Les empreintes digitales sont en effet faciles à reproduire, soit naturellement en sectionnant les doigts des personnes dont on cherche à usurper l'identité, soit en reproduisant les empreintes à l'aide d'un doigt artificiel fabriqué à l'aide de gélatine et de silicone (voir à cet effet la communication de Tsutomo Matsumoto, chercheur à l'Université de Yokohama). La reconnaissance faciale en deux dimensions (largeur et hauteur du visage) souffre d'imprécision en cas d'éclairage défaillant, et peut difficilement différencier les postiches (lunettes, fausses moustaches, perruques...) des attributs naturels d'un visage.
Le chercheur de l'Université du Michigan Anil K. Jain propose dans ce contexte de généraliser le concept de multibiométrie, qui s'appuie sur une combinaison de plusieurs méthodes afin d'augmenter le taux d'identification formel et de réduire à moins de 1% le taux d'erreur.
Jain utilise principalement trois sources d'informations: la biométrie "douce" qui travaille à partir de critères ne permettant pas d'établir l'identité d'une personne, mais de préciser celle-ci en cas de doute. On fait allusion ici à des caractéristiques telles que la taille, le poids, le genre, la couleur des yeux ou des cheveux. En deuxième lieu, on procède à une reconnaissance faciale en 3 dimensions en ajoutant la profondeur, qui rend toute tentative de déguisement plus facilement décelable. Enfin, on ne se limite pas aux empreintes digitales, mais on combine celles-ci avec une analyse des dimensions de la main (la communication complète et technique d'Anil Jain peut être téléchargée ici). D'autres applications pourraient également inclure la reconnaissance vocale.
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