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Biometric Technologies for Forensic Science and Policing: State of the Art
No full textIn the last decades, biometric technologies have been applied in forensic investigations only to a limited extent of their possibilities. A number of factors have hindered the wider adoption of these technologies to operational scenarios. However, there have been a number of successful applications where biometric technologies were crucial to support investigation and to provide evidence in court. Given the great potential of biometric technologies for objective and quantitative evidence evaluation, it would be desirable to see a wider deployment of these technologies, in a standardized manner, among police forces and forensic institutes. In this chapter, after a review of the actual state of the art in forensic biometric systems, we try to identify some avenues to facilitate the application of advanced biometric technologies in forensic practice. Despite their impressive performance, some recent biometric technologies have never been applied to forensic evaluation. Other technologies will need adaptations to be ready for the forensic field. We postulate that there is a challenge to be faced with more advanced tools and testing on operational data. This will require a joint effort involving stakeholders and scientists from multiple disciplines as well as a greater involvement of forensic institutes and police forensic science departments
FORENSIC OFFLINE SIGNATURE HANDWRITING EXAMINATION BASED ON THREE-DIMENSIONAL AND PSEUDO-DYNAMIC FEATURES
No full textThe scientific foundation of forensic handwriting examination has been a subject of debate and controversy for many years. This is mainly attributable to the subjective approach adopted by experts who do not take advantage of modern computer-based techniques to support their decision-making. One reason for their reluctance is that computer-based systems focused on two-dimensional and static features remain vulnerable to skilled forgeries. This research aimed to overcome this limitation by enriching the features used by an offline recognition system. In addition to two-dimensional features, pseudo-dynamic three-dimensional information was included, measured using three-dimensional microscopy synchronized with white-light imaging. Three-dimensional and pseudo-dynamic features were acquired from a dataset comprising 23,624 signatures. The sample comprised genuine signatures and a range of forgeries (freehand, random, or traced). For forensic purposes, score-based likelihood ratios were adopted to estimate the strength of handwriting evidence. The rates of misleading evidence were low enough (RMEP = 0, RMED = 0.0002) to warrant implementation in forensic laboratories. In addition, the testing of machine learning techniques demonstrated the feasibility and robustness of the system for commercial application and consideration of feature selection. For the most accurate classification algorithm, a precision of 99.91% is reported for an equivalent recall rate.
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Les fondements scientifiques de l'examen forensique de l'écriture manuscrite font l'objet de débats et de controverses depuis de nombreuses années. Cela est principalement dû à l'approche subjective adoptée par les experts qui ne tirent pas parti des techniques informatiques modernes pour assister leur prise de décision. L'une des raisons de leur réticence est que les systèmes informatiques axés sur des caractéristiques bidimensionnelles et statiques restent vulnérables aux contrefaçons. Cette recherche vise à surmonter cette limitation en enrichissant les caractéristiques utilisées par un système de reconnaissance. Outre les caractéristiques bidimensionnelles, des informations tridimensionnelles pseudo- dynamiques ont été incluses, mesurées à l'aide d'une microscopie tridimensionnelle synchronisée avec l'imagerie obtenue en lumière blanche. Les caractéristiques tridimensionnelles et pseudo-dynamiques ont été acquises à partir d'un ensemble de données comprenant 23’624 signatures. L'échantillon comprenait des signatures authentiques et une série de contrefaçons (à main levée, sans modèle ou tracées). La mesure de rapports de vraisemblance basés sur des scores a été adoptéé pour estimer la force associée aux comparaisons. Les taux d’orientation fallacieuses sont suffisamment faibles (RMEP = 0, RMED
= 0,0002) pour justifier une mise en œuvre dans les laboratoires de police scientifique. En outre, un test des techniques d'apprentissage automatique a démontré la faisabilité et la robustesse du système pour une application commerciale et la prise en compte de la sélection des caractéristiques. Pour l'algorithme de classification le plus précis, une précision de 99,91 % est rapportée pour un taux de rappel équivalent
Anticipating the Next Generation of Fingerprints Spoolïng Materials: Molecular Design and Biometric Performance
No full textMotivated by the need to prepare for the next generation of fingerprint spoofing, the objective of this research is to enable law enforcement agencies to be one-step ahead of "high level" criminals that have the knowledge and the means required to develop new fingerprint-spoofing materials and to plan their countermeasures against crime and terrorism.
By designing and producing novel polymeric materials suitable for serving as advanced fingerprint spoofing materials, this study intends to anticipate and deter these sophisticated criminals' next possible moves.
For more than 30 years law enforcement and security agencies have been aware of the problem of fingerprint spoofing. Recent incidents have emphasized the seriousness of this threat. Biometric spoofing has become a matter of great concern and will become even more prominent in the near future as it may increase terrorist threats.
In this project, we applied the "proactive forensic science" strategy to the field of biometrics, adopting a "criminal way of thinking" and, similar to preventive medicine, enabling the authorities to take anticipatory measures against criminals and terrorists. The closely related "Forensic intelligence" is a powerful tool, which, in addition to other applications, helps identify new trends in crime.
Utilizing this proactive strategy, we designed, produced, characterized and tested novel polymeric materials that can be used to produce advanced fingerprint spoofs. We gave special attention to those materials capable of fooling fingerprint readers equipped with spoof detecting abilities, known as "Presentation Attack Detection" (PAD) systems and often referred to as "liveness detection".
After an initial study, we decided to focus on PEGs, polyethylene glycol-based hydrogels that we identified as one of the materials that criminals are mostly likely to choose. Due to the limitations of the PEG molecules, we harnessed the terminal hydroxyl groups to the polymerization of PEG chains of various molecular weights, using different PEGs and chain extenders. By rationally designing the polymers, selecting the length of the PEG segments and. the nature of the chain extender, we produced several series of polymers and their composition, morphology, mechanical prope1iies and biometric capabilities were investigated. A collection of artificial fingerprints was created using the direct cast method from volunteers' fingers. Concurrently, an electronic dataset of the same fingerprints was built using various fingerprint readers, each having a different Presentation Attack Detection system (PAD).
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Motivé par la nécessité de se préparer à la prochaine génération de fausses empreintes digitales, l'objectif de cette recherche est de permettre aux organismes chargés de l'application de la loi· d'avoir une longueur d'avance sur les criminels de « haut niveau » qui détiennent la connaissance et disposent des moyens nécessaires aptes à développer de nouveaux matériaux d'usurpation d'empreintes digitales (« Fingerprint Spoofing »), et planifier leurs contre mesures face à la criminalité et le terrorisme.
En concevant et en produisant de nouveaux matériaux polymériques adaptés à servir de fausses empreintes digitales avancées, cette étude a pour intention d'anticiper et dissuader les futures actions possibles de ces criminels sophistiqués.
Depuis plus de 30 ans, les organismes chargés de l'application de la loi et de la sécurité sont conscients du problème de l'usurpation d'empreintes digitales. Des incidents récents ont mis l'accent sur la gravité de cette menace. L'usurpation biométrique est devenue un sujet de grande préoccupation et deviendra encore plus importante dans un proche avenir, car elle pourrait accroître les menaces terroristes.
Dans le cadre de ce projet, nous avons appliqué la stratégie de la « médecine légale proactive » au domaine de la biométrie, en adoptant une « façon criminelle de penser » et, tout comme la médecine préventive, permettons aux autorités de prendre des mesures d'anticipation contre les criminels et les terroristes. Le « renseignement judiciaire » étroitement apparenté est un outil puissant qui, en plus d'autres applications, aide à identifier les nouvelles tendances en matière de criminalité.
En utilisant cette stratégie proactive, nous avons conçu, produit, caractérisé et testé de nouveaux matériaux polymériques qui peuvent être utilisés pour la production d'imitations d'empreintes digitales avancées. Nous avons accordé une attention particulière aux matériaux capables de tromper les lecteurs d'empreintes digitales équipés de capacités de détection de faux, connus sous le nom de systèmes de détection d'attaque de présentation (Presentation Attack Detection - PAD) et souvent appelés « détection de la vivacité ».
Après une étude initiale, nous avons décidé de nous concentrer sur les hydrogels à base de polyéthylène-glycol (PEG) que nous avons identifiés comme l'un des matériaux que les· criminels sont très probablement susceptibles de choisir. En raison des limites des molécules de PEG, nous avons exploité les groupes terminaux hydroxyles à la polymérisation de chaînes de divers poids moléculaires, à l'aide de différents hydrogels et extensions de chaînes PEG. En concevant rationnellement les polymères, en sélectionnant la longueur des segments PEG et la nature de l'extenseur de chaîne, nous avons produit plusieurs séries de polymères dont nous avons étudié la composition, la morphologie, les propriétés mécaniques et les capacités biométriques. Une collection d'empreintes digitales artificielles a été créée par la méthode du moulage direct à partir de doigts de volontaires. Simultanément, un ensemble de données électroniques des mêmes empreintes digitales a été construit à l'aide de divers lecteurs d'empreintes digitales, chacun ayant un système de détection d'attaque de présentation (PAD) différent
From Biometric Scores to Forensic Likelihood Ratios
Get PDFIn this chapter, we describe the issue of the interpretation of forensic evidence from scores computed by a biometric system. This is one of themost important topics into the so-called area of forensic biometrics.We will show the importance of the topic, introducing some of the key concepts of forensic science with respect to the interpretation of results prior to their presentation in court, which is increasingly addressed by the computation of likelihood ratios (LR). We will describe the LR methodology, and will illustrate it with an example of the evaluation of fingerprint evidence in forensic conditions, by means of a fingerprint biometric system.</p
Interpretation of partial fingermarks using an automated fingerprint identification system
No full textIn the subject of fingerprints, the rise of computers tools made it possible to create powerful automated search algorithms. These algorithms allow, inter alia, to compare a fingermark to a fingerprint database and therefore to establish a link between the mark and a known source. With the growth of the capacities of these systems and of data storage, as well as increasing collaboration between police services on the international level, the size of these databases increases. The current challenge for the field of fingerprint identification consists of the growth of these databases, which makes it possible to find impressions that are very similar but coming from distinct fingers.
However and simultaneously, this data and these systems allow a description of the variability between different impressions from a same finger and between impressions from different fingers. This statistical description of the withinand between-finger variabilities computed on the basis of minutiae and their relative positions can then be utilized in a statistical approach to interpretation. The computation of a likelihood ratio, employing simultaneously the comparison between the mark and the print of the case, the within-variability of the suspects' finger and the between-variability of the mark with respect to a database, can then be based on representative data. Thus, these data allow an evaluation which may be more detailed than that obtained by the application of rules established long before the advent of these large databases or by the specialists experience.
The goal of the present thesis is to evaluate likelihood ratios, computed based on the scores of an automated fingerprint identification system when the source of the tested and compared marks is known. These ratios must support the hypothesis which it is known to be true. Moreover, they should support this hypothesis more and more strongly with the addition of information in the form of additional minutiae. For the modeling of within- and between-variability, the necessary data were defined, and acquired for one finger of a first donor, and two fingers of a second donor. The database used for between-variability includes approximately 600000 inked prints. The minimal number of observations necessary for a robust estimation was determined for the two distributions used. Factors which influence these distributions were also analyzed: the number of minutiae included in the configuration and the configuration as such for both distributions, as well as the finger number and the general pattern for between-variability, and the orientation of the minutiae for within-variability. In the present study, the only factor for which no influence has been shown is the orientation of minutiae. The results show that the likelihood ratios resulting from the use of the scores of an AFIS can be used for evaluation. Relatively low rates of likelihood ratios supporting the hypothesis known to be false have been obtained. The maximum rate of likelihood ratios supporting the hypothesis that the two impressions were left by the same finger when the impressions came from different fingers obtained is of 5.2 %, for a configuration of 6 minutiae. When a 7th then an 8th minutia are added, this rate lowers to 3.2 %, then to 0.8 %. In parallel, for these same configurations, the likelihood ratios obtained are on average of the order of 100,1000, and 10000 for 6,7 and 8 minutiae when the two impressions come from the same finger. These likelihood ratios can therefore be an important aid for decision making. Both positive evolutions linked to the addition of minutiae (a drop in the rates of likelihood ratios which can lead to an erroneous decision and an increase in the value of the likelihood ratio) were observed in a systematic way within the framework of the study. Approximations based on 3 scores for within-variability and on 10 scores for between-variability were found, and showed satisfactory results.
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Dans le domaine des empreintes digitales, l'essor des outils informatisés a permis de créer de puissants algorithmes de recherche automatique. Ces algorithmes permettent, entre autres, de comparer une trace à une banque de données d'empreintes digitales de source connue. Ainsi, le lien entre la trace et l'une de ces sources peut être établi. Avec la croissance des capacités de ces systèmes, des potentiels de stockage de données, ainsi qu'avec une collaboration accrue au niveau international entre les services de police, la taille des banques de données augmente. Le défi actuel pour le domaine de l'identification par empreintes digitales consiste en la croissance de ces banques de données, qui peut permettre de trouver des impressions très similaires mais provenant de doigts distincts. Toutefois et simultanément, ces données et ces systèmes permettent une description des variabilités entre différentes appositions d'un même doigt, et entre les appositions de différents doigts, basées sur des larges quantités de données. Cette description statistique de l'intra- et de l'intervariabilité calculée à partir des minuties et de leurs positions relatives va s'insérer dans une approche d'interprétation probabiliste. Le calcul d'un rapport de vraisemblance, qui fait intervenir simultanément la comparaison entre la trace et l'empreinte du cas, ainsi que l'intravariabilité du doigt du suspect et l'intervariabilité de la trace par rapport à une banque de données, peut alors se baser sur des jeux de données représentatifs. Ainsi, ces données permettent d'aboutir à une évaluation beaucoup plus fine que celle obtenue par l'application de règles établies bien avant l'avènement de ces grandes banques ou par la seule expérience du spécialiste.
L'objectif de la présente thèse est d'évaluer des rapports de vraisemblance calculés à partir des scores d'un système automatique lorsqu'on connaît la source des traces testées et comparées. Ces rapports doivent soutenir l'hypothèse dont il est connu qu'elle est vraie. De plus, ils devraient soutenir de plus en plus fortement cette hypothèse avec l'ajout d'information sous la forme de minuties additionnelles. Pour la modélisation de l'intra- et l'intervariabilité, les données nécessaires ont été définies, et acquises pour un doigt d'un premier donneur, et deux doigts d'un second donneur. La banque de données utilisée pour l'intervariabilité inclut environ 600000 empreintes encrées. Le nombre minimal d'observations nécessaire pour une estimation robuste a été déterminé pour les deux distributions utilisées. Des facteurs qui influencent ces distributions ont, par la suite, été analysés: le nombre de minuties inclus dans la configuration et la configuration en tant que telle pour les deux distributions, ainsi que le numéro du doigt et le dessin général pour l'intervariabilité, et la orientation des minuties pour l'intravariabilité. Parmi tous ces facteurs, l'orientation des minuties est le seul dont une influence n'a pas été démontrée dans la présente étude.
Les résultats montrent que les rapports de vraisemblance issus de l'utilisation des scores de l'AFIS peuvent être utilisés à des fins évaluatifs. Des taux de rapports de vraisemblance relativement bas soutiennent l'hypothèse que l'on sait fausse. Le taux maximal de rapports de vraisemblance soutenant l'hypothèse que les deuximpressions aient été laissées par le même doigt alors qu'en réalité les impressions viennent de doigts différents obtenu est de 5.2%, pour une configuration de 6 minuties.Lorsqu'une 7ème puis une 8ème minutie sont ajoutées, ce taux baisse d'abord à 3.2%, puis à 0.8%. Parallèlement, pour ces mêmes configurations, les rapportsde vraisemblance sont en moyenne de l'ordre de 100, 1000, et 10000 pour 6, 7 et 8 minuties lorsque les deux impressions proviennent du même doigt. Ces rapportsde vraisemblance peuvent donc apporter un soutien important à la prise de décision. Les deux évolutions positives liées à l'ajout de minuties (baisse des taux quipeuvent amener à une décision erronée et augmentation de la valeur du rapport de vraisemblance) ont été observées de façon systématique dans le cadre de l'étude. Des approximations basées sur 3 scores pour l'intravariabilité et sur 10 scores pour l'intervariabilité ont été trouvées, et ont montré des résultats satisfaisants
Caractérisation du fluide vaginal - Outil d'aide aux investigations en matière d'agression sexuelle
No full textEvaluation des résultats ADN considérant des propositions au niveau de l'activité
No full textL'évaluation de très faibles quantités d'ADN est devenue de plus en plus complexe : les variables liées au transfert, à la persistance et au prélèvement deviennent de plus en plus importantes dans l'évaluation des résultats ADN, car la question pertinente qui se pose à la Cour n'est plus « qui est la source de cet ADN ? » mais plutôt « comment cet ADN est-il arrivé là ? ». Le guide de l'ENFSI (Willis et al, 2015) pour les rapports d'évaluation propose d’évaluer les résultats ADN en considérant des propositions de niveaux de l’activité et en utilisant l’approche de rapport de vraisemblance (RV), surtout si une très faible quantité d'ADN est récupérée.
Cependant, dans la pratique, les experts évaluent leurs observations principalement au niveau de la (sous-)source et rarement au niveau de l’activité car (1) les évaluations prenant en compte les propositions au niveau de l’activités sont rarement demandées. De plus, (2) il n'existe pas d'outil adapté au laboratoire pour faire l'évaluation en considérant les propositions au niveau de l'activité. L'objectif de cette recherche est de proposer une méthodologie pour réaliser ce type d’évaluation.
La méthodologie proposée comporte plusieurs étapes : (1) construire un réseau bayésien (BN), (2) identifier les variables ayant un impact sur le RV grâce à une analyse de sensibilité du BN effectuée par des simulations de ré échantillonnage, (3) définir, sur la base des résultats des simulations, le nombre de données supplémentaires à acquérir si nécessaire, (4) acquérir ces données supplémentaires et (5) déterminer si le RV est robuste et peut donc être reporté dans un rapport d’évaluation.
La méthodologie a été appliquée avec succès à 120 cas simulés d'attaques au couteau développés en laboratoire pour chacun des deux scénarios suivants: l'un impliquant un transfert secondaire potentiel, l'autre impliquant une utilisation récente du couteau avant l'attaque sous l'hypothèse de la défense. Cette méthodologie peut également être appliquée à d'autres cas. Elle apporte une solution opérationnelle. Toutefois, il existe des limites, qui résultent souvent des impondérables des circonstances de l'affaire
Développement et évaluation d'une nouvelle méthode de discrimination automatique des projectiles basée sur la texture directionnelle. Application aux projectiles de la Kalashnikov AKM 47
No full textL’examen balistique des projectiles, à l’instar d’autres disciplines forensiques impliquant une comparaison d’images par un-e spécialiste, comme les examens en matière d’écritures et signatures, de traces papillaires ou de traces de semelles, a été et est toujours le sujet de critiques quant à son assise scientifique, notamment aux États-Unis. Cela est principalement dû au caractère subjectif qui prédomine à toutes les étapes de l’examen forensique.
L’objectif de cette recherche est de participer à la levée des réserves et des critiques qui entravent la disci- pline, par l’adoption d’une approche basée sur une analyse systématique de données empiriques, contrôlées, caractérisées par des taux d’erreur mesurés et de la manière la plus indépendante possible de l’utilisateur(- trice).
Dans un premier temps, l’analyse de la littérature a permis de remettre en question la pertinence de l’exploitation de la strie marquée sur les impressions laissées sur les projectiles comme vecteur essentiel de l’information permettant de discriminer les armes, même celles partageant les mêmes caractéristiques de fabrication. La proposition est faite d’adopter une signature balistique basée sur la texture directionnelle. Comparée à la strie, la texture directionnelle offre une meilleure reproductibilité de tir en tir et est plus robuste face aux conditions optiques d’éclairage et d’acquisition.
Sur cette base, un système de comparaison automatique des impressions de champ nommé BulleText a été développé. Il consiste en une acquisition avec une caméra 2D sur un microscope comparateur, une extraction de la signature balistique exploitant les histogram of oriented gradients (HOG) et le développement d’un algorithme de comparaison basé sur un apprentissage supervisé par Support Vector Machine (SVM) ou Regularized Discriminant Analysis (RDA).
Un échantillon de 1140 projectiles tirés par 200 fusils de type AKM 47, de calibre 7.62 x 39 mm, représen- tant au total 4560 impressions de champs a été exploité pour cette recherche. Ces 1140 projectiles ont été également saisis dans deux autres systèmes automatiques commerciaux, à savoir l’IBIS TRAX3D et l’EVOFINDER, afin de comparer les performances à la solution proposée.
BulleText s’est montré comme un système nettement plus performant que les deux autres systèmes com- merciaux dans une tâche investigatrice, correspondant typiquement à l’établissement d’une liste d’armes potentielles à l’origine d’un projectile de question. Les courbes CMC (Cumulative Matching Characteristics) placent BulleText devant les autres systèmes quel que soit le rang considéré. Au rang 1, la probabilité d’une association correcte est supérieure à 95% si un nombre suffisant de projectiles est utilisé pour l’apprentissage supervisé.
La recherche propose également une évaluation de la force des associations sur une large base de données (ici 200 armes). Ce mode évaluatif est généralement pertinent lorsqu’une balle en question est comparée à du matériel de référence provenant d’une arme à feu d’intérêt. Cette force est exprimée par un rapport de vraisemblance qui a été calibré par la méthode PAVA, une méthode offrant de meilleurs résultats que la régression logistique. Les performances évaluatives, calculées sur plusieurs configurations, ont été mesurées par les taux d’erreur forensiques obtenus des transactions faites à partir de sources connues.
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The forensic examination of bullets, like other forensic disciplines involving image comparison by a specialist, such as examinations of handwriting and signatures, fingerprint or footwear impressions, has been and remains subject to criticism regarding its scientific basis, particularly in the United States. This is mainly due to the subjective nature that dominates all stages of the forensic examination.
The aim of this research is to address the reservations and criticisms hindering the discipline, by adopting an approach based on a systematic analysis of empirical data, characterized by measured error rates, and as user-independent as possible.
Initially, the literature analysis allowed to question the relevance of exploiting the marked striation on bullet impressions as the essential vector of information for discriminating firearms, even those sharing the same manufacturing characteristics. The proposal is made to adopt a ballistic signature based on directional texture. Compared to striation, directional texture offers better reproducibility from shot to shot and is more robust against optical conditions of lighting and acquisition.
On this basis, an automatic comparison system for land impressions named BulleText was developed. It consists of a 2D camera acquisition on a comparison microscope, an extraction of the ballistic signature exploiting histogram of oriented gradients (HOG), and the development of a comparison algorithm based on supervised learning by Support Vector Machine (SVM) or Regularized Discriminant Analysis (RDA).
A sample of 1140 bullets fired from 200 AKM 47 rifles, caliber 7.62 x 39 mm, representing a total of 4560 land impressions was used for this research. These 1140 bullets were also entered into two other commercial automatic systems, namely IBIS TRAX3D and EVOFINDER, to compare performance with the proposed solution.
BulleText proved to be a significantly more effective system than the other two commercial systems in an investigative task, typically aiming at establishing a list of potential firearms originating a questioned projectile. The CMC (Cumulative Matching Characteristics) curves place BulleText ahead of the other systems at any considered rank. At rank 1, the probability of a correct association is over 95% if a sufficient number of bullets is used for supervised learning.
The research also proposes an evaluation of the strength of associations on a large database (here 200 firearms). This evaluative mode is typically relevant when a question bullet is compared to reference material from a questioned firearm. This strength is expressed by a likelihood ratio that has been calibrated using the PAVA method, a method offering better results than logistic regression. The evaluative performances, calculated several configurations, were measured by the forensic error rates obtained from transactions made from known sources
Utilisation du système AFIS en mode lights-out et son potentiel dans le processus de décision automatique d'identification en matière de traces digitales
No full textIndices incontournables en science forensique, les traces papillaires restent un élément de preuve central dans le cadre d’enquêtes techniques.
Dans un monde où l’automatisation prend de plus en plus de place, qu’en est-il de la possibilité d’une prise de décision automatique quant à l’identification de traces digitales ?
En effet, ces dernières ne sont, encore aujourd’hui, utilisées majoritairement qu’en comparaison manuelle dans la phase ultime de décision.
Cette recherche s'est tout d'abord intéressée à décrire le mode de fonctionnement des systèmes AFIS (pour Automatic Fingerprint Identification System) en général et un intérêt particulier a été porté à la description de leur potentielle utilisation automatique - décrite dans la littérature comme le mode lights-out - depuis leur origine théorique jusqu'à leur mise en place pratique dans certains services forensiques, en passant en revue les avantages et les inconvénients d'une telle automatisation.
L’objectif de cette recherche est de pouvoir déterminer si, suite à une transaction réalisée en mode lights-out, le candidat en première position de la liste proposée par le système AFIS peut être suggéré aux enquêteurs·trice·s comme donneur potentiel de la trace.
Pour ce faire, des transactions en mode lights-out de traces digitales d'origine établie - avec la trace et la référence correspondante disponibles - issues de deux bases de données d'origines distinctes ont été comparées à l'aide de trois systèmes AFIS différents afin de collecter divers paramètres présentant un intérêt potentiel pour aider à la caractérisation des mérites du candidat retourné au premier rang par le système AFIS.
A noter qu'un intérêt particulier a été porté à l'évaluation de la qualité des traces utilisées et à l'impact de cette dernière sur les performances du système.
Les différentes données collectées ont ensuite été utilisées dans une phase d’apprentissage par des modèles de classification issus de l’intelligence artificielle (machine learning) afin de déterminer le modèle le plus approprié pour prédire les résultats des transactions en mode lights-out.
Le modèle de classification Random Forest choisi a ensuite été utilisé pour alimenter un modèle de prise de décision de type baysien optimisé permettant de prendre une décision automatique quant au statut du candidat retourné au premier rang par le système AFIS (correspondance correcte ou non) avec des taux d’erreur connus et déterminés par l’utilisateur.
Enfin des entretiens semi-directifs ont été conduits avec des responsables de services AFIS francophones afin de mieux cerner l’impact possible des résultats obtenus sur le travail pratique.
Pour terminer un protocole de mise en œuvre et des possibilités d'implémentation sont évoqués.
Ainsi, cette thèse, au travers de ses différentes étapes, a permis de montrer qu'un système AFIS fonctionnant en mode lights-out couplé à un modèle de décision optimisé permet un retour d’information rapide concernant la correspondance au premier rang proposée par le système, le tout avec des taux d’erreurs établis et contrôlés.
Ceci laisse entrevoir une évolution des modes de fonctionnement actuels de systèmes AFIS ayant pour effet un gain de temps de traitement mais également une rapidité de communication de l’information sous une forme nouvelle d’informations d’enquête ce qui ouvrirait la voie à l’obtention de ces informations directement depuis la scène d’infraction.
Néanmoins, le système proposé n’étant pas exempt d’erreurs, l’utilisation du système AFIS en mode lights-out est un outil performant et prometteur qui doit cependant être utilisé de manière éclairée et en toute transparence
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