Segmentation d’images appliquée en biométrie : Cas des images de l’Iris

Abstract

Il est largement admis que malgré les difficultés liées à la matérialisation de ses contours, l’iris constitue un puissant outil dans les méthodes d’identification des personnes fondées sur des considérations biométriques. A ce titre, la segmentation robuste des images de l’iris joue un rôle déterminant dans le processus de recon-naissance par l’iris. Cependant, de nombreux facteurs contraignants, tels que les déformations non linéaires, la dilatation de la pupille, le mouvement des taches, les mouvements de rotation de la tête, les reflets de la lumière, la non uniformité des intensités, le faible contraste des images, les angles de caméra et la diffusion, ainsi que la présence des cils et des paupières, peuvent compromettre l’efficacité des méthodes conventionnelles de locali-sation de la frontière iris/pupille fondées sur des approches de détection de frontière par région ou par gradient. L’apport du présent travail consiste en le développement d’une méthode de segmentation de l’iris qui individualise la frontière entre l’iris et la pupille sur la base d’une technique fondée sur la théorie des jeux à partir d’une image non-idéale de l’iris. Nous appliquons une procédure de prise de décision fondée sur la théorie des jeux tout en modifiant l’algorithme de Chakraborty et Duncan. Celle-ci intègre la segmentation par approche région et la méthode de recherche de frontières fondée sur le gradient, combinant ainsi les puissances complémentaires de chacune de ces méthodes prises individuellement. Cette démarche intégrée constitue une approche unifiée très robuste pour le bruit et les difficultés de localisation comme elle est moins affectée par les faibles frontières entre l’iris et la sclérotique. L’efficacité de cette démarche qui donne des résultats intéressants sera mise en oeuvre sur des images appropriées de l’iris puisées de bases de données telles que CASIA Version 3.