Biométrie d'Empreinte Digitale

République Tunisienne
Ministère de l’Enseignement Supérieur
et de la Recherche Scientifique
Université de Carthage
Institut Supérieur des Sciences
Appliquées et de Technologie
de Mateur
Mini Projet
Présenté à
L’Institut Supérieur des Sciences Appliquées et de
Technologie de Mateur
Réalisé
Par
Dguechi Intissar
Biométrie d’empreinte digitale
Soutenu le 23 Mai 2013 devant la commission de jury :
Mme. Wala Touhami Présidente
.
Hela Mahersia Encadreure

La biométrie d’empreinte digitale
Dguechi Intissar Page 2
Dédicace
Au Dieu tout puissant mon créateur.
A la mémoire de mes grands-parents.
A mon père, en signe d’amour, de reconnaissance et de
gratitude pour tous les soutiens et les sacrifices dont il a fait
preuve à mon égard.
A ma mère, ma raison d’être, ma raison de vivre, la lanterne
qui éclaire mon chemin et m’illumine de douceur et d’amour.
A mes sœurs et mon frère, A mes amis, et à tous mes proches.
Intissar

Remerciements
Au terme de ce travail, nous saisissons cette occasion
pour exprimer nos vifs remerciements à toute personne
ayant contribué, de près ou de loin, à la réalisation de ce
travail.
Nous souhaitons tout d’abord remercier notre encadreur
Mme Hela Maherssia, qui nous a encadrées avec
patience durant la réalisation de ce mini projet. Leurs
conseils nous ont été bien utiles, notamment pour la
rédaction de ce petit mémoire.
Nous exprimons également notre gratitude aux membres
du jury, qui nous ont honorés en acceptant de juger ce
modeste travail.
Enfin nous tenons à remercier l’ensemble du corps
enseignant de l’institut supérieur des sciences appliquées
et de technologie de Mateur.
Merci

Sommaire
Introduction générale................................................................................................................. 9
Chapitre 1 : La biométrie............................................................................................................... 10
Introduction.......................................................................................................................... 11
1. Définition.......................................................................................................................11
2. Les avantages de Biométrie : ........................................................................................ 11
3. Fonctionnement de la biométrie ..................................................................................12
4. Les différentes techniques de la biométrie......................................................................13
Conclusion ............................................................................................................................ 14
Chapitre 2: L’empreinte digitale..................................................................................................... 15
Introduction.......................................................................................................................... 16
I. L‟empreinte digitale ......................................................................................................... 16
1. Historique......................................................................................................................16
2. Définition.......................................................................................................................16
3. Les types des empreintes digitales ...............................................................................17
4. Caractéristique des empreintes digitale .......................................................................19
5. Les technologies d'identification d'empreinte digitale.................................................20
II. Les capteurs d‟empreinte ................................................................................................. 21
1. Les capteurs optiques d'empreinte...............................................................................21
2. Les capteurs capacitifs ................................................................................................ 22
4. Le capteur de pression ..................................................................................................23
5. Le capteur sans contact.................................................................................................24
Conclusion ............................................................................................................................ 24
Chapitre 3: La reconnaissance de l’empreinte digitale ...................................................................... 25
Introduction.......................................................................................................................... 26
I. Les minuties ..................................................................................................................... 26
II. Vue globale du mécanisme de reconnaissance des empreintes digitales ......................... 28
1. Récupération de l'empreinte : ......................................................................................28
2. Prétraitement des empreintes digitales : .....................................................................28
3. Extraction des caractéristiques de l’empreinte : .......................................................... 29
3.1 Localisation des minuties........................................................................................... 30
3.2 Traitement de textures................................................................................................ 30
4. Comparaison et prise de décision.................................................................................30

Conclusion ............................................................................................................................ 32
Chapitre 4: Application............................................................................................................... 33
Introduction.......................................................................................................................... 34
I. Généralités sur Matlab ..................................................................................................... 34
1. Phase d’apprentissage......................................................................................................34
1.1 Lecture et affichage d une empreinte : .......................................................................34
1.2 Conversion en niveau de gris : ...................................................................................35
1.3 Prétraitement : ............................................................................................................35
2. Le Filtrage : ....................................................................................................................35
2.1 Filtre gaussien : ..........................................................................................................35
2.2 Filtre médian ..............................................................................................................36
2.3 Filtre moyenneur ........................................................................................................37
3. L’orientation locale de lignes d’une empreinte digitale : .............................................37
4. Binarisation :..................................................................................................................38
5. Squelettisation : ............................................................................................................39
5.1 Phase d‟extraction :................................................................................................ 39
5.2 Comparaison : ............................................................................................................40
Conclusion générale................................................................................................................. 42
Bibliographie ........................................................................................................................ 43

Liste des figures
Figure1. 1:Parts de marché de la biométrie en 2001................................................................ 14
Figure2. 1:Empreinte en boucle ............................................................................................... 17
Figure2. 2:Empreinte en verticille............................................................................................ 17
Figure2. 3:Empreinte en Arc....................................................................................................18
Figure2. 4:Les trois principales classe d‟empreinte, boucle(a), spire(b), arche(c) ..................18
Figure2. 5:Caractéristiques d‟une empreinte digitale .............................................................. 19
Figure2. 6:Les types des minuties............................................................................................ 19
Figure2. 7:Minuties repérables.................................................................................................20
Figure2. 8:La capture optique des empreintes..........................................................................21
Figure2. 9:Capteur capacitif d‟empreinte digitale....................................................................23
Figure2. 10:Capteur silicium d‟empreinte digitale (capacitif) .................................................23
Figure2. 11:Capteur de pression d‟empreinte digitale ............................................................. 24
Figure2. 12:Capteur sans contact ............................................................................................. 24
Figure3. 1: Différences entre munities.....................................................................................26
Figure3. 2: Empreinte digitale..................................................................................................27
Figure3. 3: Les types de minuties............................................................................................. 27
Figure3. 4: Méthode d‟acquisition ........................................................................................... 28
Figure3. 5: Exemple du prétraitement des empreintes............................................................. 29
Figure4. 1: Affichage d‟une empreinte digitale .......................................................................35
Figure4. 2: Image au niveau de gris ......................................................................................... 35
Figure4. 3: L‟axe oblique indique L‟orientation des lignes au voisinage du point (i, j)..........38
Figure4. 4: Image binarisée......................................................................................................39
Figure4. 5: Image squelettisée..................................................................................................39
Figure4. 6: Détermination de minuties sue le squelette de l‟empreinte...................................40

Liste des tableaux
Tableau1. 1:Les différents techniques biométriques................................................................ 13
Tableau2. 1:Les différents types des minuties .........................................................................20
Tableau2. 2:Avantages et inconvénients du capteur optique ...................................................22
Tableau2. 3: Les avantages et les inconvénients du capteur silicium (capacitif).....................23
Tableau4. 1: Comparaison des résultats de filtre gaussien.......................................................36
Tableau4. 2: Comparaison des résultats de filtre médian......................................................... 36
Tableau4. 3: Comparaison des résultats de filtre moyenneur ..................................................37
Tableau4. 4:Identification d‟une minutie à partir du calcul de CN..........................................40

Introduction générale
Savoir déterminer de manière à la fois efficace et exacte l‟identité d‟un individu est devenu
un problème critique dans notre société. En effet, bien que nous ne nous en rendions pas
toujours compte, notre identité est vérifié quotidiennement par de multiples organisations: en
accédant à notre lieu de travail, lorsque nous en connectant à un réseau informatique, etc. Il
existe traditionnellement deux manières d‟identifier un individu.
La première méthode est basée sur une connaissance. Cette connaissance correspond par
exemple au mot de passe utilisé au démarrage d‟une session Unix ou au code qui permet
d‟activer un téléphone Portable. La seconde méthode est basée sur une possession. Il peut
s‟agir d‟une pièce d‟identité, une clef, un badge, etc.
Ces deux modes d‟identification peuvent être utilisés de manière complémentaire. Cependant,
elles ont leurs faiblesses respectives. Dans le premier cas, le mot de passe peut être oublie par
son utilisateur ou bien devine´ par une autre personne. On estime ainsi qu‟une personne sur
quatre écrit directement sur sa carte bleue son code secret afin de ne pas l‟oublier .Dans le
second cas, le badge (ou la pièce d‟identité ou la clef) peut être perdu ou volé. La biométrie
est une alternative aux deux précédents modes d‟identification. Elle consiste à identifier une
personne a partir de ses caractéristiques physiques ou comportementales. Le visage, les
empreintes digitales, etc. sont des exemples de caractéristiques physiques. La voix, l‟écriture,
le rythme de frappe sur un clavier, sont des Caractéristiques comportementales. Ces
caractéristiques, qu‟elles soient innées comme les empreintes ou bien acquises comme la
signature, sont attachées à chaque individu et ne souffrent donc pas des faiblesses des
méthodes.
La présente étude propose la manière d‟identifiaction par la bimoétrie d‟empreinte digitale
Dans ce cadre, le présent manuscrit est composé de 4 chapitres :
 Le premier chapitre consiste à faire une étude générale sur la biométrie.
 Le deuxième chapitre concerne l‟empreinte digitale.
 Le troisième chapitre présente une élude théorique au niveau de la
reconnaissance des empreintes digitales.
 Le troisième chapitre contient notre intervention pratique.

Chapitre 1 : La biométrie

Introduction
La biométrie, connue et exploitée depuis l’antiquité, consiste à extraire ou à calculer les
paramètres physiques ou comportementaux propres à chaque individu dans le but de
pouvoir l’identifier de manière fiable. Jusqu’à présent, seuls les services de police l’utilisaient
réellement par l’intermédiaire des empreintes digitales dans le but d‟identifier un individu.
Dans le premier chapitre nous allons définir la biométrie et ces différentes techniques.
1. Définition
La biométrie se réfère à l'identification automatique d'une personne vivante grâce à ses
caractéristiques physiologiques ou comportementales. Il existe différents types de
technologies biométriques sur le marché: la reconnaissance faciale, la reconnaissance
d'empreinte digitale, l‟identification de la géométrie des doigts et de la main, l‟identification
de l'iris, l‟identification de veine, l‟identification de la voix et l‟identification de la signature.
La méthode d'identification biométrique est préférée aux méthodes traditionnelles, impliquant
des mots de passe et des codes PIN, pour différentes raisons:
La personne à identifier doit être physiquement présente au point d‟identification. La
reconnaissance, basée sur des techniques biométriques, évite ainsi la nécessité de se rappeler
d‟un mot de passe, de se servir d‟un badge de proximité ou d‟une carte de proximité (carte
sans contact).
Différents types de systèmes biométriques sont utilisés pour la reconnaissance en temps réel;
les plus populaires sont basés sur la reconnaissance faciale et de l‟empreinte digitale.
Cependant, d'autres systèmes biométriques utilisent l'iris et la rétine, la voix, le visage, et la
géométrie de la main.
2. Les avantages de Biométrie :
 Gain en sécurité : La biométrie permet de garantir l‟identité d‟un individu ou
d‟authentifier qu‟il est le porteur légitime d‟un badge, quand les autres technologies ne
peuvent garantir l‟identité de l‟usager d‟un code ou du porteur d‟une clef ou d‟un
badge. Avec la biométrie, l‟usager « devient » sa propre clef infalsifiable. La
biométrie palie au risque d‟usurpation d‟identité, de copie emprunt ou vol de clef ou
de badge, d‟indiscrétion ou piratage de mot de passe. Avec la biométrie, nul autre que

vous ne peut accéder à votre place à vos locaux ni à vos informations : « vous devez
être qui vous prétendez être »
 Gain en confort : Sans crainte d‟oubli ni recherche du trousseau ou du badge,
l‟usager gagne en confort en s‟affranchissant du port de la clef ou du badge qui
deviennent superflus : « vous êtes le sésame ».
 Gain en coût : Plus de clef ou de badge à créer à pour un nouvel arrivant ni à
refaire à l‟occasion d‟un changement de serrure, plus de barillet à changer (et son parc
de clefs) à l‟occasion de la perte d‟un original ou de non restitution par un individu à
qui les autorisations d‟accès seraient retirées. Ces ustensiles d‟accès sont
dématérialisés : si « vous êtes autorisés » alors « vous avez accès ».
 Gain en flexibilité de gestion : Tout comme le badge, la biométrie à
l‟avantage sur le jeu de clefs de permettre un paramétrage personnalisé des accès aux
différents locaux et des plages horaires (paramétrage de profil ajustable en temps réel),
tout en conservant le bénéfice par rapport au badge d‟authentifier votre identité.
3. Fonctionnement de la biométrie
 La biométrie par vérification : L‟employé s‟identifie tout d‟abord par un badge ou
un code, puis la pointeuse compare l‟empreinte de l‟utilisateur avec l‟empreinte
sauvegarde pour ce badge ou ce code. Temps de vérification 1 seconde.
 La biométrie par identification : Sans badge ou code, le lecteur compare l‟empreinte
a toutes les empreintes stockées dans la pointeuse. Temps d‟identification 2-3
secondes.

4. Les différentes techniques de la biométrie
Tableau1. 1:Les différents techniques biométriques
Elément analysé Description Avantages Inconvénients
ADN Analyse du patrimoine
génétique
L‟ADN est facile à
obtenir (cheveux,
salive).
Coûteux et long.
Démarche Identification des
mouvements
Transparente pour
l‟utilisateur.
Technique encore au
stade expérimental.
Dessin digitale Analyse de l‟empreinte
digitale (carte des
minuties)
Technique
éprouvée et rapide
Des doigt sales ou
abîmes peuvent
affecter la lecture.
Empreinte
palmaire
Analyse de la géométrie
de la main
Simple à utiliser Capteur encombrant
et cher.
Empreinte
thermographique
Cartographie thermique
du visage
Faible et d‟usage
aisé
Technique encore au
stade expérimental
Iris
Analyse du motif de l‟iris Fiable Acquisition
contraignante
Rétine Analyse de la
cartographie des
vaisseaux
Fiable Acquisition
contraignante
Signature Analyse de la pression et
de la vitesse d‟exécution
Rapide Peu fiable
Visage Analyse morphologique
de visage
Usage aisé Doit tenir compte des
changements tels une
barbe ou des lunettes
Voix Analyse fréquentielle de
la voix
Technique simple
et peu coûteuse
La voix change
facilement
Outre les freins psychologiques, il existe encore de nombreux obstacles technologiques. Quels
que soient les systèmes, nous pouvons par exemple citer les cas encore nombreux de fausses
acceptation (personne non autorisée acceptée) ou de faux rejets (personne autorisée rejetée),
les interfaces homme machine d‟usage délicat et long ou encore les temps de traitement de
l‟information se révélant quelquefois prohibitifs.

Figure1. 1:Parts de marché de la biométrie en 2001
Conclusion
On peut conclure que la biométrie regroupe l'ensemble des techniques informatiques qui
permettent de reconnaître un individu sur ses caractères biologiques, physiques ou
comportementaux.
Et avant de présenter de manière succincte les capteurs d‟empreintes digitales existant sur le
marché, il convent de s‟intéresser aux caractéristiques et particularités des empreintes qui
permettent d‟extraire une signature propre à chaque individu.

Chapitre 2: L’empreinte
digitale

Introduction
Dans ce chapitre, nous introduirons la notion de l‟empreinte digitale puis nous présenterons
brièvement les capteurs d‟empreintes digitales.
L‟empreinte digitale est unique pour chaque individu et garde la même forme tout au long de
la vie. Elle subit des transformations homothétiques ou des distorsions modélisables par des
similitudes dues à la croissance.
I. L’empreinte digitale
1. Historique
Les premières traces d‟utilisation d‟empreintes digitales ont été découvertes en Egypte et
datent de l‟époque des pyramides il y a plus de 4000 ans. Les chinois ont aussi utilisé très tôt
ce moyen pour signer les documents officiels(le plus vieux document signé date du troisième
siècle avant jésus christ) mais ils ne sauvaient surement pas que les empreintes était unique
pour chaque personne et permettaient ainsi une identification fiable. C‟est en 1856 que
l‟anglais Williyam Hershel, après avoir utilisé les empreintes en guise de signature sur la
population indienne qu‟il dirigeait, commença à comprendre que les empreintes étaient
uniques et constantes dans le temps. En 1888 le britannique Francis Galton publia une étude
sur les empreintes digitales ou il établit leurs caractéristique (unicité, invariance, munîtes,
classification…) et en 1901 la technique d‟identification au moyen des empreintes fut adopté
officiellement en Angleterre dans le système judiciaire. Cette technique fut ensuite largement
développée dans les enquêtes criminelles et permit de résoudre un bon nombre d‟affaires. De
nos jour les empreinte sont toujours largement utilisées et reconnut comme méthode
d‟identification fiable.
2. Définition
Une empreinte digitale est le dessin formé par les lignes de la peau des doigts, des paumes
des mains, des orteils ou de la plante des pieds. Ce dessin se forme durant la période fœtale. Il
existe deux types d‟empreintes: l'empreinte directe (qui laisse une marque visible) et
l'empreinte latente (saleté, sueur ou autre résidu déposé sur un objet).Elles sont uniques et
immuables, elles ne se modifient donc pas au cours du temps (sauf par accident comme une

brûlure par exemple). La probabilité de trouver deux empreintes digitales similaires est de 10-
24. Les jumeaux, par exemple, venant de la même cellule, auront des empreintes très proches
mais pas semblables. On classe les empreintes selon un système vieux d‟un siècle: le système
Henry. Dans ce système, le classement repose sur la topographie générale de l‟empreinte
digitale et permet de définir des caractéristiques.
3. Les types des empreintes digitales
La surface de la peau des doigts est pourvue d‟une texture particulière, continuellement stirée
par des crêtes, qui permettent d‟accroître le pouvoir agrippant des mains. Les crêtes sont
parsemées de petits orifices, les pores, par lesquels s‟écoule la sueur. Celle-ci, mélange à des
sécrétions grasses, laisse des traces lorsque les doigts sont appliqués sur une surface propre.
Ces traces, appelées empreintes, sont uniques et caractéristiques de chaque individu. Même
les vrais jumeaux présentent des empreintes digitales différentes. Elles peuvent donc être
utilisées pour identifier une personne.
L‟étude d‟une empreinte digitale commence par l‟observation de sa forme générale. Le but est
de classifier l‟empreinte étudiée en trois grandes familles :
 Empreinte en boucle : les lignes se replient sur elles-mêmes, soit vers la droite, soit
vers la gauche (motif courant).
Figure2. 1:Empreinte en boucle
 Empreinte en verticille : présence de lignes qui s‟enroulent autour d‟un point en
formant une sorte de tourbillon.
Figure2. 2:Empreinte en verticille

 Empreinte en arc : les lignes sont disposées les unes au-dessus des autres, en formant
une sorte de A (motif rare).
Figure2. 3:Empreinte en Arc
Les empreintes digitales peuvent se diviser en trois grands types de motifs : arcs, appelés
aussi arches ou tentes ; boucles à droite ou à gauche ; spires, verticilles ou tourbillons. Ces
trois types d‟empreintes regroupent 95 % des doigts humains : 60 % pour les boucles, 30 %
pour les spirales et 5 % pour les tentes. Chaque empreinte appartenant à un type classé : adèle,
bidenté, tridenté (rare). Les mondâtes se divisent en sous-groupes : les normales, externes,
composites, de même pour les bidentés : à verticilles concentriques, à verticilles en Z...
 Les boucles représentent 65% des empreintes rencontrées.
 Les spires représentent 30% des empreintes rencontrées.
 Les arches représentent 5% des empreintes rencontrées.
Figure2. 4:Les trois principales classe d’empreinte, boucle(a), spire(b), arche(c)

4. Caractéristique des empreintes digitale
Une empreinte digitale est constituée d‟un ensemble de lignes localement parallèles
formant un motif unique pour chaque individu (Figure1), on distingue les stries (ou crêtes, ce
sont les lignes en contact avec une surface au toucher) et les sillons (ce sont les creux entre
deux stries). Les stries contiennent en leur centre un ensemble de pores régulièrement espacés.
Figure2. 5:Caractéristiques d’une empreinte digitale
Chaque empreinte possède un ensemble de point singuliers globaux (les centres et les
deltas) et locaux(les minuties). Les centres correspondent à des lieux de divergence. Une
étude (Figure2) a montré l‟existence de seize types de minuties différentes mais en général les
algorithmes ne s‟intéressent qu‟aux bifurcations et terminaisons qui permettent d‟obtenir les
autres types par combinaison.
Figure2. 6:Les types des minuties

Une fois la forme générale de l‟empreinte déterminée, on peur alors passer à une étude précise
qui consiste à prendre en compte les détails, appelés minuties, visibles sur l‟empreinte. La
figure ci –dessous présente quelques-unes des minuties repérables.
Figure2. 7:Minuties repérables
Tableau2. 1:Les différents types des minuties
1 Terminaison 6 Bifurcation triple III 11 Pont jumeau
2 Birfurcation simple 7 Crochet 12 Intervalle
3 Birfurcation double 8 Boucle simple 13 Point isolé
4 Birfurcation triple I 9 Boucle double 14 Traversée
5 Birfurcation triple II 10 Pont simple 15 Croisement
5. Les technologies d'identification d'empreinte digitale
Il y a deux méthodes principales de comparaison d'empreinte : la comparaison Minutie et la
comparaison de modèle global. La première approche analyse les bifurcations des creux et les
terminaisons, la deuxième méthode s‟attache à une approche plus macroscopique. Cette
dernière approche considère l'ensemble des creux en termes de, par exemple, de cambrures,
de boucles et de spirales. Le taux d‟erreur étant bas, l'identification d'empreinte digitale est, de
ce fait, très précise.
Le prix de tels systèmes, comparé à d'autres systèmes biométriques, reste bon marché et les
utilisateurs les apprécient fortement. Le point fort de l'identification par empreinte digitale est
qu‟elle peut être utilisée dans des environnements très divers.

II. Les capteurs d’empreinte
1. Les capteurs optiques d'empreinte
La méthode optique est une des méthodes les plus communes. Un appareil-photo CCD
(dispositif couplé chargé) est utilisé au cœur du capteur optique. Un appareil-photo CCD se
compose simplement d‟une rangée de diodes sensibles légères appelées photo sites. En
général, le doigt est placé sur une surface en verre et l'appareil-photo CCD prend la photo. Le
système CCD contient une rangée de LED (diodes électroluminescentes) qui illumine les
creux et les bosses du doigt. Un prix avantageux constitue l'avantage principal des systèmes
optiques ; leur inconvénient est qu‟ils sont faciles à détourner. L‟autre DELSY CMOS-Sensor
problème est celui des empreintes latentes : l‟empreinte digitale du doigt précédent, qui a été
placé sur le capteur, peut rester. Les principaux fabricants de capteurs optiques sont Delsy,
Dermalog, Smiths Heimann Biometrics.
Figure 1 : Capteur optique d’empreinte digitale
Figure2. 8:La capture optique des empreintes

Tableau2. 2:Avantages et inconvénients du capteur optique
Avantages Inconvénients
 Son ancienneté et sa mise à l‟épreuve.
 Sa résistance aux changements de
température, jusqu‟à un certain point.
 Son coût adorable.
 Sa capacité à fournir des résolutions
de plus de 500 dpi.
 Il est possible que l‟empreinte
d‟utilisateurs précédents reste latente,
d‟où une possibilité de dégradation de
l‟image par surimpression.
 Apparition possible de rayures sur la
fenêtre.
 D‟autre part, le dispositif CCD peut
s‟user avec le temps et devenir moins
fiable.
 Problèmes de contrastes (doigt propre
et sec devient trop clair tandis qu‟un
doigt humide et recouvert d‟un film
gras devient très foncé) ; problème
résolu grâce au film liquide mais
système mal accepté. (mouillé le
doigt !)
2. Les capteurs capacitifs
La méthode capacitive est une des méthodes les plus populaires. Comme les autres capteurs,
le capteur capacitif d‟empreinte digitale reproduit l‟image des creux et des bosses qui
composent une empreinte digitale. Le capteur capacitif emploie des condensateurs de courant
électrique pour mesurer l'empreinte digitale. Un capteur capacitif se compose d'une rangée de
cellules minuscules. Chaque cellule inclut deux plaques conductrices recouvertes par un
revêtement protecteur.

Figure2. 9:Capteur capacitif d’empreinte digitale
Il est en général de très petite taille, d‟une durée de vie assez longue, son coût est intéressant.
Mais, comme tout composant, il est fragile aux décharges électrostatiques.
Figure2. 10:Capteur silicium d’empreinte digitale (capacitif)
Tableau2. 3: Les avantages et les inconvénients du capteur silicium (capacitif)
Avantages Inconvénients
 Coût assez bas  Capteur vulnérable aux attaques
extérieures fortuites ou volontaires
4. Le capteur de pression
Le principe du capteur de pression réside dans le fait que lorsqu‟un doigt est placé au-dessus
de la zone du capteur, seuls les bosses de l'empreinte digitale rentrent en contact avec les
rayons piezo du capteur. Les creux en contraste n‟ont aucun contact avec les cellules du
capteur. Une des différences fondamentales pour la reconnaissance et la comparaison

d‟empreinte digitale, par rapport aux capteurs sur le marché, demeure le capteur de pression
qui génère une image binaire de 1 -bit.
Figure2. 11:Capteur de pression d’empreinte digitale
5. Le capteur sans contact
Le capteur sans contact fonctionne comme un capteur optique. En général, il y a une glace
optique de précision à une distance de 5 à 7 cm de l'empreinte digitale lorsque le doigt est
scanné. L'empreinte digitale est mise sur un support avec une ouverture. Un des inconvénients
à considérer est que la poussière et la saleté peuvent se déposer sur la vitre optique, donnant
un mauvais résultat d‟image.
Figure2. 12:Capteur sans contact
Conclusion
On guise de conclusion que ce chapitre a été dédié aux différentes technologies
d‟identifications biométriques existantes à l‟heure actuelle ainsi qu‟aux capteurs d‟empreintes
digitales.

Chapitre 3: La
reconnaissance de
l’empreinte digitale

Introduction
Actuellement, la reconnaissance des empreintes digitales est la branche la plus exploitée de la
biométrie1. Les systèmes de reconnaissance des empreintes digitales sont utilisés dans
plusieurs applications dont nous nous servons dans la vie quotidienne (sécuriser l‟accès à un
ordinateur, à une clé USB, l‟entrée d‟un établissement. . .), et dans le domaine anticriminel.
I. Les minuties
L‟identification par reconnaissance d‟empreinte digitale peut être classée en deux catégories :
la comparaison Minutie (analyse de la structure locale) et la comparaison de modèle global
(analyse de la structure globale). Actuellement, l'identification d‟empreinte digitale assistée
par ordinateur emploie la comparaison Minutie. Les points de minuties sont des creux locaux
qui apparaissent en tant que terminaison ou bifurcation.
Figure3. 1: Différences entre munities
La spécificité d'une empreinte digitale peut être déterminée à partir des creux et bosses dont
l‟empreinte digitale est faite. Une empreinte digitale complète se compose d'environ 100
points de minuties. La zone d‟empreinte extraite se compose d‟environ 30 à 60 points de
minuties selon le doigt et la zone du capteur.
Ces points de minuties sont représentés par un nuage de points dans un système coordonné.
Ils sont stockés ainsi que les valeurs des angles des tangentes de ces points de minuties dans

un code d‟empreinte ou directement dans une empreinte de référence. Une empreinte peut se
composer de plus d'un code d‟empreinte pour augmenter la quantité de l'information et pour
augmenter la zone de balayage de l‟empreinte digitale enregistrée.
Les minuties : codifiées à la fin des années 1800 en « caractéristiques de Galton», les
minuties sont composées, de façon rudimentaire, de terminaisons en cêtes, soit le point où la
crête s‟arrête, et de bifurcations, soit le point où la crête se divise en deux.
Le noyau est le point intérieur, situé en général au milieu de l‟empreinte. Il sert souvent de
point de repère pour situer les autres minuties. D‟autres termes sont également rencontrés : le
lac, l‟île, le pont, le croisement, le delta, la vallée, le pore…
Figure3. 2: Empreinte digitale
Les minuties peuvent prendre cinq configurations différentes comme la figure. En fait trois
d’entre elles, les minuties de type boucle, point et segment ne sont que le résultat des
combinaisons des minuties des terminaisons et de bifurcation. Pour cette raison la grande
majorité des algorithmes de reconnaissance ne tiennent compte que des deux dernières.
Types de minuties possibles (les reliefs positifs, les stries, sont ici représentés en noir) : (a)
terminaisons, (b) bifurcation, (c) boucle, (d) point et € segment.
Figure3. 3: Les types de minuties

II. Vue globale du mécanisme de
reconnaissance des empreintes digitales
Lors de l‟identification (par exemple pour entrer dans un établissement dont l‟entrée est
protégée), le système scanne l‟empreinte de la personne à identifier et extrait les minuties de
l‟empreinte comme précédemment. La signature (i.e. les minuties) de l‟empreinte est ensuite
comparée aux empreintes de la base de données ; si aucune d‟elles ne correspond à
l‟empreinte fournie à l‟entrée, le système renvoie une réponse négative (exemple : l‟accès de
l‟immeuble est refusé à la personne), et sinon une réponse positive (exemple : accès autorisé).
Les étapes de reconnaissance d‟empreintes digitales proposé dans se présent mémoire sont
les suivant:
 Récupération de l'empreinte.
 Prétraitement de l'empreinte.
 Reconnaissance globale (Classe de l'empreinte).
 Extraction des minuties.
 Prise de décision.
1. Récupération de l'empreinte :
Cette étape consiste a capturer l image de l‟empreinte par les méthodes qu‟on les a vue dans
le chapitre précédent (capteurs) et après qu‟elles sont capturées ils seront stockées sous forme
des images.
Figure3. 4: Méthode d’acquisition
2. Prétraitement des empreintes digitales :
On a besoin de prétraiter les images pour qu‟ils soient normalisés. Pour ceci, le but de cette
étape est de supprimer toute ambiguïté en détectant des zones de bruit et en faisant ressortir la

plus grande partie possible d'information utile au système l‟image suivante montre le résultat
du prétraitement de l‟empreinte digitale.
Figure3. 5: Exemple du prétraitement des empreintes
Amélioration de la qualité: uniformisation du contraste, problèmes d‟encre, doigts gras ou
secs, etc.
Prétraitements :
 Egalisation d‟histogramme
 Renforcement du contraste (filtrage)
 Morphologie mathématique
3. Extraction des caractéristiques de l’empreinte :
Lors de l‟extraction de la signature propre à l‟empreinte digitale, le principal problème
rencontré est relatif à la qualité de l‟image issue du capteur. En effet l‟extraction de la
signature s‟appuie sur une approche basée sur le repérage des minuties, qui s‟avère être
extrêmement sensible au bruit et aux éventuelles déformations. Les perturbations peuvent
aisément laisser apparaître de fausses minuties ou au contraire en masquer certaines. C‟est
pourquoi un filtrage de l‟image de l‟empreinte digitale sera toujours effectué avant toute autre
opération algorithmique.
On a plusieurs méthodes qui sont employées à la reconnaissance les empreintes digitales :
localisation des minuties, analyse spectrale à l‟aide d‟ondelettes, traitement de textures, etc.

3.1 Localisation des minuties
Cette méthode ne retient que l‟emplacement des minuties les plus pertinentes. Elle est peu
sensible aux déformations des doigts entre plusieurs vérifications (doigts plus ou moins
appuyés sur le capteur).
3.2 Traitement de textures
Des paramètres issus de certaines propriétés de la texture des empreintes (orientation,
fréquence, etc.) sont comparés. Cette méthode permet un traitement très rapide, et donc un
temps de réponse très court. Il existe bien d‟autres méthodes, mais elles ne sont pas
divulguées par les entreprises qui les développent pour un souci de propriétés intellectuelles.
4. Comparaison et prise de décision
Le système de vérification d'identité est basé sur la comparaison de deux ensembles de
minuties (fichier "gabarit"), correspondants respectivement à deux doigts à comparer.
Pour déterminer si deux ensembles de minuties extraits de deux images correspondent à des
empreintes du même doigt, il est nécessaire d'adopter un système de comparaison qui soit
insensible à d'éventuelles translations, rotations et déformations qui affectent
systématiquement les empreintes digitales.
A partir de deux ensembles de minuties extraites, le système est capable de donner un indice
de similitude ou de correspondance qui vaut :
 0 % si les empreintes sont totalement différentes.
 100 % si les empreintes viennent de la même image.
Deux fichiers " gabarit " calculées à partir de la même empreinte ne donneront jamais 100 %
de ressemblance du fait des différences qui existent lors de l'acquisition de deux images
(petites déformations ou déplacements), ils donneront cependant toujours un niveau élevé de
similitude. La décision à partir de cet indice de similitude de savoir si deux empreintes sont
issues du même doigt est une question purement statistique. Pour décider d'accepter la
similitude entre deux " gabarit ", il faut établir un seuil d'acceptation.
On a présenté le système de caractérisation et de classification automatique des individus par
la figure suivante :

Base de teste des
empreintes
Prétraitement des
empreintes
Caractéristique des
empreintes
Base
d‟apprentissage
des empreintes
Comparaison
Décision
 Autorisé Refusé

Conclusion
De nos jours, la reconnaissance biométrique est utilisée dans bon nombre d‟applications telles
que la protection de l‟accès à un ordinateur, un téléphone portable, une clé USB, un
établissement, des cartes bancaires... De nombreuses technologies biométriques ont été
développées, toutes basées sur les identificateurs biométriques (iris, voix, empreintes
digitales, face, signature...). En effet, la biométrie est l‟usage de différentes caractéristiques
physiologiques et comportementales afin de réaliser une reconnaissance automatique d‟un
individu. Ce sont ces caractéristiques qu‟on appelle Identificateurs Biométriques. Ces derniers
sont plus fiables que les systèmes classiques (clé, mot de passe. . .) dans la reconnaissance
d‟une personne car ils sont difficilement falsifiables. C‟est la raison pour laquelle les systèmes
biométriques sont actuellement de plus en plus sollicités.

Chapitre 4: Application

Introduction
Dans ce chapitre, on a présenté notre travail pratique qui est simulé ou pratiqué et tous les
étapes que nous avons appliqués pour atteindre plus ou moins un bon résultat. Pour cela, on a
réalisé une démarche bien organisée.
I. Généralités sur Matlab
Matlab est un environnement puissant, complet et facile à utiliser destiné au calcul
scientifique. Il apporte aux ingénieurs, chercheurs et à tout scientifique interactif intégrant
calcul numérique et visualisation. C‟est un environnement performant, ouvert et
programmable qui permet de remarquables gains de productivité et de créativité.
MATLAB (MATrix LABoratory) comprend de nombreuses fonctions graphiques, un système
puissant d'opérateurs s'appliquant à des matrices, des algorithmes numériques (zéros d'une
fonction, intégration, interpolation), ainsi qu'un langage de programmation extrêmement
simple à utiliser.
II. Application
1. Phase d’apprentissage
La méthode de classification des empreintes qui est devise sur deux tapes :
 La première étape est de caractériser les empreintes
 La deuxième étape est de déterminer des vecteurs matrices d‟apprentissage
1.1 Lecture et affichage d une empreinte :
En général l‟image est de plusieurs types tels que GPG, TIF, BMP .Or dans notre application
la base des images des empreintes sur laquelle on va travailler est de types GPG. Une image
sous Matlab peut être représentée sous plusieurs formes mais toujours sous forme d‟une
matrice.
Cette étape consiste a la lire et décoder son format afin de la transformer en une matrice de
valeur celui ci se représente dans la figure si dessous qui se manifeste par l affichage de
l‟image de l‟empreinte

Figure4. 1: Affichage d’une empreinte digitale
1.2 Conversion en niveau de gris :
Cette étape consiste à transformer l‟image en couleur à une image au niveau de gris en
utilisant la commande « rgb2gray ». Elle a pour but d‟améliorer la qualité d‟image et le
résultat dans notre cas se représente par la figure si dessous :
Figure4. 2: Image au niveau de gris
1.3 Prétraitement :
Cette étape a pour but de l‟amélioration de la qualité de l‟image vue que: uniformisation du
contraste, problèmes d‟ancre, doigts gras ou secs, etc. Vu que les algorithmes de
reconnaissance des empreintes digitales sont sensibles à cette dernière.
Parmi les étapes de l‟amélioration de la qualité de l‟image on trouve :
2. Le Filtrage :
2.1 Filtre gaussien :
Le filtre Gaussien est un filtre de traitement d'image appliqué par convolution (utilise un
masque (matrice) appliqué à chaque pixel)
Ce type de filtre est utilisé pour diminuer le bruit ou appliquer un flou sur une image.
Les résultats de filtre gaussien applique à une image d‟empreinte digitale, est résumé dans le
tableau suivant :

Tableau4. 1: Comparaison des résultats de filtre gaussien
Image original Gaussien 3*3
Gaussien5*5
Gaussien7*7
2.2 Filtre médian
A fin de minimiser ce phénomène de bruitage de l‟image plusieurs technique ont été
développées. Les plus intuitives consistent a remplacer la valeur d‟un pixel d‟une image par
la valeur médiane (filtre médian qui est le plus efficace car il permet de fracturer
l‟histogramme des images bruitées, contrairement aux filtres de bruit qui avaient tendance a le
lisser). Ce filtre est réalisé par la fonction « medfilter2 » qui permet d‟appliquer un filtre
médian 2 sur l‟image.
Les résultats de filtre médian est représente par dans le tableau suivant :
Tableau4. 2: Comparaison des résultats de filtre médian
Image original Median3*3
Median5*5
Median7*7

2.3 Filtre moyenneur
Ce filtre lisseur part du principe que la valeur d'un pixel est relativement similaire à son
voisinage. Il fait donc en sorte que chaque pixel est remplacé par la moyenne pondérée de ses
voisins. Si on applique un filtre moyenneur de taille λ=3, cela signifie qu'on additionne la
valeur de tous les pixels du voisinage du pixel traité.
Tableau4. 3: Comparaison des résultats de filtre moyenneur
Image original Moyenneur3*3
Moyenneur5*5
Moyenneur7*7
3. L’orientation locale de lignes d’une empreinte
digitale :
La notion de l‟orientation locale des lignes d‟une empreinte est très importante dans la
reconnaissance des empreintes digitales. Elle est utilisée par de nombreux algorithmes
De détection de traits caractéristiques d‟une empreinte, notamment l‟algorithme de l‟index du
point carré qui sert à détecter les régions singulières. L‟idée consiste donc à avoir une
estimation de l‟orientation des lignes d‟une empreinte sur une petite zone de l‟image.
Dans la biométrie des empreintes digitales, une estimation de l‟orientation de lignes de
l‟empreinte est reprise dans une matrice notée D, appelée image directionnelle ou tout
simplement orientation de l‟empreinte digitale. La case (i,j) de la matrice contient la valeur de
l‟angle (Ij) entre l‟axe horizontal et l‟orientation (approximative) des lignes de l‟empreinte
dans le voisinage du pixel [i,j]

Figure4. 3: L’axe oblique indique L’orientation des lignes au voisinage du point (i, j)
La manière la plus courante et la plus simple de calculer la matrice D consiste à calculer le
gradient aux différents points de l‟image E (en noir et blanc) de l‟empreinte ou on a utilisé
l‟algorithme de Sobel qui calcule le gradient de l‟intensité en chaque pixel.
L‟algorithme utilise deux matrices de convolutions (généralement de taille
3x3) pour calculer les approximations de dérivées par rapport à x et y. Notons E l‟image
source de l‟empreinte, Gx et Gy deux images qui en chaque point contiennent
des approximations respectivement de la dérivée par rapport à x et à y de chaque point. Ces
images se calculent comme suit :
L‟angle du gradient qui nous donne l‟orientation de lignes de l‟empreinte au voisinage d‟un
pixel [xi; yj] est alors donné par :
Ө = arc tan (Gx [xi; yj] _ Gy [xi; yj]).
Et par suite on obtiendra une matrice D qui contiendra les différentes valeurs de Ө calculées à
chaque pixel de l‟image en noir et blanc de l‟empreinte digitale.
4. Binarisation :
En traitement d'image, la binarisation est une opération qui produit deux classes de pixels, en
général, ils sont représentés par des pixels noirs et des pixels blancs.

Figure4. 4: Image binarisée
5. Squelettisation :
La squelettisation consiste à effectuer récursivement l‟opération d‟amincissement jusqu‟`a ce
que l‟image ainsi créée ne change plus.
Figure4. 5: Image squelettisée
5.1 Phase d’extraction :
Les minuties de l‟empreinte digitale sont extraites à partir de son squelette en calculant la «
connectivité » CN en chaque point de l‟image P de la manière suivante :
CN = 0.5Si=1|Pi - Pi+1|

Tableau4. 4:Identification d’une minutie à partir du calcul de CN
Cn Nature de la minutie en p
0 Erreur=>point isolée
1 Terminaison
2 Erreur => Point € Sillon
3 Divergence
4 Erreur=>Minutie à 4 branches
Dans un premier temps on repère l‟emplacement de toutes les minuties présentes au sein de
l‟image de l‟empreinte digitale, que l‟on sauvegarde dans une liste L1 en associant à chacun
d‟entre eux la position absolue (xP, yP) correspondante et le type de minutie dont il s‟agit
(terminaison ou divergence).
Figure4. 6: Détermination de minuties sue le squelette de l’empreinte
5.2 Comparaison :
Comme son nom l‟indique, la comparaison de minuties (généralement appelée le “matching
De minuties”) consiste à comparer les minuties de deux empreintes en les plaçant dans le plan
bidimensionnel et à trouver les paires de minuties qui ont le même
Emplacement et la même orientation ; on dit que ces minuties ont “matché”. On peut donc
voir les deux empreintes à comparer I et T comme des vecteurs de minuties, où chaque
minutie m est représentée à son tour par un vecteur (x, y, _) où x et y sont les coordonnées de
l‟emplacement de la minutie dans l‟image de l‟empreinte, et θ l‟angle de la minutie.
T = {m1;m2 ;……mm} mi = {xi; yi; θ i} i = 1..m,
I = {m01;m02; …... m0n} m0j = {x0j ; y0j ; θ 0j } j = 1..n .

On parle d un match entre deux minuties des deux empreintes I et J lorsqu‟ on a la distance
„sd‟ qui le sépare est inferieur à la tolérance « r »et la différence entre les deux angles est
inferieur à un angle tolérance « θ1 »
Soit une fonction mm (pour munities matcher) de matching de minuties. mm (mj ;mi ) vaut :
* 1 si sd (mj ;mi) < = r et dd( mj ;mi)<= θ
.*0 sinon.
On peut calculer le matching en utilisant la formule suivante :
Max S (i=1) mm (m‟p (i); mi)
Ou p(i) est la minutie la plus proche parmi toute la minutie.
=>Chaque minutie mi de I est donc comparée à toutes les minuties de T pour trouver la plus
semblable à mi.

Conclusion générale
La biométrie par l‟empreinte digitale est la technologie la plus employée à travers le monde.
Et on voit fleurir des solutions de plus en plus abordables et performantes. D‟ici à quelques
années, les lecteurs d‟empreintes digitales n‟étonneront plus personne et seront rentrés dans
les mœurs au même titre que le téléphone portable.
On peut ouvrir des perspectives dans ce domaine et pour quoi pas un jour ce système de
reconnaissance d‟empreinte réalise plusieurs tâche dans les voitures par exemple la réalisation
d‟un système de fermeture centrale par empreinte digitale.

Bibliographie
1) Y. Belgnaoui, J-C. Guézel et T. Mahé. La biométrie, sésame absolu. Industries et
techniques, Juillet 2000.
2) J. Goy, “Study, conception and fabrication of an APS image sensor in standard CMOS
technology for low light level applications such as star trackers”, Ph.D. dissertation,
INPGTIMA Laboratory 2002.
3) http://fr.scribd.com/doc/7045082/Les-Empreintes-Digitales
4) http://www.extpdf.com/emprientes-digitale-pdf.html#pdf
5) http://biometrie.online.fr/Dossiers_index.htm
6) http://biometrie.scan-r.eu/
7) file:///C:/Users/intissar/Desktop/works/mini%20projet/divers/Biom%C3%A9trie%20-
%20Gestion%20du%20temps%20et%20de%20pr%C3%A9sence%20%E2%80%93%
20Synel%20France.htm
8) http://lhe.epfl.ch/enseignement/index.php?option=com_content&view=article&id=8
2%3Atraitement-dimages-avec-matlab&catid=6%3Amatlab&Itemid=13&lang=fr
9) file:///C:/Users/intissar/Desktop/works/mini%20projet/divers/Lecteur%20biom%C3%
A9trique%20-%20Lecteurs%20biom%C3%A9triques%20-
%20Empreinte%20digitale%20-%20Capteur%20biom%C3%A9trique%20-
%20Biometrics%20-%20D%C3%A9veloppement%20-
%20Ing%C3%A9nierie%20%20%20Biom%C3%A9trie%20Lorraine%20Nancy%205
4%20Biometrie%20-%20Scan-r.eu%20Biometrie%20-%20Scan-r.eu.htm

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