • évaluation qualitative et comparaison des performances A.2 État de l’art en reconnaissance biométrique: • survol de systèmes de pointe pour la reconnaissance à partir de la signature et du visage • performance des technologies modernes SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

3. Sommaire – Section A.1 A.1 Un système généralisé: • Structure de systèmes • Fusion multimodale • Évaluation des performances SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

4. A.1(1) Structure de systèmes SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

5. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de collection de données • Objectifs: • lorsqu’un individu se présente, capter les traits biométriques distinctifs et invariants dans le temps • produire un échantillon (données brutes) pour l’analyse • Considération importante – processus de collection standard pour minimiser les variances et maximiser le caractère distinctif face au: • comportement et coopération de l’individu • environnement opérationnel • spécifications techniques du senseur SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

6. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de transmission • Objectif: acheminer les données brutes (si le traitement ou le stockage se font à des endroits différents de la collection) • Considération importante – la compression des donnée brutes pour la transmission et stockage: • le processus de compression-expansion occasionne des pertes de qualité dans le signal restauré • techniques qui minimisent l’impact sur les performances • protocoles de transmission et de compression standards (e.g., JPEG – visages et CELP – voix) pour uniformiser SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

7. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Objectif: comparer l’échantillon avec le modèles biométriques d’un ou plus individus abonnés au système • Comporte 4 tâches: • segmentation: détecter et extraire un patron biométrique brute d’intérêt dans le signal original SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

8. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Tâches: (suite) • extraction de caractéristiques: extraire et sélectionner des caractéristiques invariants et distinctifs du patron biométrique brute segmenté: → réduit la dimensionnalité du patron brute → produit un vecteur caractéristique représentatif SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

9. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Tâches: (suite) • extraction de caractéristiques: extraire et sélectionner des SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

10. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Tâches: (suite) • contrôle de qualité: vérifier au niveau du vecteur caractéristique si le signal capté (issu de la collection) est d’une qualité acceptable SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

11. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Tâches: (suite) • classification: • comparer le vecteur caractéristique avec un ou plus modèles d’individus stockés dans la base biométrique • produire 1+ scores – mesure quantitative d’une comparaison – pour le sous-système de décision SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

12. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Considérations importantes – ce traitement est complexe pour plusieurs raisons: • variabilité intra-classe • similarité interclasse SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

13. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Considérations importantes – ce traitement est complexe pour plusieurs raisons: (suite) • variations dans le temps • bruit et distorsions • qualité/quantité d’échantillons lors d’abonnement d’un individu (modèles biométriques) • limitations des algorithmes de segmentation, d’extraction de caractéristiques et de classification SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

14. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de traitement du signal • Modèle biométriques ̶ conçu a priori, lors de l’abonnement, avec un nombre limité d’échantillons référence:

15. A.1(1) Structure de systèmes Base de données • Objectif: emmagasiner et gérer le modèle biométrique correspondant à chaque individu abonné au système • Considérations importantes – inscription SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

16. A.1(1) Structure de systèmes Base de données • Considérations importantes – stockage local ou global des modèles, selon l’application • vérification: on peut distribuer la base localement sur des cartes d’ID ou carte intelligente • ID/surveillance: on stocke dans une grande base centralisé et applique une stratégie pour réduire le temps de recherche: • partitionnement de la grande base en sous-bases • algorithmes pour l’indexation de la base • (pour biométriques spécifiques) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

17. A.1(1) Structure de systèmes Sous-système de décision • Objectifs: • réaliser la politique décisionnelle du système en dirigeant la recherche dans la base biométrique • accepter/rejeter ou identifier l’individu selon les mesures quantitatifs de comparaison et la politique: • acceptation: mesure(s) de similaritéS(échant) ≥ γ • rejet: peut permettre n comparaisons, avec différentes mesures de score avant le rejet final • Considérations importantes – la politique est spécifique à l’applications et aux besoins en sécurité SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

18. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques 1. Vérification: vérifier l’authenticité d’un individu inscrit au système à partir d’un échantillon biométrique SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

19. A.1(1) Structure de systèmes Fonctionnalités biométriques SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

20. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques • Processus de décision: le système accepte ou rejetteà partir d’une comparaison entre un échantillon et le modèle de l’individu identifié • Applications potentielles: • contrôle d’accès à des lieux sécurisés, à des réseaux informatique, etc. • accès à un compte via une machine de banque ATM • achats dans un magasin avec carte de crédit (signature) • utilisation d’un téléphone cellulaire ou PDA • Contraintes de l’application: un système à coût modique et un interface conviviale SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

21. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques 2. Identification: déterminer si un échantillon biométrique est associé avec un des individus abonné au système SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

22. A.1(1) Structure de systèmes Fonctionnalités biométriques SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

23. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques • Processus de décision: le système identifie à partir d’une comparaison entre l’échantillon et tous les modèles d’individus inscrits au système • Applications potentielles: • contrôle aux frontières • enquêtes criminelles • identification d’enfants portés disparus • Contraintes de l’application: un débit élevé de traitement et très peu d’intervention humaine SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

24. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques 3. Surveillance: déterminer de façon discrète si un échantillon biométrique correspond à un individu sur une liste restreinte d’individus recherchés SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

25. A.1(1) Structure de système Fonctionnalités biométriques • Processus de décision: le système identifieà partir d’une comparaison entre l’échantillon et tous des modèles d’une liste restreinte • Applications potentielles: • sécurité dans les aéroports • sécurité pour les lieux et les événements publics • Contraintes de l’application: • débit élevé de traitement et peu d’intervention humaine • doit composer avec un processus d’inscription mal défini • un contrôle limité sur les conditions d’opération SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

26. A.1(1) Structure de systèmes Système biométrique simplifié SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

27. A.1(1) Structure de systèmes Système simplifié • Composants de base du système simplifié: • senseur automatique: acquisition de l’échantillon [collection] • système de classification:[traitement du signal] • segmentation du signal • extraction de caractéristiques • analyse de qualité • comparaison entre échantillon et les modèles biométriques • base biométrique[stockage de données] • contrôleur principal:[décision] • configuration de l’opération du système • surveille l’intégrité du système et mise-à-jour des modèles • applique la politique décisionnel SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

28. A.1(1) Structure de systèmes Architecture centralisée vs distribuée • Type 1: Architecture centralisée SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

29. A.1(1) Structure de systèmes Architecture centralisée vs distribuée • Type 2: Architecture distribuée SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

30. A.1(1) Structure de systèmes Architecture centralisée vs distribuée • Avantages et inconvénients des architectures: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

31. A.1(1) Structure de systèmes Architecture centralisée vs distribuée • Type d’applications: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

32. Sommaire – Section A.1 A.1 Un système généralisé: • Structures de systèmes • Fusion multimodale • Évaluation des performances SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

33. A.1(2) Fusion multimodale SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

34. A.1(2) Fusion multimodale • Opération d’un système multimodal: • mode sériel: exploite un trait à la fois • permet de réduire le nombre d’identités avant d’exploiter un autre trait (technique d’indexation) • mode parallèle: exploite tous les traits simultanément • mode hiérarchique: chaque trait est exploité par un classificateur indépendant • les classificateurs sont combinés selon une structure en arbre SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

35. A.1(2) Fusion multimodale Niveaux de fusion • Au niveau de l’extraction de caractéristiques: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

36. A.1(2) Fusion multimodale Niveaux de fusion • Au niveau de la confiance: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

37. A.1(2) Fusion multimodale Niveaux de fusion • Au niveau de la décision: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

38. A.1(2) Fusion multimodale Scénarios pour la fusion multimodale SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

39. Sommaire – Section A.1 A.1 Un système généralisé: • Structures de systèmes • Fusion multimodale • Évaluation des performances SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

40. A.1(3) Évaluation des performances • Facteurs qui influencent la complexité d’un système de reconnaissance biométrique: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

41. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Processus de décision: γ SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

42. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Distribution de scores: (Granger et al., IJBM 2012) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

43. A.1(3) Évaluation des performances Qualité γ SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

44. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Matrice de confusion: SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

45. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Métriques communes: • FRR (‘False Rejection Rate’ ou taux de faux rejets): • déf.: la proportion de fois qu’un individu légitime (abonné) est rejeté par le système • même chose que fnr pour ‘False Negative Rate’ • le FRR est lié à la sensibilité (tpr pour ‘True Positive Rate’): la proportion de fois qu’un individu légitime est accepté par le système FRR = fnr = 1 – tpr = 1 – (TP/ P) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

46. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Métriques communes: (suite) • FAR (‘False Acceptance Rate’ ou taux de fausses acceptations): • déf.: la proportion de fois qu’un individu non-légitime (pas abonné) est accepté par le système • même chose que fpr pour ‘False Positive Rate’ • le FAR est lié à la spécificité ou tnr (‘True Negative Rate’): la proportion de fois qu’un individu non-légitime est rejeté par le système FAR = fpr = 1 – tnr = 1 – (TN / N) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

47. A.1(3) Évaluation des performances Qualité SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

48. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Compromis du système: on veut minimiser à la fois le FAR et le FRR en ajustant le seuil de décision, γ • évaluation: avec les scores d’un base de test, on compte les décisions correct and incorrect en variant le seuil, and on exprime les compromis de performance • Courbes ROC et DET – permettent d’illustrer ce compromis, et donc la qualité d’un système: • courbes paramétriques: on trace FRR vs FAR en faisant varier le seuil de décision • représente l’impact du seuil sur les taux d’erreurs SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

49. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Courbes ROC (‘Receiver Operation Characteristic’) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger

50. A.1(3) Évaluation des performances Qualité • Courbes DET (‘Detection Error Trade-Off’) SYS828: Systèmes biométriques Éric Granger