Résumé:
Au cours des dernières années, l'identification automatique des individus devient une
exigence importa
nte pour une variété d'applications telles que le contrôle d'accès et les
systèmes de surveillance. Les systèmes biométriques offrent une identification
automatique de l’identité, basés sur des mesures physiologiques et/ou
comportementales de l’ind
ividu. Nous nous somme intéressés dans cette étude à la
modalité biométrique paume de la main (palmprint).
La reconnaissance par palmprint possède plusieurs avantages par rapport aux autres
technologies; elle est non
-
intrusive et facile à utiliser. Ce
pendant, une identification
rapide et précise par palmprint présente toujours un certain nombre de défis et de
difficultés, particulièrement dans les environnements non
-
contrôlés.
Dans le cadre de ce travail, nous utilisons une approche d’extraction des ca
ractéristiques
basée principalement sur une représentation multi
-
échelle par l'utilisation de l'ondelette
de Gabor, dans le but d’identifier les individus à partir des images d’intensités 2D de
palmprints dans des conditions non
-
contrôlées. en effet, qu
atre étapes sont réalisées
pour générer le vecteur caractéristique :i) prétraitement et extraction de la région
d'intérêt (ROI), ii) Gabor Wavelet, iii) le descripteur LPQ est utilisé, iv) La méthode
SPH (Spatial Pyramid Histogram) décomposition. De plus,
le classifieur K
-
NN est
utilisé avec la distance intersection dans la phase de classification. Pendant cette étude
des expérimentations sont réalisées sur la base de données de palmprint PolyU.