Ecole d'ingénieur et centre de recherche en Sciences du numérique
 

Traitement d'images pour des applications de sécurité

[ImSecu]
T Enseignement Technique


Résumé

Le traitement d'images est présent dans de nombreuses applications liées à la sécurité : tatouage numérique, stéganographie, imagerie légale, biométrie et vidéo surveillance.

  • Le tatouage numérique permet aux propriétaires ou fournisseurs de contenus de cacher de manière invisible et robuste un message dans un document multimédia numérique, avec pour principal objectif de défendre les droits d'auteurs ou l'intégrité. Il existe un compromis délicat entre plusieurs paramètres : capacité, visibilité et robustesse.
  • La stéganographie consiste à cacher des messages (dans une image et/ou une vidéo) de telle sorte que personne d'autre que l'expéditeur et le destinataire  du document ne peut imaginer qu'il contient une information secrète.
  • L'imagerie légale inclut deux objectifs principaux : l'identification à partir d'une image de l'appareil utilisé et la détection automatique d'éventuelles modifications malicieuses réalisées sur une image ou une vidéo.
  • Biométrie : La sécurité utilise trois types d'authentification : quelque chose que vous connaissez, quelque chose que vous possédez ou quelque chose que vous êtes : une biométrie. Parmi les biométries physiques, on trouve les empreintes digitales, la géométrie de la main, la rétine, l'iris ou le visage. Parmi les biométries comportementales, on trouve la signature et la voix. Chaque biométrie inclut des avantages et inconvénients, en termes de performances, coûts, acceptation de la part des utilisateurs etc. Les systèmes actuels s'orientent donc vers des solutions multimodales. Dans un futur proche, la biométrie devrait jouer un rôle essentiel en sécurité, pour le commerce électronique, mais aussi pour la personnalisation.
  • La vidéo surveillance a pour objet de suivre le comportement, les activités ou toute autre information visuelle dynamique, par défaut liée aux individus (mais aussi aux véhicules) dans le but de contrôler, intervenir et protéger. Les images sont souvent traitées afin de faciliter l'interprétation des contenus.

Enseignement et méthodes d'apprentissage Ce cours comporte un nombre limité de Travaux Pratiques et Travaux Dirigés.

Règles du cours: Les TPs sont obligatoires

 

Bibliographie

Information hiding techniques for steganography and digital watermarking

Stefan Katzenbeisser, Fabien A. P. Petitcolas (Editors)

Hardcover, approx. 220 pages.
Artech House Books, December 1999
ISBN 1-58053-035-4

Akhtar, Zahid et al.

Biometrics: in search of identity and security: (Q & A)

IEEE Multimedia, Vol. PP, N°99, June 2017.

Redi, J. et al.

Digital image forensics : a booklet for beginners

Multimedia Tools and Applications, October 2010.

Turk, Matthew A and Pentland, Alex P. Face recognition using eigenfaces. Computer Vision and Pattern Recognition, 1991. Proceedings {CVPR'91.}, Computer Society Conference on 1991.

Préalable Requis

ll est souhaitable mais pas obligatoire d'avoir quelques notions de base en traitement du signal/images, Matlab et OpenCv.

Description

Le cours est découpé en 6 sessions de 3 heures :

-       Cours sur la biométrie

-       TP basé sur les visages propres (i.e. Eigenfaces)

-       Cours sur le tatouage numérique, stéganographie et imagerie légale.

-       TP en intégrité des images

-       Cours sur la Vidéo Surveillance

-       Annales d'examens (TD)

 

Résultats d'apprentissage: Découvrir les techniques clés du traitement des images et de la video dans le domaine de la sécurité.

Nb heures: 21.00 (4 x 3 hours of lecture, 2 x 3 heures de TP, 1 x 3 heures de TD) 

Evaluation:   L'examen est composé d'une heure QCM sans document. Les Tps comptent pour 20% de la note finale.

Nombre d'heures: 21.00
Forme du contrôle: examen écrit