Thèse soutenue

Tatouage robuste d’images imprimées

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Auteur / Autrice : Rabia Riad
Direction : Rachid HarbaHassan Douzi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et traitement du signal
Date : Soutenance le 19/12/2015
Etablissement(s) : Orléans en cotutelle avec Université Ibn Zohr (Agadir)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....)
Jury : Président / Présidente : Mammas Driss
Examinateurs / Examinatrices : Rachid Harba, Hassan Douzi, Mammas Driss, Bouabid El Ouahidi, Mohamed El Hajji
Rapporteurs / Rapporteuses : Bouabid El Ouahidi

Résumé

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Le tatouage invisible d’images d’identité imprimées sur un support en plastique est un problème difficile qui intéresse le monde industriel. Dans cette étude, nous avons développé un algorithme de tatouage robuste aux diverses attaques présentes dans ce cas. Ces attaques sont liées aux processus d’impression/numérisation sur le support plastique ainsi qu’aux dégradations qu’une carte plastique peut rencontrer le long de sa durée de vie. La méthode de tatouage opère dans le domaine de Fourier car cette transformée présente des propriétés d’invariances aux attaques géométriques globales. Une méthode préventive consiste en un prétraitement de l’image originale avant le processus d’insertion qui réduit la variance du vecteur support de la marque. Une méthode corrective comporte deux contre-attaques corrigeant le flou et les variations colorimétriques. Pour une probabilité de fausse alarme de 10⁻⁴, nous avons obtenu une amélioration moyenne de 22% par rapport à la méthode de référence lorsque seule la méthode préventive est utilisée. La combinaison de la méthode préventive avec la méthode corrective correspond à un taux de détection supérieur à 99%. L’algorithme de détection prends moins de 1 seconde pour à une image de 512×512 pixels avec un ordinateur classique ce qui est compatible avec l’application industrielle visée.