Voix et signature pour savoir qui est
Indépendamment de sa caractéristique biométrique, le système doit disposer d'un capteur approprié pour lire la donnée biométrique. Mais il est tout aussi important d'avoir un outil de comparaison entre la mesure et la sauvegarde. Autrement dit, disposer d'une base de données appropriée. Pour répéter les sessions et comparer les résultats de plusieurs algorithmes, vous devez utiliser une riche base de données. Il est également important que les capteurs soient capables de détecter les efforts de contrefaçon.
Devant la nécessité d'une base de données biométrique, le Département d'Électronique et de Télécommunications de l'École Technique Supérieure d'Ingénierie de Bilbao a commencé il y a quelques années le développement d'une base de données qui recueillerait les caractéristiques biométriques de centaines de personnes, parmi beaucoup d'autres d'Espagne
avec l'université. Actuellement, pour compléter cette base de données, nous travaillons particulièrement sur l'étude de la voix, les signatures et l'écriture.
Quant à la voix, les techniques habituelles utilisent en général des caractéristiques segmentales pour différencier les personnes. L'un d'eux est la sonnette dite de la voix, qui peut être améliorée malgré les bons résultats. Précisément, les chercheurs de l'UPV veulent améliorer ce système en mesurant le rythme de la voix et de l'intonation, entre autres. Son intention est d'intégrer toutes ces fonctionnalités dans la base de données. En fait, il a été prouvé que lorsque plusieurs systèmes biométriques sont combinés ou que certains paramètres d'une même caractéristique biométrique sont ajoutés, l'erreur moyenne est toujours inférieure à celle de chaque système indépendant.
Signature à l'examen
En plus de la voix, ils veulent inclure la signature dans cette base de données. La connaissance automatique des signatures peut être divisée en deux grandes zones selon la forme de collecte de données: signatures on line et off line.
Dans la signature ou l'écriture hors ligne, un document du passé est pris et scanné pour le traitement de l'image. Toutes les caractéristiques de la signature seront dérivées de son apparence spatiale. La contrefaçon est donc plus simple, car le contrefacteur n'a qu'à imiter l'aspect de la signature.
Dans le cas de la signature en ligne ou de l'écriture, cependant, ils analysent non seulement l'aspect spatial de la signature, mais aussi son information dynamique. Ils utilisent un tableau de numérisation et un crayon de numérisation qui collectent à tout moment la trajectoire du crayon, la pression ou la force exercée lors de l'écriture, l'inclinaison du crayon, etc. Au moment d'accéder aux données en ligne, le signataire doit être présent, car les mouvements du crayon sont mesurés au fur et à mesure qu'ils sont signés ou écrits.
Mais comment se développe la base de données ? Chaque utilisateur de la base de données de signature doit effectuer sa propre signature et l'imitation de la signature d'autres utilisateurs pour former en quelque sorte le système.
Moins d'erreurs
Un système de reconnaissance biométrique sécurisé n'aurait pas à faire de mauvaise acceptation ou de négation, mais dans la plupart des cas cela se produit. L'erreur dans la connaissance en ligne des signatures est d'environ 4%. Autrement dit, 4% de signatures réelles sont écartées et autant de falsifications acceptées. Quant aux connaissances off line, ce chiffre est bien supérieur (20%).
Dans le cas de la voix, une erreur relativement faible s'est produite. Cependant, ce sont des résultats provisoires. En fait, différents paramètres de la voix sont actuellement combinés pour obtenir des résultats plus précis.
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