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Résumé :
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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. 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. 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). La quasi-totalité des systèmes de reconnaissance de visages travaillent à partir d’images fixes. Pour améliorer cette technique, la piste privilégiée dans cette thèse est d’ajouter une dimension supplémentaire qui est le 3D, à l’aide de plusieurs caméras, scanners ou caméras spécialisées. L’imagerie à trois dimensions est moins sensible aux variations d’éclairage, à la modification d’apparence volontaire ou involontaire, ou au fait que la personne ne se présente pas face à la caméra. L’objectif est de conserver les avantages de la reconnaissance faciale tout en approchant des scores de fiabilité obtenus en 2D et aussi de faire la fusion 2D et 3D afin d'améliorer les performances du système.Le but de nos travaux de recherche est de développer une méthode de reconnaissance faciale basée sur la fusion des images 2D et 3D des visages faisant appel à des techniques d’identification et fusion biométrique avec comme principaux objectifs la rapidité du traitement et l’élimination de la subjectivité en s’appuyant en particulier sur des critères mathématiques pour évaluer les résultats. De plus, la rapidité et l’efficacité des méthodes notre système de reconnaissance biométrique devra être stable et performent et applicable à plusieurs bases de données pour permettre ainsi de multiplier les chances d’identification.
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