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

Biométrie faciale douce 4une personne est à son tour arbitrairement sélectionnée pour authentification, etdifférenciée des autres membres du groupe. Notons que ce scénario général incluttout aussi bien les cas de la vérification de personnes que les cas d’identification.Tout système général de biométrie douce effectue la détection en employant λ signescaractéristiques (couleur des cheveux, couleur de peau, etc.) où chaque signes i(avec i=1,2,..., λ) peut être subdivisé en instances de signes μ i , c’est-à-dire quechaque signe i peut prendre une des valeurs μ i . Ainsi, nous appelons catégorie toutensemble de λ éléments. Les éléments étant ici les instances des différents signes.Soit Φ={ } l’ensemble de ρ catégories c’est-à-dire l’ensemble de toutes les ρcombinaisons d’instances de signes de biométrie douce. Le nombre de catégories ρ,s’exprime comme suit :ρ = ∏ [1]Moyennant un léger abus de langage, nous dirons qu’un sujet appartient à unecatégorie φ si ses instances de signes sont un ensemble (de λ éléments) appartenant àla catégorie φ. Notons que pour avoir une authentification concluante d’un sujet, etpar conséquent sa différenciation par rapports aux autres sujets du grouped’authentification, nous devons être dans le cas où ledit sujet n’appartiendrait pas àla même catégorie que les autres membres du groupe d’authentification.Etant donné un groupe d’authentification spécifique, la règle d’optimisation dumaximum de vraisemblance (MV) de détection de la catégorie la plus probable àlaquelle un sujet appartient s’écrit comme suit :̂ ( ) ( ) [2]où y est le vecteur d’observation, P(φ) la fonction de densité de probabilité del’ensemble des catégories pour une population donnée et P(y/φ) la probabilitéd’observer y sachant que le sujet appartient à la catégorie φ. Rappelons au passageque ∑ ( ) .Nous tenons à souligner que tout comme λ, μ i et ρ, les paramètres, tels que lataille, les statistiques du groupe d’authentification, sont des paramètres importantspour un système de biométrie douce. Dans la suite, nous détaillerons lefonctionnement du système de biométrie douce introduit précédemment. L’analysequi suit n’est en aucun cas exhaustive et s’attachera notamment à fournir des détailssur les paramètres tels que :– La propagation des catégories effectives pour un groupe d’authentificationdonné. La propagation est utilisée ici comme une mesure de la convenance de Φpour l’authentification de sujets d’un certain groupe d’authentification.– La relation entre N et sa probabilité d’interférence correspondante en fonctionde Φ (la probabilité que deux utilisateurs partagent la même catégorie et soitindissociable)– La probabilité de l’erreur d’authentification due aux interférences doit aussiêtre considérée comme mesure de la fiabilité du système.