Certification de l’intégrité d’images numériques et de l’authenticité

Nowadays, with the advent of computational technologies, imaging data in digital format can be easily and automatically processed with powerful computer systems, which permits us to design many useful applications, especially applications in the field of security. For applications using digital imaging data, depending on their purposes, there are two main problems: the falsification of imaged objects (input data) and the falsification of digital images (output data). The falsification of input data is the main vulnerability of applications such as people or product authentication. Thefalsification of output data is more sophisticated. Falsified images can be utilized as input for many applications such as police investigation, online marketing, political communication, etc. False information transmitted by these falsified medias can be very harmful for several entities. This thesis address these vulnerabilities for some specific digital imaging applications. We have studied and proposed solutions for detecting falsified input data from people and product authentication applications. The goal is to develop a statistical decision approach as reliable as possible that allows to guarantee a prescribed false alarm probability. To this end, the approach involves designing statistical tests within the framework of hypothesis testing theory based on a parametric model that characterizes physical and statistical properties of imaged objects in images. We have also studied and proposed an efficient solution for detecting digital image forgeries by exploiting the specific characteristics in the DCT domain of JPEG images.De nos jours, avec l’avènement des technologies informatiques, il est possible de traiter facilement et automatiquement des données d’imagerie au format numérique à l’aide d’ordinateurs très performants. La capacité de traiter ce type de données avec des systèmes informatiques nous permet de concevoir une myriade d’applications intéressantes. Pour des applications exploitant des données d’imagerie numériques, dans le domaine de la sécurité, on est souvent confronté aux deux principaux problèmes suivants: la falsification des entrées du système d’imagerie (les objets imagés)et la falsification de la sortie du système (les images numériques). Le premier problème est la principale vulnérabilité des applications de sécurité telles que l’authentification des personnes ou des produits. La falsification des images numériques est plus inquiétante parce que des images falsifiées peuvent être utilisées dans divers domaines tels que les enquêtes policières, le marketing en ligne et la communication politique. L’information transmise par ces éléments falsifiés peut avoir des conséquences néfastes. Dans cette thèse, nous proposons des solutions permettant de détecter la falsification des objets imagés pour des systèmes d’authentification de personnes par reconnaissance faciale et pour des systèmes d’authentification de produits à partir de QR codes tatoués numériquement. La méthodologie proposée consiste à développer des approches de décision statistique aussi fiables que possible et permettant de garantir une probabilité de fausse alarme prescrite. Les approches proposées sont basées sur des modèles paramétriques caractérisant des propriétés physiques et statistiques des images numériques. Dans le cadre de ce travail, nous avons également développé une nouvelle solution pour la détection des falsifications d’imagesnumériques en exploitant des caractéristiques dans le domaine DCT de la compression JPE