Features extraction for low-power face verification

Field: Computer Science (Physical Sciences)

Les appareils de communication portables actuellement sur le marchÃ©, comme par exemple les smartphones, sont bien plus Ã©voluÃ©s que les premiers tÃ©lÃ©phones cellulaires devenus populaires il y a une dÃ©cennie. En plus de leur but premier, Ã savoir permettre l'Ã©tablissement de communications vocales pratiquement partout, ils offrent maintenant la plupart des fonctionnalitÃ©s d'un ordinateur et renferment ainsi de plus en plus d'informations personnelles et de donnÃ©es confidentielles. La vÃ©rification d'identitÃ© visant Ã empÃªcher l'accÃ¨s aux personnes non autorisÃ©es est cependant toujours basÃ©e sur le code NIP qui est souvent facile Ã deviner, ou mÃªme complÃ¨tement dÃ©sactivÃ©. La sÃ©curitÃ© peut Ãªtre accrue en utilisant la biomÃ©trie, qui identifie les personnes en se basant sur leurs caractÃ©ristiques physiques ou comportementales. La majoritÃ© des tÃ©lÃ©phones portables actuels intÃ©grant un capteur d'images pour permettre la prise de photographies, la reconnaissance biomÃ©trique du visage est trÃ¨s intÃ©ressante car elle ne requiert pas de capteur dÃ©diÃ©, au contraire par exemple de la reconnaissance des empreintes digitales. De plus, elle n'est pas jugÃ©e invasive et est gÃ©nÃ©ralement bien acceptÃ©e des utilisateurs. Avant de pouvoir dÃ©ployer la reconnaissance de visages sur un terminal portable, il faut cependant surmonter deux obstacles majeurs, qui sont les principaux sujets Ã©tudiÃ©s dans cette thÃ¨se. PremiÃ¨rement, les conditions d'illumination des images capturÃ©es par un appareil tenu en main dans un environnement non contrÃ´lÃ© peuvent grandement varier. Les caractÃ©ristiques extraites pour servir de base Ã la reconnaissance biomÃ©trique doivent donc Ãªtre robustes en prÃ©sence de telles perturbations. DeuxiÃ¨mement, la quantitÃ© d'Ã©nergie disponible sur un appareil portable alimentÃ© par batteries est trÃ¨s limitÃ©e, et nÃ©cessite des algorithmes Ã faible complexitÃ© et dont l'implantation est fortement optimisÃ©e. Pour rÃ©duire l'influence de l'illumination, une technique de normalisation Ã faible complexitÃ© pour l'extraction de caractÃ©ristiques basÃ©e sur la morphologie mathÃ©matique est proposÃ©e dans cette thÃ¨se. La mÃ©thode est Ã©valuÃ©e en combinaison avec l'algorithme de mise en correspondance de graphes Ã©lastiques, Elastic Graph Matching (EGM) en anglais. La robustesse Ã d'autres perturbations, telles que des occlusions ou des transformations gÃ©omÃ©triques, est Ã©galement jaugÃ©e et plusieurs amÃ©liorations sont proposÃ©es. Afin de minimiser la puissance dissipÃ©e, une architecture matÃ©rielle pour un coprocesseur dÃ©diÃ© Ã l'extraction de caractÃ©ristiques est prÃ©sentÃ©e et dÃ©crite en VHDL. Ce composant est conÃ§u pour s'intÃ©grer dans un systÃ¨me sur puce rÃ©alisant la totalitÃ© du processus de vÃ©rification, y compris l'acquisition d'image, ce qui permet d'effectuer la reconnaissance biomÃ©trique du visage entiÃ¨rement sur le terminal portable. La comparaison de cette solution avec l'Ã©tat de l'art au niveau acadÃ©mique et avec des produits commerciaux rÃ©cents indique que l'approche choisie est bien plus efficace en termes de consommation d'Ã©nergie.