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DET4JUn outil de visualisation de courbes

de performance biométriques

Travail de Bachelor : Présentation finale

Christophe Gisler

Université de Fribourg - Suisse

Département d’informatique - Groupe DIVA

Prof. Rolf Ingold, Dr Jean Hennebert, Bruno Dumas

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Sommaire

• Objectifs du projet Det4J• Rappel sur la biométrie• Courbes de performance• Etat de l’art• Utilité du nouveau programme Det4J• Travail accompli• Améliorations futures envisageables• Démonstration• Questions et remerciements

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Objectifs du projet « Det4J »

• Développer un outil de visualisation et d’édition de courbes de performance biométriques

• Comprendre et implémenter les différentes générations de courbes biométriques

• Améliorer, finaliser l’application basique commencée par Bruno Dumas

• Technologies utilisées : Java et XML (Swing, SAX,...)

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Rappel sur la biométrie 1/2

• La biométrie vise l’élaboration de techniques de vérification et d'identification automatique des humains.

• La biométrie utilise les caractéristiques physiques ou comportementales de l’individu.

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Rappel sur la biométrie 2/2

• 2 axes de recherche en biométrie :– L’identification d’un individu : le

système doit identifier la personne (1

chance sur N).– La vérification d’un individu : le système

doit vérifier que la personne est bien celle qu’elle prétend être (1 chance sur 2).

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Qu’est-ce qu’une courbe de performance ?

Jean Hennebert

BiometricSystem

DecisionModule

1) ID claim Jean Hennebert

2) Biometric Sample

BiometricScore S

T

Accept if S≥TReject if S<T

• Le système biométrique peut faire 2 types d’erreur :– Fausse acceptation (FA) : on accepte un imposteur– Faux rejet (FR) : on rejette la bonne personne, le client

(genuine/true acces)

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Représentations d’une courbe de performance 1/3

• T-FA / T-FR • ROC (Receiver Operating Characteristic) - Linéaire

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Représentations d’une courbe de performance 2/3

• DET (Detection Error Tradeoff) - Distribution normale

• Semi-logarithmique

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Représentations d’une courbe de performance 3/3

• Courbe de coût (cost)

- Expression mathématique : Cost(T) = WFA * FA(T) * P(Impostor)

+ WFR * FR(T) * P(Genuine)

- Exemple : Banque ★ Système téléphonique :

✴ coût FR élevé (frustration)✴ coût FA petit

★ Accès à un coffre fort :✴ coût FR petit✴ coût FA élevé

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Etat de l’art

• Un script Matlab, utilisé actuellement par les chercheurs en biométrie pour la représentation de telles courbes.

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Utilité du nouveau programme : « Det4J »

• Ce que fait Det4J que ne fait pas Matlab– Prise en charge du nouveau format de fichier

de scores biométriques : Ragga (format XML)– Affichage en mode ROC, Semi-Log, T-FA/T-FR

et courbe de coût

– Calculs de l’EER, du coût et seuil optimaux

– Diverses fonctionnalités d’édition et d’exportation supplémentaires (pdf, eps, ps, svg)

– « Standalone », opensource et plus convivial

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Travail accompli 1/2

• Préambule– Apprentissage, diverses lectures sur le sujet de la

biométrie et des courbes de performance– Analyse du script Matlab existant– Réflexion sur le « layout » final de l’outil– Réflexion des fonctionnalités à implémenter

• Fonctionnalités implémentées– Support du nouveau format de score Ragga– Chargement/fermeture de plusieurs fichiers Ragga– Ajout/amélioration du GUI (menus, grille, légendes, fenêtre

des réglages et console, sliders, boutons, tooltips,…)– Calcul et affichage des courbes ROC, DET, Semi-

logarithmique, T-FA / T-FR– Optimisation de l’affichage des courbes et anti-aliasing

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Travail accompli 2/2

• Fonctionnalités implémentées (suite)

– Exportation dans un grand nombre de formats (png, jpg, gif, bmp, pdf, ps, eps, svg,…)

– Impression– Calcul/affichage de l’Equal Error Rate : EER– Calcul du seuil de l’Equal Error Rate : T(EER)– Calcul/affichage des points de coût minimal, seuil

optimal– Gestion du redimensionnement de la fenêtre (canvas)– Gestion des événements souris– Edition (titre, légende, labels des axes, noms des

classifiers, couleur/épaisseur/type des courbes)– Déplacement de la légende par drag & drop– Affichage des coordonnées d’un point en fonction

d’un clic dans la grille– Javadoc

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Améliorations futures envisageables

• Possibilité de zoomer

• Exploitation des méta-informations des fichiers Ragga (ex. détermination de l’utilisateur le plus facilement contrefaisable)

• Optimisation du calcul des points en fonction de la résolution et du nombre de classifiers chargés

• ...

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Démonstration

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Questions ?

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Remerciements

• À mon assistant-chef et superviseur : Jean Hennebert

• À mon assistant : Bruno Dumas

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Merci de votre attention etbonne fin de journée !