Authentification biométrique: Visage, empreinte digitale, pupilles et…veines ?

Une équipe d’ingénieurs a présenté un nouveau système d’authentification biométrique capable de collecter, catégoriser et stocker automatiquement les données en utilisant beaucoup moins de ressources informatiques que les méthodes originales. Voici pourquoi il s’agit d’une avancée majeure dans le secteur et comment cela pourrait affecter tout, depuis la façon dont vous vous connectez à vos appareils électroniques jusqu’à la manière dont votre médecin approuve votre prochaine demande d’assurance.

Authentification biométrique

Lorsque vous entendez parler de la biométrie, vous pensez peut-être aux scanners rétiniens avancés ou aux systèmes de reconnaissance faciale. Cependant, la science d’enregistrer les caractéristiques individuelles et de les utiliser à des fins d’authentification est aussi ancienne que la civilisation elle-même.

Des civilisations anciennes comme les Babyloniens utilisaient les empreintes digitales pour sceller des tablettes d’argile certifiées dès 500 av. J.-C. Au XIXe siècle, un système d’enregistrement des empreintes digitales a été introduit dans le système juridique en Inde. Ce système, nommé d’après son créateur, l’inspecteur général Edward Henry, est encore utilisé dans le monde entier aujourd’hui.

L’introduction de la technologie a transformé la biométrie, passant d’un service de sécurité utilisé par les gouvernements et les conglomérats à une méthode que chacun peut utiliser pour protéger ses biens, ses données, et plus encore. Aujourd’hui, la biométrie offre une solution rapide, sans mot de passe. Ainsi, sa popularité est en hausse.

Types d’authentification biométrique

Il existe aujourd’hui deux principaux types de biométrie en usage : externe et interne. Les deux types de données biométriques offrent aux utilisateurs des avantages et des inconvénients qui les rendent plus adaptés à certaines applications que les autres options.

Authentification biométrique externe

La plupart des gens pensent à la biométrie externe lorsqu’ils discutent de cette technologie. Vous avez vu ou utilisé ces systèmes, même sans être conscient de votre participation. Ces options incluent des éléments comme le scanner d’empreintes digitales et le scanner facial présents sur les smartphones avancés d’aujourd’hui.

La biométrie externe offre un accès rapide et une authentification à distance. Ces réseaux sont idéaux lorsque vous devez surveiller une vaste zone ou identifier une personne dans une ville bondée. Aujourd’hui, des réseaux biométriques comme le système de reconnaissance faciale utilisé en Chine permettent de suivre automatiquement ses citoyens, d’attraper des criminels recherchés et de fournir un accès à des données sensibles.

Problèmes des biométriques externes aujourd’hui

Il existe plusieurs scénarios où les systèmes biométriques externes sont insuffisants. Tout d’abord, ils reposent sur des caractéristiques facilement visibles comme votre visage ou votre empreinte digitale. Ces éléments peuvent être collectés et utilisés pour tromper le système. Déjà, de nombreuses études ont documenté comment des personnes ont pu pirater les systèmes de reconnaissance faciale simplement en utilisant des photos de l’individu.

Authentification biométrique interne

Ces inconvénients ont poussé beaucoup à rechercher une meilleure alternative, comme la biométrie interne. La biométrie interne repose sur vos caractéristiques internes, telles que les mesures tissulaires, la disposition des veines et d’autres traits humains vitaux qui sont uniques à chaque individu.

L’avantage de la biométrie interne est qu’elle est invisible aux observateurs. Il est beaucoup plus difficile d’obtenir une numérisation interne du réseau veineux de la paume de quelqu’un qu’une simple photo du visage. De plus, il est très difficile de reproduire ces données même si vous avez des généralisations à leur sujet. Ainsi, la biométrie interne offre une grande précision et une résistance supplémentaire à la fraude.

Les méthodes les plus courantes pour capturer la biométrie interne sont l’utilisation de la tomographie par cohérence optique (OCT) et de la tomographie photoacoustique (PAT). L’approche OCT crée une carte topographique des mesures tissulaires, tandis que la méthode PAT prend des mesures précises du doigt.

Imagerie hyperspectrale

La façon la plus avancée d’obtenir actuellement des données biométriques internes consiste à utiliser l’imagerie hyperspectrale. Cette méthode photographique crée des images en irradiant la paume avec des longueurs d’onde du visible à l’infrarouge proche avec une résolution de 5 nm. Le résultat est une image qui révèle des données sur un large spectre de longueurs d’onde contiguës.

Université métropolitaine d’Osaka au Japon

L’imagerie hyperspectrale offre une variété d’avantages par rapport aux méthodes de numérisation traditionnelles. Tout d’abord, chaque longueur d’onde révèle différents aspects de la structure interne de la paume. Ainsi, une seule numérisation peut fournir une multitude de matériaux potentiels pour les mots de passe.

Problèmes de l’imagerie hyperspectrale

L’imagerie hyperspectrale offre certaines des meilleures options de sécurité sur le marché, mais elle présente des défauts qui ont ralenti son intégration à grande échelle. Tout d’abord, il est beaucoup plus difficile d’administrer ce type de sécurité biométrique car il nécessite que la personne s’asseye et fasse scanner directement sa paume.

Cette approche fonctionnera pour les zones sensibles mais serait trop chronophage à utiliser dans un scénario massif ou à l’échelle d’une ville. Imaginez devoir attendre que chaque passager du métro scanne sa paume avant de pouvoir entrer dans le train. L’attente supplémentaire et les retards annuleraient tout avantage de sécurité.

Exigences massives en données

L’une des principales raisons pour lesquelles l’imagerie hyperspectrale n’a pas connu une adoption massive est la taille même de chaque numérisation. La taille de l’image peut affecter de nombreux aspects de votre sécurité. Stocker la paume ou les empreintes digitales de quelqu’un ne nécessite aucun espace et peut être fait sur tout, du papier à un système numérique.

En comparaison, une image hyperspectrale contient une variété de données approfondies à travers différentes longueurs d’onde, ce qui donne un fichier massif rempli de données. Ces données supplémentaires rendent l’examen plus difficile, car il y a beaucoup plus à analyser si vous recherchez des motifs ou comparez des données.

Étude sur l’authentification biométrique

Reconnaissant la limitation inhérente de cette approche et le potentiel de la technologie, une équipe d’ingénieurs de l’Université métropolitaine d’Osaka au Japon a publié l’étude intitulée « Identification à l’aide d’une image hyperspectrale transversale d’une main ». ¹ Ce papier de recherche explore une méthode novatrice pour réduire la quantité de données requises pour utiliser les numérisations hyperspectrales à des fins de sécurité.

Les ingénieurs démontrent un système capable de générer une image transversale d’une partie de la paume offrant une haute résolution spectrale et pouvant identifier des détails clés tels que des motifs veineux distincts. Ils révèlent également comment ce nouveau système a le potentiel d’améliorer l’identification personnelle à l’avenir dans de multiples industries.

Le système d’authentification biométrique amélioré

Les ingénieurs ont capturé des images hyperspectrales avec précision, puis les ont découpées en fichiers plus petits, mieux adaptés à la vérification, au stockage et au transfert. Le système intègre une caméra spéciale, un éclairage, un scanner et des algorithmes informatiques pour accomplir cette tâche.

Caméra hyperspectrale

Au cœur de l’expérience se trouvait la caméra hyperspectrale (NH-A-S, EBA, Japon, Japon). Cet appareil était équipé d’une lentille à mise au point unique M118FM12 de f=12 mm, offrant une résolution spectrale de 5 nm sur des plages variant de 400 à 1000 nm.

Scanner de paume

Un scanner de paume sensible a été installé pour capturer le réseau veineux et les structures internes de la paume pendant le processus. Le scanner disposait d’une zone de numérisation de 240 × 240 mm, lui permettant de capturer une région spécifique de la paume. Notamment, l’unité était placée à 900 mm du sol et inclinée à un angle d’environ 30° par rapport au sol.

Éclairage

L’éclairage a été utilisé pour illuminer la paume et donner de la profondeur aux images. Plus précisément, une lampe halogène de 500 W a été placée sous la zone de numérisation, projetant la lumière sur une plaque de verre haute transparence d’une épaisseur de 5 mm. Cette plaque a été choisie pour sa capacité à transmettre la lumière du visible à l’infrarouge proche avec une perte minimale.

Ordinateur personnel

Il est à noter que ce système peut fonctionner sur un PC traditionnel. Pour cette expérience, les ingénieurs ont utilisé un ordinateur portable équipé d’un Intel (INTC ) Core i7-1068NG7 et de 32 Go de RAM. Il n’a eu aucun problème à stocker les données du cube hyperspectral.

Intelligence artificielle

Un algorithme d’IA conçu spécialement remplit plusieurs fonctions dans le système. Tout d’abord, il est chargé de déterminer la meilleure région d’intérêt (ROI). La ROI est une zone de la numérisation qui offre les informations les plus claires et les plus personnalisées.

L’IA prendrait ces données et créerait une image cube hyperspectrale. Ensuite, elle calculerait le plan de coupe idéal basé sur MediaPipe Hands de Google, une bibliothèque d’apprentissage automatique.

Cette approche a éliminé le besoin pour les ingénieurs de créer une nouvelle bibliothèque d’enregistrement d’images, économisant ainsi du temps et de l’argent. Les résultats sont une image spatiale-spectrale 2D qui fournit des paramètres d’identification distincts.

Test d’authentification biométrique

Pour tester leur théorie, les chercheurs ont sélectionné 10 adultes en bonne santé âgés de 24 à 47 ans. Chaque sujet a fait scanner sa paume en hyperspectrale plusieurs fois pendant la période prédéfinie. Il est à noter que chaque participant suivait un calendrier de numérisation unique, ce qui a permis aux ingénieurs de prendre en compte les variables liées au temps et à d’autres facteurs.

Il est à noter qu’une lampe halogène de 500 W a été placée sous la zone de numérisation pour illuminer la paume du sujet depuis le côté opposé du verre. À partir de là, les données internes numérisées ont été traitées à l’aide de différents logiciels, notamment Jupyter Notebook, LabVIEW et ImageJ.

Résultats du test d’authentification biométrique

Les résultats du test révèlent un succès majeur. Les ingénieurs ont obtenu une identification fiable basée sur ces données pour tous les sujets testés. Fait intéressant, ils ont noté que le système pouvait fournir de meilleurs résultats avec une zone de numérisation plus petite. De plus, ils ont constaté que les images hyperspectrales transversales de la paume offraient des caractéristiques différentes à chaque longueur d’onde, permettant une observation et une authentification à plusieurs couches.

Avantages de l’authentification biométrique

Cette technologie apportera de nombreux avantages au marché. Tout d’abord, elle contribuera à rendre les systèmes biométriques plus sûrs et plus efficaces. Pour que la biométrie se développe sur le marché, la technologie doit surmonter certaines de ses faiblesses principales. Cette approche récente aide à combler un vide dans le secteur et promet de fournir une haute sécurité à moindre coût.

Applications de l’authentification biométrique

Il existe plusieurs applications potentielles pour cette technologie, allant du secteur commercial aux usages médicaux et militaires. La capacité d’authentifier rapidement et avec précision une personne est cruciale pour de nombreuses industries ; voici quelques applications potentielles de cette technologie pour l’avenir.

Sécurité

L’utilisation la plus évidente de ces systèmes est d’améliorer la sécurité. À l’avenir, votre empreinte de paume pourrait être le moyen d’effectuer des paiements hors ligne, d’accéder à votre domicile ou même de démarrer votre véhicule. Ainsi, il est essentiel que ces systèmes soient aussi précis et accessibles que possible.

Médical

Le secteur médical pourrait exploiter cette technologie pour garantir l’identité de ses patients. Du manque de professionnalisme à la fraude en passant par les simples erreurs humaines, le secteur médical a besoin d’un moyen d’authentifier efficacement l’identité d’une personne avant de lui fournir des soins. Ce système pourrait offrir une alternative abordable qui empêcherait les mauvais diagnostics et d’autres erreurs entraînant des pertes et des souffrances inutiles.

Chercheurs de l’étude d’authentification biométrique

Takashi Suzuki a dirigé l’étude hyperspectrale. Il a travaillé avec une équipe d’ingénieurs et de scientifiques de l’Université métropolitaine d’Osaka au Japon. Aujourd’hui, l’équipe cherche à élargir les scénarios d’utilisation de la technologie et à créer des méthodes plus abordables et accessibles pour obtenir et intégrer la technologie à grande échelle.

Entreprises innovantes leader du marché des biométriques

De nombreuses entreprises disposent actuellement de formes de R&D autour de la biométrie. Des sociétés cherchant à utiliser votre rétine pour accéder à votre compte crypto aux scanners rétiniens utilisés pour protéger vos positions précieuses, il n’y a pas de pénurie de fabricants impliqués sur le marché. Voici une entreprise qui a déployé des efforts considérables pour créer un système biométrique fiable afin d’améliorer son ROI et son expérience utilisateur.

Alibaba Group Holding Limited

Alibaba Group Holding Limited (BABA ) est entrée sur le marché en 1999 pour connecter les commerçants et les consommateurs via une place de marché numérique. Depuis, l’entreprise est devenue l’un des plus grands fournisseurs de commerce électronique en ligne au monde en volume. Aujourd’hui, elle compte des centaines de millions d’utilisateurs actifs et connecte des milliers de commerçants aux clients quotidiennement.

Alibaba travaille discrètement sur un système de paiement biométrique depuis 2004. Le système, baptisé “Smile to Pay”, utilise la reconnaissance faciale pour permettre aux utilisateurs d’effectuer des paiements. Bien qu’il soit encore en phase de test bêta, les dirigeants de l’entreprise ont déclaré qu’ils espèrent utiliser la technologie pour autoriser les paiements depuis le portefeuille AliPay simplement avec une numérisation du visage.

Alibaba est un site de commerce électronique massif qui a des clients et des partenariats avec certains des plus grands géants technologiques du monde. Son positionnement et son accès à un vaste réseau de clients et de commerçants font d’Alibaba un candidat idéal pour intégrer avec succès toute solution biométrique. Ainsi, BABA mérite une recherche plus approfondie.

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Ne plus jamais oublier vos clés – Authentification biométrique

L’engouement pour l’utilisation de la biométrie augmente à l’échelle mondiale. Les entreprises, les consommateurs et les gouvernements poussent tous cette technologie. De manière impressionnante, ce dernier développement offre une façon fiable et efficace d’améliorer les résultats, de réduire les coûts de stockage et de calcul, et de fournir une sécurité fiable. Ainsi, ce travail pourrait avoir un effet bouleversant sur le marché à l’avenir.

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Études référencées :

^{1. Suzuki, T. (2025). Identification personnelle à l’aide d’une image hyperspectrale transversale d’une main. Journal of Biomedical Optics, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}