Repository logo
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Hafs Toufik"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • No Thumbnail Available
    Item
    Reconnaissance Biométrique Multimodale basée sur la fusion en score de deux modalités biométriques : l'empreinte digitale et la signature manuscrite cursive en ligne
    (2016) Hafs Toufik
    La biométrie multimodale, qui consiste à combiner plusieurs systèmes biométriques, est de plus en plus étudiée. En effet, elle permet de réduire certaines limitations des systèmes biométriques unimodaux, comme l'impossibilité d'acquérir les données de certaines personnes ou la fraude intentionnelle, tout en améliorant les performances de reconnaissance. Ces avantages apportés par la multimodalité aux systèmes biométriques unimodaux sont obtenus en fusionnant plusieurs systèmes biométriques. L’objectif de cette thèse est de combiner plusieurs modalités biométriques (empreinte digitale avec la signature manuscrite d’un individu). On a utilisé la décomposition modale empirique pour extraire les informations les plus pertinentes de la signature manuscrite en ligne ainsi qu’une méthode structurelle basée sur la détermination des minuties pour extraire les paramètres de l’empreinte digitale. Les scores de comparaison ainsi obtenus sont normalisés puis fusionnés à l’aide d’une méthode combinatoire en occurrence la somme pondérée. Les résultats obtenus montrent que la stratégie proposée donne des performances très encourageantes où on a obtenu un EER de 1.69%

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback