Identification Des Personnes Par Utilisant Un Descripteur De Texture

Abstract

Au cours des dernières années, l'identification personnelle automatique devient une exigence importante en différentes applications telles que le contrôle d'accès, les systèmes de surveillance et les bâtiments physiques. La Biométrie, qui traite l'identification des individus en fonctionnant sur leurs caractéristiques physiques ou comportementales, est apparue comme une technologie d'identification automatique efficace. Elle offre plus de propriétés et plusieurs avantages parrapport à la sécurité traditionnelle. L’empreinte de l’articulation de doigts (FKP) est une caractéristique biométrique importante. Elle fournit l'unicité, la stabilité et la haute distinction de la capacité. Le concept d'engagement du système qui est associé aux articulations des doigts (FKP) est au coeur de notre système proposé. Cependant, un tel système ne sera efficace que les caractéristiques de FKP sont extraites avec précision. Pour cela, nous avons utilisé une nouvelle méthode d'extraction des caractéristiques appelée Adaptive Extended Binary Pattern (AELBP). Le système biométrique uni-modal rencontre des problèmes tels que les données bruyantes du capteur, nonuniversalité, l'absence de l'individualité, l'absence de représentation invariante et de la sensibilité au contournement. Donc, pour remédier à ces inconvénients, le système biométrique multimodal est appliqué. Nos résultats expérimentaux, en utilisant la base des données FKP (PolyU) démontrent la meilleure performance du système d'identification sur la base FKP proposée.