DET4J Développement Java d un outil de visualisation de courbes de performance biométriques

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1 DET4J Développement Java d un outil de visualisation de courbes de performance biométriques Christophe Gisler 1 11 août 2006 Département d Informatique Rapport de Travail de Bachelor Department of Informatics - Departement für Informatik Université de Fribourg - University of Fribourg - Universität Freiburg Boulevard de Pérolles Fribourg Switzerland phone +41 (26) fax +41 (26) Groupe DIVA, DIUF, Université de Fribourg

2 Table des matières 1 Introduction 1 2 But du projet 1 3 Bases théoriques Définition de la biométrie Evaluation des systèmes biométriques Qu est-ce qu un système biométrique? Que mesure un système biométrique? Les taux d erreur et leur utilité Différents types de courbes de performance Courbe T-FA/T-FR Courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) Courbe DET (Detection Error Tradeoff) Courbe semi-logarithmique Courbe de coût (Cost) Le format de fichier Ragga Définition du format Structure Description de quelques éléments importants Méthodologie et design Management du projet Meetings et méthode de travail Subversion (SVN) Présentations et rapport final Choix technologiques Langage de programmation Parsing GUI Architecture du programme biosecure.det4j biosecure.det4j.model biosecure.det4j.parser Description du GUI Travail effectué et résultat Fonctionnalités du programme Rédaction de la Javadoc Packages utilisés Xerces et JDOM VectorGraphics Evaluation du programme Justesse et fiabilité Robustesse Améliorations potentielles futures Résultat et courbes de performance Apports personnels Outils informatiques Méthodologies informatiques Contenu scientifique Gestion du projet Conclusion 24 i

3 A Guide de l utilisateur 26 A.1 La fenêtre principale Det4J et sa barre de menus A.1.1 Le menu Det4J A.1.2 Le menu File A.1.3 Le menu Edit A.1.4 Le menu Window A.2 La fenêtre des réglages (Settings) A.2.1 Le compartiment Settings A.2.2 Le compartiment Cost A.2.3 Le compartiment Classifiers A.3 La fenêtre de la console ii

4 Table des figures 1 Composants d un système biométrique Exemple de graphe T-FA/T-FR Exemple de courbe T-FA/T-FR Exemple de courbe ROC Exemple de courbe DET Exemple de courbe semi-logarithmique Exemple de courbe de coût Exemple de contenu d un fichier Ragga Structure d un classifier Déroulement d un projet selon la méthode extreme Programming Aperçu du GUI de l application DET4J Architecture du package VectorGraphics Représentation de courbes T-FA/T-FR dans Det4J Représentation de courbes ROC dans Det4J Représentation de courbes DET dans Det4J Représentation de courbes semi-logarithmiques dans Det4J Représentation de courbes de coût dans Det4J La fenêtre principale Det4J Le menu Det4J Les formats d exportation disponibles Le menu File Le menu Edit Le menu Window La fenêtre des réglages (Settings) Les fenêtres permettant de changer la couleur, l épaisseur et le type de trait d une courbe La fenêtre de la console iii

5 1 INTRODUCTION 1 1 Introduction Depuis toujours, les humains se reconnaissent entre eux à leurs caractéristiques physiques et comportementales. Nous reconnaissons nos semblables à leurs visages quand nous les rencontrons ou à leurs voix quand nous leur parlons. Jusqu à présent, la vérification d identité (authentification) dans les systèmes informatiques a toujours été basée sur un objet que tout un chacun doit avoir sur lui (clé, carte à puce ou carte magnétique). Malheureusement, ce genre d objet à tendance à être perdu, voire volé. Pour atteindre une vérification ou une identification plus fiable, l être humain doit utiliser un moyen qui caractérise réellement sa personne. La biométrie cherche à offrir des méthodes automatiques d identification ou de vérification d identité qui s appuient sur les mesures des caractéristiques physiques ou comportementales, comme les empreintes digitales ou la signature vocale. Ces caractéristiques devraient être uniques et non falsifiables. Hélas, il est souvent possible de créer une copie qui sera acceptée par le système biométrique comme étant un échantillon véritable [3]. Les systèmes biométriques qui vérifient automatiquement l identité d une personne peuvent faire deux types d erreurs. Il y a les erreurs de faux rejet (FR) lorsque le système refuse l accès à un vrai utilisateur (accès vrai) et les erreurs de fausse acceptation (FA) lorsque le système accorde l accès à un imposteur (accès imposteur). La décision d accepter ou de rejeter un utilisateur se prend en comparant les données d un nouvel accès avec le template de l utilisateur. La comparaison donne un score dit de vraisemblance. Lorsque le score est en dessous d un seuil de sécurité (ou seuil de rejet), le système décide de rejeter l utilisateur. Lorsque le score est au-dessus de ce seuil, l utilisateur est accepté. En fonction de la valeur du seuil de rejet, le système fait plus ou moins d erreurs de faux rejet ou de fausse acceptation. Si le seuil est très grand, il y aura beaucoup de faux rejets et peu de fausses acceptations. Si le seuil est très petit, il y aura peu de faux rejets mais beaucoup de fausses acceptations. A chaque valeur de seuil correspondent un taux de FR et un taux de FA, et il est donc possible de dessiner une courbe de performance qui est paramétrée en fonction du seuil. Généralement, ces courbes reprennent en abscisse le taux de FA et en ordonnée le taux de FR. Ces courbes sont classiquement nommées les courbes de détection (DET curves) car une vérification biométrique est en fait un problème classique de détection d événements [1]. 2 But du projet Le but de ce projet de Bachelor était d implémenter en JAVA un outil de visualisation de courbes de performance biométriques de divers types (cf. 3.3). En entrée, l outil devait prendre un fichier XML contenant des scores de vraisemblance pour des accès vrais et des accès imposteurs. En sortie, l outil devait permettre une visualisation directe de la courbe de performance. Les principales fonctionnalités à développer étaient les suivantes : Possibilité de visualiser jusqu à 4 courbes de performance sur le même graphique ; Possibilité de visualiser jusqu à 5 types de courbes différents ; Possibilité de charger ou de supprimer ces courbes ; Visualisation de divers points importants (equal error rate, minimal cost) ; Possibilité d exporter les courbes sous différents formats graphiques ; Possibilité d interagir avec le graphique, au moyen de la souris, pour effectuer diverses actions.

6 3 BASES THÉORIQUES 2 3 Bases théoriques 3.1 Définition de la biométrie La biométrie vise l élaboration de techniques d identification automatique des humains. Certaines biométries utilisent des caractéristiques physiques comme l iris, les empreintes digitales ou la forme du visage. D autres biométries se basent sur des caractéristiques comportementales des individus comme l écriture ou le signal de la parole. 3.2 Evaluation des systèmes biométriques Qu est-ce qu un système biométrique? Un système biométrique possède quatre composants principaux [2] : 1. Un module de senseurs (sensor module) qui acquiert les données biométriques d un individu. Par exemple, un senseur qui capture les empreintes digitales ; 2. Un module d extraction des caractéristiques (feature extraction module) qui traite les données acquises par le précédent module pour en extraire des valeurs caractéristiques, comme la position et l orientation de points précis de l image de l empreinte digitale ; 3. Un module de comparaison (matching module) dans lequel les valeurs caractéristiques extraites par le précédent module sont comparées avec celles du profil de l utilisateur (user s master template) dans la base de données pour générer un score S, dit score de concordance (matching score). Par exemple, dans le cas des empreintes digitales, le nombre de points concordants, entre l image de l empreinte de la requête et celle du template, va être calculé pour retourner un score de concordance ; 4. Un module de décision (decision-making module) qui va décider d accepter ou de rejeter l utilsateur en comparant le score de concordance généré par le module précédent avec un seuil de sécurité T (security threshold) donné. Dans le cas où S T, l individu sera accepté, et dans le cas contraire, si S < T, il sera rejeté. ID Claim Biometric Data Database Sensor Module User's master template Threshold T Biometric Sample Feature Extraction Biometric Features Matching Module Matching Score S Decision Module Accept if S T Reject if S < T Fig. 1 Composants d un système biométrique

7 3 BASES THÉORIQUES 3 Le schéma de la figure 1 illustre bien les relations entre ces différents composants. La flèche portant le label ID Claim n apparaît que dans le cas de vérification d identité et pas dans celui d identification (voir ci-dessous), c est la raison pour laquelle elle est en pointillé. Les systèmes biométriques peuvent être utilisés dans deux modes différents : La vérification de personnes ; L identification de personnes. On parle de vérification d identité lorsqu une personne clame être déjà enrôlée dans le système biométrique (et posséderait donc une ID-card ou un login name). Dans ce cas, les données biométriques obtenues de cette personne sont comparées avec son template d utilisateur qui est enregistré dans la base de données. On parle d identification quand l identité de l utilisateur est à priori inconnue. Dans ce cas, les données biométriques de l utilisateur sont comparées aux templates de tous les utilisateurs enregistrés dans la base de données du système biométrique, car l utilisateur pourrait être n importe lequel (sinon aucun) d entre eux. Il est évident que l identification de personnes est techniquement beaucoup plus compliquée et beaucoup plus coûteuse, et le taux d exactitude de l identification diminue généralement quand la grandeur de la base de données augmente. Afin qu une personne puisse être vérifiée ou identifiée avec succès par le système biométrique, elle doit s être fait préalablement enregistrer dans le système, c est-à-dire que ses données biométriques ont dû être enregistrées, traitées et stoquées. Comme la qualité de ces données biométriques stoquées est cruciale pour les futures authentifications, il y a souvent plusieurs échantillons biométriques (biometric samples) qui sont utilisés pour créer le profil maître de l utilisateur (user s master template). Ce processus d enregistrement d un nouvel utilisateur est appelé l enrôlement (enrollment) Que mesure un système biométrique? La différence la plus significative entre la biométrie et les technologies traditionnelles se situe dans la réponse d un système biométrique à une requête de vérification ou d identification. De tels systèmes ne peuvent pas répondre simplement par oui ou non, comme le ferait un système traditionnel en vérifiant que le code PIN d une carte banquaire correspond bien à une séquence donnée telle que Aucun système biométrique ne peut vérifier l identité ou identifier une personne avec une certitude absolue. Par certitude absolue, on entend une probabilité de vérification strictement égale à 1. La signature d une personne n est jamais deux fois identique, tout comme la position du doigt sur un lecteur d empreintes digitales n est jamais deux fois la même. C est la raison pour laquelle on ne peut qu essayer de mesurer les similitudes entre les données biométriques du protagoniste et celles de son profil qui est stocké dans la bases de données. Ainsi, le système biométrique retourne la probabilité que ces deux échantillons biométiques proviennent de la même personne. Les systèmes biométriques peuvent être divisés en deux catégories selon ce qu ils mesurent : Les systèmes basés sur les caractéristiques physiques de l individu (comme les empreintes digitales, l aspect de l iris ou de la rétine, la morphologie de la main, du doigt ou du visage) ; Les systèmes basés sur les caractéristiques comportementales de l individu (comme la reconnaissance vocale ou la dynamique de la signature manuscrite ou des frappes au clavier).

8 3 BASES THÉORIQUES 4 Les systèmes biométriques de la première catégorie sont généralement plus fiables et plus précis, car les caractéristiques physiques sont plus facilement reproductibles et ne sont souvent pas affectées par les conditions mentales de la personne au moment de l enrôlement. Si l on construisait un système requérant 100% de concordance à chaque fois, alors évidemment ce système serait pratiquement inutilisable, puisque seulement une petite minorité des utilisateurs (et encore) pourrait l utiliser. La plupart d entre eux serait rejetée à chaque tentative, comme les résultats des mesures ne seraient jamais les mêmes. Ainsi, il faut tenir compte de la variabilité des données biométriques, car il n est pas tolérable qu un système biométrique rejète trop souvent les véritables utilisateurs. Cependant, plus la variabilité tolérée sera grande, plus la probabilité qu un imposteur possédant des données biométriques similaires soit accepté sera grande Les taux d erreur et leur utilité Un système biométrique peut faire deux types d erreurs : Une erreur de faux rejet (ou erreur de type 1), qui survient lorsqu un utilisateur légitime est faussement rejeté, parce que le système trouve que ses données biométriques ne sont pas suffisamment similaires à celles du profil maître (master template) de la base de données ; Une erreur de fausse acceptation (ou erreur de type 2), qui survient quand un imposteur est malencontreusement accepté en tant qu utilisateur légitime, parce que le système trouve que ses données biométriques sont suffisamment similaires à celles du profil maître de la base de données. Dans un système idéal, il n y a pas de faux rejet et de fausse acceptation. Dans un système réel cependant, leur nombre n est pas nul et peut prendre des valeurs non négligeables lorsque les modalités et conditions d utilisation augmentent la variabilité des données. Les taux de faux rejet et de fausse acceptation dépendent du seuil de sécurité T. Plus la valeur du seuil sera grande, plus il y aura de faux rejets et moins de fausses acceptations, et inversément, plus la valeur du seuil sera petite, moins il y aura de faux rejets et plus de fausses acceptations. Le nombre de faux rejets et celui de fausses acceptations sont inversément proportionnels. Le choix de la valeur de seuil T (pour threshold) à utiliser dépend principalement de la finalité du système biométrique. Cette valeur est choisie de manière à faire un compromis adéquat entre la sécurité et l utilisabilité du système. Par exemple, un système biométrique aux portes d un parc d attraction comme Disneyland appliquera typiquement un seuil beaucoup plus petit qu un système biométrique aux portes des quartiers généraux de la NSA. Le nombre de faux rejets (resp. de fausses acceptations) est habituellement exprimé en un pourcentage par rapport au nombre total de tentatives d accès autorisés (resp. non autorisés). Ces taux sont appelés taux de faux rejet (false reject rate, abrégé par FRR) et taux de fausse acceptation (false acceptation rate, abrégé par FAR) et sont donc liés à une certaine valeur de seuil T. Certains appareils biométriques (ou les logiciels les accompagnant) prennent le seuil de sécurité désiré comme paramètre du processus de décision. Les autres appareils biométriques retournent un score S (borné) sur la base duquel la décision d accepter ou de rejeter l utilisateur va être prise par l application elle-même. En général, si le score S est plus grand ou égal au seuil T, l utilisateur va être accepté et, si le score est plus petit, il sera rejeté. Dans le cas où le dispositif biométrique retourne un score, on peut générer un graphe indiquant la dépendance des taux de fausse acceptation (FAR) et de faux rejets (FRR) au seuil (T ). La figure 2 montre un exemple d un tel graphe, qu on appelle graphe T-FA/T-FR.

9 3 BASES THÉORIQUES 5 Fig. 2 Exemple de graphe T-FA/T-FR Les courbes des FAR et FRR se coupent en un point où les taux de fausse acceptation et de faux rejet sont égaux ; la valeur en ce point est appélée equal error rate (EER) ou aussi crossover accuracy. Cette valeur n a presque pas d utilité pratique car on ne souhaite généralement pas que le FAR et le FRR soient les mêmes, mais elle constitue un bon indicateur de la précision du dispositif biométrique. Par exemple, si l on a deux appareils avec des equal error rates de 1% et 10%, on sait alors que le premier est plus précis (i.e. qu il fait moins d erreurs) que le second. Pourtant, de telles comparaisons ne sont pas aussi simples en réalité. D une part, les valeurs fournies par les fabricants sont incomparables parce que ces derniers ne publient habituellement pas les conditions exactes de leurs tests, et d autre part, même s ils le font, les tests dépendent vraiment du comportement des utilisateurs et d autres influences extérieures, telles que la qualité des senseurs ou l utilisation de ceux-ci. 3.3 Différents types de courbes de performance Il a été vu au paragraphe précédent que les performances d un système biométrique peuvent être mesurées en reportant ses taux de fausse acceptation (FAR) et de faux rejet (FRR) pour différentes valeurs de seuil (threshold T ). A partir de ce triplet (T, F AR, F RR), diverses courbes de performance peuvent être calculées et tracées. Celles qui sont décrites ci-dessous sont les plus prépondérantes dans la recherche sur la biométrie et leurs modèles ont été implémentés dans le projet DET4J Courbe T-FA/T-FR La représentation de ce type de courbe est la plus simple à comprendre (voir figure 3). On fait varier la valeur du seuil (threshold T ) sur l axe des abscisses et les taux de fausse acceptation (FAR in % ) et de faux rejet (FRR in % ) sur l axe des ordonnées, ce qui donne au final deux courbes qui se coupent au point de l equal error rate (FRR et FRR égaux). Quand la valeur du seuil est petite, les taux respectifs de faux rejet et de fausse acceptation sont l un petit et l autre grand, et inversément quand la valeur du seuil est grande.

10 3 BASES THÉORIQUES 6 Fig. 3 Exemple de courbe T-FA/T-FR Courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) Pour obtenir ce type de courbe (représenté à la figure 4), on fait varier intrinsèquement la valeur du seuil (threshold T ) et les points de l unique courbe obtenue sont alors constitués des taux de fausse acceptation (FAR in % ) et de faux rejet (FRR in % ) resp. en abscisses et en ordonnées. L échelle est linéaire. L equal error rate (EER) est obtenu à l intersection de la courbe et de la diagonale partant de (0, 0) et arrivant en (100, 100). Les avantages de ce type de courbe sont que l on obtient une représentation compacte des performances d un système biométrique au travers d une seule courbe, et que l on peut ainsi comparer des systèmes biométriques différents (la courbe la plus proche du coin inférieur gauche est la meilleure). Fig. 4 Exemple de courbe ROC

11 3 BASES THÉORIQUES Courbe DET (Detection Error Tradeoff) Une courbe DET n est par essence qu une courbe ROC dont on a remplacé l échelle linéaire par une échelle basée sur une distribution normale 1 [1] pour la rendre plus lisible et plus exploitable (voir la figure 5). Comme les scores de vraisemblance se distribuent généralement selon une loi normale, la courbe de performance s aplatit et tend vers une droite. Les avantages des courbes DET sont les mêmes que ceux des courbes ROC, mais elles permettent en plus de comparer des systèmes biométriques qui ont des performances similaires. Fig. 5 Exemple de courbe DET Courbe semi-logarithmique À l instar de la courbe DET, la courbe semi-logarithmique est une courbe ROC dont on a modifié l échelle (linéaire). L échelle de l axe des abscisses est simplement remplacée par une échelle semilogarithmique, tandis que celle de l autre axe reste linéaire. De plus, on représente sur l axe des ordonnées le genuine acceptation rate (GAR), qui est égal à 1 F RR. On obtient finalement une courbe qui a l allure de celle de la figure 6. Les courbes semi-logarithmiques, utilisées par certains chercheurs en biométrie, permettent une lisibilité et une interprétation différente [2] Courbe de coût (Cost) La courbe de coût (cost) est une courbe particulière en ce sens qu elle permet de donner des poids variables (facteurs W F A et W F R ) aux taux de faux rejet et de fausse acceptation pour en faire ressortir en quelque sorte un coût général du sytème biométrique pour un certain seuil. Les points qui composent une telle courbe prennent en abscisse une valeur de seuil T et en ordonnée la valeur Cost(T ) retournée par la fonction de coût pour ce seuil (voir la figure 7). L expression mathématique de cette fonction est donnée par : Cost(T ) = W F A F AR(T ) P (Impostor) + W F R F RR(T ) P (Genuine) W F A, W F R 0 ; P (Impostor), P (Genuine) [0,1] ; P (Genuine) = 1 P (Impostor) 1 Pour plus d informations sur les distributions normales : distribution

12 3 BASES THÉORIQUES 8 Fig. 6 Exemple de courbe semi-logarithmique Fig. 7 Exemple de courbe de coût

13 3 BASES THÉORIQUES 9 Dans une banque par exemple, un dispositif de reconnaissance vocal sur le système téléphonique induira un coût de FRR élevé et un coût de FAR petit, car si les personnes qui veulent téléphoner se font sans cesse rejeter, elles vont être frustrées et risquent de rompre leur relation avec la banque, ce qui va coûter beaucoup plus cher à cette dernière que si quelques personnes non autorisées se font un peu trop facilement accepter. Au contraire, un système biométrique sur un coffre fort induira un coût de FRR petit et un coût de FAR élevé, car si une personne autorisée veut accéder au coffre (ce qu elle ne fait en général qu à de rares occasions) et qu elle se fait rejeter, ce ne sera pas grave. Elle va recommencer le processus de vérification peut-être une fois ou deux jusqu à ce qu elle soit acceptée. Elle sera même ravie de la réticence du système à accepter toute personne et finira par avoir accès à ses biens, ce qui ne va pas coûter grand chose à la banque. Par contre, si un imposteur se fait malencontreusement accepter, il pourra avoir accès au contenu du coffre et le voler, ce qui va coûter cher à la banque qui va devoir dédommager son client. 3.4 Le format de fichier Ragga Définition du format Le format de fichier dénommé Ragga est un format de fichier de scores biométriques au format XML (extended Markup Language) qui a été défini dans le cadre du projet européen BioSecure 2. Ce format va être poussé et finalisé dans le consortium du projet afin qu il devienne un standard et que la plupart des laboratoires l utilisent. Ce format de fichier contient aussi plus de métainformations que les autres formats de fichier employés par les outils de scoring actuels. On peut donc potentiellement en faire plus de choses (par exemple, faire une analyse par client et non plus une analyse globale, etc...). Ce format permet également d inclure des informations de type observateur sur les données de test. Ces observateurs peuvent par exemple donner un indice de qualité sur les données (niveau de bruit ou autre) Structure La structure du contenu d un fichier Ragga est rerésentée à la figure Description de quelques éléments importants Dans un fichier Ragga, les éléments importants sont définis par des balises XML dont les principales sont : eval : Un élément eval constitue une séquence de tests ; <eval evalid="nist-biosecure-2005">... </eval> moduleinformation : Les éléments moduleinformation fournissent des informations supplémentaires au sujet des systèmes utilisés pour produire les scores ou les meta-data. Ils sont liés à un module spécifique qui est soit un classifier, soit un observer. Tous les sous-éléments institution, version, features et notes sont optionnels ; <moduleinformation linkedtomodule="det4j_test">... </moduleinformation> test : Les éléments test définissent un accès unique qui peut être un accès vrai ou un accès imposteur. Un test est défini par un nom de frichier (filename), un modèle de test (testmodel) utilisé sur le nom de fichier, et éventuellement le modèle véritable (truemodel) correspondant au fichier testé. Un attribut facultatif est la longueur du fichier (filelength) ; <test filename="njst.b" testmodel="m7780" truemodel="m7780">... </test> 2 Site web du projet BioSecure :

14 3 BASES THÉORIQUES 10 Fig. 8 Exemple de contenu d un fichier Ragga

15 4 MÉTHODOLOGIE ET DESIGN 11 classifier : Les éléments classifier définissent les scores biométriques du fichier sous un test. Le format Ragga permet de sortir des scores globaux du fichier sous un test ou une séquence de scores individuels avec des timestamps spécifiant à partir de quel instant et jusqu à quel instant dans le temps un score individuel s applique. Une finalité pourrait être par exemple qu un classifier retourne des scores individuels pour chaque trame de 10 ms dans le cas de la biométrie sur le signal de parole ; <classifier moduleid="det4j_test">... </classifier> Fig. 9 Structure d un classifier score : Un élément de type score représente le score de vraisemblance issu du module de comparaison. De façon générale, ce score est directement ou indirectement lié à la probabilité que les données biométriques observées correspondent à l identité prétendue. En pratique, ce score est une valeur de type float qui peut être négative ou positive suivant son domaine de représentation (logarithmique ou linéaire). <score start="0" end="1240" value=" "/> 4 Méthodologie et design 4.1 Management du projet Meetings et méthode de travail Concernant le management du projet, il a été décidé avec le Dr Jean Hennebert et l assistant Bruno Dumas au début de l année académique de faire des meetings environ toutes les deux semaines, ce qui en totalise une quinzaine durant l année. Lors de ces réunions, Jean Hennebert supervisait l avancement du projet selon une méthode bien connue en entreprise qui s appelle extreme Programming 3 (abrégé XP). Cette méthode de développement de programmes informatiques (softwares) procède sommairement de la manière suivante : 1. Analyse de l architecture et des fonctionnalités (features) du futur programme informatique. Définition de priorités sur les fonctionnalités à implémenter ; 2. Elaboration d un planning sur la durée totale estimée du projet et selon les priorités des fonctionnalités à implémenter ; 3. Meetings (itérations) pendant lesquels le travail effectué est inspecté et les tâches suivantes fixées. Pour chaque tâche, le temps de réalisation nécessaire est estimé, et s il n est pas 3 Site web de XP :

16 4 MÉTHODOLOGIE ET DESIGN 12 encore possible de le déterminer précisément, un travail de prospection appelé spike est préalablement agendé ; 4. Tests d acceptation et correction des bugs ; 5. Première sortie du programme (small release). La figure 10 représente de manière plus précise ces différentes étapes : Fig. 10 Déroulement d un projet selon la méthode extreme Programming Subversion (SVN) Il était demandé de faire régulièrement des sauvegardes des fichiers du projet en cours sur le répertoire de sauvegardes (repository) du serveur du groupe DIVA du département d informatique en utilisant le logiciel de contrôle de versions appelé Subversion 4 (SVN ) Présentations et rapport final À la fin de chaque semestre, tous les étudiants accomplissant leur travail de Bachelor dans le groupe DIVA devaient faire une présentation intermédiaire de leur projet et principalement de son état d avancement. A la fin de l année académique (en l occurence le 19 juillet 2006), une présentation finale était exigée pour couronner l aboutissement du projet et profiter des remarques de dernière minute faites par le professeur et les assistants pour effectuer les dernières retouches au programme et au rapport final (à rendre dans les deux semaines au plus tard). 4.2 Choix technologiques Langage de programmation Java 5 (de Sun Microsystems) est le langage de programmation qui a été choisi pour le projet DET4J. Les raisons de ce choix sont que Java est un langage multiplateforme, de haut niveau (orienté objet), très répandu et apprécié des programmeurs pour sa convivialité (notamment sous l environnement de programmation Eclipse 6 ). 4 Site web du projet Subversion : 5 Site web du projet Java : 6 Site web du projet Eclipse :

17 4 MÉTHODOLOGIE ET DESIGN Parsing Le choix du parseur de fichier XML a été porté sur SAX 7. JDOM 8 constituait l autre parseur potentiel, mais SAX lui a été préféré car, contrairement à JDOM, c est un modèle de parseur événementiel qui est très peu gourmand en mémoire puisqu il n a pas besoin de charger tout le fichier en mémoire, ce qui n est pas du tout négligeable, sachant qu un fichier Ragga possède une taille moyenne d une vingtaine de méga-octets environ. JDOM est très gourmand en mémoire car il doit d abord générer l arbre du document entier pour pouvoir ensuite accéder aux éléments par des opérations classiques de navigation dans les arbres, tandis que SAX accède aux éléments de manière séquentielle, ce qui ne demande que peu de mémoire GUI Une grande partie de la programmation de DET4J portait sur la réalisation de l interface graphique utilisateur (GUI), c est la raison pour laquelle il était important d utiliser une bonne bibliothèque graphique telle que Swing pour le langage Java. Swing offre la possibilité de créer des interfaces graphiques identiques quel que soit le système d exploitation sous-jacent, au prix de performances moindres qu en utilisant Abstract Window Toolkit (AWT). En effet, AWT fournit une API indépendante du système d exploitation pour mettre en oeuvre des composants graphiques. Dans AWT, chaque composant est dessiné et contrôlé par un composant tiers natif spécifique au système d exploitation. C est pourquoi les composants d AWT sont appelés composants lourds. Au contraire, les composants Swing sont décrits comme légers, car ils ne requièrent pas d allocation de ressources natives de la part du gestionnaire de fenêtres sous-jacent, mais empruntent les resources de leurs ancètres. Une grande partie de l API Swing est une extension complémentaire à AWT plutôt qu un remplaçant direct. L affichage est fourni par Java2D. Finalement, Swing utilise le principe Modèle-Vue-Contrôleur 9 (MVC) et dispose de plusieurs choix d apparence (de vue) pour chacun des composants standard. 4.3 Architecture du programme Le programme DET4J se décompose en trois différents paquetages (packages) Java dont voici les descriptions : biosecure.det4j biosecure.det4j est le package principal. Il est constitué de toutes les classes qui sont l essence même de l application DET4J. Ce package comprend : Det4J.java, qui est la classe principale du programme DET4J. Elle lance le programme et instancie les différentes classes pour, entre autres, créer les trois fenêtres du GUI et le menu, lancer le parseur SAX et extraire les différentes données utiles pour l affichage et la manipulation des courbes de performance ; SettingsWindow.java, qui contient les méthodes pour créer une fenêtre permettant d effectuer divers réglages ainsi que de manipuler les classifiers et leurs courbes ; ConsoleWindow.java, qui contient les méthodes pour créer une fenêtre de console qui affiche des informations sur les actions et événements importants qui se produisent durant l utilisation du logiciel ; JCanvas.java, qui contient les méthodes pour créer dans la fenêtre principale de DET4J le graphique (canvas) contenant les courbes, la grille, les labels, le titre, la légende, etc... C est ce canvas qui constitue la finalité de l utilitaire et qui va pouvoir être imprimé ou exporté ; 7 Site web du projet SAX : 8 Site web du projet JDOM : 9 Pour plus d informations sur la démarche MVC :

18 4 MÉTHODOLOGIE ET DESIGN 14 CanvasObject.java, qui décrit un objet représentant une certaine zone du graphique (canvas) et mémorisant les caractéristiques de cette dernière pour pouvoir détecter les événements de la souris (clics et glissements) et permettre de réagir en conséquence ; ActiveZoneDescriptors.java, qui crée un objet contenant la liste de tous les CanvasObjects qui vont réagir aux actions de la souris ; CDF Normal.java, qui contient les routines nécessaires au calcul de la fonction de distribution normale cumulative (CDF) et de sa fonction inverse. Ces routines sont utilisées dans la représentation de courbes de performance de type DET (cf. 3.3) ; ClassifierDETCurveData.java, qui décrit une structure de données pour contenir les caractéristiques de la courbe d un classifier. Ces caractéristiques sont le nom du classifier, le nom de la courbe dans la légende, le vecteur contenant les coordonnées de tous ses points, sa couleur, son type et son épaisseur, la valeur de son equal error rate (EER) et celle du seuil associé (T (EER)). Cette classe contient aussi les méthodes qui calculent le vecteur des points de la courbe (la dimension de ce vecteur est donnée constitue la résolution de la courbe, i.e. le nombre de points qui la compose), son EER et le seuil associé T (EER) ; ClassifierScores.java, qui a pour fonction de créer la liste des scores bruts d un classifier ; Coordinate.java, qui crée une structure de données pour contenir les coordonnées d un point d une courbe de performance et du seuil associé ; PrintUtilities.java, qui est une classe utilitaire permettant d imprimer un composant (component) quelconque, tel que le graphique (canvas) dans notre cas ; RaggaException.java, qui retourne une exception spécifique lorsqu une erreur survient lors du parsing d un fichier Ragga biosecure.det4j.model Ce package a comme fonction de représenter le modèle interne d un fichier Ragga et contient une classe pour chaque élément structurel du format (cf. 3.4). Ces classes sont bien évidemment employées par le parseur SAX et sont AuxiliarySignal.java, Classifier.java, Eval.java, Generic.java, MetaData.java, ModuleInformation.java, Observer.java, Score.java et Test.java biosecure.det4j.parser Ce package est celui du parseur de fichiers Ragga (XML) et contient l unique classe RaggaSax- Parser.java qui est utilisée pour lire et parser un fichier (XML) au format Ragga au moyen de SAX. 4.4 Description du GUI Lors de la réflexion sur le layout final de l utilitaire DET4J, il a été décidé que l interface graphique utilisateur (GUI) serait composé de trois fenêtres indépendantes (voir la figure 11) : 1. Une première fenêtre, la principale, pour contenir et interagir avec le graphique. Elle contient aussi l unique barre de menus ; 2. Une deuxième fenêtre pour effectuer les réglages les plus importants et qui s appliquent directement aux courbes des classifiers ; 3. Une troisième fenêtre pour la console permettant d afficher les informations à propos des actions et erreurs pouvant survenir durant l utilisation.

19 4 MÉTHODOLOGIE ET DESIGN 15 Fig. 11 Aperçu du GUI de l application DET4J Dans la fenêtre principale Det4J, il a été souhaité que le plus grand nombre possible de manipulations soient réalisables intuitivement et directement sur le graphique au moyen de la souris (par clics et glissements). Cela comprend la majorité des manipulations d édition des titres, des labels et de la légende. Les opérations restantes et les options typiques des menus (comme l ouverture de fichiers, l impression, l exportation, etc...) sont accessibles via la barre de menus. Les menus disponibles sont : Det4J, File, Edit et Window. Le menu Det4J contient les options relatives au programme lui-même (About, Quit), le menu File les options relatives au fichier (Open, Export, Print), le menu Edit les options relatives à l édition du graphique, et le menu Window les options relatives aux fenêtres annexes (Show, Hide). Dans la deuxième fenêtre, il a été décidé de placer deux compartiments principaux. Le premier, Settings, permet de faire les deux réglages principaux relatifs à toutes les courbes de performance, c est-à-dire de changer par un menu déroulant le type de courbes à visualiser, et d augmenter/réduire avec un slider la résolution des courbes (i.e. le nombre de points calculés pour chacune d entre elles). Le second compartiment, Classifiers, permet d effectuer des réglages et de voir des informations propres à chaque classifier. Un troisième compartiment s intercale entre les deux premiers quand le type de courbe sélectionné dans le menu déroulant est la courbe de coût (cf. 3.3). Ce dernier compartiment offre à l utilisateur la possibilité de modifier directement les paramètres de la fonction de coût. L éventualité de créer une application DET4J réunissant ces trois fenêtres en une unique fenêtre principale a longuement été discutée, mais finalement abandonnée, et ceci pour les raisons suivantes. La programmation de la création, de la séparation, de la hiérarchisation, de l affichage et de l exploitation de plusieurs zones de fonctionnalités diverses au sein d une même fenêtre est extrêmement fastidieuse avec Swing et donc plus sujette aux bugs et aux pertes de temps. Finalement, la création d un GUI avec fenêtres séparées comme c est le cas dans DET4J permet à l utilisateur de masquer à souhait celles dont il n a pas l utilité ou qu il ne veut simplement pas voir s afficher.

20 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 16 5 Travail effectué et résultat 5.1 Fonctionnalités du programme Dans sa version actuelle, l utilitaire DET4J est doté de multiples fonctionnalités. Voici les descriptions de celles qui paraissent essentielles : Support du nouveau format de score Ragga : Il était primordial que DET4J supporte ce futur standard de format de fichier de scores biométriques élaboré récemment par le consortium du projet européen BioSecure ; Chargement et fermeture de plusieurs fichiers Ragga : Il est possible d ouvrir plusieurs fichiers Ragga l un après l autre. Chaque fichier peut contenir un ou plusieurs classifiers. Les courbes de performance respectives seront alors affichées sur le même graphique dans DET4J. Ce dernier permet de désactiver à la volée l affichage des courbes des classifiers chargés en décochant la case prévue à cet effet à côté de leur nom dans la fenêtre des réglages. Notons que DET4J gère les fichiers Ragga d après les classifiers qu ils contiennent. Ainsi, il est possible de se débarasser de tout classifier (qui a été chargé) indépendamment des autres classifiers pouvant appartenir au même fichier Ragga. En réouvrant le même fichier Ragga, le classifier perdu va être rechargé sans que les autres classifiers, déjà chargés, ne le soient à leur tour (un message d avertissement va alors nous en informer) ; Création du GUI : L interface graphique utilisateur (GUI), dont les principes sous-jacents ont été discutés au paragraphe 4.4, a été réalisé avec Swing et a représenté une partie considérable du projet (création des fenêtres, des menus, boutons, sliders, etc..). Il est à noter que divers tool-tips ont été implémentés pour afficher des messages d aide quand l utilisateur déplace le pointeur de la souris sur certains éléments du GUI ; Calcul et affichage des courbes ROC, DET, Semi-Log, T-FA/T-FR et Cost : Le calcul et l affichage de ces divers types de courbes, dont les modèles ont été discutés au paragraphe 3.3, se font entièrement dans la classe JCanvas.java. Le mode d affichage désiré est sélectionnable au moyen le menu déroulant Curve types dans la fenêtre des réglages ; Optimisation de l affichage des courbes : Lors du calcul des coordonnées F AR et F RR des points de chaque courbe, on a remarqué que la répartition de ces points n était pas uniforme (bien que le seuil de sécurité T varie linéairement). En effet, la majeure partie des points se situaient aux extrémités du graphe, si bien que beaucoup d entre eux étaient dessinés sur le même pixel. L affichage des courbes devenait donc lourd et lent. C est la raison pour laquelle, lors du calcul et de l affichage des points d une courbe, on supprime ceux qui sont inutilement trop proches. De plus, une fonction d anti-aliasing (i.e. de lissage des pixels) applicable aux courbes a été implémentée. L anti-aliasing est désactivé par défaut, mais peut être activé par une commande du menu Edit ; Exportation dans un grand nombre de formats : Grâce au package VectorGraphics (cf ), il est possible d exporter le graphique dans un grand nombre de formats, tels png, jpg, gif, bmp, pdf, ps, eps, svg (la liste exhaustive est donnée à la figure 20 du Guide de l Utilisateur en annexe). L exportation se fait via la commande Export du menu File ; Impression : Il est possible d imprimer le graphique via la commande Print du menu File. C est la classe PrintUtilities.java qui en est responsable (cf. 4.3) ; Calcul et affichage de l equal error rate : Les valeurs de l equal error rate (EER) de tous les classifiers chargés s affichent à côté de leurs noms respectifs dans la fenêtre des réglages. En outre, dans quatre des cinq visualisations implémentées (toutes sauf celle de la courbe de

21 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 17 coût), il est possible d afficher, via le menu Edit, les points des equal error rates sur les différentes courbes de performance activées ; Calcul du seuil de l equal error rate : De manière analogue, les seuils associés aux equal error rates respectifs des classifiers (T (EER)) sont affichés à côté des noms dans la fenêtre des réglages ; Calcul et affichage des points de coût minimal, seuil optimal : Si la visualisation en mode Courbe de coût est sélectionnée, le troisième compartiment permettant de modifier à la volée les paramètres de la fonction de coût apparaît dans la fenêtre des réglages. De plus, on peut afficher le point de coût minimal (le seuil associé est par conséquent optimal) sur la courbe de chaque classifier, et un tableau contenant les coordonnées de ces points (T opt, C min = C(T opt )) pour chaque classifier est imprimé dans la console. Ce tableau est réimprimé après tout changement de résolution ou de paramètre de la fonction C(T ). Notons que ce tableau n est pas mis à jour, mais réimprimé, ce qui permet de faire des comparaisons entre tableaux de configurations différentes ; Gestion des événements de la souris : La gestion des événements de la souris sur le graphique (canvas) de la fenêtre principale de DET4J permet de repérer et d identifier les actions potentielles de la souris (clics et glissements) aux endroits spécifiques du canvas pour pouvoir réagir en conséquence. Comme il l a été vu au paragraphe 4.3, ce sont les classes CanvasObject.java et ActiveZoneDescriptors.java qui en sont responsables ; Déplacement de la légende par drag and drop : La légende est déplaçable par un glisserdéposer (drag and drop) de la souris au sein-même du graphique. Notons qu il est possible de masquer la légende si on le souhaite ; Affichage des coordonnées d un point en fonction d un clic dans la grille : Lorsqu un clic de la souris est effectué à l intérieur du cadran contenant les courbes, un point muni d un cadre contenant ses coordonnées est dessiné à l endroit du clic. La couleur du fond de ce cadre est modifiable au moyen d un color-chooser accessible par une commande du menu Edit ; Edition des labels des axes, titre, légende et noms des classifiers : Les labels des axes, le titre, la légende et les noms des classifiers sont éditables soit via le menu Edit, soit en cliquant directement sur l élément concerné dans le graphique. Les valeurs par défaut de tous les éléments sont restaurables par l intermédiaire des commandes appropriées dans le menu Edit ; Gestion du redimensionnement de la fenêtre (canvas) : La gestion du redimensionnement de la fenêtre principale de DET4J, et par conséquent du canvas, constituait une lourde tâche. En effet, il n a pas été aisé de faire que le graphique reste consistant, utilisable et présentable, et que les événements de la souris continuent de fonctionner lors des redimensionnements de la fenêtre. DET4J impose une taille minimale de la fenêtre au-delà de laquelle il n est pas possible d aller. Notons aussi que le redimensionnement constitue une sorte de zoom qui peut être utile ; Edition de la couleur, de l épaisseur et du type de trait des courbes : Il est possible de changer la couleur de chaque courbe de performance par l intermédiaire d un color-chooser qui apparaît lorsqu on clique sur le bouton adéquat à droite du nom du classifier dans la fenêtre des réglages. L épaisseur (de 1 à 10 pixels) et le type de trait (continu, pointillé, petit ou grand traitillé) est modifiable d une façon analogue. Ces changements sont aussi pris en considération par les symboles dans la légende.

22 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT Rédaction de la Javadoc Pendant la durée du projet DET4J, une partie non négligeable du temps de travail a été consacrée à la rédaction de la documentation de l API au format HTML (Javadoc). L environnement de programmation Eclipse dispose d un outil de création de Javadoc à partir du code source (dans lequel on insère certaines commandes spécifiques). Le code de l application DET4J est donc entièrement commenté et prêt à être consulté. C est la raison pour laquelle l auteur de ce rapport ne va pas s attarder sur le code et l implémentation. 5.3 Packages utilisés Xerces et JDOM Il a été vu au paragraphe 4.2 que SAX a été choisi pour effectuer le parsing des fichiers XML au format Ragga. SAX, dont l acronyme veut dire Simple API for XML, a été le premier API pour XML à être largement adopté par la communité des programmeurs Java, et constitue de facto un standard à l heure actuelle. La dernière version stable de SAX est la (SAX2). SAX2 est gratuit et il n est pas possible d en posséder une license car il fait partie du domaine public. Pour utiliser SAX2, il est nécessaire d installer un parseur XML pour Java qui supporte les interfaces de SAX2, comme Xerces-J 10. Xerces fait partie du projet XML d Apache. Le programme DET4J requiert aussi l installation de JDOM 11 dont le parseur SAX utilise certaines classes (notamment pour représenter les modèles des éléments XML dans Java). Par conséquent les fichiers xerces.jar et jdom.jar doivent être ajoutés au CLASSPATH de Java VectorGraphics Description du package Le package VectorGraphics de la bibliothèque Java FreeHEP 12 est mis à dispostion et utilisable sous les termes de license LGPL. Il permet à tout programme Java d exporter dans une variété de formats graphiques vectoriels et bitmap. La gamme des formats vectoriels recense entre autres les formats PostScript, PDF, EMF, SWF et CGM, tandis que celle des formats bitmap les formats GFI, PNG, JPG and PPM. Ce package utilise la classe standard java.awt.graphics2d comme interface pour le programme utilisateur, ce qui rend plutôt facile son couplage à un quelconque programme Java. En outre, il met à disposition une boîte de dialogue qui permet à l utilisateur de choisir entre les différents formats mentionnés ci-dessus et de fixer les paramètres propres à chaque format. Finalement, VectorGraphics contient un ensemble de classe basiques pouvant être étendues pour gérer des nouveaux formats de sortie qui viendraient à faire leur apparition. La figure 12 montre un schéma de l architecture du package et ce qui suit est extrait du manuel 13. Comment utiliser le package? En Java, c est la méthode paint(graphics g) d un component qui permet de dessiner un graphique. Dans le corps de cette méthode, l utilisateur appelle séquentiellement plusieurs méthodes d un contexte java.awt.graphics ou de java.awt.graphics2d pour réaliser le dessin. Le package VectorGraphics étend la classe Graphics2D pour permettre aux utilisateurs de continuer de dessiner vers le même ancien contexte Graphics2D qui leur est familier. Cependant, cette extension ajoute la gestion des nouveaux formats de sortie. Le code de l utilisateur pour dessiner un graphique reste donc le même, autant pour ce qui concerne l affichage à l écran que pour ce qui est de l écriture dans un format quelconque. Pour utiliser le package VectorGraphics, le programmeur doit ajouter le code pour afficher la boîte de dialogue d exportation (ExportDialog) afin que l utilisateur puisse sélectionner un format. Cet ajout peut se faire dans un MenuItem (voir l exemple du manuel en ligne). Pour lancer le programme dont le code employe ce package, il est impératif d ajouter au CLASSPATH les fichiers jar suivants : freehep-base.jar, 10 Site web du projet Xerces : 11 Site web du projet JDOM : 12 The FreeHEP Java library : 13 Manuel en ligne de VectorGraphics :

23 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 19 Fig. 12 Architecture du package VectorGraphics freehep-graphics2d.jar, freehep-graphicsio.jar, qui incluent les formats bitmap de base JPG, PNG et PPM. Pour inclure en plus le format GIF ainsi qu un ou plusieurs formats vectoriels, les fichiers jar suivants doivent aussi être ajoutés : freehep-graphicsio-gif.jar, freehep-graphicsio-cgm.jar, freehep-graphicsio-emf.jar, freehep-graphicsio-pdf.jar, freehep-graphicsio.ps.jar, freehep-graphicsiosvg.jar et freehep-graphicsio-swf.jar. Le cas échéant, la boîte de dialogue d exportation va automatiquement détecter tous les formats dont les fichiers jar ont été ajoutés au CLASSPATH et permettre à l utilisateur de les sélectionner. Comment dessiner dans un contexte VectorGraphics? Afin d utiliser les méthodes du package pour dessiner, l utilisateur a besoin de convertir le contexte standard java.awt.graphics en un contexte VectorGraphics. Pour ce faire, on dispose de la méthode VectorGraphics.create(Graphics g), qui va retourner g si ce dernier est déjà une instance de VectorGraphics ou alors encapsuler g dans une instance de VectorGraphics (un exemple de code est disponible dans le manuel en ligne). On pourra ainsi faire appel à toutes les méthodes de Graphics2D et aux méthodes additionnelles de VectorGraphics. Fonctionnalités additionnelles du package? La classe VectorGraphics étend Graphics2D avec un certain nombre de fonctionnalités permettant d écrire de meilleurs formats de sortie. Ces fonctionnalités sont : Les méthodes Draw, Fill, Clear, Clip,... : Ces méthodes (drawline(), filloval(), clear- Rect(), cliprect(),...) qui prennent normalement en paramètres des nombres entiers ont été surchargées avec des méthodes dont les noms sont les mêmes mais qui prennent en paramètres des double. Ceci permet de dessiner avec une plus grande précision en continuant d utiliser ces méthodes simples. Une telle précision est requise par les formats vectoriels, souvent destinés à être exploités par des périphériques demandant une résolution plus haute que celle d un écran (une imprimante par exemple). Les méthodes setlinewidth() et getlinewidth() permettent de changer la largeur du trait sans créer explicitement un objet de type Stroke. Les objets PrintColors : La classe PrintColor étend java.awt.color pour tenir compte des

24 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 20 couleurs qui sont visibles et sur l écran et sur une imprimante. L impression peut se faire en couleur, en noir et blanc ou en niveaux de gris. Des PrintColors peuvent être créés avec les mappages corrects, et se comporter pourtant différemment sur l écran que dans n importe quel formats de sortie. La classe PrintColor peut être employée partout où le serait une classe normale de java.awt.color. Les couleurs par défaut de Java y sont également définies, avec, en plus, les mappages corrects pour les imprimantes. Un PrintColor sera seulement traité particulièrement si un contexte VectorGraphics est utilisé. Le méthodes setcolormode() et getcolormode() peuvent être employées pour choisir le mode de sortie entre COLOR, BLACK AND WHITE et GRAYSCALE. Les objets Symbols : Pour dessiner un grand nombre de symboles similaires (petits carrés, triangles, etc...), on pourrait faire appel à certaines méthodes comme drawsymbol() ou fill- Symbol() dans le contexte de VectorGraphics. Un certain nombre de symboles prédéfinis sont disponibles dans VectorGraphicsConstants (et dans VectorGraphics). L avantage d employer ces symboles, plutôt que de les coder soit-même en termes de lignes et d autres primitives, est que le format de sortie peut traduire ces appels en procédures. Ceci peut être fait dans les formats de sortie qui permettent à des procédures d être définies, comme les formats PostScript et SVG. Ainsi, le fichier de sortie prendra considérablement moins de place. Les objets TagStrings : La classe TagString offre la possiblité de marquer les chaînes de caractères (strings) avec des balises HTML (< b >... < /b >, < i >... < /i >, etc...). La représentation des caractères &, <, >, et peut se faire à l aide des entités HTML respectives suivantes : &amp ; &lt ; &gt ; &quot et &apos ;. D autres méthodes : Certaines méthodes spécifiques sont appelées dans l implémentation de nouveaux formats de sortie dans VectorGraphics. Ces méthodes sont startexport(), endexport(), setcreator(), getcreator(), printcomment(), setdeviceindependent() et isdeviceindependent() et sont décrites dans le manuel en ligne. Les formats supportés et leurs limitations Le manuel en ligne fournit la liste exhaustive des formats de sortie supportés, leurs descriptions, ainsi que leurs limitations. Javadoc de VectorGraphics La javadoc du package de VectorGraphics est disponible à l adresse suivante : freehep.org/lib/freehep/api/org/freehep/graphics2d/vectorgraphics.html. 5.4 Evaluation du programme Justesse et fiabilité Durant le projet, un test comparatif a été effectué pour vérifier que les courbes de performance DET affichées par DET4J étaient bien semblables à celles qu affiche Matlab. Après analyse du code des deux programmes, il a pu être certifié que le programme DET4J dans sa version Java actuelle est équivalent au script Matlab dans sa manière d afficher les courbes de détection DET. Les méthodes mathématiques, notamment pour le calcul de la fonction de distribution normale cumulative (CDF) et de son inverse, qui sont utilisées dans le fichier CDF Normal.java de DET4J sont les mêmes que dans le fichier ppndf.m de Matlab. La manière dont procède DET4J pour dessiner la courbe DET est aussi équivalente à celle de Matlab Robustesse Des tests de robustesse ont été entrepris tout au long de la phase de programmation de DET4J. Des tests d utilisation intensive à la fin du projet ont permis de mettre en évidence et de corriger de nombreux bugs. Il en résulte que l utilitaire DET4J fait maintenant preuve d une très bonne stabilité.

25 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT Améliorations potentielles futures Il avait été décidé au début du projet que le programme DET4J devrait au minimum hériter des mêmes fonctionnalités que Matlab. A la fin du projet, la quasi-totalité des fonctionnalités du cahier des charges ayant été implémentées, DET4J est désormais bien supérieur à la version Matlab. Cependant, comme nulle chose n est parfaite et sûrement pas un logiciel informatique, plusieurs améliorations pourraient lui être apportées dans l avenir. Les principales fonctionnalités que l on pourrait envisager d implémenter sont les suivantes : La possibilité de faire un zoom sur le graphique et notamment en un endroit bien précis par un simple clic de la souris ; La possibilité d exploiter les méta-informations contenues dans les fichiers Ragga (par exemple, pour déterminer l utilisateur le plus facilement contrefaisable) ; L optimisation du calcul des points en fonction de la résolution et du nombre de classifiers chargés (par exemple, ne pas recalculer tous les points si la résolution diminue, mais simplement supprimer ceux qui sont de trop, etc...). 5.5 Résultat et courbes de performance Les captures d écran suivantes (figures 13 à 17) montrent l actuelle version de DET4J en pleine utilisation. Elles illustrent aussi les différents aspects que peuvent revêtir des courbes de perfomance dans les cinq modes d affichage. Fig. 13 Représentation de courbes T-FA/T-FR dans Det4J

26 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 22 Fig. 14 Représentation de courbes ROC dans Det4J Fig. 15 Représentation de courbes DET dans Det4J

27 5 TRAVAIL EFFECTUÉ ET RÉSULTAT 23 Fig. 16 Représentation de courbes semi-logarithmiques dans Det4J Fig. 17 Représentation de courbes de coût dans Det4J

28 6 APPORTS PERSONNELS 24 6 Apports personnels Tout d abord, je dirais que le projet DET4J dans son ensemble et sous tous ses aspects m a personnellement beaucoup apporté. Mener à bien et à terme ce projet de Bachelor restera probablement un des points forts de mon cursus universitaire en informatique. J aimerais néanmoins souligner certains éléments qui m ont particulièrement enrichi. 6.1 Outils informatiques En tant qu étudiant en informatique, je puis dire avec grande satisfaction que l approfondissement de mes connaissances en matière de programmation en langage Java a sûrement constitué le plus grand apport personnel tout au long de ce projet. J ai aussi appris à faire usage de la librairie Java Swing et du logiciel de contrôle des versions Subversion (SVN). 6.2 Méthodologies informatiques J ai aussi pu faire l expérience de méthodologies informatiques que je ne connaissais pas comme la démarche dite de Vue-Modèle-Contrôleur et la manière dont s élabore le design du GUI. 6.3 Contenu scientifique La biométrie est une science extrêmement intéressante. Le fait d avoir pu y être initié un tant soit peu m a beaucoup appris, notamment sur les évaluations des performances des systèmes biométriques. Je n exclus donc pas l éventualité de faire mon travail de Master dans le même domaine. 6.4 Gestion du projet La manière de gérer un projet d une telle envergure a été pour moi une expérience nouvelle. Mon assistant-chef, le Dr Jean Hennebert, m a fait découvrir la méthode de développement de logiciels appelée extreme Programming. J ai beaucoup apprécié sa façon de superviser le projet en organisant des meetings réguliers durant lesquels les prochaines tâches à accomplir étaient fixées. 7 Conclusion L adoption massive de systèmes biométriques repose sur un prix et des performances acceptables. Naguère élevé, le prix des systèmes d authentification ou de vérification d identités diminue rapidement, mais l amélioration des performances promet d être plus lente. Du côté des sociétés de service, le facteur d acceptation principal est le taux de succès. Cependant, le cahier des charges varie d une application à l autre : un distributeur de billets de banque nécessite un taux de faux rejet faible, alors qu une application militaire nécessite un taux de fausse acceptation très faible. Afin d améliorer au mieux et le plus rapidement possible ces systèmes biométriques, les ingénieurs et chercheurs dans le domaine doivent disposer de multiples outils adaptés à leurs besoins. Dorénavant, le logiciel DET4J leur offre un outil simple, élégant, intuitif, efficace, fiable et gratuit pour représenter et analyser diverses types de courbes de performance biométriques. Ce programme est doté de fonctionnalités fondamentales que ne propose pas son équivalent actuel Matlab, comme la représentation de courbes de coût ou de type T-FA/T-FR, ROC ou semi-logarithmique. De plus, il permet le calcul et l affichage de certaines valeurs importantes, comme celles de l equal error rate, du seuil de l equal error rate, du coût minimal et du seuil optimal. Finalement, il supporte le format Ragga, qui est un format de fichier de scores biométriques développé par le consortium européen BioSecure. Dans un futur proche, les systèmes biométriques vont peu à peu remplacer l utilisation de mots de passe, voire de clés qui sont utilisés actuellement pour les ordinateurs, les voitures, les accès contrôlés à des bâtiments ou à Internet. Les systèmes qui rencontreront le plus de succès seront

29 7 CONCLUSION 25 ceux qui offriront l interface la plus simple et la moins contraignante à l utilisateur, tout en garantissant un bon niveau de sécurité. Finalement, l authentification biométrique contribuera à rendre l utilisation de certains systèmes plus simple et plus conviviale.

30 A GUIDE DE L UTILISATEUR 26 A Guide de l utilisateur A.1 La fenêtre principale Det4J et sa barre de menus La fenêtre Det4J constitue la fenêtre principale de l application. Elle permet de visualiser et de manipuler les courbes de performance biométriques. Fig. 18 La fenêtre principale Det4J Les actions suivantes sont possibles directement sur le dessin (canvas) au moyen de la souris : 1. Un clic sur le titre du graphe, sur le titre de la légende ou sur les labels des axes X et Y permet de les éditer ; 2. Un clic sur le nom d un classifier dans la légende permet de l éditer ; 3. Un drag and drop de la légende permet de la déplacer et de la positionner à l endroit souhaité ; 4. Un clic en un endroit précis du graphe y affiche un point muni d un cadre contenant les coordonnées de ce point. Un clic à l extérieur du graphe fait disparaître ce point (et le cadre contenant les coordonnées) s il y en avait un ; 5. Un redimensionnement de la fenêtre permet de faire varier la taille du graphique. En outre, la fenêtre Det4J dispose d une barre de menus permettant d effectuer diverses opérations. Cette barre est constituée des menus suivants : A.1.1 Le menu Det4J Les 2 options de ce menu sont : About Det4J qui affiche une fenêtre pop-up à propos de ce programme ; Quit Det4J qui permet de quitter le programme (tout comme un clic dans la case de fermeture de la fenêtre principale).

31 A GUIDE DE L UTILISATEUR 27 Fig. 19 Le menu Det4J A.1.2 Le menu File Les 3 options de ce menu sont : Open Ragga File... qui permet d ouvir un fichier Ragga afin de charger le(s) classifier(s) qu il contient ; Export To... qui offre la possibilité d exporter directement le canvas dans divers formats. Pour chaque format, les options d exportation (qualité, dimensions,...) sont modifiables via une boîte de dialogue. Les formats disponibles sont enumérés à la figure suivante : Fig. 20 Les formats d exportation disponibles Print... qui permet l impression (si une imprimante est disponible). Fig. 21 Le menu File A.1.3 Le menu Edit Les 13 options de ce menu sont : Change Background Color... qui permet de changer la couleur de fond du canvas ; Change Coordinates Box Color... qui permet de changer la couleur de la boîte contenant les coordonnées lorsqu un clic est effectué dans la grille ; Change Title... qui permet de modifier le titre par défaut du dessin (canvas) ; Change Axe X Label... qui permet de changer le label par défaut de l axe des X ; Change Axe Y Label... qui permet de changer le label par défaut de l axe des Y ; Change Legend Label... qui permet de changer le label par défaut de la légende ;

32 A GUIDE DE L UTILISATEUR 28 Restore Default Labels qui restaure les labels par défaut pour le titre, la légende et les axes X et Y ; Restore Default Classifiers Names qui restaure les noms initiaux des classifiers chargés ; Show Equal Error Rate Points qui affiche le point de l equal error rate (EER) sur la courbe de chaque classifier chargé. Cette option n est pas disponible pour l affichage de la courbe de coût (Cost) ; Show Minimal Cost Points qui affiche le point de coût minimal (T opt, Cost(T opt )) pour la courbe de coût de chaque classifier. Cette option n est disponible que la courbe de coût (Cost) ; Hide Legend (resp. Show Legend ) qui offre la possibilité de masquer, resp. afficher la légende ; Hide Grid (resp. Show Grid ) qui offre la possibilité de masquer, resp. afficher la grille du repère dans lequel sont affichées les courbes des différents classifiers ; Enable Anti-Aliasing (resp. Disable Anti-Aliasing ) qui active, resp. désactive le lissage des pixels (anti-aliasing) pour les courbes des différents classifiers chargés. Fig. 22 Le menu Edit A.1.4 Le menu Window Les 2 options de ce menu sont : Settings qui cache, resp. affiche la fenêtre des settings suivant que cette option est cochée ou non ; Console qui cache, resp. affiche la fenêtre de la console suivant que cette option est cochée ou non. Fig. 23 Le menu Window A.2 La fenêtre des réglages (Settings) Cette fenêtre contient, comme son nom l indique, les outils permettant d effectuer les divers réglages pour l affichage des courbes de performances biométriques. Elle est constituée des 3 compartiments suivants (voir figure 24) :

33 A GUIDE DE L UTILISATEUR 29 A.2.1 Le compartiment Settings Les 2 éléments de ce compartiment sont : Un menu déroulant pour le changement de mode de représentation des courbes de performance. Ce menu propose au choix les cinq types de courbes suivants : DET, ROC, Semi- Logarithmic, T-FA/T-FR, Cost (cf. section 3.3) ; Un slider pour augmenter ou réduire la résolution des courbes, c est-à-dire le nombre de points qui sont calculés pour chaque courbe et qui influe sur la précision du graphe par conséquent. A.2.2 Le compartiment Cost Ce compartiment n apparaît que lorsque le type de courbe Cost est sélectionné dans le menu déroulant du compartiment Settings et permet de faire varier les paramètres de la fonction de coût (cf. section 3.3). A.2.3 Le compartiment Classifiers Ce compartiment contient la liste des noms de tous les classifiers chargés, les valeurs de leur equal error rate (EER) et du seuil de leur equal error rate (T (EER)). En outre, chaque classifier dispose de trois boutons pour resp. changer la couleur, l épaisseur et le type de trait de sa courbe (figure 25), se supprimer. La check-box à gauche du nom doit être cochée pour que sa courbe soit affichée. Ceci permet d afficher ou de masquer à la volée les courbes des classifiers chargés. Les couleurs des check-boxes sont les mêmes que celles de leurs courbes. Fig. 24 La fenêtre des réglages (Settings)

34 A GUIDE DE L UTILISATEUR 30 Fig. 25 Les fenêtres permettant de changer la couleur, l épaisseur et le type de trait d une courbe A.3 La fenêtre de la console La console a comme principale fonction d offrir un suivi des événements (et erreurs) qui se produisent au cours de l utilisation du logiciel, en affichant entre autres : le temps de parsing d un fichier Ragga lors de son chargement ; le temps d extraction des scores des classifiers ; le temps de génération des données des courbes ; un tableau contenant les points de coût minimaux (T opt, Cost(T opt )) pour chaque classifier (le tableau est réaffiché si des paramètres comme ceux de la fonction de coût ou la résolution varient. A noter qu il n est pas mis à jour mais réaffiché, ce qui permet de faire des comparaisons entre plusieurs tableaux de configurations différentes). Fig. 26 La fenêtre de la console

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