Conclusion
générale
Conclusion générale
Notre but été de concevoir un
système d'authentification d'identité qui soit facile et peu
coûteux dans l'implémentation et qui utilise une modalité
biométrique particulière (le visage humain). Le visage est l'une
des formes les plus domestiques et qui est très bien acceptée par
les utilisateurs. Car elle est non invasive. La tache est simple ; l'image du
visage est captée par une caméra. Le sujet peut se
présenter devant celle-ci et selon la technique utilisée, le
système extrait les caractéristiques du visage pour faire la
comparaison avec les caractéristiques de la personne
réclamée qui est conservées dans une base de
données.
Le problème qui nous occupe contient deux classes.
A savoir d'une part les clients et d'autres parts les imposteurs. Un
système d'authentification impitoyable et extrêmement strict
indique un TFA (Taux de Fausse acceptation) faible et un TFR (Taux de Faux
rejet) élevé. Par contre un système laxiste sera
caractérisé par un TFA élevé et un TFR plutôt
bas. Le juste milieu se situe quelque part entre les deux, et si les taux
d'erreurs sont égaux, il se trouvera au taux d'égale erreur ou
TEE.
Tous ces taux d'erreurs ont été
calculés dans deux ensembles d'abord dans un ensemble
d'évaluation. Qui va permettre de fixer plus ou moins le TEE en faisant
varier les paramètres d'acceptation et de rejet du système.
Ensuite dans un ensemble de test en utilisant les paramètres
fixés précédemment. Ainsi, on peut vérifier la
robustesse du système d'authentification.
Notre système d'authentification de visage utilise
la représentation de l'image en niveau de gris comme
caractéristique d'entrée. Pour l'extraction du vecteur de
caractéristiques de visage nous avons utilisé la méthode
d'analyse en composantes principales. Mais cette dernière ne prend pas
en compte la discrimination des classes. Pour augmenter la
séparabilité des classes nous avons utilisé l'analyse
discriminante linéaire.
Nous avons testé les performances des deux
méthodes précédentes sur la base de données XM2VTS
selon son protocole associé "protocole de Lausanne". Le choix principal
de cette base de données est sa grande taille, et sa popularité
puisqu'elle est devenue une norme dans la communauté biométrique
audio et visuelle de vérification multimodale d'identité.
Les résultats trouvés montrent que
l'utilisation de la méthode l'analyse discriminante linéaire
améliore les performances du système d'authentification de
visage.
Dans ce travail le taux de réussite le plus
élevé a été obtenue en utilisant la covariance
« angle » comme fonction de mesure de similarité Ce taux est
de l'ordre de 93.93%.
En perspective et dans le but d'augmenter le taux de
réussite on propose d'utiliser l'information couleur de
différents espaces colorimétriques avec la méthode
l'analyse discriminante linéaire (LDA), ou d'autre méthode comme
l'analyse en composantes indépendantes (ICA)......etc Ou de faire la
fusion des différentes techniques
d'authentificatio
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