Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31410
Title: | Identity Recognition Using Deep Learning Techniques |
Authors: | CHELAOUA, Rachid KORICHI, Maarouf BELHAMRA, AYOUB DEBABECHE, AZZEDDINE |
Keywords: | Security Biometrics Identification Machine Learning |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | UNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLA |
Abstract: | In the past two years, we’ve seen the spread of COVID-19. Which forced people
to follow a strict health protocol against such epidemics as staying away, sterilizing, not
touching and wearing protective masks, etc. Thus, it has become necessary to use identification
biometric systems that comply with the instructions of health protocol. And reject a
biometric systems that violate laws. In this thesis, we propose a recognition system based
on iris of eye. Iris recognition is known for its accuracy, effectiveness and widespread
applications. The proposed system is based on Principal Component Analysis Networks
(PCANET) technology of deep learning. By training the model, extracting features and to
classify it using the radial basis function (RBF) kernel. Which is considered a non-linear
classifier.
The experimental results provide an overview of the performance of the proposed
recognition system. As, it brings out the disparity between the performance of unimodal
system and the performance of multimodal system. في العامين الماضيين، شهدنا انتشار مرض كوفيد- 19 ، الذي أجبر الناس على اتباع بروتوكول صحي صارم ضد مثل هذه الأوبئة كالابتعاد ، التعقيم، عدم اللمس وارتداء الأقنعة الواقية، الخ. بسبب ذلك، أصبح من الضروري اعتماد أنظمة تحديد الهوية التي تتوافق مع تعليمات البروتوكول الصحي و رفض الأنظمة البيومترية التي تنتهك القوانين. في هذه الأطروحة، نقترح نظام تعرف قائم على قزحية العين، المعروفة بدقتها و فعاليتها و انتشار للتعلم )PCANET( تطبيقاتها. يعتمد النظام المقترح على تقنية شبكة تحليل المكونات الرئيسية العميق من خلال تدريب النموذج واستخراج الميزات وتصنيفها بواسطة نواة دالة الأساس التي تعتبر انها مصنف غير خطي. )RBF( الشعاعي النتائج التجريبية تقدم لمحة عن أداء النظام المقترح، كما تبرز التباين بين أداء النظام الأحادي و النظام المتعدد الوسائط. |
Description: | Automatic and Systems |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31410 |
Appears in Collections: | Département d'Electronique et des Télécommunications - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
BELHAMRA-DEBABECHE.pdf.ok.pdf | 4,24 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.