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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/29252
Title: | Reconnaissance des personnes par finger Vein |
Authors: | Mourad ,CHAA KHERROUBI, MIMOUNA TIDJANI, HALA |
Keywords: | système d’identification veines de doigts apprentissage classificateur KNN, SVM |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | UNIVERSITE KASDI MERBAH OUARGLA |
Abstract: | Les propriétés biologiques des individus ont été utilisées comme système de sécurité efficace dans ce que nous appelons un système biométrique.
L’objectif de ce travail est de développer un système d’identification des individus à partir de leurs veines de doigts qui sont uniques à l'individu.
Notre système est basé sur le principe d’apprentissage automatique, dont nous avons extrait des paramètres caractéristiques tels que Tan and Triggs Gamma correction et Dog. Ces paramètres seront l’entré du classificateur K-NN, SVM, Random Forest.
Après cette étape notre système sera capable de décider est-ce que une nouvelle personne appartient à la base ou non. Nous avons trouvé que la méthode KNN présente l meilleure valeur de l'accuracy acceptable qui atteint les 92%. The biological properties of individuals have been used as an effective security system in what we call a biometric system. The objective of this work is to develop a system for identifying individuals from their finger veins which are unique to the individual. Our system is based on the principle of machine learning, from which we have extracted characteristic parameters such as Tan and Triggs Gamma correction and Dog. These parameters will be the input of the K-NN, SVM, Random Forest classifier. After this step our system will be able to decide whether a new person belongs to the base or not. We have found that the KNN method presents the best value of acceptable accuracy which reached 92%. |
Description: | Systèmes de Télécommunications |
URI: | http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/29252 |
Appears in Collections: | Département d'Electronique et des Télécommunications - Master |
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