Description
BIOMÉTRIE
BIOMÉTRIE
20.00$
Objectif du cours : Transmettre les fondements mathématiques, informatiques et technologiques permettant d’analyser, d’identifier et de vérifier l’identité d’un individu à partir de ses caractéristiques biologiques ou comportementales uniques.
Description persuasive du cours
Le cours de Biométrie est à la croisée de l’informatique, des mathématiques appliquées, de la sécurité numérique et des sciences de la vie. À l’ère de la transformation digitale, de la sécurisation des données et du contrôle des identités (passports biométriques, fichiers d’état civil, cybersécurité), ce module offre une maîtrise complète des algorithmes de reconnaissance et des capteurs biométriques.
De la capture des données (empreintes digitales, reconnaissance faciale, iris, voix) jusqu’au traitement automatisé par intelligence artificielle, ce cours prépare les étudiants à concevoir, déployer et évaluer des systèmes d’identification fiables, tout en intégrant les impératifs d’éthique et de protection de la vie privée.
Informations clés
| Élément | Détails |
| Intitulé du cours | Biométrie et Systèmes d’Identification Sécurisés |
| Public cible | Étudiants en Informatique, Génie Électrique, Télécommunications, Sécurité Informatique & Biologie Médicale |
| Durée recommandée | 45 à 60 Heures (Cours magistral, travaux pratiques de codage & traitement d’images) |
| Niveau | Licence / Master |
Compétences à acquérir
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Maîtrise des technologies de capture : Comprendre le fonctionnement des capteurs d’empreintes, caméras infrarouges et scanners d’iris.
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Traitement et extraction de caractéristiques : Appliquer les algorithmes d’extraction de minuties, de points d’intérêt spectraux et de réseaux de neurones (Deep Learning).
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Évaluation des performances des systèmes : Calculer et interpréter le Taux de Fausse Acceptation (FAR), le Taux de Faux Rejet (FRR) et le Taux d’Erreur Égale (EER).
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Sécurité des données et éthique : Mettre en œuvre le chiffrement des gabarits biométriques, la détection du vivant (liveness detection) et le respect de la vie privée.
Grand plan du module
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Introduction à la biométrie et concepts fondamentaux
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Historique, principes d’identification ($1:N$) vs vérification ($1:1$), chaîne de traitement biométrique.
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Biométrie physiologique (Statique)
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Dactyloscopie : Empreintes digitales, minuties, classification d’Henry et algorithmes d’appariement.
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Reconnaissance faciale : Eigenfaces, Fisherfaces, repères faciaux 2D/3D et réseaux convolutifs (CNN).
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Iris et rétine : Codes d’Iris (Daugman), texture rétinienne et précision extrême.
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Biométrie comportementale et émergente (Dynamique)
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Reconnaissance de la voix, de la démarche, de la signature dynamique et de la frappe au clavier (Keystroke dynamics).
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Métrologie, évaluation et sécurité des systèmes
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Mesure de performance : Courbes ROC, DET, calcul du FAR, FRR et EER.
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Attaques physiques et numériques : Usurpation (spoofing), détection de l’état vivant, annulation de gabarit (cancelable biometrics).
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Cadre juridique, protection des données et applications
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Réglementation de la protection des données personnelles, éthique, biométrie dans les documents d’état civil et contrôle aux frontières.
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