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23 janvier 2018

Classification du réseau veineux tridimensionnel du doigt


Catégorie : Stagiaire


L'équipe de recherche Monétique & Biométrie du laboratoire GREYC, unité mixte de recherche CNRS, rattaché à l'Université de Caen Normandie recherche un étudiant de niveau Master2 pour un stage de six mois du 01 mars au 31 juillet 2017.

Le sujet portera sur la classification du réseau veineux 3D du doigt pour une utilisation dans un système de reconnaissance biométrique.

Le stage s'effectuera au laboratoire GREYC, sur le campus 2 de l'Université de Caen Normandie.

 

La biométrie consiste à identifier ou vérifier l'identité d'un individu de façon automatique. La reconnaissance d'un individu habituellement est une solution non invasive, rapide et simple d'usage. L'utilisation de l'empreinte digitale est un moyen de reconnaissance biométrique répandu et bien accepté par le grand public, notamment grâce aux smartphones qui possède un tel mécanisme de déverrouillage de l'appareil. Cependant, l'acquisition de l'empreinte est surfacique, c'est-à-dire que les données acquises se situent au niveau de l'épiderme, ce qui n'est pas sans risque. Cependant, à l'aide d'un capteur ultrason, il est possible d'aller chercher des informations dans les différents couches du derme du doigt jusqu'à aller jusqu'au réseau veineux du doigt en 3D en Haute Définition. Or une telle représentation est volumineuse puisqu'elle représente environ 500 millions de données et s'apparente à un nuage de points.

Durant le stage, le candidat aura pour objectif d'étudier la structure 3D inhérente au réseau veineux du doigt et de mettre en place des attributs caractéristiques du réseau veineux. Une extension des travaux réalisés dans le domaine des statistiques de scènes naturelles sera à envisager dans le domaine 3D, ainsi que des informations telles que la courbure aux points d'intérêts seront également à prendre en compte. L'objectif étant d'arriver à concevoir un vecteur de caractéristiques de faible dimension. Une fois le vecteur de caractéristiques construit, il sera nécessaire d'évaluer les performances du système biométrique en terme de FAR/FRR mais également en terme d'efficacité algorithmique.

Profil recherché du candidat

Les candidats devront posséder des compétences en Matlab (prototype de fonctions) et en langage OO (C++). Des compétences supplémentaires en reconnaissance de forme, en apprentissage et en 3D seront un atout.

Application

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(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2018.