Modèles statistiques avancés pour la segmentation non supervisée des images dégradées de l'iris
Auteur / Autrice : | Meriem Yahiaoui |
Direction : | Bernadette Dorizzi |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Traitement du signal et des images |
Date : | Soutenance le 11/07/2017 |
Etablissement(s) : | Université Paris-Saclay (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) - Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Département Electronique et Physique / EPH |
établissement opérateur d'inscription : Institut national des télécommunications (Evry ; 1979-2009) | |
Jury : | Président / Présidente : Liming Chen |
Examinateurs / Examinatrices : Bernadette Dorizzi, Liming Chen, Stéphane Derrode, Christophe Collet, Florence Tupin, Emmanuel Monfrini | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Derrode, Christophe Collet |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
L'iris est considérée comme une des modalités les plus robustes et les plus performantes en biométrie à cause de ses faibles taux d'erreurs. Ces performances ont été observées dans des situations contrôlées, qui imposent des contraintes lors de l'acquisition pour l'obtention d'images de bonne qualité. Relâcher ces contraintes, au moins partiellement, implique des dégradations de la qualité des images acquises et par conséquent une réduction des performances de ces systèmes. Une des principales solutions proposées dans la littérature pour remédier à ces limites est d'améliorer l'étape de segmentation de l'iris. L'objectif principal de ce travail de thèse a été de proposer des méthodes originales pour la segmentation des images dégradées de l'iris. Les chaînes de Markov ont été déjà proposées dans la littérature pour résoudre des problèmes de segmentation d'images. Dans ce cadre, une étude de faisabilité d'une segmentation non supervisée des images dégradées d'iris en régions par les chaînes de Markov a été réalisée, en vue d'une future application en temps réel. Différentes transformations de l'image et différentes méthodes de segmentation grossière pour l'initialisation des paramètres ont été étudiées et comparées. Les modélisations optimales ont été introduites dans un système de reconnaissance de l'iris (avec des images en niveaux de gris) afin de produire une comparaison avec les méthodes existantes. Finalement une extension de la modélisation basée sur les chaînes de Markov cachées, pour une segmentation non supervisée des images d'iris acquises en visible, a été mise en place