Projet de recherche doctoral numero :2633

Description

Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Reconnaissance de visages en 3D
Directeur de thèse: Jean-Luc DUGELAY (Eurecom)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini

Resumé: La sécurité utilise 3 types d’authentification : quelque chose que vous connaissez, quelque chose que vous possédez ou quelque chose que vous êtes - une biométrie. Parmi les biométries physiques, on trouve les empreintes digitales, la géométrie de la main, la rétine, l’iris ou le visage. Parmi les biométries comportementales, on trouve la signature et la voix. Chaque biométrie inclut des avantages et inconvénients, en termes de performances, coûts, acceptation de la part des utilisateurs, etc. Les systèmes actuels s'orientent donc vers des solutions multimodales. Dans un futur proche, la biométrie devrait jouer un rôle essentiel en sécurité, pour le commerce électronique, mais aussi la personnalisation. Le visage offre un potentiel plus important que la plupart des autres biométries. En effet, le visage est facilement accessible (ce qui n’est pas le cas de l’iris), bien acceptée par les utilisateurs, sans contact (ce qui n’est pas le cas des empreintes digitales) et offre un potentiel énorme dans les années à venir si elle pouvait fonctionner avec les systèmes de vidéo surveillance existants dans les stades, les aéroports, les rues, etc. En effet, elle n’implique pas une collaboration de l’utilisateur, contrairement aux empreintes digitales, qui nécessitent de poser son doigt sur une surface. Elle ne demande pas non plus de faire stopper les gens. Elle est donc particulièrement adaptée à la surveillance de foules. Malheureusement, c’est une biométrie encore peu fiable. Pour fonctionner correctement, il faut que les conditions d’observation soient stables entre les étapes d’apprentissage, d’enregistrement et d’authentification. Or, les sources de changements sont multiples : les conditions d’éclairage, de pose, d’expressions faciales, d’apparence comme par exemple la présence de lunettes ou non, de maquillage, etc. Le défi consiste à faire la différence entre les variabilités dites « intra classe » (une même personne) avec celles dites « inter classe» (deux personnes différentes). Il s’avère, en pratique que, pour une machine, deux personnes différentes mais dans des conditions identiques peuvent apparaître plus semblables qu’une même et seule personne prise dans des conditions radicalement différentes. A tout cela peut s’ajouter des variations au cours du temps liées au vieillissement.

Doctorant.e: Erdogmus Nesli