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dc.contributor.author |
Kertous, Meroua |
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dc.contributor.author |
Rezai, Afaf |
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dc.contributor.author |
Bouraoui, Imane. (Encadreur) |
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dc.date.accessioned |
2022-02-22T12:45:47Z |
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dc.date.available |
2022-02-22T12:45:47Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/10683 |
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dc.description |
Option: Automatique et systèmes |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Les empreintes palmaires sont de plus en plus utilisées comme nouvelle méthode biométrique pour l'identification et la vérification humaines. Les images d'empreintes palmaires multispectrales capturées dans le visible et l'infrarouge ne contiennent pas seulement les rides et la structure des crêtes de l'épiderme mais aussi le motif sous-jacent des veines, ce qui les rend un identifiant biométrique très discriminant. Les réseaux de neurones artificiels ont réussi à prendre une place dans différents domaines tels que la reconnaissance de formes et la classification. Dans notre travail, nous avons utilisé les CNN pour reconnaitre et classifier des images. Nous avons choisi d'appliquer un modèle qui est l'architecture du AlexNet. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université de Jijel |
fr_FR |
dc.subject |
Biométrie, Empreintes palmaires, Extraction des caractéristiques, Réseau de neurone, Réseau de neurone convolutionnel. |
fr_FR |
dc.title |
Classification des empreintes palmaires multi-spectrales par les réseaux de neurones convolutionnels. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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