Thèse soutenue

Système d'identification de personnes basé sur la rétine

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Takwa Chihaoui
Direction : Mohamed AkilSafya Belghith
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 06/12/2018
Etablissement(s) : Paris Est en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009) - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge / LIGM
Jury : Président / Présidente : Dominique Ginhac
Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Akil, Khalifa Djemal, Kamel Hamrouni
Rapporteurs / Rapporteuses : Dorra Sellami-Masmoudi

Mots clés

FR  |  
EN

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

Notre travail s’inscrit dans le cadre de la biométrie par la rétine. La rétine est la couche sensorielle de l’œil, elle présente une texture riche et unique même chez les jumeaux. Ses propriétés ont fait de la biométrie par la rétine un axe de recherche actif. En effet, de nombreuses méthodes ont été proposées pour les différentes étapes de la méthode biométrique allant du prétraitement de l’image rétinienne à son analyse, en passant par sa caractérisation, afin d’identifier et authentifier un individu. Nous nous intéressons dans ces travaux de thèse, à l’étude, la conception, le développement et l’évaluation d’une nouvelle méthode biométrique basée sur la rétine. Notre première contribution réside dans la conception d’une méthode d’analyse d’image rétinienne saine et pathologique, suivie d’une sélection d’une région d’intérêt autour du disque optique. Cette méthode améliore la qualité de l’image rétinienne et extrait une région d’intérêt la plus stable de la rétine afin de maintenir une densité d’information satisfaisante, pour assurer une meilleure qualité de reconnaissance. Notre deuxième contribution porte sur la proposition d’une nouvelle méthode d’extraction de caractéristiques locales basée sur le descripteur standard SIFT. Elle applique une nouvelle approche reposant sur la suppression des points d’intérêt non informatifs extraits par le descripteur standard SIFT. Cette nouvelle méthode d’extraction des caractéristiques locales réduit le nombre des points d’intérêt redondants tout en maintenant la qualité de la description. Nous avons validé, la méthode biométrique proposée sur différentes bases comprenant des images saines et pathologiques. Les résultats obtenus montrent des performances encourageantes. Ces résultats indiquent, que la méthode que nous avons proposée, localise correctement la région d’intérêt rétinienne. En mode identification, un taux d’identification correcte d’environ 99.8% est atteint. En mode vérification, nous avons obtenu un taux FRR de 0.12% quant aux taux FAR et EER (erreur), ils sont de 0%. L’étude comparative a montré que notre méthode est plus discriminative que d’autres méthodes de l’état de l’art, notamment celles basées sur la segmentation et l’extraction de l’arbre vasculaire