I.7.4. La signature
La vérification de la signature analyse la
façon dont un utilisateur signe son nom. Les caractéristiques
dynamiques de la signature comme la vitesse et la pression, sont aussi
importantes que la forme géométrique de la signature. Dans la
vérification de signature statique, seules les formes
géométriques de la signature sont utilisées pour
authentifier une personne. Dans cette approche, en règle
générale, la signature est normalisée à une taille
connue ensuite décomposée en éléments simples.
La forme et les relations de ses éléments sont
utilisées comme caractéristiques d'identification. Quant à
la deuxième approche de la vérification de signature elle
utilise, en plus de la forme géométrique, les
caractéristiques dynamiques telles que l'accélération, la
vitesse et les profils de trajectoire de la signature. Il est à noter
que la signature est une biométrie comportementale, elle évolue
dans le temps et est influencée par les conditions physiques et
émotionnelles de la personne.
Figure I.7. Signature
I.7.5. La
géométrie de la main
La géométrie de la main est une technologie
biométrique récente. Comme son nom l'indique, elle consiste
à analyser et à mesurer la forme de la main, c'est - à -
dire mesurer la longueur, la largeur et la hauteur de la main d'un utilisateur
et de créer une image 3-D. Des LEDs infrarouges et un appareil - photo
numérique sont utilisés pour acquérir les données
de la main.
Cette technologie offre un niveau raisonnable de
précision et est relativement facile à utiliser. Cependant, elle
peut être facilement trompée par des jumeaux ou par des personnes
ayant des formes de la main proches. Les utilisations les plus populaires de la
géométrie de la main comprennent l'enregistrement de
présence et le contrôle d'accès. Par contre, les
systèmes de capture de la main sont relativement grands et lourds, ce
qui limite leur utilisation dans d'autres applications comme l'authentification
dans les systèmes embarqués : téléphones
portables, voitures, ordinateurs portables, etc.
Figure I.8. Dispositif de
reconnaissance par géométrie de la main
I.7.6. Le visage
Nos visages sont des objets complexes avec des traits qui
peuvent varier dans le temps. Cependant, les humains ont une capacité
naturelle à reconnaitre les visages et d'identifier les personnes dans
un coup d'oeil. Bien sûr, notre capacité de reconnaissance
naturelle s'étend au - delà de la reconnaissance du visage,
où nous sommes également en mesure de repérer rapidement
des objets, des sons ou des odeurs. Malheureusement, cette aptitude naturelle
n'existe pas dans les ordinateurs. C'est ainsi qu'est né le besoin de
simuler artificiellement la reconnaissance afin de créer des
systèmes intelligents autonomes. Simuler notre capacité
naturelle de la reconnaissance faciale dans les machines est une tâche
difficile mais pas impossible. Tout au long de notre vie, de nombreux visages
sont vus et conservés naturellement dans nos mémoires formant une
sorte de base de données.
La reconnaissance faciale par ordinateur nécessite
également une base de données qui est habituellement construire
en utilisant des images du visage ou parfois des images différentes
d'une même personne pour tenir compte des variations dans les traits du
visage. Les systèmes actuels de reconnaissance faciale sont
composés d'un module d'acquisition d'images avec une caméra. Il
procède d'abord à une détection du visage dans l'image
acquise. Ensuite, l'image du visage détectée est
normalisée pour être transmise au module de reconnaissance qui va
la traiter en utilisant des algorithmes afin d'extraire une signature
faciale.
Finalement, cette signature est comparée, à
l'aide d'un classificateur, avec les signatures déjà existantes
dans une base de données locale, afin d'identifier l'individu en
question. Les différentes étapes de la reconnaissance faciale
sont illustrées dans la figure I.9.Durant la
dernière décennie de recherche, la performance des
systèmes de reconnaissance faciale s'est grandement
améliorée, mais les résultats sont encore loin
d'être parfaits. Ces systèmes sont très sensibles aux
variations d'illumination et de pose.
Figure I.9. Schéma
synoptique d'un système de reconnaissance faciale
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