Un modèle SVM pour l'évaluation de la qualité de données biométriques

Mohamad El-Abed (1) , Baptiste Hemery (1) , Christophe Charrier (1) , Christophe Rosenberger (1)

1 Equipe SAFE - Laboratoire GREYC - UMR6072

Ce papier présente une méthode générique (i.e., indépendante de la modalité) d'évaluation de la qualité de données biométriques. Cinq bases de données (quatre de visages et une d'empreintes digitales), et un système d'authentification biométrique ont été utilisés pour quantifier les performances de la méthode proposée. Les résultats expérimentaux montrent l'intérêt de la méthode pour détecter plusieurs types d'altérations réelles des données qui ont un impact majeur sur la performance globale des systèmes biométriques. Les résultats expérimentaux montrent également que la méthode proposée est plus efficace que la méthode Fingerprint Image Quality (NFIQ) proposée par le NIST pour prédire les performances du système biométrique testé.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

Mohamad El-Abed, Baptiste Hemery, Christophe Charrier, Christophe Rosenberger. Un modèle SVM pour l'évaluation de la qualité de données biométriques. Colloque GRETSI, Sep 2011, Bordeaux, France. pp.3. ⟨hal-00806765⟩