SYSTÈME DE RECONNAISSANCE DE PERSONNE PAR DES TECHNIQUES BIOMÉTRIQUES

Abstract

Dans ce document, nous proposons trois nouvelles méthodes. La 1ere méthode fusionne deux types de scores extraits de palmprints 2D et 3D pour un système de reconnaissance et le descripteur B-BSIF est introduit pour le système de reconnaissance palmprint 2D. L'algorithme SQI a été appliqué pour reconstruire des images palmprint 3D invariantes à l'illumination. La technique de l'analyse des composantes principales (PCA) + analyse linéaire (LDA) a été utilisée pour réduction de dimensionnalité. Pour le processus de comparaison, la distance cosinus Mahalanobis a été appliquée. La 2eme méthode permet d'extraire les caractéristiques discriminantes optimales des images FKPs «Finger Knuckle Print» en utilisant 1D-filtre de Log-Gabor, le banc de filtres Gabor et le LDA. La technique LDA est utilisée pour la réduction de la dimensionnalité des vecteurs caractéristiques des images FKPs. L'expérimentation a donné de meilleurs résultats par rapport à d'autres. La 3eme méthode présente les applications des méthodes telles que : filtres de Gabor + Fisherpalms, filtres de Gabor + Eigenpalms et filtres de Gabor+ Kernel Eigenpalms sur les images multi-spectrales afin d’extraire les vecteurs caractéristiques. Dans cette approche, nous comparons les méthodes de Gabor + Eigenpalms et de Gabor + Fisherpalms sur les images multi-spectrales de palmprint. Les résultats expérimentaux montrent que notre système donne de meilleures performances en comparaison avec d'autres systèmes existants dans la littérature.