Master Thesis

Permanent URI for this collection

http://172.16.30.20:4000/handle/123456789/10196

Browse

Browsing Master Thesis by Author "Abdelhafid, Oualid"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    L’identification Biométrique Par Les Veines Des Doigts
    (Université M'sila, 2020) Abdelhafid, Oualid; Senouci, Abdelkrim
    À la lumière des progrès scientifiques continus, l'identification automatique est devenue une exigence importante dans une variété d'applications telles que le contrôle d'accès, les systèmes de surveillance et les bâtiments physiques. La biométrie, qui traite de l'identification des individus en fonction de leurs caractéristiques physiques ou comportementales, est devenue une technologie d'identification automatique efficace, qui offre plus de caractéristiques et de nombreux avantages par rapport à la sécurité traditionnelle. L'empreinte digitale du réseau veineux (F) est une propriété biométrique importante. Cela offre unicité, une stabilité et une grande capacité à exceller. Dans nos travaux, les techniques d'identification de phase multi-blocs locales (LBP, BISIV, RADON) sont des techniques utilisées pour extraire les traits caractéristiques de la méthode FV. Nos résultats expérimentaux, utilisant la base de données FV (ITTD) montrent les meilleures performances du système d'identification basé sur le FV proposé. ABSTRACT In light of continuous scientific advancements, automatic identification has become an important requirement in a variety of applications such as access control, surveillance systems and physical buildings. Biometrics, which deals with the identification of individuals based on their physical or behavioral characteristics, has become an effective automatic identification technology, which offers more characteristics and many advantages over traditional security. The fingerprint of the venous network (F) is an important biometric property. This provides uniqueness, stability and a great ability to excel. In our work, local multi-block phase identification techniques (LBP, BISIV, RADON) are techniques used to extract the characteristic features of the FV method. Our experimental results, using the FV database (ITTD) show the best performance of the proposed FV-based identification system. ملخص في ضوء التطورات العلمیة المستمرة ، أصبح التعرف التلقائي مطلباً مھمًا في مجموعة متنوعة من التطبیقات مثل التحكم في الوصول وأنظمة المراقبة والمباني المادیة. أصبحت القیاسات الحیویة ، التي تتعامل مع تحدید الأفراد بناءً على خصائصھم الجسدیة أو السلوكیة ، تقنیة تحدید تلقائي فعالة ، والتي توفر المزید من الخصائص والعدید من المزایا على خاصیة بیومتریة مھمة. وھذا یوفر التفرد والاستقرار والقدرة الكبیرة على (F) الأمان التقلیدي. تعد بصمة الشبكة الوریدیة ھي تقنیات مستخدمة RADON) ،BISIF ، (LBP التفوق. في عملنا ، تقنیات تحدید الطور المحلي متعدد الكتل أفضل أداء لنظام FV (ITTD) تظھر نتائجنا التجریبیة ، باستخدام قاعدة بیانات FV. لاستخراج السمات الممیزة لطریقة . FV التعریف المقترح القائم على