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Reconnaissance d

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Fao Fr d ric-Lim ry Lionel-Guiraud Ludovic Serrure biom trique Reconnaissance d empreintes digitales Tuteur : M. Patrick ISOARDI PLAN 1. La reconnaissance des ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Reconnaissance d


1
Reconnaissancedempreintes digitales
  • Fao Frédéric-Liméry Lionel-Guiraud Ludovic

Serrure biométrique

Tuteur M. Patrick ISOARDI
2
PLAN
  • 1. La reconnaissance des empreintes digitales
  • 2. Lexistant
  • 3. Futur
  • 4. Planning prévisionnel

3
I - La reconnaissance des empreintes digitales
  • Principe
  • - Une empreinte digitale est le dessin formé par
    les lignes de la peau des doigts
  • - Grand nombre déléments qui différencient
    chaque empreinte de manière unique
  • Les minuties

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La reconnaissance des empreintes digitales
5
La reconnaissance des empreintes digitales
  • Un lecteur optique pour scanner une empreinte
    digitale
  • Limage capturée représente toutes les lignes de
    crêtes du doigt en contact direct sur le capteur.

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Recherche de Minuties
  • Pré-traitrement de limage pour la recherche de
    minuties
  • Extraction des minuties
  • Arrêt de ride
  • Bifurcation

Exemple d'arrêt de ride
Exemple de bifurcation
7
Prétraitements
  • Squelettisation
  • Résultats du traitement dune image

image binarisée
image squelettisée
8
Recherche de Minuties
  • Un algorithme parcourt
  • toute limage pour détecter
  • les minuties

Image binarisée Détection de minuties
9
Traitement de Minuties
Un graphe complet doit être tracé
Calcul du graphe
10
Traitement de Minuties
  • Prise de décision

Une fois le graphe tracé, on pourra comparer les
distances entre les minuties, importance du
nombre de minuties pour la robustesse de la
comparaison.
Pour la prise de décision, il faudra introduire
une variable de décision adaptée SEUIL
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La reconnaissance des empreintes digitales
Résumé de lapplication
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II - LExistant
  • Capteur dempreinte
  • Algorithme de reconnaissance
  • développé par danciens étudiants

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Prise en Main
  • Capteur dempreintes
  • USB, Windows
  • Constat
  • Problème de capture dimage
  • Solution
  • Toolkit Gratuit

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Prise en main (2)
  • Algorithme développé
  • Ligne de commande

15
Prise en main (3)
  • Constitution de la base de données
  • Commande Java Util
  • Constat Problème mineur
  • Capture ? traitement, test de
    reconnaissance
  • Extraction Minuties
  • Commande Java Main init bd\

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Prise en main (4)
  • (extraction) Constat
  • Nombreuses minuties
  • Comparaison
  • 2 types de comparaison
  • - par image
  • - par fichier .minuties

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Tests
  • Plusieurs cas
  • - Même image dune même empreinte
  • - 2 mêmes empreintes, image différente
  • - 2 empreintes différentes
  • Résultats
  • - Faux/Positifs

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Exemple
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Futur
  • Pistes daméliorations
  • - Recherche des minuties
  • - Comparaison

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(No Transcript)
21
(No Transcript)
22
  • Avantage
  • Optimisation de la recherche dans la base de
    donnée grâce à l'identification du type de
    l'empreinte digitale
  • Généralisation de la reconnaissance
  • d'empreinte

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  • 5 étapes pour la reconnaissance dempreintes
    digitales
  • Récupération de l'empreinte
  • Traitement de l'empreinte
  • 3. Reconnaissance globale de l'empreinte
  • 4. Reconnaissance locale de l'empreinte
  • 5. Prise de décision

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Planning Prévisionnel
  • 21 janvier (2 semaines) 
  • Etude en vue dune amélioration éventuelle du
    codage des prétraitements
  • phase de tests, ajout déventuels prétraitements
    supplémentaires
  •  
  • 04 février (3 semaines)  
  • Etude et amélioration de lalgorithme de
    recherche de minuties
  • phase de tests
  •  
  • 25 février (4 semaines) 
  • codage des algorithmes de comparaisons
  • phase de tests avec la base de données
    dempreintes
  •  
  • 24 mars (4 semaines) 
  • utilisation des GMM pour classifier la base de
    données dempreintes
  • 21 avril (3 semaines) 

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But final
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