Projet Biométrie. Acquisition et reconnaissance de signatures. RICM 5ème année 2011 / 2012

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1 RICM 5ème année 2011 / 2012 Projet Biométrie Acquisition et reconnaissance de signatures Renaud Collin - Corentin Foucault - Flavien Garcia - Christophe Havard Thibaud Michel - Aurélie Moiroux

2 Plan 1) Introduction - Présentation du projet - Cahier des charges - Présentation de l'équipe 2) Technique - Matériel - Interface & Acquisition des données - Algorithmes - Résultats 3) Gestion de projet - Diagramme de gantt prévisionnel/effectif - Documentation 4) Démonstration 2

3 Introduction - Présentation du projet Biométrie comportementale Acquisition et reconnaissance de signatures Objectif : Enregistrer une signature numérique d'un client (utilisateur) afin de permettre ultérieurement une identification grâce à cette modalité biométrique. Identification : > Mesure de plusieurs caractéristiques lors de la signature numérique > Comparaison avec la signature de référence stockée en base de données > Décision du système grâce à un arbre de décision généré par Weka 3

4 Introduction - Cahier des charges Etude de l'existant Montage Arduino-DS Prétraitement des signatures : Interpolation Algorithme de comparaison : méthode des vecteurs Interface + Axes de réflexion Cahier des Charges Acquisition des signatures Comparaison des signatures fournissant un résultat de l'identification Conception d'une interface d'utilisation Rédaction des documents 4

5 Introduction - Présentation de l'équipe Renaud Collin : Chef de projet Responsable documents Etude de l'existant Flavien Garcia & Corentin Foucault : Etude de l'existant, Construction et codage de l'algorithme Christophe Havard : Montage DS + Arduino, Conception de la base de données Conception et codage IHM Thibaud Michel : Acquisition des données (depuis le montage DS + Arduino et depuis la tablette), Mise en place de la base de données, Conception et codage IHM Aurélie Moiroux : Acquisition des données depuis la tablette, Conception et codage IHM 5

6 Technique - Matériel Montage Arduino + Ecran de DS Tablette Bamboo CTH Avantage : - Nouveau matériel - Librairie Java : Jpen Coût faible - Inconvénient: Le pas d'acquisition élevé (~70ms) - Avantages : Pression Le pas d'acquisition faible (~16ms) - Inconvénient : Coût élevé 6

7 Technique - Interface & Acquisition des données Trois onglets : Nouvel utilisateur Identification Infos 7

8 Technique - Interface & Acquisition des données Nouvel utilisateur - Acquisition de 5 signatures pour la construction du modèle - Source : * Tablette ou DS - Principale utilisation : Tablette * Plus de points (fluidité) * Pression 8

9 Technique - Interface & Acquisition des données Identification - Mode faussaire : * Tester les limites de notre système * Plus dans les conditions "normales" d'utilisation 9

10 Technique - Interface & Acquisition des données Infos - FRR/FAR - Courbe de comparaison (pression) - Arbre de décision - Résultats 10

11 Technique - Interface & Acquisition des données Infos - FRR/FAR - Courbe de comparaison (pression) - Arbre de décision - Résultats 11

12 Technique - Interface & Acquisition des données Base de données 12

13 Technique - Algorithmes - Prétraitement - Algorithmes de comparaison - Weka - Problèmes rencontrés & Solutions proposées 13

14 Technique - Algorithmes Prétraitement ACP 14

15 Technique - Algorithmes Différents algorithmes (2 classes) : Reconnaissance Signature DTW => Distance min entre 2 graphes temporelle COR => Taux de ressemblance Reconnaissance Images Vectoriel => Ecart dans les variations d'angle Matriciel => Superposition d'images 15

16 Technique - Algorithmes Weka (data mining) : 1 - Données : 5 signatures / utilisateur 2 - Construction : cross-validation 3 - Classification : déterminer les paramètres discriminant via un arbre de décision 16

17 Technique - Algorithmes Problèmes rencontrés & Solutions proposées Biométrie comportementale Utilisation de plusieurs paramètres de comparaison Enregistrement de 5 signatures par personne => Paramètres non discriminant (ex. vitesse moyenne..) 17

18 Technique - Résultats * Fausses acceptations : Certaines signatures dans notre base sont très simples à imiter! * Faux refus : Certains ont une signature très variable entre 2 tentatives 18

19 Gestion de projet - Gantt prévisionnel 19

20 Gestion de projet - Gantt effectif 20

21 Gestion de projet - Documentation Algorithmes / Comparaison biométrique Thèse : BOUTELLAA Elhocine "Système biométrique de vérification de signatures manuscrites en ligne" Algorithmes : Analyse en Composantes Principales, Dynamic Time Warping... Weka Johann Poignant JPen (Tablette) 21

22 Conclusion - Logiciel performant dans des conditions normales d'utilisation (sans l'option faussaire) - Problème récurrents à la reconnaissance de signature : * Signature facile à imiter * Evolution de la signature * Influence de l'humeur, de l'âge... * Variabilité souvent importante entre deux même signatures - Evolution possible? Amélioration du modèle avec le retour utilisateur 22

23 MERCI DE VOTRE ATTENTION, MAINTENANT PLACE A LA DEMO! TRUE STORY BRO