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Biométrie Bimodale sur Mobile

Vidéos & Suivi de visage. Classification Bayesienne. Extraction de caractéristiques locales. Innovation & Points forts. Système biométrique plus acceptable d’un point de vue utilisateur car utilisation de deux modalités non intrusives, sans contact et donc bien acceptées.

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Presentation Transcript


  1. Vidéos & Suivi de visage Classification Bayesienne Extraction de caractéristiques locales Innovation & Points forts • Système biométrique plus acceptable d’un point de vue utilisateur car utilisation de deux modalités non intrusives, sans contact et donc bien acceptées. • Localisation du visage robuste aux changements d’illumination ou de pose. • Système biométrique multimodal tenant compte des corrélations temporelles entre les modalités. • Amélioration de la robustesse des algorithmes d’authentification aux conditions d’environnement réel. • Amélioration de la robustesse face aux attaques par « doublage » en exploitant la dynamique du visage (expressions faciales, mimiques, …). Retombées • Publications des travaux réalisés dans des revues et conférences majeures • Converger vers une démonstration technique validant les résultats • Nouvelles perspectives dans le domaine de la multimodalité et du portage d’algorithmes sur terminal mobile w H W/8 Bimodalité Audio-vidéo W/8 • Base de données ??? • Authentification robuste par synchronisation de l’audio par la vidéo ou de l’audio sur la vidéo • Impact du bimodal sur l’imposture. Biométrie Bimodale sur Mobile Exploratoire Objectifs Avancement des travaux • Authentification robuste par synchronisation de l’audio sur la vidéo • Reconnaissance de personne par utilisant la dynamique du visage: • Localisation et reconnaissance de visage embarqué • Localisation automatique basée sur la détection d’un clignement volontaire des yeux • Normalisation en échelle basée sur la distance interoculaire (DI) • Normalisation en luminosité par région • Reconnaissance simplifiée : modèle construit à partir de N visages normalisés, vérification par calcul de l’écart moyen entre modèle et visage normalisé détecté, EER autour de 5% • Portage en cours sur une plateforme de développement centré sur un processeur ATMEL AT91SAM9263 • Répondre à des besoins accrus en terme de sécurité • Faire appel à la biométrie pour lutter contre les faiblesses des systèmes de vérification classique (mot de passe, code PIN) • Développer un système d’authentification biométrique bimodale (Parole/Visage), embarqué sur terminal mobile. • Effectuer de la biométrie bimodale conjointe dans des conditions réelles et variées. Contact : Jean-Luc Dugelay, Institut Eurécom, Sophia-Antipolis, jld@eurecom.fr http://biobimo.eurecom.fr Logo Part. 1

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