Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Algorithmes rapides et fiables de recherche dans une base d'images d'empreintes digitales
Encadrant :
Said LADJAL (LTCI (EDMH))
Directeur de thèse:
Andres ALMANSA (LTCI (EDMH))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
{{{Sujet de la thèse et contexte}}}
Un des sujets fondamentaux dans la reconnaissance d’empreinte digitale est la question de savoir si une empreinte appartient ou non à une base de données, en minimisant le risque de faux rejet.
A l’heure actuelle, une technique éprouvée pour répondre à ce problème utilise une structure d’algorithmes en cascade :
-* On fournit en entrée de l’ensemble une empreinte à analyser et une base de données à fouiller.
-* Chaque algorithme reçoit en entrée une version réduite de la base de données, fournie par l’algorithme précédent, associe à chaque empreinte de cette base un score de similarité avec l’empreinte analysée, score propre à l’algorithme, et transmet à l’algorithme suivant les empreintes dont le score de similarité dépasse un certain seuil.
La taille de la base est réduite à chaque étape, et la sortie finale est une série d’empreintes, celles ressemblant le plus à l’empreinte à analyser, série éventuellement réduite à une seule voire zéro empreinte.
La fiabilité du score de similarité d’un algorithme comme indicateur de ressemblance étant fortement liée à la complexité de l’algorithme associé et donc à son temps de calcul, les algorithmes situés en aval de la cascade, qui travaillent avec une base de données réduite, peuvent consacrer plus de temps de calcul par empreinte, et donc calculer des scores plus complexes et plus discriminants sans risquer le faux rejet.
Pour les algorithmes situés en amont de la cascade, avec une base de données large, on privilégie des calculs de score moins discriminants mais effectués plus rapidement, de manière à élaguer rapidement la base de données des empreintes les moins ressemblantes avant de passer à des algorithmes plus précis et plus consommateurs en temps.
Les méthodes en cascade actuelles sont capables de procéder à une fouille d’empreintes dans une base de données en un temps très bref, quand les empreintes en question sont des empreintes de bonne qualité, de surface importante et avec peu de bruit.
Dans le cas où l’empreinte étudiée est de mauvaise qualité (issue de scène de crime par exemple), notamment quand elle présente une surface réduite ou bien est fortement bruitée, ces méthodes perdent en efficacité et en rapidité, en particulier pour l’algorithme de tout premier niveau, supposé procéder à un filtrage initial extrêmement rapide.
{{{Objectifs}}}
L’objet de cette thèse est donc le développement d’un nouvel algorithme de filtrage, en amont du processus d’algorithmes en cascade, appliqué à une base de données d’empreintes de mauvaise qualité.
Les caractéristiques de cet algorithme devront être :
-* vitesse de calcul de score de similarité très élevée
-* minimisation du nombre de faux rejets
-* capacité à réduire la base de données satisfaisante (réduction de l’ordre de 1/10 à 1/100 pour une base initiale de l’ordre du million d’empreintes)
Doctorant.e: Deblonde Antoine