Fonctionnalités approfondies pour les systèmes de vérification Palmaire
Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
university of bordj bou arreridj
Abstract
Biometrics is the automated identification of individuals based on their
physical and behavioral characteristics. It helps provide certainty when
interacting with familiar or unfamiliar people, authorizing the granting of
specific rights or the denial of certain privileges. The underlying principle of
biometrics is the assumption that each individual has unique physical and
behavioral characteristics that distinguish them from others.
Improving human identification techniques currently focuses on
exploring new and emerging methods. This development is driven by growing
security concerns and the emergence of tampering techniques. The goal is to
leverage distinct parts of the human body that can be used for accurate
identification, such as fingerprints, palm prints, iris and lips. However, many
existing systems and methods suffer from slow processing or require expensive
technical equipment.
Palmprints have proven to be a promising biometric modality for
personal identification due to their uniqueness and stability. This master's
dissertation presents an in-depth study on the use of deep features for palm
print identity verification systems. We have experimented with CNN models for
pre-processing of TANTRIGGS, DOG methods and for feature extraction such as
BSIF, GABOR. For classification, we used K-Nearest Neighbors (KNN), Support
Vector Machines (SVM), ALMO.
Description
L'objectif principal de ce mémoire de fin d'études est d'étudier un système biométrique qui
utilise des techniques d'apprentissage profond pour une identification et une classification précise
des individus en fonction la pomme de la main. La précision de la reconnaissance est cruciale, et cette
technologie biométrique est connue pour ses solides fonctionnalités de sécurité. Le caractère unique
des caractéristiques biométriques rend très improbable que d’autres possèdent les mêmes
caractéristiques, même dans le cas de vrais jumeaux. Notre objectif était d'améliorer la précision de
l'identification et de la classification dans le système biométrique palmaire grâce à la mise en œuvre
de trois méthodes : KNN, SVM et ALMO.
Les résultats expérimentaux révèlent que la meilleure méthode est ALMO. Cette méthode est
donnée un taux de précision favorable, ce qui est particulièrement important car il améliore la
fiabilité de notre système et nous permet d'atteindre notre objectif initial d'extraire les
caractéristiques de la pomme et de les classer efficacement
Keywords
Identification, Deep feature, Pre-processing, Feature extraction, Classification, CNN, TANTRIGGS, DOG, BSIF, GABOR, KNN, SVM, ALMO
Citation
MM/864