Doctorat d’Informatique
Permanent URI for this collectionhdl:123456789/279
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Item Système avancé de reconnaissance biométrique multimodale des personnes(university of bordj bou arreridj, 2026) Mounir BenmalekLes systèmes biométriques unimodaux, bien qu’efficaces en environnement contrôlé, restent sensibles aux variations d’acquisition, à la variabilité intra-classe et aux limites d’une seule modalité. Cette thèse propose un cadre méthodologique consacré à la biométrie de la main, articulé autour de trois contributions complémentaires validées séparément : la reconnaissance multi-instance des Finger Knuckle Prints (FKP) par fusion intra-modale au niveau des scores entre les régions major et minor, avec extraction BSIF et classification par Deep Rule-Based (DRB) ; un classifieur évolutif à prototypes hiérarchiques (HP) pour le palmprint multispectral, fondé sur l’apprentissage incrémental, une organisation pyramidale et une explicabilité par trace des prototypes ; et des classifieurs DRB (supervisé) et SSDRB (semi-supervisé) pour la vérification FKP, produisant une décision interprétable par règles activées et limitant la dépendance aux données annotées. Une précision importante doit être rappelée : les bases publiques utilisées, PolyU FKP et PolyU Multispectral Palmprint, ne partagent pas les mêmes sujets ; aucune validation expérimentale d’un système multimodal intégré de bout en bout n’a donc pu être réalisée. L’apport doctoral principal réside dans l’articulation méthodologique de trois contributions, et non dans la revendication d’un système opérationnel complet. Les résultats montrent qu’en FKP, la fusion major/minor atteint une exactitude de 99,50 % avec un EER de 0,10 % ; qu’avec HP, le Rank-1 varie de 99,47 % à 100,00 % selon la bande spectrale, pour un EER compris entre 0,0002 % et 0,2663 % ; et que SSDRB rapporte un EER de 0,00 % au centième (valeur arrondie publiée dans [23], sans courbe DET détaillée ni intervalle de confiance EER exploitable dans la source) avec un Rank-1 de 99,90 %. Pris ensemble, ces résultats soutiennent la pertinence d’un cadre orienté main conciliant fusion, apprentissage évolutif et interprétabilité