Caractérisation des images à Rayon-X de la main par des modèles mathématiques : application à la biométrie

In its specific context, the term "biometrics" is often associated with the study of the physical and behavioral of individual's characteristics to achieve their identification or verification. Thus, the work developed in this thesis has led us to suggest a robust identification algorithm, taking into account the intrinsic characteristics of the hand phalanges. Considered as hidden biometrics, this new approach can be of high interest, particularly when it comes to ensure a high level of security, robust to various attacks that a biometric system must address. The basis of the proposed techniques requires three phases, namely: (1) the segmentation of the phalanges (2) extracting their characteristics by generating an imprint, called "Phalange-Code" and (3) the identification based on the method of 1-nearest neighbor or the verification based on a similarity metric. This algorithm operates on hierarchical levels allowing the extraction of certain parameters invariant to geometric transformations such as image orientation and translation. Furthermore, the considered algorithm is particularly robust to noise, and can function at different resolutions of images. Thus, we developed three approaches to biometric recognition: the first approach produces individual signature from the spectral information of the contours issued from the hand phalanges, whereas the second approach requires the use of geometric and morphological characteristics of the phalanges (i.e. surface, perimeter, length, width, and capacity). Finally, the third approach requires the generation of a new likelihood ratio between the phalanges, using the geometric probability theory. Furthermore, the construction of a database with the lowest radiation dose was one of the great challenges of our study. We therefore proceeded with the collection of 403 x-ray images of the hand, acquired using the Apollo EZ X-Ray machine. These images are from 115 non-pathological volunteering adult (men and women). The average age is 27.2 years and the standard deviation is 8.5. Thus, the constructed database incorporates images of the right and left hands, acquired at different positions and by considering different resolutions and different radiation doses (i.e. reduced till 98% of the standard dose recommended by radiologists "1 µSv").Our experiments show that individuals can be distinguished by the characteristics of their phalanges, whether those of the right hand or the left hand. This distinction also applies to the kind of individuals (male/female). The study has demonstrated that the approach using the spectral information of the phalanges' contours allows identification by only three phalanges, with an EER (Equal Error Rate) lower than 0.24 %. Furthermore, it was found “Surprisingly” that the technique based on the likelihood ratio between phalanges reaches an identification rate of 100% and an EER of 0.37% with a single phalanx. Apart from the identification/authentication aspect, our study focused on the optimization of the radiation dose in order to offer safe identification of individuals. Thus, it has been shown that it was possible to acquire more than 12,500/year radiographic hand images, without exceeding the administrative control of 0.25 mSvDans son contexte spécifique, le terme « biométrie » est souvent associé à l'étude des caractéristiques physiques et comportementales des individus afin de parvenir à leur identification ou à leur vérification. Ainsi, le travail développé dans cette thèse nous a conduit à proposer un algorithme d'identification robuste, en considérant les caractéristiques intrinsèques des phalanges de la main. Considérée comme une biométrie cachée, cette nouvelle approche peut s'avérer intéressante, notamment lorsqu'il est question d'assurer un niveau de sécurité élevé, robuste aux différentes attaques qu'un système biométrique doit contrer. La base des techniques proposées requière trois phases, à savoir: (1) la segmentation des phalanges, (2) l'extraction de leurs caractéristiques par la génération d'une empreinte, appelée « Phalange-Code » et (3) l'identification basée sur la méthode du 1-plus proche voisin ou la vérification basée sur une métrique de similarité. Ces algorithmes opèrent sur des niveaux hiérarchiques permettant l'extraction de certains paramètres, invariants à des transformations géométriques telles que l'orientation et la translation. De plus, nous avons considéré des techniques robustes au bruit, pouvant opérer à différentes résolutions d'images. Plus précisément, nous avons élaboré trois approches de reconnaissance biométrique : la première approche utilise l'information spectrale des contours des phalanges de la main comme signature individuelle, alors que la deuxième approche nécessite l'utilisation des caractéristiques géométriques et morphologiques des phalanges (i.e. surface, périmètre, longueur, largeur, capacité). Enfin, la troisième approche requière la génération d'un nouveau rapport de vraisemblance entre les phalanges, utilisant la théorie de probabilités géométriques. En second lieu, la construction d'une base de données avec la plus faible dose de rayonnement a été l'un des grands défis de notre étude. Nous avons donc procédé par la collecte de 403 images radiographiques de la main, acquises en utilisant la machine Apollo EZ X-Ray. Ces images sont issues de 115 adultes volontaires (hommes et femmes), non pathologiques. L'âge moyen étant de 27.2 ans et l'écart-type est de 8.5. La base de données ainsi construite intègre des images de la main droite et gauche, acquises à des positions différentes et en considérant des résolutions différentes et des doses de rayonnement différentes (i.e. réduction jusqu'à 98 % de la dose standard recommandée par les radiologues « 1 µSv »).Nos expériences montrent que les individus peuvent être distingués par les caractéristiques de leurs phalanges, que ce soit celles de la main droite ou celles de la main gauche. Cette distinction est également valable pour le genre des individus (homme/femme). L'étude menée a montré que l'approche utilisant l'information spectrale des contours des phalanges permet une identification par seulement trois phalanges, à un taux EER (Equal Error Rate) inférieur à 0.24 %. Par ailleurs, il a été constaté « de manière surprenante » que la technique fondée sur les rapports de vraisemblance entre les phalanges permet d'atteindre un taux d'identification de 100 % et un taux d'EER de 0.37 %, avec une seule phalange. Hormis l'aspect identification/authentification, notre étude s'est penchée sur l'optimisation de la dose de rayonnement permettant une identification saine des individus. Ainsi, il a été démontré qu'il était possible d'acquérir plus de 12500/an d'images radiographiques de la main, sans pour autant dépasser le seuil administratif de 0.25 mS

An improved model of masking effects for robust speech recognition system

Performance of an automatic speech recognition system drops dramatically in the presence of background noise unlike the human auditory system which is more adept at noisy speech recognition. This paper proposes a novel auditory modeling algorithm which is integrated into the feature extraction front-end for Hidden Markov Model (HMM). The proposed algorithm is named LTFC which simulates properties of the human auditory system and applies it to the speech recognition system to enhance its robustness. It integrates simultaneous masking, temporal masking and cepstral mean and variance normalization into ordinary mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) feature extraction algorithm for robust speech recognition. The proposed method sharpens the power spectrum of the signal in both the frequency domain and the time domain. Evaluation tests are carried out on the AURORA2 database. Experimental results show that the word recognition rate using our proposed feature extraction method has been effectively increased