Contexte et objectifs :

• Intégration d’un module de biométrie palmaire dans une plateforme existante basée sur .NET Core, PostgreSQL, Docker et GitLab.
• Objectifs fonctionnels : enrôlement via photo de la paume, extraction de features biométriques, identification/authentification par comparaison des empreintes palmaires et déploiement en micro-service conteneurisé.

Tâches attendues :

• Concevoir et développer le module en tant que micro-service indépendant, facilement déployable en conteneurs Docker.
• Implémenter le flux complet : acquisition/pré-traitement d’image, extraction de caractéristiques, indexation et mécanismes de comparaison pour identification/authentification.

Contraintes techniques et technologies à utiliser :

• Utilisation privilégiée de bibliothèques open-source pour la vision par ordinateur, le pré-traitement d’images et l’extraction d’empreintes palmaires (ex. OpenCV/EmguCV, OpenPalm, ONNX Runtime).
• Intégration avec l’écosystème existant : .NET Core 8+, C#, PostgreSQL pour stockage, Docker pour conteneurisation et GitLab pour CI/CD.

Livrables attendus :

• Micro-service conteneurisé implémentant l’enrôlement, l’extraction de features et les API d’identification/authentification.
• Documentation technique d’intégration (API, schéma de données, procédure de déploiement Docker/CI) et rapport de tests (performances, taux de reconnaissance, cas d’échec).

Compétences requises :

• Bonne connaissance du langage C# et .NET Core 8+.
• Expérience ou familiarité avec OpenCV/EmguCV, traitements d’images, et idéalement OpenPalm et ONNX Runtime pour l’inférence de modèles.

Environnement de travail et modalités :

• Lieu : Sousse – Khzema Technologies.
• Durée : De 4 à 6 mois. Nombre de stagiaires : 2 (ingénieur).

Référence et contexte projet :

• Réf : PHID_S12026
• Plateforme existante cible : .NET Core, PostgreSQL, Docker, GitLab.

Informations complémentaires :

• Prioriser les solutions open-source pour les composants de vision et biométrie afin d’assurer la portabilité et la maintenance du module.
• Tests d’intégration et validation sur jeux de données palmaires représentatifs ainsi que mesures de performances (latence, précision, faux positifs/faux négatifs).