biométrie main. hand id system us patent 3576537,1971 richard h. ernst

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Biométrie main

Hand ID SystemUS Patent 3576537,1971 Richard H. Ernst

Vérification basée sur la géométrie de la main

• Longueur, largeur, épaisseur, courbure et articulation des doigts = caractéristiques uniques

• Acquisition de la silhouette ou de la forme 3D

Pourquoi la géométrie de la main?

• Non intrusif et simple d’usage

• Acquisition peu coûteuse

• Utilise des caractéristiques simples et sans trace

• Robuste aux changement de l’environnement

• Excellentes performances en vérification

Enregistrement

• Trois acquisitions (moyennées) consécutives via un scanner muni de taquets (pins)

• Templates de faible taille (une dizaine d’octets)

• Taux FE extrêmement faible

Aspects pratiques

• FRR affecté par la qualité / normalisation de l’enregistrement

• Sensible à la position (hauteur plateau, posture personne) mais feedback possible

• Nécessité de faire évoluer les templates avec le temps

• Enfants jusqu’à 8 ans et même moins

Exemple: HG-4 HandKey

Système de lecture de la géométrie de la main (< 512 usagers) basé uniquement sur la géométrie 3D de la main; fonctionne en moins d’1s; capture 32000 pixels et en extrait 90 mesures : longueurs, épaisseurs, largeurs, surface des doigts et de la main; insensible aux coupures, poussières et autres « bruits »

                                                                                                             

                                     

Exemple d’un système à CMU

Pigs (plots)Comment mesurer la distance ?

Prendre en compte la forme locale de la courbe dans le calcul de la distance de 2 points

Alignement séparé de chaque doigt

Forme générale

• acquisition  

Binarisation et extraction du contour

Binarisation: critère colorimétriqueDétermination des composantes (régions)Suivi du contour de la grande régionCentres des 4 petites régions correction géométrique

Binarisation

• Couleur du fond différente de la couleur de la main

• Seuillage dans le bon espace colorimétrique

• Amélioration (érosion + dilatation)

Binarisation suite

Histogramme de Cb

Cb<140

Amélioration

Après 5 érosions + 5 dilatations

Erosion: tout pixel 1 qui a un voisin à 0 est mis à 0

Dilatation:tout pixel 0 qui a un voisin à 1 est mis à 1

Contours / points caractéristiques

Point de référence

Distance minimale /maxilocalement

alternative

Correction géométrique

Apparence due àla perspective

Forme normalisée (vue du dessus et de taille fixée)

[x y 1].A = [x’ y’ 1]A matrice 3x3

Point de repère

Paramètres du doigt

Axe principal d’inertie

Mesures de largeur

Mesure de longueur

Difficulté: le doigt n’a pas une forme géométrique simple

Comparaison (matching)

Limitations de la géométrie de la main

• Manque d’unicité pour de grandes bases

• Évolution, surtout chez les sujets jeunes ou vieux

• Problèmes avec les bijoux ou certaines pathologies (arthrose)

• Implique un capteur encombrant (inutilisable sur les portables)

Forme 3d de la main

knormal curvature - curvature of normal section at p

Principal Curvatures: kmax , kmin - normal curvatures with maximal-minimal values

Principal Directions: λ max , λ min - tangent vectors associated with principal curvatures.

kmax ≠ kmin → λ max ┴ λ min

p

(a surface curve)

Index de forme

Rut=ornière Cap=chapeau Trough=cuvette Saddle=selle Ridge=crête

Création de l’indexRut=ornièreCap=chapeauTrough=cuvetteSaddle=selleRidge=crête

Matching de 2 index de formes

Probe=test; Gallery=données d’apprentissage

Corrélation

Hamming

Comparaison le même jour

Comparaison à une semaine

Conclusions sur la forme 3d

• Le coefficient de corrélation est le critère le plus performant

• L’intervalle entre tests a un impact fort

• Cet impact peut être réduit en multipliant les templates

Veines

La forme des veines au dos de la main est très bien adaptée à la verification. Chaque main a un unique pattern qui n’est pas affecté par le temps ou le travail. On utilise une source IR.

Suite

Système Fujitsu

Conclusion biométrie main

• Une techno bien acceptée (éthiquement et individuellement) et déjà bien déployée

• Niveau de performance moyen mais suffisant en vérification sur une base moyenne

• Bonne stabilité• Extensions : veines, texture, lignes• Mise en œuvre simple mais encombrante

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