Rabehi, WassimRapporteur: ASSAS, Ouarda2023-05-292023-05-292016-06-10http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/38887Le croissant besoin pour la sécurité de l'information a possédé un intérêt dans la biométrie basée sur l'identification automatique des personnes. Parmi les approches biométriques existe, liris humain utilisé les méthodes RNA, SVM et KNN et on a utilisant les moments d'hu pour l'extraction des caractéristique. Ce travail propose la méthode de reconnaissance d'iris en utilisant trois méthodes différentes. En plus, nous nous sommes introduire un système multi-biométriques et plus précisément aux multimodal et multi classifieur pour améliorer la performance du système de reconnaissance d'iris. pour la validation de ce travaille, on a utilisé la base de données CASIA vl. Les résultats expérimentaux montrent que le scénario de fusion multimodale (Iris + empreinte digitale) avec l'application de SVM sur l'iris a donner un taux de reconnaissance de 96,66%.frreconnaissance d'iris, empreinte digitale, biométrie, RNA, KNN, SVM. HU multimodal, multi classifieur, fusion.Thesis