Technologie hybride de mesures biométriques proposée pour la distinction des motifs
Une technique biométrique hybride proposée pour la distinction des motifs
EMAN TURKI MAHDI, MAHA MAHMOOD
Collège des sciences informatiques et de la technologie de l'information
Résumé:
Dans les systèmes de sécurité récents, la reconnaissance des motifs biométriques s'est développée comme un domaine de recherche majeur. Elle est d'une grande importance dans le processus d'authentification concernant la réalité virtuelle ainsi que les entités du monde réel dans le but de permettre au système de prendre une décision éclairée concernant l'offre de services spécialisés ou l'octroi de privilèges d'accès. Récemment, le domaine de la sécurité a été un axe majeur d'intérêt. L'exigence d'une authentification précise liée aux individus est considérée comme un problème principal dans le domaine de la sécurité. Les anciennes approches de mise en place de l'identité d'un individu, y compris les cartes d'identité, les mots de passe et les clés, peuvent cependant être facilement volées, perdues, manipulées ou partagées, causant ainsi des dommages à la sécurité. Les traits biométriques, y compris la vérification de la voix/du visage, les signatures et les empreintes digitales, offrent un choix fiable pour identifier ou vérifier les identités et un meilleur taux d'acceptabilité par les utilisateurs. Il existe deux grandes classes utilisées pour représenter les caractéristiques biométriques ; la première est de type physiologique, qui est associée à la forme du corps, comme la reconnaissance de l'iris et du visage, et les empreintes digitales, l'autre est de type comportemental, qui est associée au comportement de l'individu, comme la voix, la signature et la démarche.
Référence:
1. K. N. Mishra, K. N. Mishraand, et A. Agrawal, “Identification personnelle basée sur les veines
systèmes : Une revue,” International Journal of Intelligent Systems and Applications,
Vol. 8, 2016, p. 68.
2. M. Serrano, E. Ayala, et P. Melin, “Système hybride intelligent pour l'identification des personnes
utilisant des mesures biométriques et des réseaux neuronaux modulaires avec intégration floue
des réponses,” Bio-inspired Hybrid Intelligent Systems for Image Analysis and Pattern
Recognition, Springer, Berlin, Heidelberg, 2009, pp. 93-109.
3. A. K. Jain, A. Ross, et S. Prabhakar, “Une introduction à la reconnaissance biométrique,”
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 14, 2004, pp.
4-20.
4. J. W. Kim, H. G. Cho, et E. Y. Cha, “Une étude sur la vérification dynamique améliorée de la signature
pour le système embarqué,” dans les Actes du Symposium International
sur le Cerveau, la Vision et l'Intelligence Artificielle, 2005, pp. 436-446.
5. K. M. A. Alheeti, “Reconnaissance biométrique de l'iris basée sur une technique hybride,” International
Journal on Soft Computing, Vol. 2, 2011, p. 1.
6. N. L. Thomas, Y. Du, et Z. Zhou, “Une nouvelle approche pour la reconnaissance des veines sclérales,”
Mobile Multimedia/Image Processing, Security, and Applications, Vol. 7708, 2010,
p. 770805.
7. G. Osman, M. S. Hitam, et M. N. Ismail, “Classificateur de couleur de peau amélioré utilisant
le modèle de ratio RGB,” prépublication arXiv arXiv:1212.2692. 2012.
8. Y. Lee et C. Chen, “Reconnaissance faciale basée sur la transformation de courbes numériques,” dans
les Actes de la 8ème Conférence Internationale IEEE sur la Conception de Systèmes Intelligents
et Applications, 2008, pp. 2-6.
9. R. Saini et N. Rana, “Comparaison de diverses méthodes biométriques,” International
Journal of Advances in Science and Technology, Vol. 2, 2004, p. 2.
10. B. Al-Khateeb et M. Mahmood, “Un cadre pour une génération automatique de réseaux
neuronaux,” International Journal of Computer Science Issues, Vol. 10, 2013, p.
59.
11. E. J. Justino, F. Bortolozzi, et R. Sabourin, “Vérification de signature hors ligne utilisant
HMM pour des contrefaçons aléatoires, simples et habiles,” dans les Actes de la 6ème Conférence Internationale IEEE sur l'Analyse et la Reconnaissance de Documents, 2001, pp. 1031-1034.
Mots-clés : réseau de neurones artificiels, distributeur automatique, décomposition en valeurs singulières