Spoofing and disguise variations in face recognition

Résumé : La Reconnaissance automatique des personnes est devenue un sujet de plus en plus important avec l'augmentation constante des besoins en sécurité. De nombreux systèmes biométriques existent. Ils utilisent différentes caractéristiques humaines. Parmi tous les traits biométriques, la reconnaissance faciale inclut des aspects positifs en termes d'accessibilité et de fiabilité. Dans cette thèse, deux défis en reconnaissance faciales sont étudiés. Le premier est le leurrage. Le leurrage en reconnaissance faciale est présenté. Des contre-mesures permettant d'améliorer les systèmes actuels sont proposés. A cet effet, les attaques basées sur des photographies 2D ou des masques 3D sont analysées. Le second défi exploré dans cette thèse est lié aux variations dues à des altérations du visage (i.e. chirurgie plastique), maquillage et accessoires pour le visage (e.g. occultations par la présence de lunettes). L'impact de ces variations en reconnaissance de visage est étudiée séparément. Ensuite, des techniques robustes contre les variations de camouflage sont proposées.
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Thèse
Image Processing. Télécom ParisTech, 2014. English. 〈NNT : 2014ENST0020〉
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Soumis le : vendredi 9 décembre 2016 - 16:49:06
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:39
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 mars 2017 - 14:52:17

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Neslihan Kose. Spoofing and disguise variations in face recognition. Image Processing. Télécom ParisTech, 2014. English. 〈NNT : 2014ENST0020〉. 〈tel-01413382〉

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