Réalisation d'un système d'authentification des individus par signature manuscrite

Abstract

La signature manuscrite est depuis plusieurs siècles le moyen le plus répandu. Elle estle moyen biométrique d’authentification le plus utilisé et accepté. La signature manuscrite d'un individu représente un bon compromis, tout en étant relativement fiable, elle est facile à acquérir, socialement acceptée comme un mode de reconnaissance. La signature est un moyen utilisé depuis longtemps, pour authentifier des documents, pour responsabiliser les individus face à des engagements (contrats, etc.). La signature est donc reconnue comme mode de validation associé à l'identité d'une personne. Notre travail de projet de fin d’étude propose un réseau de neurones à apprentissage profond pour apprendre sur un ensemble de données des signatures manuscrite. Nous utilisons le deep learning, qui se base sur une analyse des informations acquise dans la méthode de prétraitement, ensuite l’extraction des caractéristiques biométriques et puis tracer les courbe ROC en utilisant le logiciel Matlab pour visualiser les résultats à vouloir obtenir. Après, Les résultats sont pris et discutés