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Titre: identification biométrique des individus par analyse des caractéristique de la rétine.
Auteur(s): betaouaf, talib hicham
Mots-clés: biométrie, identification biométrique, rétine, réseau vasculaire rétinien, points de bifurcation, segmentation d’images
biometrics, biometric identification, retina, retinal vascular network, bifurcation points, image segmentation.
Date de publication: 1-jan-2018
Editeur: 13-03-2018
Référence bibliographique: salle des théses.
Résumé: Identification biométrique des individus par analyse des caractéristiques de la rétine Un système d’identification biométrique par la rétine permet de reconnaitre d’une manière fiable un individu grâce à l’analyse des caractéristiques de son fond d’oeil. Ce système utilise la structure du réseau vasculaire rétinien comme trait biométrique quasi-impossible de falsifier. En outre, la configuration macroscopique de la vascularisation rétinienne d’une personne demeure stable durant toute sa vie et son modèle de branchement est unique pour chaque individu. Dans ce travail, nous proposons un algorithme de vérification automatique de l’identité basé sur la structure du réseau vasculaire de la rétine humaine. Plus précisément, le modèle biométrique est constitué des coordonnées géométriques des points de bifurcation et des croisements des branches du réseau vasculaire. L’objectif principal de notre travail est de réaliser un système efficace tout en minimisant le temps de traitement et la taille des données traitées. Par conséquent, cet algorithme utilise une nouvelle combinaison de techniques puissantes pour l’extraction de caractéristiques basées sur la morphologie mathématique, comme la ligne de partage des eaux pour la segmentation du système vasculaire rétinien et la transformation Hit-or-Miss pour la détection des points de bifurcation et des croisements. De l’acquisition et l’amélioration des images rétiniennes à la comparaison des signatures passant par le recalage automatique, chaque étape de l’algorithme est optimisée afin d’améliorer les performances du système. Nous testons notre algorithme sur deux bases de d’images rétiniennes (ARIA et DRIVE). Enfin, nous présentons et discutons les résultats d’évaluation de notre algorithme, et le comparons avec ceux de la littérature.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12635
Collection(s) :Doctorat MID

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