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Vein Recognition based Authentication

VERA

L’objectif du projet VERA était de développer un système simple pour acquérir la structure du réseau des veines de la main, d’utiliser ce setup pour enregistrer une base de données d’une centaine de personnes, et de réaliser une première chaine logicielle de reconnaissance des individus basée sur cette structure veineuse (prétraitement d’image et classification). Un setup simple d’acquisition a donc été développé, basée sur une caméra Firewire et du matériel optique (LEDs d’éclairage dans le domaine infrarouge, filtre de la lumière visible et optique) du marché. Un petit logiciel a aussi été développé pour interfacer le système d’acquisition et de fournir une application pour gérer la base de données acquise avec ce système. Une optimisation des longueurs d’onde d’éclairage et des filtres a aussi été réalisée pour maximiser la qualité des images produites.

Ce système d’acquisition a ensuite été utilisé pour acquérir une base de données d’un peu plus d’une centaine d’individus entre des étudiants et du personnel de la HES-SO VS et des collaborateurs de l’IDIAP. Cette base de données d’images sera bientôt fournie en ligne en open source, dès qu’un article sera publié sur les données acquises.

A partir des images acquises avec ce système, plusieurs solutions de prétraitement ont été testées pour extraire une image segmentée pour l’authentification des individus de la base de données. En voici une liste nonexhaustive (segmentation morphologique, segmentation Miura…). Ensuite principalement deux méthodes de classification ont été testées : la corrélation entre les images segmentées et une approche par feature points (SIFT et ORB).

Ces méthodes fournissent des EER (Equal Error Rate) entre 5% et 30%. Ces premiers résultats sont plutôt concluants et permettront, à l’aide de la base de données d’images acquise de continuer de développer les algorithmes d’authentification en collaboration avec l’institut IDIAP à Martigny.

Valorisation

Ce projet a permis à la HES-SO VS et à la HE-ARC de développer leurs compétences en acquisition et traitement d’image, ainsi qu’en méthodes de classification. Ce projet a eu un impact sur l’enseignement avec deux projets de diplômes, un projet d’approfondissement et un projet de master. De plus, un projet a été soumis conjointement avec l’IDIAP à la fondation HASLER pour continuer de travailler sur ce domaine.

Publication

  • Contact-less Palm/Finger Vein BiometricsLink to publication
    Sierro A., Ferrez P., Roduit P.
    Proc. of 14th International Conference of the Biomectrics Special Interest Groupe (BIOSIG), Darmstadt, Germany, September 9-11, 2015