Résumé:
Les systèmes biométriques monomodaux souffrent de multiples limitations telles que le bruit introduit par le capteur dans les données collectées, la susceptibilité aux falsifications, et le manque d’individualité ainsi que la sensibilité aux attaques. L'utilisation de la multi-biométrie nous permet de surmonter ces problèmes et ainsi obtenir de meilleures performances en termes de taux de reconnaissance.
Dans ce mémoire de master, Nous avons étudié un système multimodal qui intègre deux modalités à savoir l’iris et le visage. La fusion au niveau des scores de correspondance est utilisée comme méthode d’intégration des deux modalités précédentes, la fusion est faite après l’extraction de caractéristique de l’iris par l’algorithme de « l’ondelette de Haar » et par l’algorithme de « Phase-Based Gabor Fisher Classifier (PBGFC) » pour le visage.
Les tests ont été achevés sur la base de données IIT-Delhi-1-Iris et ORL-visage. Nous avons implémenté cet algorithme d’identification avec le logiciel MATLAB (R 2009 b). Les résultats de comparaison ont prouvé l’efficacité de ce système multimodal par rapport à ceux utilisant l’iris et le visage séparément.
