Sécurisation des transactions et des déplacements des personnes par la biométrie multi-modale

Abstract

Les systèmes biométriques multimodaux qui fusionnent des informations provenant de différentes sources peuvent atténuer les limitations des systèmes biométriques uni-modaux. Dans cette thèse, nous proposons un cadre multi-biométrique pour identifier les personnes à l'aide de leurs modèles de veines du poignet droit et gauche. La structure utilise une méthode d’extraction et de prétraitement rapide et robuste. Une approche générique de fusion au niveau des scores est proposée pour intégrer les scores des modèles de veines du poignet droit et gauche en utilisant les normes de Dubois et Parad triangulaires (t-norm). Des expériences sur la base de données de veine de poignet PUT disponible au public montrent que le cadre multi-biométrique proposé surpasse les systèmes uni-modaux, leur fusion à l'aide d'autres techniques de normalisation et les méthodes de reconnaissance de veine de poignet existantes. Un nouveau cadre pour la fusion de niveaux de score basé sur des sommes symétriques (s-sum) a été présenté. Ces sommes sont générées via des normes triangulaires. Le cadre proposé a été testé sur deux bases de données de référence disponibles au public. Les auteurs ont notamment utilisé deux partitions de NIST-BSSR1, à savoir la base de données multimodale (NIST-multimodal) et la base de données d'empreintes digitales (NIST-fingerprint). Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée surpasse les approches existantes pour la base de données multimodale (NIST-multimodal) et la base de données d'empreintes digitales (NIST-fingerprint