F comme FNAEG ( Fichier National des Empreintes Génétiques)

Fichier national des empreintes génétiques 

 

Chiffres clés

En 2007 le FNAEG recense environ 400 000 empreintes génétiques.

 

À quoi sert ce fichier ?  Le FNAEG sert à faciliter l’identification et la recherche :

-des auteurs d’infractions à l’aide de leur profil génétique

-de personnes disparues à l’aide du profil génétique de leurs descendants ou de leurs ascendants.

  Qui est responsable de ce fichier ? La direction centrale de la police judiciaire au ministère de l’Intérieur, sous le contrôle d’un magistrat. Celui-ci dispose d'un accès per­ manent au fichier, du droit de se déplacer sur le site où seront stockées les informations et du droit d'ordonner l'effacement des empreintes dont la conservation serait illicite.  

Que contient ce fichier ? Le FNAEG centralise les empreintes génétiques de :

-personnes non identifiées (empreintes issues de prélèvements sur les lieux d’une infraction)

-personnes identifiées (personnes condamnées ou mises en cause).

Les empreintes sont complétées des informations suivantes : Les nom, prénoms, date et lieu de naissance, filiation et sexe ; le service ayant procédé à la signalisation ; la date et le lieu d'établissement de la fiche signalétique ; la nature de l'affaire et la référence de la procédure.

Critères d’inscription dans ce fichier  L'enregistrement des empreintes ou traces est réalisé dans le cadre d'une enquête pour crime ou délit, d'une enquête préliminaire, d'une commission rogatoire ou de l'exécution d'un ordre de recherche délivré par une autorité judiciaire

Combien de temps sont conservées les informations ? 

40 ans pour les personnes définitivement condamnées

25 ans pour les personnes mises en cause, sauf irresponsabilité pénale

Qui peut consulter ce fichier ? 

-Les personnels habilités de la sous-direction de la police technique et scientifique de la Direction centrale de la police judiciaire, de la police nationale et ceux de la Gendarmerie nationale.

-Les personnes affectées au service central de préservation des prélèvements biologiques.

Comment obtenir communication et/ou rectification des données ?  En s’adressant au directeur central de la police judiciaire au ministère de l'intérieur.

En cas de refus d’effacement, il existe une possibilité de recours devant le juge des libertés et de la détention, puis devant le Président de la chambre de l’instruction en cas de nouveau refus.

Textes encadrant ce fichier 

Loi du 17 juin 1998 relative à la prévention et à la répression des in­ fractions sexuelles ainsi qu'à la protection des mineurs, l oi du 15 novembre 2001sur la sécurité quotidienne, loi n° 2003-239 du 18 mars 2003 pour la sécurité intérieure

Délibération n° 99-052 du 28 octobre 1999

Décret n° 2000-413 du 18 mai 2000

Décret n° 2002-697 du 30 avril 2002

Décret 2004-470 du 25 mai 2004

À noter  Le refus de personnes concernées de se soumettre à un prélèvement destiné à obtenir une empreinte génétique constitue une infraction. La CNIL est destinataire d’un rapport annuel d'activité mentionnant notamment les résultats des opérations de mise à jour et d'apurement du fichier.

Source: CNIL

R comme...Reconnaissance faciale (2)

Coté détracteurs:

(...)Reconnaissance Faciale :15 % . C’est la technologie qui monte. Elle s’appuie sur les caractéristiques principales du visage - l’éloignement des yeux, la taille de la bouche, etc. - pour construire une carte du faciès. La reconnaissance faciale est capable de déjouer le port d’une barbe ou la tonte des cheveux : seule une opération chirurgicale intervenant sur le cartillage est en mesure de la tromper à coup sûr. On distingue deux technologies : la reconnaissance de visage fixe et mobile. L’identification d’un sujet fixe dans de bonnes conditions de luminosité peut-être considérée comme mûre. Pour ce qui est de la reconnaissance d’un visage sur une vidéo, on doit encore déplorer un taux d’échec assez élevé. Un défaut qui n’empêche pas le succès de cette technologie : c’est pour l’instant la seule solution que l’on peut utiliser sans obtenir le consentement de la personne identifiée.(...)

source:Souriez,vous êtes filmés

R comme...

  

Reconnaissance faciale

 Vue par ses Lobbyistes utilisateurs

 Les images faciales sont probablement la caractéristique biométrique la plus communément employée par l’homme pour effectuer une identification personnelle.

L’utilisation d’une caméra permet de capter la forme du visage d’un individu et d’en dégager certaines particularités. Selon le système utilisé, l’individu doit être positionné devant l’appareil ou peut être en mouvement à une certaine distance. Les données biométriques qui sont obtenues sont par la suite comparées au fichier référence.

Au début des années 1970, la reconnaissance par le visage était principalement basée sur des attributs faciaux mesurables comme l’écartement des yeux, des sourcils, des lèvres, la position du menton, la forme, etc. Depuis les années 1990, les différentes technologies utilisées exploitent toutes les découvertes effectuées dans le domaine du traitement d’image, et plus récemment encore les réseaux de neurones.

  

Capture de l’image d’un visage

En fonction de l’application, la capture d’un visage est plus ou moins compliquée. En effet la coopération du sujet compte beaucoup sur la qualité des résultats d’identification et justifie l’emplacement des caméras et le scénario à utiliser. Pour le contrôle d’accès logique, l’utilisation de la WebCam permet de s’affranchir de certaines conditions pour la capture du visage puisque l’utilisateur sera forcement coopératif s’il veut accéder à sa session de travail ou ses fichiers. Pour des systèmes de filtrage , le problème vient plus du scénario à utiliser (comment interpeller une personne identifiée dans une foule sans la gêner).

Pour des applications de contrôle d’accès logique, la caméra peut être une webcam avec une résolution de 320 x 240 pixels et une capture de 3 à 5 images par seconde. Ce qui indique que le type de caméra pour ce genre d’applications n’est pas onéreux (moins 50 Euros) ; bien sûr des caméras avec des performances supérieures amèneront de bien meilleurs résultats.

Pour des applications de contrôle d’accès physique, une carte d’acquisition vidéo adéquate et un processeur de vitesse adapté, sont les composants clefs. Pour effectuer une reconnaissance automatique à grande échelle (identification), la vitesse du processeur est le point critique à observer.

 

Traitement des échantillons

Il existe plusieurs techniques de reconnaissance par analyse du visage. Mais pour la plupart il est d’intérêt que ces techniques se basent sur des éléments du visage qui sont le moins susceptibles aux changements : les grands traits supérieurs des orbites, les secteurs entourant les pommettes, les côtés de la bouche et d’autres caractéristiques similaires de façon à ignorer les changements comme la coupe de cheveux. Toutes ces techniques conduisent à des fonctionnements en identification sur des bases de milliers voir de centaines de milliers de personnes.

Quatre méthodes de base sont utilisées par les fabricants de systèmes biométriques : Eigenface, l’analyse de points particuliers, les réseaux de neurones et le traitement automatique de visage.

• Le traitement automatique de visage est une technologie rudimentaire, elle caractérise les visages par des distances et des proportions entre des points particuliers comme les yeux, le nez les coins de la bouche. Aussi éprouvé que les autres technologies, le traitement automatique de visage est la plus efficace dans des situations de capture d’image avec peu d’éclairage.
• Eigenface : elle utilise une représentation des éléments caractéristiques d’une image de visage à partir d’images modèles en niveau de gris (voir illustration ). Des variantes de Eigenface sont fréquemment utilisées comme base pour d’autres méthodes de reconnaissance.
• L’analyse de points particuliers est la technologie d’identification faciale la plus largement utilisée. Cette technologie se rapproche de Eigenface, mais elle est capable de s’adapter à des changements d’aspect facial (sourire, froncer des sourcils,...).
• Les réseaux de neurones permettent en théorie de mener à une capacité accrue d’identification dans des conditions difficiles de capture. Les réseaux de neurones emploient un algorithme pour déterminer la similitude entre des captures d’images de visage, et des gabarits. Ceci en employant le plus possible de captures et de gabarits.

La méthode eigenface (source MIT)

  

Les modes de fonctionnement (Surveillance ou Recherche)

Mode Surveillance

• Le système peut détecter automatiquement la forme d'un visage, en extraire l'image, exécuter l'identification en s'appuyant sur une base de données d’individus préenregistrés.
• Il calcule rapidement le degré de recoupement entre l'empreinte du visage réel qui vient d'être capté et ceux associés aux individus connus enregistrés dans une base de données biométrique d'images faciales.
• Il peut retourner une liste d'individus possibles triée par score décroissant (images ressemblantes) ou il peut simplement retourner l'identité du sujet (résultat le plus haut) et un niveau de confiance associé. Ceci paramétrable au choix de l'opérateur.
• En mode Surveillance il fonctionne en temps réel et dans le même temps, capte les images et recherche dans la base de données. L'architecture technique mise en place pour cela est fonction des besoins de l'application (nombre d'individus enregistrés, vitesse de défilement devant la caméra, flux…)
• Une autre fonction du mode Surveillance permet de trouver des visages humains n'importe où dans le champ de vision du système et à toute distance. Il peut les suivre de façon continue et les extraire de l'image, en comparant le visage ainsi isolé avec une liste de visages stockés.

Mode Recherche

Le mode Recherche peut être utilisé en mode IDENTIFICATION (un à plusieurs) ou en mode VERIFICATION (un à un)

Recherche Identification

• Le système travaille à partir d'une image de visage stable. Cette image (photo) peut provenir de différentes sources : Appareil photo numérique, extrait de bande vidéo, photo scannée…
• Il calcule alors rapidement le degré de recoupement entre l'empreinte du visage réel qui est présenté et ceux associés aux individus connus enregistrés dans une base de données biométrique d'images faciales.
• Il peut retourner une liste d'individus possibles triée par score décroissant (images ressemblantes) ou il peut simplement retourner l'identité du sujet (résultat le plus haut) et un niveau de confiance associé.

Recherche Vérification

• En mode vérification, l'empreinte du visage peut être stockée sur une carte à puce ou sur un support informatisé. Le système associe simplement l'empreinte réelle à celle enregistrée sur le support. Si le niveau de confiance dépasse un certain seuil, alors l'association est réussie et l'identité est vérifiée.
• Les systèmes peuvent comprimer une empreinte du visage en moins de 100 octets pour usage dans les cartes à puce, codes barres et autres appareils de stockage à capacité limitée.

 

Source:Biométrie online.net

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...RFID

Le terme RFID désigne un système d'identification qui comprend une étiquette électronique (ou tag), pour mémoriser des informations, et un lecteur.

Le transfert d'information du composant électronique vers le lecteur s'effectue par radiofréquence et non par lecture optique, comme c'est le cas pour le code à barres. Contrairement au code à barres (qui permet d'indentifier une famille de produits), l'étiquette RFID peut servir d'indentifiant unique de l'objet marqué. De plus, l'étiquette RFID peut être lue à distance ; plusieurs étiquettes peuvent même être lues en parallèle (attention cependant aux interférences).

Une solution complète de RFID comprend les étiquettes, les lecteurs et encodeurs et l'intergiciel (middleware). Ce dernier permet d'intégrer le flux des données dans le système d'information de l'entreprise.

Les étiquettes et les encodeurs sont construits par des entreprises comme Philips, Texas Instruments (TI), Toshiba, Printronix, ASK, Intermec ou Tagsys. Les intergiciels sont proposés des entreprises comme Oracle, Sun, IBM, Axway ou Microsoft.

source:rfidfr.org