Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université Mohamed Boudiaf des Sciences et de la Technologie - Mohamed Boudiaf d’Oran
Affiliation
Département d’Electronique
Auteur
GHALEM, Kamel Ghanem
Directeur de thèse
HENDEL Fatiha (Maitre de conférence)
Filière
Electronique
Diplôme
Magister
Titre
Reconnaissance et identification des personnes à partir des images de l’iris: application des filtres de Log-Gabor couplés aux SVM multi-cl
Mots clés
Biométrie ; iris ; vérification ; identification ; classification
Résumé
La biométrie renvoie à la reconnaissance automatique des individus basés sur leurs caractéristiques physiologiques et/ou comportementales. La reconnaissance par l’iris est considérée comme le système le plus fiable et le plus efficace qui soit disponible. La plupart des logiciels commerciaux de reconnaissance par l’iris utilisent l’algorithme breveté de Daugman, ce dernier assure des taux de reconnaissance optimaux. A titre d’exemple l’aéroport international de Dubaï possède la technologie de l’iris comme moyen de contrôle d’accès qui permet de réduire les temps de traitement de l’inspection des voyageurs avec un taux de fausse acceptation égal à zéro. L’objectif de ce mémoire de magister consiste à réaliser un système de reconnaissance biométrique par l’iris, permettant d’illustrer les opérations de vérification, et d’identification, en utilisant d’une part des techniques avancées de traitement d’images (transformée de Hough linéaire et circulaire, filtre de Log-Gabor,…) pour la phase de segmentation , d’analyse et de la caractérisation de la texture de l’iris ; et d’autre part, des outils d’apprentissage statistique par les machines à vecteurs de support (SVM) probabilistes pour la phase de reconnaissance et de la discrimination multi classes. Pour ce faire, nous avons adopté une démarche méthodologique en trois étapes : La première consiste en l’application de la transformée de Hough linéaire et circulaire afin de détecter les bords de l’iris. Dans la deuxième étape, l’image de l’iris est normalisée puis analysée par un filtre de Log-Gabor 1D dont le but d’extraire les caractéristiques de la texture de l’iris. Nous proposons ensuite une méthode de classification des données par SVM basée sur l’algorithme SMO (Sequential Minimal Optimization) adoptant l’approche un contre un. Pour la mesure de similitude entre deux iris, la distance de Hamming est utilisée avec un seuil défini au préalable. Les résultats obtenus montrent que l’étude par SVM adoptant l’approche un contre un, permet de mieux discriminer les images d’iris en affichant des bons taux de reconnaissance sur l’ensemble des images de l’iris de la base de données Casia v1 et Casia v3 (l’œil gauche), Casia v3 (l’œil droit) respectivement égaux à 97.22%,96.5%, 100%.
Date de soutenance
02/07/2013
Cote
02-09-455
Pagination
121 p.
Illusatration
schémas, graphes
Format
A4
Statut
Soutenue