Cette thèse s'intéresse aux biométries dites douces, et notamment à leurs utilisations en termes de sécurité, dans le cadre de différents scénarii commerciaux, incluant des aspects usage. L'accent sera ainsi porté sur les caractéristiques faciales qui constituent un jeu de traits significatifs de l'apparence physique mais aussi comportementale de l'utilisateur permettant de différencier, classer et identifier les individus. Ces traits, qui sont l'âge, le sexe, les cheveux, la peau et la couleur des yeux, mais aussi la présence de lunettes, de moustache ou de barbe, comportent plusieurs avantages notamment la facilité avec laquelle ils peuvent être acquis, mais également du fait qu'ils correspondent à la façon dont les êtres humains perçoivent leurs environnements. Plus précisément, les traits issus de la biométrie douce sont compatibles avec la manière dont l'humain tend à catégoriser son entourage, une démarche impliquant une structuration hiérarchique des différents traits. Cette thèse explore ces différents traits et leurs applications dans les systèmes de biométries douces (SBS), et met l'accent sur la manière dont de tels systèmes peuvent atteindre des buts différents, y compris la recherche accélérée dans des bases de données, l'identification et la ré-identification d'individus, mais également la prédiction et la quantification de l'esthétique d'un visage. Ce travail est motivé notamment par l'importance croissante de ces applications dans notre société en constante évolution, mais aussi par le côté peu contraignant du système. En effet, les SBS sont généralement non-intrusifs, et nécessitent le plus souvent de faibles temps de calculs, permettant ainsi une analyse biométrique rapide, sans imposer obligatoirement l'accord et la coopération de l'individu. Ces atouts rendent la biométrie douce indispensable dans les applications qui ont besoin de traitement d'images ou de vidéos en temps réel.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00673146 |
| Date | 12 December 2011 |
| Creators | Dantcheva, Antitza |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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