Hybrid Template Update System for Unimodal Biometric Systems

Semi-supervised template update systems allow to automatically take into account the intra-class variability of the biometric data over time. Such systems can be inefficient by including too many impostor's samples or skipping too many genuine's samples. In the first case, the biometric reference drifts from the real biometric data and attracts more often impostors. In the second case, the biometric reference does not evolve quickly enough and also progressively drifts from the real biometric data. We propose a hybrid system using several biometric sub-references in order to increase per- formance of self-update systems by reducing the previously cited errors. The proposition is validated for a keystroke- dynamics authentication system (this modality suffers of high variability over time) on two consequent datasets from the state of the art.Comment: IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS 2012), Washington, District of Columbia, USA : France (2012

Performance Evaluation of Biometric Template Update

Template update allows to modify the biometric reference of a user while he uses the biometric system. With such kind of mechanism we expect the biometric system uses always an up to date representation of the user, by capturing his intra-class (temporary or permanent) variability. Although several studies exist in the literature, there is no commonly adopted evaluation scheme. This does not ease the comparison of the different systems of the literature. In this paper, we show that using different evaluation procedures can lead in different, and contradictory, interpretations of the results. We use a keystroke dynamics (which is a modality suffering of template ageing quickly) template update system on a dataset consisting of height different sessions to illustrate this point. Even if we do not answer to this problematic, it shows that it is necessary to normalize the template update evaluation procedures.Comment: International Biometric Performance Testing Conference 2012, Gaithersburg, MD, USA : United States (2012

Neural Correlates of Learning in the Prefrontal Cortex of the Monkey: A Predictive Model

The principles underlying the organization and operation of the prefrontal cortex have been addressed by neural network modeling. The involvement of the prefrontal cortex in the temporal organization of behavior can be defined by processing units that switch between two stable states of activity (bistable behavior) in response to synaptic inputs. Long-term representation of programs requiring short-term memory can result from activity-dependent modifications of the synaptic transmission controlling the bistable behavior. After learning, the sustained activity of a given neuron represents the selective memorization of a past event the selective anticipation of a future event, and the predictability of reinforcement A simulated neural network illustrates the abilities of the model (1) to learn, via a natural step-by-step training protocol, the paradigmatic task (delayed response) used for testing prefrontal neurons in primates, (2) to display the same categories of neuronal activities, and (3) to predict how they change during learning. In agreement with experimental data, two main types of activity contribute to the adaptive properties of the network. The first is transient activity time-locked to events of the task and its profile remains constant during successive training stages. The second is sustained activity that undergoes nonmonotonic changes with changes in reward contingency that occur during the transition between stage

Réseaux prédictifs et fusion de données floue appliqués à un système de détection de passage de véhicules en ligne et temps réel

Dans cet article, nous présentons une architecture originale pour la fusion de données hétérogènes. Cette architecture a été appliquée à un système de détection magnétique. Elle est fondée sur la coopération d'agent neuronaux d'une part, et de règles expertes symboliques d'autre part. L'originalité de cette architecture repose, entre autres, sur l'utisation des réseaux de neurones prédictifs pour la caractérisation de signaux magnétiques. C'est ce dernier point qui est mis le plus en valeur dans cet article

Reconnaissance des sons de l'environnement dans un contexte domotique

Dans beaucoup de pays du monde, on observe une importante augmentation du nombre de personnes âgées vivant seules. Depuis quelques années, un nombre significatif de projets de recherche sur l assistance aux personnes âgées ont vu le jour. La plupart de ces projets utilisent plusieurs modalités (vidéo, son, détection de chute, etc.) pour surveiller l'activité de la personne et lui permettre de communiquer naturellement avec sa maison "intelligente", et, en cas de danger, lui venir en aide au plus vite. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet ANR VERSO de recherche industrielle, Sweet-Home. Les objectifs du projet sont de proposer un système domotique permettant une interaction naturelle (par commande vocale et tactile) avec la maison, et procurant plus de sécurité à l'habitant par la détection des situations de détresse. Dans ce cadre, l'objectif de ce travail est de proposer des solutions pour la reconnaissance des sons de la vie courante dans un contexte réaliste. La reconnaissance du son fonctionnera en amont d'un système de Reconnaissance Automatique de la Parole. Les performances de celui-ci dépendent donc de la fiabilité de la séparation entre la parole et les autres sons. Par ailleurs, une bonne reconnaissance de certains sons, complétée par d'autres sources informations (détection de présence, détection de chute, etc.) permettrait de bien suivre les activités de la personne et de détecter ainsi les situations de danger. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux méthodes en provenance de la Reconnaissance et Vérification du Locuteur. Dans cet esprit, nous avons testé des méthodes basées sur GMM et SVM. Nous avons, en particulier, testé le noyau SVM-GSL (SVM GMM Supervector Linear Kernel) utilisé pour la classification de séquences. SVM-GSL est une combinaison de SVM et GMM et consiste à transformer une séquence de vecteurs de longueur arbitraire en un seul vecteur de très grande taille, appelé Super Vecteur, et utilisé en entrée d'un SVM. Les expérimentations ont été menées en utilisant une base de données créée localement (18 classes de sons, plus de 1000 enregistrements), puis le corpus du projet Sweet-Home, en intégrant notre système dans un système plus complet incluant la détection multi-canaux du son et la reconnaissance de la parole. Ces premières expérimentations ont toutes été réalisées en utilisant un seul type de coefficients acoustiques, les MFCC. Par la suite, nous nous sommes penchés sur l'étude d'autres familles de coefficients en vue d'en évaluer l'utilisabilité en reconnaissance des sons de l'environnement. Notre motivation fut de trouver des représentations plus simples et/ou plus efficaces que les MFCC. En utilisant 15 familles différentes de coefficients, nous avons également expérimenté deux approches pour transformer une séquence de vecteurs en un seul vecteur, à utiliser avec un SVM linéaire. Dans le première approche, on calcule un nombre fixe de coefficients statistiques qui remplaceront toute la séquence de vecteurs. La seconde approche (une des contributions de ce travail) utilise une méthode de discrétisation pour trouver, pour chaque caractéristique d'un vecteur acoustique, les meilleurs points de découpage permettant d'associer une classe donnée à un ou plusieurs intervalles de valeurs. La probabilité de la séquence est estimée par rapport à chaque intervalle. Les probabilités obtenues ainsi sont utilisées pour construire un seul vecteur qui remplacera la séquence de vecteurs acoustiques. Les résultats obtenus montrent que certaines familles de coefficients sont effectivement plus adaptées pour reconnaître certaines classes de sons. En effet, pour la plupart des classes, les meilleurs taux de reconnaissance ont été observés avec une ou plusieurs familles de coefficients différentes des MFCC. Certaines familles sont, de surcroît, moins complexes et comptent une seule caractéristique par fenêtre d'analyse contre 16 caractéristiques pour les MFCCIn many countries around the world, the number of elderly people living alone has been increasing. In the last few years, a significant number of research projects on elderly people monitoring have been launched. Most of them make use of several modalities such as video streams, sound, fall detection and so on, in order to monitor the activities of an elderly person, to supply them with a natural way to communicate with their smart-home , and to render assistance in case of an emergency. This work is part of the Industrial Research ANR VERSO project, Sweet-Home. The goals of the project are to propose a domotic system that enables a natural interaction (using touch and voice command) between an elderly person and their house and to provide them a higher safety level through the detection of distress situations. Thus, the goal of this work is to come up with solutions for sound recognition of daily life in a realistic context. Sound recognition will run prior to an Automatic Speech Recognition system. Therefore, the speech recognition s performances rely on the reliability of the speech/non-speech separation. Furthermore, a good recognition of a few kinds of sounds, complemented by other sources of information (presence detection, fall detection, etc.) could allow for a better monitoring of the person's activities that leads to a better detection of dangerous situations. We first had been interested in methods from the Speaker Recognition and Verification field. As part of this, we have experimented methods based on GMM and SVM. We had particularly tested a Sequence Discriminant SVM kernel called SVM-GSL (SVM GMM Super Vector Linear Kernel). SVM-GSL is a combination of GMM and SVM whose basic idea is to map a sequence of vectors of an arbitrary length into one high dimensional vector called a Super Vector and used as an input of an SVM. Experiments had been carried out using a locally created sound database (containing 18 sound classes for over 1000 records), then using the Sweet-Home project's corpus. Our daily sounds recognition system was integrated into a more complete system that also performs a multi-channel sound detection and speech recognition. These first experiments had all been performed using one kind of acoustical coefficients, MFCC coefficients. Thereafter, we focused on the study of other families of acoustical coefficients. The aim of this study was to assess the usability of other acoustical coefficients for environmental sounds recognition. Our motivation was to find a few representations that are simpler and/or more effective than the MFCC coefficients. Using 15 different acoustical coefficients families, we have also experimented two approaches to map a sequence of vectors into one vector, usable with a linear SVM. The first approach consists of computing a set of a fixed number of statistical coefficients and use them instead of the whole sequence. The second one, which is one of the novel contributions of this work, makes use of a discretization method to find, for each feature within an acoustical vector, the best cut points that associates a given class with one or many intervals of values. The likelihood of the sequence is estimated for each interval. The obtained likelihood values are used to build one single vector that replaces the sequence of acoustical vectors. The obtained results show that a few families of coefficients are actually more appropriate to the recognition of some sound classes. For most sound classes, we noticed that the best recognition performances were obtained with one or many families other than MFCC. Moreover, a number of these families are less complex than MFCC. They are actually a one-feature per frame acoustical families, whereas MFCC coefficients contain 16 features per frameEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Analyse de la qualité des signatures manuscrites en-ligne par la mesure d'entropie

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vérification d'identité par la signature manuscrite en-ligne. Notre travail concerne plus particulièrement la recherche de nouvelles mesures qui permettent de quantifier la qualité des signatures en-ligne et d'établir des critères automatiques de fiabilité des systèmes de vérification. Nous avons proposé trois mesures de qualité faisant intervenir le concept d entropie. Nous avons proposé une mesure de qualité au niveau de chaque personne, appelée Entropie personnelle , calculée sur un ensemble de signatures authentiques d une personne. L originalité de l approche réside dans le fait que l entropie de la signature est calculée en estimant les densités de probabilité localement, sur des portions, par le biais d un Modèle de Markov Caché. Nous montrons que notre mesure englobe les critères habituels utilisés dans la littérature pour quantifier la qualité d une signature, à savoir: la complexité, la variabilité et la lisibilité. Aussi, cette mesure permet de générer, par classification non supervisée, des catégories de personnes, à la fois en termes de variabilité de la signature et de complexité du tracé. En confrontant cette mesure aux performances de systèmes de vérification usuels sur chaque catégorie de personnes, nous avons trouvé que les performances se dégradent de manière significative (d un facteur 2 au minimum) entre les personnes de la catégorie haute Entropie (signatures très variables et peu complexes) et celles de la catégorie basse Entropie (signatures les plus stables et les plus complexes). Nous avons ensuite proposé une mesure de qualité basée sur l entropie relative (distance de Kullback-Leibler), dénommée Entropie Relative Personnelle permettant de quantifier la vulnérabilité d une personne aux attaques (bonnes imitations). Il s agit là d un concept original, très peu étudié dans la littérature. La vulnérabilité associée à chaque personne est calculée comme étant la distance de Kullback-Leibler entre les distributions de probabilité locales estimées sur les signatures authentiques de la personne et celles estimées sur les imitations qui lui sont associées. Nous utilisons pour cela deux Modèles de Markov Cachés, l'un est appris sur les signatures authentiques de la personne et l'autre sur les imitations associées à cette personne. Plus la distance de Kullback-Leibler est faible, plus la personne est considérée comme vulnérable aux attaques. Cette mesure est plus appropriée à l analyse des systèmes biométriques car elle englobe en plus des trois critères habituels de la littérature, la vulnérabilité aux imitations. Enfin, nous avons proposé une mesure de qualité pour les signatures imitées, ce qui est totalement nouveau dans la littérature. Cette mesure de qualité est une extension de l Entropie Personnelle adaptée au contexte des imitations: nous avons exploité l information statistique de la personne cible pour mesurer combien la signature imitée réalisée par un imposteur va coller à la fonction de densité de probabilité associée à la personne cible. Nous avons ainsi défini la mesure de qualité des imitations comme étant la dissimilarité existant entre l'entropie associée à la personne à imiter et celle associée à l'imitation. Elle permet lors de l évaluation des systèmes de vérification de quantifier la qualité des imitations, et ainsi d apporter une information vis-à-vis de la résistance des systèmes aux attaques. Nous avons aussi montré l intérêt de notre mesure d Entropie Personnelle pour améliorer les performances des systèmes de vérification dans des applications réelles. Nous avons montré que la mesure d Entropie peut être utilisée pour : améliorer la procédure d enregistrement, quantifier la dégradation de la qualité des signatures due au changement de plateforme, sélectionner les meilleures signatures de référence, identifier les signatures aberrantes, et quantifier la pertinence de certains paramètres pour diminuer la variabilité temporelle.This thesis is focused on the quality assessment of online signatures and its application to online signature verification systems. Our work aims at introducing new quality measures quantifying the quality of online signatures and thus establishing automatic reliability criteria for verification systems. We proposed three quality measures involving the concept of entropy, widely used in Information Theory. We proposed a novel quality measure per person, called "Personal Entropy" calculated on a set of genuine signatures of such a person. The originality of the approach lies in the fact that the entropy of the genuine signature is computed locally, on portions of such a signature, based on local density estimation by a Hidden Markov Model. We show that our new measure includes the usual criteria of the literature, namely: signature complexity, signature variability and signature legibility. Moreover, this measure allows generating, by an unsupervised classification, 3 coherent writer categories in terms of signature variability and complexity. Confronting this measure to the performance of two widely used verification systems (HMM, DTW) on each Entropy-based category, we show that the performance degrade significantly (by a factor 2 at least) between persons of "high Entropy-based category", containing the most variable and the least complex signatures and those of "low Entropy-based category", containing the most stable and the most complex signatures. We then proposed a novel quality measure based on the concept of relative entropy (also called Kullback-Leibler distance), denoted Personal Relative Entropy for quantifying person's vulnerability to attacks (good forgeries). This is an original concept and few studies in the literature are dedicated to this issue. This new measure computes, for a given writer, the Kullback-Leibler distance between the local probability distributions of his/her genuine signatures and those of his/her skilled forgeries: the higher the distance, the better the writer is protected from attacks. We show that such a measure simultaneously incorporates in a single quantity the usual criteria proposed in the literature for writer categorization, namely signature complexity, signature variability, as our Personal Entropy, but also the vulnerability criterion to skilled forgeries. This measure is more appropriate to biometric systems, because it makes a good compromise between the resulting improvement of the FAR and the corresponding degradation of FRR. We also proposed a novel quality measure aiming at quantifying the quality of skilled forgeries, which is totally new in the literature. Such a measure is based on the extension of our former Personal Entropy measure to the framework of skilled forgeries: we exploit the statistical information of the target writer for measuring to what extent an impostor s hand-draw sticks to the target probability density function. In this framework, the quality of a skilled forgery is quantified as the dissimilarity existing between the target writer s own Personal Entropy and the entropy of the skilled forgery sample. Our experiments show that this measure allows an assessment of the quality of skilled forgeries of the main online signature databases available to the scientific community, and thus provides information about systems resistance to attacks. Finally, we also demonstrated the interest of using our Personal Entropy measure for improving performance of online signature verification systems in real applications. We show that Personal Entropy measure can be used to: improve the enrolment process, quantify the quality degradation of signatures due to the change of platforms, select the best reference signatures, identify the outlier signatures, and quantify the relevance of times functions parameters in the context of temporal variability.EVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Identification des coefficients du model MA du canal par sous-estimation de la densité de probabilité du signal reçu

Nous présentons une stratégie d'estimation autodidacte des coefficients d'un canal de communication avec une structure transversale par estimation paramétrique de la densité de probabilité du signal reçu. Pour diminuer le nombre de gaussiennes qui composent cette densité de probabilité, nous proposons un sous-modèle obtenu par regroupement de quelques gaussiennes en une seule avec dispersion non-radiale. Cela engendre une famille d'estimateurs du canal de communication permettant de varier le rapport entre qualité d'estimation et complexité d'estimateur. Quelques résultats de simulation sont aussi présentés en guise d'illustration

Sound environment analysis in smart home

International audienceThis study aims at providing audio-based interaction technology that lets the users have full control over their home environment, at detecting distress situations and at easing the social inclusion of the elderly and frail population. The paper presents the sound and speech analysis system evaluated thanks to a corpus of data acquired in a real smart home environment. The 4 steps of analysis are signal detection, speech/sound discrimination, sound classification and speech recognition. The results are presented for each step and globally. The very first experiments show promising results be it for the modules evaluated independently or for the whole system

Réseaux Évidentiels pour la fusion de données multimodales hétérogènes (application à la détection de chutes)

Ces travaux de recherche se sont déroulés dans le cadre du développement d une application de télévigilance médicale ayant pour but de détecter des situations de détresse à travers l utilisation de plusieurs types de capteurs. La fusion multi-capteurs peut fournir des informations plus précises et fiables par rapport aux informations provenant de chaque capteur prises séparément. Par ailleurs les données issues de ces capteurs hétérogènes possèdent différents degrés d imperfection et de confiance. Parmi les techniques de fusion multi-capteurs, les méthodes crédibilistes fondées sur la théorie de Dempster-Shafer sont actuellement considérées comme les plus adaptées à la représentation et au traitement des informations imparfaites, de ce fait permettant une modélisation plus réaliste du problème. En nous appuyant sur une représentation graphique de la théorie de Dempster-Shafer appelée Réseaux Évidentiels, nous proposons une structure de fusion de données hétérogènes issues de plusieurs capteurs pour la détection de chutes afin de maximiser les performances de détection chutes et ainsi de rendre le système plus fiable. La non-stationnarité des signaux recueillis sur les capteurs du système considéré peut conduire à une dégradation des conditions expérimentales, pouvant rendre les Réseaux Évidentiels incohérents dans leurs décisions. Afin de compenser les effets résultant de la non-stationnarité des signaux provenant des capteurs, les Réseaux Évidentiels sont rendus évolutifs dans le temps, ce qui nous a conduit à introduire les Réseaux Evidentiels Dynamiques dans nos traitements et à les évaluer sur des scénarios de chute simulés correspondant à des cas d usage variésThis work took place in the development of a remote home healthcare monitoring application designed to detect distress situations through several types of sensors. The multi-sensor fusion can provide more accurate and reliable information compared to information provided by each sensor separately. Furthermore, data from multiple heterogeneous sensors present in the remote home healthcare monitoring systems have different degrees of imperfection and trust. Among the multi-sensor fusion techniques, belief methods based on Dempster-Shafer Theory are currently considered as the most appropriate for the representation and processing of imperfect information, thus allowing a more realistic modeling of the problem. Based on a graphical representation of the Dempster-Shafer called Evidential Networks, a structure of heterogeneous data fusion from multiple sensors for fall detection has been proposed in order to maximize the performance of automatic fall detection and thus make the system more reliable. Sensors non-stationary signals of the considered system may lead to degradation of the experimental conditions and make Evidential Networks inconsistent in their decisions. In order to compensate the sensors signals non-stationarity effects, the time evolution is taken into account by introducing the Dynamic Evidential Networks which was evaluated by the simulated fall scenarios corresponding to various use casesEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

A Fuzzy Logic Approach for Remote Healthcare Monitoring by Learning and Recognizing Human Activities of Daily Living

Systems analysis & desig