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dc.contributor.authorLAZOUL, Ahmed Oussama-
dc.contributor.authorCHETIOUI, Islam-
dc.contributor.authorMERAOUMIA, Abdallah-
dc.contributor.authorKORICHI, Maarouf-
dc.date.accessioned2018-06-10T10:23:47Z-
dc.date.available2018-06-10T10:23:47Z-
dc.date.issued2018-06-10-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/17664-
dc.descriptionREPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEURE ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE Faculté des Nouvelles technologies de l’information et de la communication Département D’électroniqueen_US
dc.description.abstractAu 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 fonctionnantsur leurs caractéristiques physiques ou comportementales, est apparue comme une technologied'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 unecaractéristique 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 cœur 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, non-universalité, l'absence de l'individualité, l'absence dereprésentation invariante et de la sensibilité au contournement. Donc, pour remédier à cesinconvénients, le système biométrique multimodal est appliqué. Nos résultats expérimentaux, enutilisant la base des données FKP (PolyU) démontrent la meilleure performance du systèmed'identification sur la base FKP proposée.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectbiométrieen_US
dc.subjectFKPen_US
dc.subjectextraction des caractéristiques,identificationen_US
dc.subjectMB-LPQen_US
dc.subjectLBPen_US
dc.subjectunimodalen_US
dc.subjectmultimodaleen_US
dc.subjectfusionen_US
dc.titleIdentification Des Personnes Par Utilisant Un Descripteur De Textureen_US
dc.typeOtheren_US
Appears in Collections:Département d'Electronique et des Télécommunications - Master

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