Etude comparative entre les différentes méthodes holistique pour un système biométrique

Abstract

Les caractéristiques biologiques des individus constituent des avantage technologique majeur depuis le siècle dernier. Elles ont évolué jusqu'à ce jour et ont été utilisées comme systèmes de sécurité efficaces dans ce que nous appelons le système biométrique. Le système biométrique prouver l'identité d'une personne en mesurant l'une de ses caractéristiques physiologiques ou comportementales telles que le visage, les empreintes digitales, la marche,…etc. Il peut exister plusieurs types de propriétés physiques, dont certaines sont plus fiables que d'autres, mais elles doivent toutes être inviolables et uniques pour ne représenter qu'un seul individu. Dans ce système, la reconnaissance faciale occupe une place importante en raison de ses avantages, tels que la facilité d'utilisation, la sécurité élevée et la simplicité de pensée. Sur la base de tout cela, nous avons créé un système de reconnaissance faciale à travers une base de données. Dans tous les systèmes biométriques, il existe différentes techniques d'extraction de caractéristiques pour décrire les informations de visage. L'objectif de ce travail est de comparer les différentes méthodes holistiques dans un système biométrique. Ces méthodes sont utilisées dans notre système pour la réduction de la dimensionnalité. Nous avons choisi comme méthodes holistiques, l'algorithme PCA "Analyse composant principale" et LDA "Analyse discriminante linéaire " appliqué sur deux bases de données "ORL" et "AR".