La combinaison des avancées médicales et technologiques a rendu possible le monitoring à distance des patients, introduisant le paradigme de la e-santé (e-health en anglais). Il comprend des services ou des systèmes de convergence de la médecine, la santé et l’information, avec l’e-surveillance et la télé-médecine. Le type de dispositif médical "healthcare" doit assurer une sûreté de fonctionnement optimale, que ce soit pour une analyse médicale ou l’application d’un traitement. Le niveau de sûreté et de performance est critique pour la santé du patient.Maintenant que ces dispositifs s’appliquent à un nombre croissant de patients, tous différents et vivant dans des conditions différentes, ils doivent être capables de s’adapter en termes de performances et s’adapter à l’activité, à l’environnement et au patient lui-même. Une stratégie globale et réutilisable d’auto-adaptation à été définie dans le but de mettre en place méthodiquement et de façon optimale le processus et les étapes de l’auto-adaptation. Une des pathologies importantes actuellement est le glaucome, une neuropathie oculaire détériorant le nerf optique induisant une perte du champ visuel progressive et irréversible. Le diagnostique et le suivi de cette pathologie se fait par une mesure de la Pression Intra-Oculaire(PIO). La méthode utilisée actuellement est contraignante et requière la manipulation experte d’un dispositif de mesure ponctuelle. De nouveaux capteurs biométriques ont vu le jour permettant une mesure continue et portable amenant un meilleur diagnostic ainsi qu’un suivi plus simple. Notre cas d’étude sera donc centré sur l’utilisation d’un capteur biométrique de mesure de la PIO qui servira de plate-forme de validation aux solutions proposées sachant qu’il devra être auto-adapté aux différentes anatomies, physiologies, biomécaniques et environnements du patient. Tous les indicateurs perturbateurs ou informateurs de la mesure sont regroupés en deux catégories, ceux liés à l’environnement et ceux liés aux conditions d’utilisation. Un état de l’art est proposé pour la première catégorie et un modèle analytique est proposé pour la deuxième. L’état de l’art montre que les expérimentations in vivo sont nécessaires pour compléter les connaissances sur les indicateurs majeurs dans le cas d’une mesure de la PIO faite par un capteur biométrique. Le modèle analytique inclut le couplage électromagnétique entre les deux antennes du capteur, ainsi que des phénomènes perturbateurs. Il suggère de nouveaux indicateurs indirects (Pente de la baseline et le coefficient du second ordre de la courbe de phase) pour l’adaptation aux phénomènes perturbateurs. / Thanks to the combination of medical and technological advances, it becomes feasible and relevant to operate remotely monitoring of patients, introducing e-health paradigm. It includes services or systems that are at the convergence of medicine, health and information, including e-monitoring and telemedicine. Among existing medical devices, the "healthcare" type must ensure optimum operational reliability whether it is for a medical analysis or a treatment’s application. The level of safety and performance are critical for the patient’s health. Since these devices apply to a growing number of patients, all different from each other and living under different conditions, the device must therefore be able to adapt it self to the patient’s needs, activity, his environment but also to the patient himself. A general reusable strategy of self-adaptation, aiming to define methodically and optimally the steps and processes of self-adaptation, have been defines. Diseases recognized as being of the current centuries diseases require regular medical follow. Among them is glaucoma, an ocular neuropathy that deteriorates the optic nerve leading to a progressive and irreversible loss of the vision field. To diagnose and monitor it, a measurement of the intraocular pressure (IOP) is mandatory. Current techniques are constraining and require the manipulation of punctual measurement tools by a doctor. New biometric devices have emerged allowing continuous and portable measurements to allow a better diagnostic and a simplified monitoring. Our case study will therefore rely on the use of a biometric IOP measurement device which will be used as a validation platform for the proposed solutions knowing that it must be self-adapted to the different anatomies, physiologioes, biomechanics and environments of the patient. All the disturbing or informative mesurement indicators are regrouped in two types, the environmental and the variability in operation. A state of the art is proposed for the first type and an analytical model for the second one. The state of the art shows that In-vivo experimentations are mandatory to complete the knwoledge of major indicator influencing the IOP measurement with a biometric sensor. The analytical model include the magnetic coupling between antennas and the impact of some disturbances. It suggests a new ideal indirect indicator (the slope of the baseline and second coefficient order of the Bode phase plot) for the disturbances adaptation. This model is valid for sensors with different dimensions of antennas.

La machine à vecteurs de support à une classe est un algorithme non-supervisé qui est capable d’apprendre une fonction de décision à partir de données d’une seule classe pour la détection d’anomalie. Avec les données d’entraînement d’une seule classe, elle peut identifier si une nouvelle donnée est similaire à l’ensemble d’entraînement. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la reconnaissance de forme de dynamique de frappe par la machine à vecteurs de support à une classe, pour l’authentification d’étudiants dans un système d’évaluation sommative à distance à l’Université Laval. Comme chaque étudiant à l’Université Laval possède un identifiant court, unique qu’il utilise pour tout accès sécurisé aux ressources informatiques, nous avons choisi cette chaîne de caractères comme support à la saisie de dynamique de frappe d’utilisateur pour construire notre propre base de données. Après avoir entraîné un modèle pour chaque étudiant avec ses données de dynamique de frappe, on veut pouvoir l’identifier et éventuellement détecter des imposteurs. Trois méthodes pour la classification ont été testées et discutées. Ainsi, nous avons pu constater les faiblesses de chaque méthode dans ce système. L’évaluation des taux de reconnaissance a permis de mettre en évidence leur dépendance au nombre de signatures ainsi qu’au nombre de caractères utilisés pour construire les signatures. Enfin, nous avons montré qu’il existe des corrélations entre le taux de reconnaissance et la dispersion dans les distributions des caractéristiques des signatures de dynamique de frappe. / One-Class Support Vector Machine is an unsupervised algorithm that learns a decision function from only one class for novelty detection. By training the data with only one class, this method is able to classify new data as similar (inlier) or different (outlier) from the training set. In this thesis, we have applied the One-Class Support Vector Machine to Keystroke Dynamics pattern recognition for user authentication in a remote evaluation system at Laval University. Since all of their students have a short and unique identifier at Laval University, this particular static text is used as the Keystroke Dynamics input for a user to build our own dataset. After training a model for each student with his or her keystroke data, we then use this model to detect imposters in the later phase. Three methods were tried and discussed for the classification. Then, we were able to identify weaknesses of each method in such a system by evaluating the recognition accuracy depending on the number of signatures and as a function of their number of characters. Finally, we were able to show some correlations between the dispersion and mode of distributions of features characterizing the keystroke signatures and the recognition rate.

Cette thèse porte sur la modélisation et vérification des signatures en ligne. La première partie a pour thème principal la modélisation biomécanique des mouvements de la main. Un modèle basé sur le critère de Minimum de Secousse (MS) a été choisi parmi plusieurs théories du contrôle moteur. Ensuite, le problème de la segmentation des trajectoires en traits qui correspondent au modèle cinématique choisi a été étudié, ce qui a conduit à la mise au point d'une méthode de segmentation itérative. Le choix du modèle et de la méthode de segmentation sont basé sur le compromis entre la qualité de reconstruction et la compression. Dans la deuxième partie, le modèle polynomial issu du critère de MS est volontairement dégradé. Les zéros non-Réels des polynômes sont jetés et les effets de cette dégradation sont étudiés dans une perspective de vérification biométrique. Cette dégradation est équivalente à la technique connue sous le nom d’Infinity Clipping, initialement appliqué à des signaux de parole. Pour les signatures en ligne, comme pour la parole, la préservation de l'information essentielle a été observée sur des tâches de vérification de signature. En fait, en utilisant seulement la distance de Levenshtein sur la représentation dégradée, un taux d'erreur comparable à ceux des méthodes plus élaborées a été obtenu. En outre, la représentation symbolique issue de l’Infinity Clipping permet d’établir une relation conceptuelle entre le nombre de segments obtenus par la segmentation itératif basée sur le MS et la complexité de Lempel-Ziv. Cette relation est potentiellement utile pour l'analyse des signatures en ligne et pour l’amélioration des systèmes de reconnaissance / This thesis deals with the modelling and verification of online signatures. The first part has as main theme the biomechanical modelling of hand movements associated to the signing gesture. A model based on the Minimum Jerk (MJ) criterion was chosen amongst the several available motor control theories. Next, the problem of signature trajectory segmentation into strokes that better fit the chosen kinematic model is studied, leading to the development of an iterative segmentation method. Both the choice of the model and the segmentation method are strongly based on the tradeoff between reconstruction quality and compression. On the second part, the polynomial model provided by the MJ criterion is intentionally degraded. The non-Real zeroes of the polynomials are discarded and the effects of this degradation are studied from a biometric verification perspective. This degradation is equivalent to the signal processing technique known as Infinity Clipping, originally applied to speech signals. On signatures, as for speech, the preservation of essential information was observed on signature verification tasks. As a matter of fact, using only the Levenshtein distance over the infinitely clipped representation, verification error rates comparable to those of more elaborate methods were obtained. Furthermore, the symbolic representation yielded by the infinity clipping technique allows for a conceptual relationship between the number of polynomial segments obtained through the Minimum Jerk-Based iterative segmentation and the Lempel-Ziv complexity. This relationship is potentially useful for the analysis of online signature signals and the improvement of recognition systems

Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse porte sur le contrôle intelligent, isoarchique et multicritère de flux de personnes dans une zone fermée. Nous proposons un système de contrôle basé sur la biométrie multimodale et le RFID qui sont deux techniques complémentaires pour une sécurisation robuste et flexible du flux de personnes. La biométrie multimodale est utilisée pour une reconnaissance plus fiable des individus, et le RFID pour la sécurisation et le stockage des informations identitaires des personnes à surveiller. Ce système est complètement décentralisé et la décision concernant une demande d'accès est prise de manière autonome au niveau de chaque porte de chaque zone sous contrôle. Les entités internes participantes au processus de prise de décision répondent à des concepts exprimés via le paradigme holonique. L'ouverture automatique d'une porte est conditionnée à la conjonction de plusieurs critères. Une méthode d'aide multicritère à la décision est ainsi déployée au sein de chaque porte d'accès pour fusionner les réponses des identifications biométriques et pour traiter en temps réel les demandes d'autorisation d'accès. Tout d'abord, un état de l'art a été réalisé sur la biométrie, la multimodalité biométrique, la technologie RFID et les systèmes de contrôle d'accès physique. Ensuite, un système de contrôle intelligent, isoarchique et multicritère a été proposé, intégrant l'utilisation simultanée de la multimodalité biométrique et du RFID. Enfin, un démonstrateur du système a été implémenté dans le cadre du contrôle de flux de détenus dans une prison. / The proposed work deals with the intelligent control, isoarchic and multicriteria of people flow in a restricted area. Our proposal is a control system based on a multimodal biometrics and RFID which are considered as two secured complementary techniques for robust and flexible people flow control. Multimodal biometrics is used for more reliable individual recognitions and the RFID for securing and storing supervised individuals identity information. This system is completely decentralized and the decision related to a control access request is made autonomously at each gate of each controlled area. The internal entities which participate to the decision making process respond to the holonic paradigm concepts and principles. The automatic gate opening is conditioned with several criteria conjunction (biometrics identifications, RFID identification, access permissions, authorized paths, status of the zone at time t, etc.). A multicriteria decision aid method is thus deployed in each access gate to merge biometrics identifications responses and to automatically treat the real-time access authorization requests. First, a state of art related to the biometric recognition, the contribution of multimodal biometric, the RFID technology and the physical access control based on biometric, was done. Then, an intelligent, isoarchic and multicriteria control of people flow system was proposed, including the use of multimodal biometric and RFID. At the end, a system simulation test bed was implemented to control prisoners flow in a jail. It supports the integration of various biometrics and RFID technologies.

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Dans ce travail, une approche de reconnaissance de l’orateur en utilisant un microphone de contact est développée et présentée. L'élément passif de contact est construit à partir d'un matériau piézoélectrique. La position du transducteur piézoélectrique sur le cou de l'individu peut affecter grandement la qualité du signal recueilli et par conséquent les informations qui en sont extraites. Ainsi, le milieu multicouche dans lequel les vibrations des cordes vocales se propagent avant d'être détectées par le transducteur est modélisé. Le meilleur emplacement sur le cou de l’individu pour attacher un élément transducteur particulier est déterminé en mettant en œuvre des techniques de simulation Monte Carlo et, par conséquent, les résultats de la simulation sont vérifiés en utilisant des expériences réelles. La reconnaissance est basée sur le signal généré par les vibrations des cordes vocales lorsqu'un individu parle et non sur le signal vocal à la sortie des lèvres qui est influencé par les résonances dans le conduit vocal. Par conséquent, en raison de la nature variable du signal recueilli, l'analyse a été effectuée en appliquant la technique de transformation de Fourier à court terme pour décomposer le signal en ses composantes de fréquence. Ces fréquences représentent les vibrations des cordes vocales (50-1000 Hz). Les caractéristiques en termes d'intervalle de fréquences sont extraites du spectrogramme résultant. Ensuite, un vecteur 1-D est formé à des fins d'identification. L'identification de l’orateur est effectuée en utilisant deux critères d'évaluation qui sont la mesure de la similarité de corrélation et l'analyse en composantes principales (ACP) en conjonction avec la distance euclidienne. Les résultats montrent qu'un pourcentage élevé de reconnaissance est atteint et que la performance est bien meilleure que de nombreuses techniques existantes dans la littérature. / In this work, a speaker recognition approach using a contact microphone is developed and presented. The contact passive element is constructed from a piezoelectric material. In this context, the position of the piezoelectric transducer on the individual’s neck may greatly affect the quality of the collected signal and consequently the information extracted from it. Thus, the multilayered medium in which the sound propagates before being detected by the transducer is modeled. The best location on the individual’ neck to place a particular transducer element is determined by implementing Monte Carlo simulation techniques and consequently, the simulation results are verified using real experiments. The recognition is based on the signal generated from the vocal cords’ vibrations when an individual is speaking and not on the vocal signal at the output of the lips that is influenced by the resonances in the vocal tract. Therefore, due to the varying nature of the collected signal, the analysis was performed by applying the Short Term Fourier Transform technique to decompose the signal into its frequency components. These frequencies represent the vocal folds’ vibrations (50-1000 Hz). The features in terms of frequencies’ interval are extracted from the resulting spectrogram. Then, a 1-D vector is formed for identification purposes. The identification of the speaker is performed using two evaluation criteria, namely, the correlation similarity measure and the Principal Component Analysis (PCA) in conjunction with the Euclidean distance. The results show that a high percentage of recognition is achieved and the performance is much better than many existing techniques in the literature.