FACIAL SOFT BIOMETRICS - Library of Ph.D. Theses | EURASIP

Biométrie faciale douce 3– 1 er axe : il est considéré comme l’un axe, le plus exploré. Il comprend l’étudeet l’identification des signes caractéristiques des individus, notamment en termesd’algorithmes de traitement d’image, de classification et de détection.– 2 ème axe : cet axe est en plein expansion. Il consiste à identifie les scénariosopérationnels pour les différents algorithmes et fournit des résultats expérimentauxpour ces scénarios. L’objectif principal étant de réduire le temps de calcul tout enaugmentant l’efficacité du système.– 3 ème axe : c’est l’axe le moins exploré pour l’instant. Il comprend, notamment,l’étude globale et théorique de l’utilisation des applications relatives à la biométriedouce.Les travaux scientifiques appartenant au premier domaine englobent lesalgorithmes de signes caractéristiques tels que l’iris [STA 10] ou les signes duvisage. Pour une présentation plus large et détaillée de ces algorithmes, le lecteurpeut consulter [DAN 10a].Le deuxième axe peut, à son tour, être divisé en sous-domaines qui sedifférencient les uns des autres par leur manière d’utiliser la biométrie douce. Ondistingue notamment le cas où la biométrie douce est employée comme systèmeautonome, comme mécanisme de pré-filtrage ou comme système parallèle. Lesapplications incluent l’identification continue [NII 10], la vidéo-surveillance (voir[DEN 09], [FOO 10], [MEL 10]), la vérification de personnes [PAR 10] et enfinl’identification de personnes [ZEW 04]. Un exemple récent de systèmed’identification de personnes basé sur la biométrie douce consiste en lareconnaissance faciale dans le tri d’images de catastrophes [CHH 11].Enfin, le troisième axe inclut l’étude du placement de la biométrie douce dansdes applications telles que la criminologie [JAI 11] et la métrologie de l’homme[ADJ 10].Les autres applications possibles concernent la capacité de faire ce qu’on appellele « matching » des individus en se basant, sur leurs préférences de signesbiométriques, l’acquisition de propriétés statistiques d’identificateurs biométriquesde groupes de personnes, la modélisation d’avatar basée sur les caractéristiquesfaciales instantanées (lunettes, barbe, couleur des cheveux), l’échantillonnagestatistique d’audiences ainsi que plusieurs autres domaines.2. La biométrie douce pour l’identification humaineDans cette partie, nous analysons un scénario dans lequel un ensemble debiométries douces est utilisé pour l’identification des personnes. Nous essaierons dedonner un aperçu des facteurs pertinents à la conception et des limitationsLe dispositif d’étude correspond à un scénario général selon lequel un grouped’authentification «Authentification group » de N personnes est aléatoirement pris àpartir d’une population plus large. De ce groupe d’authentification de N personnes,