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Identification des personnes par l’iris

Emine Krichen INT

26 Avril 2005, France Telecom RD, Issy les moulineaux

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Processus de la reconnaissance par l’iris

• Segmentation de l’iris

• Normalisation, prétraitement, rehaussement

• Codage/Extraction des paramètres

• Prise de décision

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Introduction• J. Daugman dépose son brevet en 1991

concernant l’identification par l’iris en utilisant un codage de phase des coefficients en ondelettes de Gabor.

• R.Wildes propose en 1996 une solution alternative aux travaux de Daugman basée sur la corrélation sur 4 niveaux de résolution.

• NLPR met à disposition des scientifiques la première base de donnée d’images d’iris en accès libre, CASIA V01. 108 personnes, 7 images par personne. (2003)

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Introduction• Les modes d’acquisitions :

– En proche infrarouge (700-900nm).

– En lumière visible

• Les résolutions – 480*640 – 280*320

– Un rayon d’iris de 100 pixels

• Les protocoles d’acquisitions – 35 à 50 cm entre l’œil et l’objectif

– En intérieur

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Comparaison infrarouge / lumière visible

lumière visible infrarouge

• Peu de texture

• Plus de reflets

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Motivations

• Utilisation de la lumière visible – Utilisation de caméra standard

– Fusion de modalités : entre l’iris et le visage, la forme de l’œil…

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Algorithmes d’identification par l’iris :

Segmentation

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Segmentation de l’iris

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Transformée de Hough• Une fonction à votes

• Utilisée après détection des points de contours.

Sinon

ryxCyxsiryxyxh

Avec

ryxyxhryxH

ccjjccjj

ccjj

jcc

,0

),,(),(,1),,,,(

),,,,(),,(1

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Détecteur de contour circulaire

dxdy

r

yxI

rryxr

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,Gσmax )0,0,(

• Maximiser le gradient le long d’un cercle

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Segmentation de l’iris par TH

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Segmentation de l’iris : Méthode hybride

Transformée de Hough Détecteur de contour circulaire

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Segmentation de l’iris par la méthode des contours actifs

• Aucune supposition sur la forme géométrique de l’iris– La pupille n’est pas parfaitement circulaire – L’iris est souvent caché par les paupières

• Calculer un champ de vecteurs de gradients et imposer une forme de départ

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L’iris segmenté par les contours actifs

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Résumé

• Transformée de Hough

• Détecteur de contour circulaire

• Méthode hybride : Binarisation de l’image +transformée de Hough pour la détection de l’iris + CED pour la détection de la pupille

• Contours actifs

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Algorithmes d’identification : Normalisation, rehaussement

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Normalisation : Transformation pseudo polaire

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Détection des cils, paupières et reflets

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Normalisation / rehaussement

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Algorithmes d’identification : Codages

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La méthode des ondelettes

• Base 2D d’ondelettes de Gabor

• Paramètre en coordonnés polaires (ρ,θ).

• 4 niveau de résolution • 2048 coefficients pour coder

l’iris

dφdρρφρ,Ieee22

022

00 βφθαρrφθiω

J. Daugman, “How iris recognition works”, Proceedings of the International Conference on Image Processing, 2004

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Notre approche : Paquets d’ondelettes

• Analyser toute l’image à chaque niveau de résolution

• Augmenter la taille de la fenêtre de l’ondelette mère

• 1664 coefficients pour coder l’iris

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Analyse de texture

Transformée de Haar

Texture extraire de l’iris

I (x, y) =maximum (hg(x, y), gh(x, y))

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Algorithmes d’identification : Décision

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Approche : ondelettes/paquets

Codage par ondelette

Codage par paquets

Deux codes provenant de personnes différentes

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Distance de Hamming

Si HD > Seuil Deux iris proviennent de deux personnes différentes

Si HD < Seuil Deux iris proviennent de la même personne

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Processus de corrélation

Mesure de similarité pour un template

)(

))()(()2,1(

CdStd

CdmeanCdMaximumTTPSR

numberPSRTotal

thresholdtoeriorPSRofNumberItestIrefSM

sup),(

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Bases de données • IrisINT : lumière visible. 70

personnes 700 images.

• CASIA : Proche infrarouge, 108 personne 7 images par personne

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Algorithmes développés • Démodulation de phase : ondelette et

paquets. – Calcul des coefficients d’ondette obtenus par la

base de filtres de Gabor ou de paquets de Gabor. – Codage de la phase des coefficients complexes

de Gabor par le principe de quatre quadrants

• Analyse de texture et corrélation : – filtrage de l’image par l’ondelette de Haar – extraction de la texture de l’iris en utilisant les

informations hautes fréquences verticales et horizontales

– Processus de corrélation sur les images de textures basé sur le calcul du PSR entre des templates provenant des images de références et de tests.

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Courbe ROC (IrisINT)

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Courbe DET (Méthode de corrélation )

EER = 0.07

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Mode dégradé

Image originale Image dégradée

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Courbes DET (CT vs DP)

DP

CTEER = 2.3

EER = 8.1

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Conclusion

• Identification de l’iris en mode dégradé– lumière visible

• Paquets d’ondelettes

• Corrélation de texture