Reconnaissance Biométrique par Fusion Multimodale. Doctorat thesis, Université de Batna 2.
| dc.contributor.author | LEMMOUCHI Mansoura | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-20T10:01:36Z | |
| dc.date.available | 2023-03-20T10:01:36Z | |
| dc.date.issued | 9/29/2020 | |
| dc.description.abstract | L'objectif de ce travail de recherche est de combiner plusieurs méthodes biométriques utilisées pour la reconnaissance simultanée du visage et de l'iris d'un individu afin d'améliorer la performance. Pour chaque modalité, quatre approches sont utilisées pour l'extraction de caractéristiques : transformation discrète en ondelettes (DWT), décomposition en valeurs singulières (SVD), transformation en cosinus discrète (DCT) et analyse en composantes principales (PCA). Ensuite, la classification est utilisée par différentes mesures de distance : Euclidean, Seuclidean, Chebychev, Cityblock, Cosine et Coreelation. Notre contribution réside dans une proposition d’une nouvelle approche de normalisation basée sur la moyenne géométrique afin d’améliorer la performance de la fusion. Ensuite une comparaison a été faite aux autres méthodes largement utilisées : Min-Max, z-score et Tanh. Le taux de reconnaissance obtenu montre l'efficacité et les performances de la nouvelle méthode proposée | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-batna2.dz/handle/123456789/771 | |
| dc.publisher | University of Batna 2 | |
| dc.title | Reconnaissance Biométrique par Fusion Multimodale. Doctorat thesis, Université de Batna 2. |