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Authentification et Identification de Visages basées sur les Ondelettes et les Réseaux de Neurones.
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Belahcene, M. Mébarka, Benatia |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | Notre but est de concevoir un systeme d’authentification d’identite qui soit facile et peu couteux dans l'implementation utilisant une modalite biometrique particuliere (le visage humain). Notre application contient deux classes : a savoir d’une part les clients et d’autre part les imposteurs de la base de donnees XM2VTS . Notre etude est basee sur la DWT associee a l’ ACP d’une part et aux reseaux de neurones d’autre part. Les taux d’erreurs ont ete calcules dans deux ensembles d’abord dans un ensemble d’evaluation, qui va permettre de fixer plus ou moins le TEE en faisant varier les parametres d’acceptation et de rejet du systeme. Ensuite dans un ensemble de test en utilisant les parametres fixes precedemment. Ainsi, on peut verifier la robustesse du systeme d'authentification. Nous avons utilise deux methodes de classification associees a l' ACP : i) classification basee sur la mesure de similarite qui nous donne des resultats fonctionnant dans le domaine de haute securite. D'apres les resultats obtenus L1 et L2 s'averent les meilleures distances pour la discrimination entre le client et l'imposteur dans le cas de L1 TEE = 11.5 pour un nombre de parametres caracteristiques Np= 40 avec un TFA= 9 et un TFR=15.32. En utilisant la distance L2 TEE=12.72 pour un Np= 80, avec un TFA=30 et TFR= 11.56. ii) Nous avons aussi utilise le reseau de neurones pour la classification et des resultats plus satisfaisants ont ete obtenus. Nous arrivons a un TFA = 5 et un TFR= 57 et avec la normalisation un TFA = 12 et un TFR = 23 pour un Np = 60 Mots cles : Authentification, Identification, Ondelettes (DWT), ACP, Classification, TEE, Reseaux de neurones. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 2 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.webreview.dz/IMG/pdf/867-2875-1-sm.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
