Conception et réalisation d’un système de reconnaissance des empreintes digitales par réseau de neurones artificiels
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Date
2012
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FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE-UNIVERSITE DE M’SILA
Abstract
De nos jours, on parle de plus en plus de l'insécurité dans divers secteurs
(le contrôle d'accès aux ordinateurs, l’e-commerce, les opérations bancaires
basées sur l’identification du demandeur…etc.), ainsi que de moyens
informatiques à mettre en œuvre pour contrer cette tendance.
Il existe traditionnellement deux manières d’identifier un individu. La
première méthode est basée sur une connaissance à priori "knowledge-based" de
la personne telle que, par exemple, la connaissance de son code PIN (Personnel
Identification Number) qui permet d’activer un téléphone portable. La seconde
méthode est basée sur la possession d'un objet "token-based". Il peut s’agir
d’une pièce d’identité, d’une clef, d’un badge…etc. Ces deux modes
d’identification peuvent être utilisés de manière complémentaire afin d’obtenir
une sécurité accrue comme dans le cas de la carte bleue.
Cependant, chacune des deux manières présente des faiblesses. Dans le
premier cas, le mot de passe peut être oublié par son utilisateur, deviné ou même
bien volé par une autre personne, en effet il existe des gens qui ne font pas
l'effort d'appliquer les consignes de sécurité avant de retirer de l'argent (regarder
derrière soi, cacher le clavier avec sa main lors de la saisie du code
secret, …etc.). Dans le second cas, le badge (ou la pièce d’identité ou la clef)
peut être perdu ou volé.
La biométrie est une solution alternative aux deux modes d’identification
précédents. Elle se réfère à l'identification automatique d'une personne vivante
grâce à ses caractéristiques physiologiques ou comportementales
(caractéristiques biométriques). Il existe différents types de technologies
biométriques sur le marché: la reconnaissance faciale, la reconnaissance
d'empreinte digitale, l’identification de la géométrie des doigts et de la
main, l’identification de l'iris, l’identification des veines, l’identification de la
voix et l’identification de la signature, …etc.
L’avantage de ces caractéristiques biométriques est d’être universelles, c’est-à-dire
présentes chez toutes les personnes à identifier. D’autre part, elles sont
mesurables et uniques (deux personnes ne peuvent posséder exactement la
même caractéristique biométrique). Elles sont aussi permanentes, ce qui signifie
qu’elles ne varient pas (ou varient peu) au cours du temps.
Introduction générale
2
L’intérêt des applications utilisant la biométrie se résume en deux
classes : faciliter le mode de vie et éviter la fraude.
La reconnaissance d’empreintes digitales représente la méthode la plus
ancienne d’identification biométrique. Bien que des progrès significatifs aient
été enregistrés pour de tels systèmes mais aucun d’eux n’est capable de
rassembler les conditions pour des performances rigides. Chaque système de
reconnaissance des empreintes digitales utilise des extracteurs des
caractéristiques différents et des méthodes de reconnaissance différents.
Dans ce cadre s’inscrit ce projet qui porte sur la conception et la
réalisation d’un système de reconnaissance des empreintes digitales en se basant
sur les réseaux de neurones artificiels qui sont des méthodes d’apprentissage
automatique puissantes et faciles à manier.
Pour ce faire, ce travail se déclinera sous deux aspects, l’un théorique et
l’autre applicatif. Il contiendra les chapitres suivants :
Le premier chapitre est consacré à la présentation des généralités sur le
traitement d’images.
Le deuxième chapitre met l’accent, en premier lieu sur les empreintes
digitales, leurs caractéristiques et leurs classes, et en second lieu sur les
différentes étapes d’un système de reconnaissance des empreintes digitales
et les principales approches utilisé pour chaque étape.
Le troisième chapitre introduit à la théorie des réseaux de neurones
artificiels.
Le quatrième chapitre concerne la conception et la réalisation de notre
système, en illustrant les différents outils de développement, les résultats
obtenus et quelques fenêtres de notre application.
Finalement, nous clôturons ce mémoire par une conclusion générale et des
suggestions pour une future recherche.
Description
Keywords
système de reconnaissance ,empreintes digitales,neurones artificiels