Système de sécurité biométrique multimodal par imagerie, dédié au contrôle d’accès - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Multimodal biometric security system, by image processing, dedicated to access control

Système de sécurité biométrique multimodal par imagerie, dédié au contrôle d’accès

Résumé

These thesis works are part of a national project aiming to secure storage and transports of radioactive sources, representing an important security issue. The objective is to design a technical solution addressing the secure of these sources in their storage phase. The proposed solution, allowing authorized staff person authentication, consists in a multimodal biometric security system, based on computer vision and artificial intelligence. The actual industrial biometric legal framework relates to preserve users’ privacy. Therefore, the personal data protection is an important aspect. Using the face, fingerprint and finger veins modalities, the biometric models are individual and only stored on a nominative RFID card. This kind of remote media only have a small user’s memory, thus, the leading research axis is focused on a matching between the algorithms and the processing unit in charge of the computation tasks. The amount of biometric data has then been minimized in order to be stored on the remote media. Manifold leads have been investigated for the face modality, with a comparison of classical Machine Learning algorithms and others from Deep Learning. Various preprocessing has been evaluated to lower the impact of environmental variations on the acquisition. The implemented algorithms dealing with both finger modalities include preprocessing algorithms, one of which are a bank of Gabor filters and a squeletonization. These preprocessing tasks help to detect points of interest. A descriptor locally describes these points and a matching is done then between references descriptors (stored on the remote card) and descriptors from the image acquired during the authentication. The attributes extracted from this matching provide, by a classification, a validation or a rejection of the authentication. For each studied modality, the biometric data stored on the remote media does not exceed 2,6 Ko. Thereafter, a decision fusion from these three modalities gives a global authentication which yields to a better robustness against intruders or spoofing attacks. With a strong industrial aspect, this work put forward a hardware integration of developed methods. Moreover, an algorithm selection ensures real time operation of the authentication task, with respect to the chosen computational unit.
Ces travaux s'inscrivent dans le contexte d'un projet national visant à sécuriser le stockage et le transport de sources radioactives, lesquelles représentent un enjeu de sécurité important. L'objectif est de concevoir une solution technique répondant à la sécurisation de ces sources dans leur phase de stockage. La solution proposée, permettant une authentification des agents habilités, consiste en un système biométrique multimodal basé sur la vision et l'intelligence artificielle. Les recommandations actuelles relatives à l'utilisation de la biométrie en entreprise portent notamment sur la garantie de la vie privée des utilisateurs. La protection des données personnelles est donc une contrainte importante. Faisant appel au visage, aux empreintes digitales et aux vaisseaux sanguins du doigt, les modèles biométriques sont individuels et seulement stockés sur une carte sans contact nominative. Ce type de support ne disposant que d'une petite quantité de mémoire, l'axe de recherche privilégié repose sur une adéquation entre les algorithmes et l'architecture en charge des traitements. La quantité de données biométriques a ainsi été minimisée afin d'être stockées sur la carte sans contact. De nombreuses pistes ont été exploitées pour la modalité du visage, comparant alors des algorithmes issus du Machine Learning « classique » et d'autres issus du Deep Learning. Divers prétraitements ont été évalués afin de réduire l'influence de certaines variations environnementales sur l'acquisition. Les algorithmes traitant des deux modalités du doigt intègrent de nombreux prétraitements dont une banque de filtres de Gabor et une squelettisation. Ces prétraitements facilitent la détection de points d'intérêts propres à chaque modalité. Un descripteur décrit localement ces points et une mise en correspondance peut alors être effectuée entre des descripteurs de référence (stockés sur la carte sans contact) et des descripteurs issus de l'image acquise lors de l'authentification. Les attributs extraits de cette correspondance permettent, par une classification, de valider ou non l'authentification. Pour chacune des modalités étudiées, les données biométriques stockées sur la carte sans contact ne dépassent pas 2,6 Ko. Par la suite, une fusion de décision de ces trois modalités permet une authentification globale, inférant au système une meilleure robustesse aux potentielles intrusions ou usurpations d'identité. Avec un fort aspect industriel, ces travaux présentent également une intégration matérielle des méthodes développées. De plus, une sélection d'algorithmes est effectuée afin de permettre un fonctionnement temps réel de la phase d'authentification relativement à l'unité de calcul choisie.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

tel-02180903 , version 1 (11-07-2019)
tel-02180903 , version 2 (06-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02180903 , version 1

Citer

Pierre Bonazza. Système de sécurité biométrique multimodal par imagerie, dédié au contrôle d’accès. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Bourgogne Franche-Comté, 2019. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02180903v1⟩
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