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Conception et mise en place d'une plateforme de sécurisation par synthese et reconnaissance biométrique de documents de traffic

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par Andrey MURHULA
Polytechnique_INITELEMATIQUE_BURUNDI - Ingénieur Civil en Informatique et télécommunications 2015
  

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II.6.2. Représentation de l'image d'empreinte et prise de décision.

Une empreinte apparaît comme une surface alternée de crêtes et de vallées parallèles sur la plupart des régions. Différentes caractéristiques permanentes ou semi - permanentes tels que les blessures, les coupures et les bleus sont aussi présentes sur l'empreinte. Qu'il s'agisse d'un problème de vérification ou de classification, il est nécessaire de définir sur l'empreinte une représentation invariante : des caractéristiques qui ne s'altèrent pas avec le temps. Cette représentation peut être globale prenant en compte toute l'image ou, locale c'est - à - dire constituée d'un ensemble de composantes dérivée chacune d'une région restreinte sur l'empreinte.

Lorsqu'il est question d'un problème d'appariement (vérification de la similarité entre deux empreintes), les algorithmes d'appariement peuvent être classifiés en fonction de la représentation de l'empreinte ; qui elle peut appartenir à l'une des catégories suivantes :

II.6.2.1. Image

Dans cette représentation, c'est toute l'image qui est considérée comme une représentation possible. L'appariement est réalisé par corrélation. La corrélation entre deux images I1(x, y), I2(x, y), est donnée dans le domaine spatial par :

Le corrélateur établit la correspondance par la recherche de la magnitude du pic dans l'image de corrélation Ic. La position du pic indique la translation entre les images et la valeur du pic informe sur le degré de similarité. L'exactitude de cette corrélation se dégrade avec les transformations de l'image comme les phénomènes de translation et de rotation. Le problème de distorsion peut être surmonté par les méthodes de corrélation locales proposées dans [24] et dans [25]. Un autre inconvénient est en relation avec la taille conséquente de l'image à sauvegarder durant l'inscription.

II.6.2.2. Représentation en minuties

Le but d'un algorithme d'appariement est de comparer deux images ou deux gabarits et de retourner le score de similarité qui correspond à la probabilité que deux empreintes se correspondent. A l'exception des algorithmes basés sur la corrélation, la plupart des algorithmes extraient des caractéristiques dans le but de faire l'appariement. Les détails de minuties constituent la représentation la plus populaire de toutes les représentations existantes, elles répondent efficacement au problème de taille posé précédemment.

Les minuties représentent des discontinuités locales et marquent les positions où la crête se termine ou bifurque. Cela constitue les types de minutie les plus fréquentes, bien qu'un total de 18 types de minuties ait été identifié. Chaque minutie peut être décrite par un nombre d'attributs tels que la position (x, y), l'orientation è et d'autres informations susceptibles d'aider à l'appariement.

Cependant, la plupart des algorithmes considèrent seulement sa position et orientation.

Figure II.12. Les caractéristiques principales des minuties.

Les minuties peuvent être appariées en considérant le problème comme un problème d'appariement de primitives point (point pattern matching). La figure suivante est une représentation en minuties d'une empreinte digitale :

Figure II.13. Exemple d'une représentation d'une empreinte digitale par sa carte de minuties. La carte de minutie assure l'unicité de l'empreinte.

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