Reconnaissance automatique des empreintes digitales



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Transcription:

Reconnaissance automatique des empreintes digitales

Définitions Une empreinte digitale est le dessin formé par les lignes de la peau des doigts, des paumes des mains, des orteils ou de la plante des pieds. Ce dessin se forme durant la période fœtale. Il existe deux types d empreintes : l'empreinte directe (qui laisse une marque visible) et l'empreinte latente (saleté, sueur ou autre résidu déposé sur un objet). Elles sont uniques et immuables, elles ne se modifient donc pas au cours du temps (sauf par accident comme une brûlure par exemple).

Définitions (suite) La probabilité de trouver deux empreintes digitales similaires est de 10-24. Les jumeaux, par exemple, venant de la même cellule, auront des empreintes très proches mais pas semblables. On classe les empreintes selon un système vieux d un siècle : le système Henry. Dans ce système, le classement repose sur la topographie générale de l empreinte digitale et permet de définir des caractéristiques.

Arches, boucles et tourbillons

Définitions (suite) Elles sont composées de terminaisons en crêtes, soit le point où la crête s arrête, et de bifurcations, soit le point où la crête se divise en deux. Le noyau est le point intérieur, situé en général au milieu de l empreinte. Il sert souvent de point de repère pour situer les autres minuties. D autres termes sont également rencontrés : le lac, l île, le delta, la vallée

Définitions (suite)

Noyaux (cœurs) et deltas

Définitions (suite) Ces empreintes peuvent être numérisées. Une empreinte complète contient en moyenne une centaine de points caractéristiques mais les contrôles ne sont effectués qu'à partir de 14 points. Statistiquement, il est impossible de trouver 2 individus présentant 14 points caractéristiques identiques, même dans une population de plusieurs millions de personnes.

Probabilité de collision de 2 empreintes N=nb minuties/ M & R paramètres de régions

Qu est-ce qui est traité? (2 niveaux d information)

Type 1: formes générales

Classification automatique (reconnaissance de formes)

Classification de Henry

Type 2 : événements sur une arête (minuties)

Étapes de la comparaison

Étapes de la comparaison

Prétraitements Amélioration de la qualité: uniformisation du contraste, problèmes d encre, doigts gras ou secs, etc.

Prétraitements Égalisation d histogramme Renforcement du contraste (filtrage) Morphologie mathématique

Binarisation

Squelettisation Extraction des minuties

Positionnement fin des minuties : (x,y,α)

Matching Accord entre une image d'empreinte provenant d'un enregistrement sur fiche (fiche de police où les 10 doigts encrées sont imprimés) et une empreinte latente, en utilisant les minuties.

Exemple de matching Empreinte 1 Empreinte 2

Alignement

Rotation/ translation

Matching jeune / adulte

Attaques et protections Les 2 étapes: voler l empreinte / réaliser un faux (fake) Voler efficacement : plus difficile qu il n y paraît, affaire de spécialistes Plusieurs techniques de protection possibles

Faux

Détection des faux Analyse sophistiquée de l image Mesures : impédance électrique fréquence cardiaque On ne fournit jamais la «cause» de rejet (faux ou mauvaise personne)

Capture d empreinte Difficile (faibles dimensions, empreintes différentes suivant les ethnies) Consiste à trouver les lignes de crête (en contact avec le capteur) et les vallées

Capteurs optiques

Capteur en silicium - faible encombrement - fragile Autres capteurs Capteur thermique le FingerChip (fabriqué par Atmel) mesure la différence de température entre les crêtes de l empreinte digitale et l'air capturé dans les vallées. L utilisateur fait glisser son doigt le long du capteur. Les images successives sont analysées par un logiciel spécial qui reconstruit l'image de l empreinte digitale. Cette méthode donne une image d excellente.

Marchés Sur le plan industriel, ces systèmes sont fournis par des sociétés qui commercialisent, installent et développent ces AFIS. Il existe trois acteurs historiques NEC (Japon), Printrak racheté récemment par Motorola (Usa), Sagem (France) et un acteur plus récent Cogent (Usa). Sagem, tant par son chiffre d affaires que par ses références, notamment celles du FBI et d Interpol, est le leader mondial de ce segment de marché. C est un segment de marché mature, essentiellement de renouvellement, d environ 150 à 200 millions de dollars par an.

Marchés (2) Les systèmes de traitement automatique d empreintes digitales institutionnels : C est le segment de marché de la gestion de la délivrance et de l usage de droits institutionnels tels que les cartes d identité, les pensions, la sécurité sociale, les passeports, etc Cette demande du marché est relativement récente et date des années 1992/1993. Ces systèmes portent sur des populations plus importantes que celles des systèmes de lutte contre la criminalité, et se caractérisent par des demandes d identification élevées, quelques dizaines de milliers, sur des bases de données de plusieurs dizaines de millions de personnes.. L identification de traces disparaît au profit plus systématique de l authentification.

Marchés (3) Sur le plan industriel, les réponses aux appels d offres des Etats se font au moyen de Consortiums conduits par des intégrateurs (TRW, Unisys, Siemens, IBM ), auprès desquels on trouve les traditionnels fabricants d AFIS (Motorola, Nec, Sagem et Cogent) et des fabricants de titres (Polaroid, Gemplus, Oberthur, Gesiecke et Devrient..). C est un segment de marché en développement, d environ 50 à 100 millions de dollars par an, avec des cycles de décisions longs (plus de trois ans). On peut estimer que sur les dix dernières années, l ensemble des contrats signés a concerné près de 275 millions de personnes.

Conclusions Technologie totalement mature En authentification privée, mise en œuvre facile et peu coûteuse En reconnaissance ou authentification publique : encore mal acceptée (double usage criminel et civil)