Le document explore la biométrie, en se concentrant sur l'identification par empreinte digitale, ses types, technologies et étapes de traitement. Il décrit les méthodes de capture, l'extraction des minuties et les étapes de comparaison pour identifier des individus. La conclusion souligne l'importance des méthodes de traitement d'images et du travail d'équipe dans les projets de biométrie.

1. Réalisé par:
Dguechi Intissar
Encadré par:
Mme Hela Maherssia
BIOMÉTRIE D’EMPREINTE DIGITALE

2. Plan
Introduction
La biométrie
Les domaines de la biométrie
L’empreinte digitale
Les types d’empreintes digitale
Les capteurs d’empreintes digitale
Les étapes de la biométrie d’empreinte digitale
Application
Conclusion
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3. Introduction
• La biométrie s'est largement diversifiée et porte le plus
généralement sur le contour de la main, la reconnaissance
faciale, l'ADN, l'identification par l'iris ou encore par
la voix.
• De nombreuses entreprises, enseignes commerciales, écoles,
mairies, hôpitaux, aéroports, etc. ont déjà recours à un
système biométrique, pour des raisons diverses.
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4. La biométrie
• La biométrie est une méthode fiable pour identifier un individu, se
basant sur l’exploitation automatisée de caractéristique:
• Le mot biométrie désigne dans un sens très large l'étude quantitative
des êtres vivants. Parmi les principaux domaines d'application de la
biométrie, on peut citer l'agronomie, l'anthropologie, l'écologie et la
médecine.
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5. Les domaines de la biométrie
Les principales technologies biométriques sont:
1) ADN
L'empreinte génétique est la marque biologique la plus sure du
monde.
Avantages:
L’ADN est facile à obtenir (cheveux, salive),
la plus sure du monde
(fiabilité de 99,99%)
Inconvénients:
Coûteux et long
(nécessitent des délais
de plusieurs semaines)
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6. Les domaines de la biométrie
2) Démarche
Il s'agit de reconnaître un individu par sa façon de marcher et de
bouger (vitesse, accélération, mouvements du corps…), en analysant
des séquences d'images.
Avantages:
Transparente pour l’utilisateur
Inconvénients:
Technique encore au stade expérimental
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7. Les domaines de la biométrie
3) Iris
L‘iris est la membrane colorée de l'œil. Elle est constituée d'un réseau de tubes
fins dont le diamètre est inférieur à celui d'un cheveu.
Avantages:
La texture de l'iris est parfaitement
stable au cours du temps
Inconvénients
La prise de vue n'est pas très simple :
la taille de l'iris est très variable suivant
la lumière ambiante ou l'état
de fatigue
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8. Les domaines de la biométrie
4) Signature
La vérification de la signature est la technologie de biométrie la plus
confortable dans l'utilisation.
Avantages:
Analyse de la pression
et de la vitesse d’exécution
Inconvénients:
Peu fiable
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9. Les domaines de la biométrie
5) Visage
La reconnaissance par le visage repose elle aussi sur l'analyse morphologique
Avantages:
Usage aisé
Inconvénients:
Doit tenir compte des changements
tels une barbe ou des lunettes
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10. Les domaines de la biométrie
6) Voix
La technologie d’analyse de la voix (aussi appelée analyse du locuteur)
s’applique avec succès là où les autres technologies sont difficiles à
employer. Elle est utilisée dans des secteurs comme les centres
d’appel, les opérations bancaires.
Avantages:
Technique simple et peu coûteuse
Inconvénients:
La voix change facilement
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11. Les domaines de la biométrie
 Parts de marché de la biométrie en 2009
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12. L’empreinte
• Une empreinte digitale est le résultat de l'apposition d'un doigt sur un
support après encrage de celui-ci.
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13. Les types d’empreintes
Les empreintes digitales peuvent se diviser en trois grands types de
motifs:
Empreinte en boucle
Les lignes se replient sur elles-mêmes, soit vers la droite, soit vers la
gauche.
Empreinte en verticille
Présence de lignes qui s’enroulent autour d’un point en formant une
sorte de tourbillon.
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14. Les types d’empreintes
Empreinte en arc
Les lignes sont disposées les unes au-dessus des autres, en formant
une sorte de de A (motif rare).
Ces trois types d’empreintes regroupent 95 % des doigts humains :
60 % pour les boucles, 30 % pour les spirales ( verticilles) et 5 %
pour les arches (Arc).
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15. C’est quoi une minutie?
Les munities désignent les particularités des empreintes digitales
(bifurcations ou arrêts de sillons, espaces clos, etc...) qui seront traitées
dans le processus identification.
bifurcation
terminaison en
crête
point
delta
pore
Ile
lac
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16. Les types de capteur d’empreintes
Capteurs capacitifs
Il est de très petite taille, d’une durée de vie assez longue, son coût est
intéressant. Mais, il est fragile aux décharges électrostatiques.
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17. Les types de capteur d’empreintes
Les capteurs optiques d'empreinte
La méthode optique est la méthode la plus communes.
En général, le doigt est placé sur une surface en verre et l'appareil-photo
CCD prend la photo.
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18. Les types de capteur d’empreintes
Les capteurs sans contact
Le capteur sans contact fonctionne comme un capteur optique..
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.
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19. Problématique
Pour un raison de sécurité on va
faire un vérification des certains
empreintes pour vérifier
l'identification
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20. Les étapes de la biométrie d’empreinte
Base d’apprentissage
Prétraitement
Extraction des
caractéristique
Base Test
Recherche par
comparaison
RefuséAccepté
Prétraitement
Extraction des
caractéristique
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21. Les étapes de la biométrie d’empreinte
Récupération de l'empreinte
Capture de
l’empreinte
par l’un des
capteurs
précédents.
Stockage sous
formes d’une
image.
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22. Les étapes de la biométrie d’empreinte
Prétraitement de l'empreinte
Suppression
de toute
ambiguïté.
.
Détection des
zones de bruit
Faire ressortir la
plus grande
partie possible
d'information
utile
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23. Les étapes de la biométrie d’empreinte
Extraction des caractéristiques de l’empreinte
Localisation
des minuties
.
Traitement de
textures
.
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24. Les étapes de la biométrie d’empreinte
Comparaison et prise de décision
Comparaison
de deux
ensembles de
minuties
.
Décision:
empreintes
différentes ou
empreintes
viennent de la
même image
.
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25. 25
Application
Conversion l’empreinte en niveau de gris
• Cette étape consiste à transformer l image en couleur a une image
au niveau de gris en utilisant la commande rgb2gray.
Image original Image au niveau de gris

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Application
• Filtre gaussien
Perte de contour tout en augmentant la dimension de noyau
Image original Gaussien3*3 Gaussien5*5 Gaussien7*7

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Application
Filtre moyenneur
En augmentant la dimension du noyau, les détailles
de l’empreinte deviennent flou
Image original Moyenneur3*3 Moyenneur5*5 Moyenneur7*7

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Application
• Filtre Médian
Si on augmente la dimension du noyau les détailles
de l’empreinte deviennent flou
Median7*7Median5*5Median3*3Image original

29. L’orientation locale de lignes d’une empreinte digitale
• Cette étape est très importante dans la reconnaissance des empreintes
digitales.
• Elle consiste donc à avoir une estimation de l’orientation des lignes
d’une empreinte en chaque point de l’image qui sera reprise dans une
matrice notée D
• La case (i,j) de la matrice D contient la valeur de l’angle entre l’axe
horizontal et l’orientation des lignes de l’empreinte dans le voisinage
du pixel [i,j] .
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30. L’orientation locale de lignes d’une empreinte
digitale
• Pour déterminer la matrice D on doit calculer le gradient de différents
points de l’image d’où on a utilisé l’algorithme de sobel qui calcule le
gradient de l’intensité en chaque pixel
• Le calcul de gradient se fait comme le suivant:
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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]).

31. L’orientation locale de lignes d’une empreinte
digitale
•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.
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32. Binarisation
• La binarisation est une opération qui produit deux classes de pixels, en
général, ils sont représentés par des pixels noirs et des pixels blancs.
Image binariséImage original
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33. Squelettisation
• Elle consiste à effectuer récursivement l’opération d’amincissement
jusqu’`a ce que l’image ainsi créée ne change plus.
Image binarisé Image squelettisée
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34. 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 :
• Tels que P9 = P1, Pi est la valeur des pixels dans le voisinage
3*3 de P.
• L identification des minuties se fait selon le tableau suivant:
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35. Extraction
divergence
terminaison
Les minuties de l’empreinte( terminaison ,
divergence)
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36. Comparaison
• Le but de comparer 2 image I1 et I2 se manifeste par la comparaison
des minuties de 2 images par la méthode appelé matching.
• Dans une première étape on va caractériser à chaque minuties de deux
image un vecteur (xi ,yi , Ө).
• Dans une 2 éme étape on va appliquer les 2 règles suivante:
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Comparaison
• Dans une deuxième étapes on va prédéfinir la fonction mm (munities
matching)qui a le rôle de matching les munities .elle prend la valeur 1
si on obtenu les résultats suivant:
• Sinon elle obtient la valeur 0

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Comparaison
• Dans une troisième partie on va calculer un score qui nous permet de
comparer les 2 images à l aide de la règle suivante:
p(i) = j si m’j est la minutie la plus proche de mi parmi toutes les
minuties.
Si plusieurs minuties de T satisfont aux 2 équation on considère la
plus proche de mi.
Chaque minutie mi de I1 est donc comparée à toutes les minuties de
I2 pour trouver la plus semblable à mi.

39. Conclusion
• Le projet de la reconnaissance d’empreintes digitales nous a permis
d’approcher les différentes méthodes de traitement d’images et de
comprendre les possibilités et les limites de la reconnaissance
d’empreintes digitales.
• Et d’actualités. A travers ce projet, nous avons pu constater que le
travail d’équipe, l’organisation du projet sont des éléments essentiels
pour atteindre des objectifs établis.
• Certes nos tests n’ont pas été concluants et tous les objectifs n’ont pas
été atteints mais nous avons pu avoir des résultats qui peuvent apporter
des réponses aux prochains étudiants du projet.
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