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dc.contributor.authorAKLI, RACHIDA-
dc.contributor.authorDJEMA, SABRINA-
dc.date.accessioned2021-05-24T12:36:11Z-
dc.date.available2021-05-24T12:36:11Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/11347-
dc.description.abstractLa biométrie est une mesure de caractéristique biologique pour l’identification et l’authentification d’un individu à partir de certaines de ses caractéristiques (physiologiques, chimiques, ou comportementales). Dans notre travail, nous nous sommes intéressés à la reconnaissance de signature comme modalité d’identification. La signature manuscrite est l'une des caractéristiques biométriques les plus anciennes et aussi une technique très efficace qui est utilisée dans de nombreuses applications liées à la sécurité. L’objectif visé dans ce travail est d’améliorer les performances de ce système (identification de signature manuscrite hors ligne). Deux contributions principales de notre part ont permis d’atteindre l’objectif cité auparavant. Premièrement, nous avons utilisé le motif local binaire (Local Binary Pattern (LBP)) pour le but d’extraire les caractéristiques statistiques de l’image et évaluer la fiabilité de cette méthode. Des expériences ont été réalisées à l'aide de la base de données MCYT-75. En deuxième lieu, nous avons utilisé la méthode de k-plus proches voisins comme classificateur associé à une mesure de distance, les performances de reconnaissance atteignent respectivement des valeurs de 88,53% et 78,46% pour les distances city block et euclidienne. En troisième lieu, pour but d’extraire le plus grand nombre possible d’informations et améliorer le taux de reconnaissance, nous avons utilisé une autre méthode qui est le LBP en multi-blocs; cette méthode a donné des résultats impressionnants et de meilleurs résultats.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE AKLI MOHAND OULHADJ-BOUIRAen_US
dc.subject: Biométrie, reconnaissance de signature manuscrite, identification de signature, motif local binaire (LBP), k-plus proches voisins (KNN), classificateur, LBP multi-blocs.en_US
dc.titleRéalisation d'un système d'identification des individus par signature électroniqueen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Mémoires Master

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