Modalités de la session d’hiver 2022
Pour assurer la tenue de la session d’hiver 2022, les modalités suivantes seront appliquées :
Les activités d’enseignement de la session d’hiver 2022 comprendront des activités en présence et à distance, lesquelles seront ajustées en fonction de l’évolution de la situation socio-sanitaire.
Pour les cours (ou séances de cours) donnés à distance, l’étudiant ou l'étudiante doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus. Il ou elle doit ouvrir sa caméra et/ou son micro lorsque requis, notamment pour des fins d’identification ou d’évaluation.
Les cours (ou séances de cours) donnés à distance pourraient être enregistrés afin de les rendre disponibles aux personnes inscrites au cours.
La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l’ÉTS.
Les examens (intra, finaux) se feront en présence, si la situation socio-sanitaire le permet.
Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à suivre de près l’évolution de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, avant ou après le début de la session d’hiver 2022, un resserrement des directives et recommandations gouvernementales. Nous vous assurons que l’ÉTS se conformera aux règles en vigueur afin de préserver la santé publique et, si requis, qu'elle pourrait aller jusqu’à interdire l’accès physique au campus universitaire et ordonner que toutes les activités d’enseignement et d’évaluation soient exclusivement données à distance pour toute ou pour une partie de la session d’hiver 2022. Ainsi, si les examens (intra, finaux) devaient se faire à distance, leur surveillance se fera à l’aide de la caméra et du micro de l’ordinateur et pourrait être enregistrée. Ceci est nécessaire pour se conformer aux exigences du Bureau canadien d’agrément des programmes de génie (BCAPG) afin d’assurer la validité des évaluations.
Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.
En vous inscrivant ou en demeurant inscrit à la session d'hiver 2022, vous acceptez les modalités particulières de la session d’hiver 2022.
Nous vous rappelons que vous avez jusqu’au 18 janvier 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.
Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous avez jusqu’au 1er février 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.
Objectifs du cours
La reconnaissance d’individus par des moyens automatiques et fiables est devenue indispensable pour la production de documents officiels (e.g., passeports et visas), et pour le contrôle d’accès à des lieux sécurisés et à des informations confidentielles. Ce cours vise d’abord une introduction aux notions fondamentales liées à la reconnaissance d’individus selon leurs traits biométriques, soit physiologiques ou comportementales, telles que l’empreinte digitale, la géométrie de la main, l’iris, la rétine, la signature, le visage et la voix. Puisque ces traits sont distincts pour chaque individu, et ne peuvent être facilement perdues, volées ou reconstituées comme avec des approches traditionnelles (e.g., mots de passe, cartes d’accès et numéros d’identification), on s’en sert pour une prévention accrue du vol et de la fraude.
Le deuxième objectif du cours consiste à étudier les principales techniques pour réaliser des systèmes biométriques robustes. Un élément central de ce cours est l’analyse des techniques pour l’apprentissage machine, pour la fusion multimodale, pour l’apprentissage faiblement supervisé, pour l’apprentissage profond, et pour la reconnaissance contextuelle. D’ailleurs, ces techniques sont présentement exploitées pour la conception d’architectures adaptatives et modulaires qui sont performantes pour la reconnaissance biométrique. Pour supporter les objectifs du cours, les technologies de pointe et leurs applications sont aussi abordées, ainsi que les questions de confidentialité, d’intégrité et d’authenticité des données biométriques.
Stratégies pédagogiques
Un cours magistral d’une durée de trois heures aura lieu une fois par semaine, pendant une période de treize (13) semaines. Ces cours porteront globalement sur la conception et l’analyse des architectures de traitement d’information pour la reconnaissance biométrique. La partie A du cours portera sur les différents aspects théoriques et pratiques des systèmes biométriques. Les systèmes qui effectuent la reconnaissance à partir de l’empreinte digitale, de la signature, du visage et de la voix feront l’objet d’une attention particulière. Ensuite, la partie B du cours portera sur les techniques en apprentissage machine qui sont communément exploitées pour réaliser des systèmes biométriques robustes – mélange de Gaussiennes, modèles de Markov cachés, machines à vecteurs de support, méthodes à noyaux, réseaux de neurones, etc. Enfin, la partie C abordera la conception de systèmes adaptatifs et modulaires pour la reconnaissance biométrique. Les approches pour la fusion multimodale, l’apprentissage profond et faiblement supervisé et la reconnaissance contextuelle seront aussi étudiés en vue de concevoir des systèmes performants permettant d’intégrer plusieurs différentes sources d’informations biométriques. Plusieurs applications et technologies seront présentées à travers des études de cas. Finalement, les dernières semaines seront consacrées à la présentation orale des projets de session par les étudiants.
Un projet de session portera obligatoirement sur un aspect spécifique de la matière présentée au cours. Ce projet d'envergure va prendre la forme d'une étude comparative de différentes techniques et systèmes biométriques pour une application particulière. Dans un premier temps, une synthèse de littérature servira de véhicule pour approfondir les connaissances sur des systèmes biométriques qui exploitent des techniques en apprentissage machine et en statistique. Dans un deuxième temps, une étude expérimentale permettra d’évaluer et de comparer les performances de ces systèmes avec une base de données biométriques. Les exigences pédagogiques résident (1) dans la rédaction de trois rapports techniques (pour le laboratoire, la synthèse de littérature, et l’étude expérimentale), (2) dans deux quiz, et (3) dans la présentation orale du projet de session par tous les étudiants.