Identification basée sur l'iris 1
Identification basée sur l’irisIdentification basée sur l’iris(Iris récognition)(Iris récognition)
Alexandru NICOLAESCU (version pour publication html)
Vincent CARON
Identification basée sur l'iris 2
Plan
Introduction dans la reconnaissance des individus Critères d'évaluation des méthodes
Avantages et inconvénients
L'iris Extraction de l'information
Repérage de l’iris Codage Recherche / identification
Conclusion
Identification basée sur l'iris 3
Introduction
Méthodes de reconnaissance des individus :
• Empreinte digitale– lecture graphique de l empreinte > contact physique,
difficultés d ’identification
• Voix– facilement trompable
• Visage– aspect du visage identique chez les gémeaux
• Iris scan
assurer l accès sécurisé a un système. Eviter les mot de passe, facilement trompables ou autres méthodes « aveugles »
Identification basée sur l'iris 4
Critères d'évaluation Genotypic error rate
Fréquence de naissance des gémeaux identiques (DNA) caractérise les méthodes qui prennent en compte des caractéristiques
génétiques (l ’aspect du visage, etc.) Phenotypic error rate
Expression d'une caractéristique non génétique résultat d ’un développement naturel aléatoires de l ’organe (dans le cas de
la rétine entre le 2eme et le 8eme mois de la vie du foetus) Stabilité dans le temps
– invariation de l ’aspect physique mesure avec le temps. Complexité
– temps de calcul et recherche doivent être très courts. Réponses temps réel Insensibilité aux conditions d ’acquisition
– faire face a des bruits et autres contraintes générés par l ’acquisition physique Falsification difficile
Identification basée sur l'iris 5
L'iris Organe interne
– le seul organe interne visible a l extérieur– donc protégée et peu exposée aux accidents
Trabecular meshwork– le dessin de la rétine est en effet un maillage de tissu a base de protéines
Lecture facile et sûre– l œil est difficilement faussable et il est visible naturellement
Géométrie polaire intrinsèque– le dessin de la rétine a la forme d;un disque et les traits sont plutôt parallèles aux rayons
3,4 bit /mm2
– l ’information contenu par ce maillage a tee estimée a 3.4 bit par mm2 par des informaticiens et medicins.
Identification basée sur l'iris 6
Iridologie Le futur
– certains prétendent a pouvoir prévoir le futur en interprétant le dessin des yeux. A plutôt l ’air d ’une sorcellerie
La santé– discipline médicale qui permet la diagnostication et le traitement base sur
l ’observation de la rétine. On suppose que chaque organe a sa projection sur la rétine. Démontrée comme charlatanisme.
La personnalité– en encadrant les rétines dans des familles on s ’est aperçu qu ’il
correspondent a diverses types de personnalités. Art réservé aux initiées et généralement peu connu
L idée de la reconnaissance basée sur l ’iris est apparue d ’abord:
– 1936: ophtalmologiste Frank Burch
– 1980: James Bond films
– Daugman: brevet (US Pat.) en 1994
Identification basée sur l'iris 7
Acquisition
Distance de numérisation 30cm (sujet coopérant) à 3m (contrôle discret)
au delà de 45cm, nécessité d'un zoom. Problèmes : amplification du mouvement
profondeur de champ limitée
orientation de la caméra (+tracking)
640x480x8 (256 niveaux de gris)
diamètre de l'iris : 60 à 200 pixels (11 mm)
Identification basée sur l'iris 8
Acquisition
Qualité de la numérisation luminosité et contraste
Mise au point
Perturbations occlusion des paupières
réflexion spéculaire localisée dans la partie inférieure de l ’iris
augmentée par la présence de lunettes/lentilles
Identification basée sur l'iris 9
Détection de l'iris
Détection des contours intérieur (pupille) et extérieur (iris)
Daugman & Seal : approche intégro-différentielle
(x i, y i, d i) & (x e, y e, d e)
(x i, y i) et (x e, y e) peuvent êtres distants de 15% (du diamètre total de l'iris)
la pupille est généralement légèrement abaissée et rapprochée du nez
Identification basée sur l'iris 10
Détection de l'iris
Morphologie de l’œil on observe que d i / d e varie avec :
le temps (courte période) : pulsations rapides et innées sur un oeil vivant.
le temps (longue période) : lente détérioration du tissu (opacification), rotation possible de l'iris ...
la luminosité ambiante : ce phénomène peut notablement dilater l'iris radialement
Identification basée sur l'iris 11
Détection de l'iris
Changement de repère modèle à 'deux pôles', sans dimensions
un axe des angles sur 360°
un axe radial normalisé
(indépendance vis-à-vis de la dilatation radiale de l'iris)
une rotation devient une translation
on peut appliquer des filtres classiques 2D
élimination des parties occultés par la paupière
élimination de la zone de réflexion spéculaire
Identification basée sur l'iris 12
Transformation de Gabor
Ondelettes de Gabor Une famille de fonctions 2D à valeurs complexes
Utilisée notamment pour la reconnaissance des textures
J. Daugman a montré que la transformée de Gabor est optimale pour l'extraction d'information :
en termes d'orientation et de fréquence spatiale ("quoi ?")
en termes de positionnement 2D ("où ?")
(exemple : partie réelle d'une ondelette où () = 1)
Identification basée sur l'iris 13
IrisCode
Codage exhaustif de l’information Information de l'image (zone de l'iris)
10,000 à 50,000 pixels x 8 bits = 80 à 400 Kbits
Restriction du domaine d'étude
70% environ (56 à 280 Kbits)
Transformée de Gabor 2D
plan complexe de 112 à 560 Kbits
Identification basée sur l'iris 14
IrisCode
Spécification capacité de 256 octets (2 Kbits ~ carte de crédit)
évaluation de la transformée de Gabor
domaine restreint [x, y]
famille d’ondelettes restreinte [, , ] ( ~ 1/ ~ 1/)
Quantisation binaire des coefficients hx,y,
sélection de 1024 paires (hRe, hIm)
Identification basée sur l'iris 15
Comparaison des IrisCodes
Distance de Hamming l ’information binaire doit être commensurable
calcule le nombre de bits identiques entre les deux entités
HD = 0 : vecteurs identiques
HD = 1 : vecteurs ‘inverses binaires’
Identification basée sur l'iris 16
Comparaison des IrisCodes
Implémentation Calcul simple et rapide pour un ordinateur
(4000 comparaisons/s sur un 486DX2)
Peut se paralléliser pour la recherche dans de grandes bases (plusieurs millions d'entités)
Perfectionnement : autoriser une rotation de l'iris
comparaison multiples avec un décalage progressif des deux IrisCodes
nécessite un codage particulier des vecteurs de Gabor
en pratique, on itère n = 7 fois
Identification basée sur l'iris 17
Etude statistique
Degrés de liberté de l’IrisCode distributions approximées par la méthode binomiale
expérimentalement, d=173 degrés de liberté binaires
un IrisCode peut à priori coder 2173, soit 1052 iris différents !
mesure de l ’information
bande passante de G
corrélation propre de l ’iris
entropie de l ’iris ~ 690 bits
Identification basée sur l'iris 18
Etude statistique
Critère de décision Méthode de Neyman-Pearson
Identification basée sur l'iris 19
Choix d’une politique Conservative / libérale
estimation du ‘juste milieu’
HD seuil False accept False reject
0.26 1 sur 2 milliards 1 sur 2,660
0.28 1 sur 60 millions 1 sur 9,000
0.30 1 sur 2.4 millions 1 sur 32,800
0.32 1 sur 151,000 1 sur 128,000
0.34 1 sur 11,500 1 sur 536,000
Etude statistique
Identification basée sur l'iris 20
Conclusions Organe interne bien protégé
– Visible facilement ~ 1 m– Réponse physiologique
Degré élevé d'unicité– Stabilité pendant la vie
Méthode rapide– Scan + analyse + codage = 1 sec – Recherche dans la base = 100.000 iris codes/sec
Difficultés de lecture– Mouvement– Lunettes– Illumination
Identification basée sur l'iris 21
Conclusions
Identification basée sur l'iris 22
Conclusions
Vive HTML !
Identification basée sur l'iris 23
Conclusions
Pour s’amuser ...