Reconnaissance biométrique basée sur les modalités de la forme de la main et de l'empreinte palmaire

Biometric recognition based on hand schape and palmprint modalities

• Auteur / Autrice : Nesrine Charfi
• Direction : Basel Solaiman
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
• Date : Soutenance le 23/01/2017
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département lmage et Traitement Information - Lab-STICC_IMTA_CID_IRIS
• Jury : Président / Présidente : Ali Khenchaf
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Basel Solaiman, Ali Khenchaf, Jean-Paul Haton, Kamel Hamrouni, Najoua Essoukri Ben Amara, Mohamed Adel Alimi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Paul Haton, Kamel Hamrouni

Mots clés

Mots clés contrôlés

Main

Identification biométrique

Mots clés libres

Biométrie

Forme de la main

Empreinte palmaire

Multimodalité

Fusion

Biometry

Hand shape

Palmprint

Multimodality

Fusion

Résumé

La biométrie est une alternative qui se base sur l'identification des personnes à partir de leurs caractéristiques physiques (empreinte digitale, forme de la main, empreinte palmaire) et/ou comportementales (voix, signature dynamique). La biométrie tend à réaliser deux buts importants dans notre vie courante. Le premier but est de réaliser la sécurité en éliminant le doute sur l'identité d'une personne et le second but est de faciliter l'identification des individus. En effet, cette méthode d'identification est de plus en plus préférée par rapport aux méthodes traditionnelles impliquant les mots de passe et les badges. Les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la reconnaissance de personnes à l'aide de la biométrie de la main. L'objectif principal est de concevoir un système biométrique multimodal basé sur la fusion de la forme de la main et de l'empreinte palmaire.La première partie de cette thèse propose un nouveau système uni-modal de vérification de la forme de la main. En effet, ce système est basé d'une part, sur la détection du meilleur ensemble des points-clés localisés sur le contour de la main pour adopter la description SIFT (Scale Invariant Feature Transform). D'autre part, un raffinement de correspondance, basé région et apparence de la main est proposé, afin de raffiner autant que possible les points-clés faussement matchés.Tandis que la deuxième partie consiste à proposer un nouveau système d'identification palmaire. En effet, la méthode de représentation parcimonieuse est adoptée afin de décrire le trait biométrique de l'empreinte palmaire. Elle est basée sur l'extraction de descripteurs SIFT de chacun des points-clés détectés. Notre troisième partie concerne la proposition de différentes méthodes de fusion multi-types de la multi modalité, comprenant la fusion multi-représentation, la fusion multi-biométrique et la fusion multi-instance. En effet, la fusion multi-représentation est basée sur la combinaison de descripteurs SIFT et les caractéristiques géométriques de la main au niveau des scores, pour la vérification de la forme de la main. La fusion multi-biométrique est basée sur la combinaison des deux modalités biométriques à savoir la forme de la main et l'empreinte palmaire, au niveau des caractéristiques et de la décision. Par contre, la fusion multi-instance est basée sur la combinaison des empreintes palmaires droite et gauche, au niveau du rang.Ces différentes méthodes de fusion ont prouvé leur efficacité en obtenant de meilleurs taux de reconnaissance, qui sont compétitifs par rapport à d'autres approches multimodales de la biométrie de la main.

Biometry is a technology which is based on the personal identification using their physical features (fingerprint, hand geometry, palmprint) and/or behavioral features (voice, dynamic signature). Biometry aims to achieve two important goals in our current life. The first one is to ensure security by eliminating doubt regarding the identity of a person and the second one is to facilitate the identification of individuals. Indeed, this method of identification is increasingly preferred over traditional methods including passwords and badges. The research works of this thesis talk about the personal recognition using hand biometrics. The main objective is to design a multimodal biometric system based on the fusion of hand shape and palmprint modalities.Our first part is to propose a new unimodal biometric system for hand shape verification. In fact, this system is based firstly, on the detection of the best set of keypoints located on the contour of the hand for further SIFT (Scale Invariant Feature Transform) description. On the other hand, a matching refinement based hand region and appearance is proposed in order to refine as much as possible false matched keypoints.Our second part consists in the proposition of a new palmprint identification system. In fact, the sparse representation method is adopted in order to describe the palmprint biometric trait. It is based on the extraction on SIFT descriptors for each detected keypoint.Our third part concerns the proposition of multi-type fusion methods for multimodality, including the multi-representation fusion, the multi-biometric fusion and the multi-instance fusion. Indeed, the multi-representation fusion method is based on the combination of SIFT descriptors and geometrical features of the hand, at score level. The multi-biometric fusion method is based on the fusion of hand shape and palmprint modalities, at feature and decision levels. On the other hand, the multi-instance fusion method is based on the combination of left and right palmprints, at rank level.These different methods of fusion have proven their effectiveness by achieving encouraging recognition rates that are competitive to other popular multimodal hand biometric approaches.