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Conception et réalisation d'un système de vote électronique pour le parlement: "cas du sénat congolais"

( Télécharger le fichier original )
par Gérard et Patrick KANDE NGALAMULUME Gérard et BUKASA TSHIBUABUA Patrick
Université de Kinshasa RDC - Ingénieur civil en électronique 2011
  

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1.10. Prétraitement

Les algorithmes de reconnaissance d'empreintes digitales sont sensibles à la qualité des images d'empreintes digitales. Alors l'étape de prétraitement est nécessaire avant d'effectuer les étapes suivantes. La qualité des images d'empreintes digitales dépend de plusieurs facteurs, comme : le contact avec la sonde, la qualité de sonde, la profondeur de rides/vallée, etc... Typiquement le prétraitement peut se composer du lissage, l'amélioration de contraste, le filtrage de domaine spatiale/ fréquence.

1.11. Extraction des caractéristiques

Nous nous proposons de parler d'une manière sommaire du processus d'extraction des minuties, nous dévons toujours garder en esprit que c'est une étude sommaire et nous n'allons guère entrer dans l'étude des algorithmes d'extractions encore moins les cités. Nous parlons cependant de ça pour juste signifier le processus d'extraction, et pour plus des détails il va falloir chercher le cours sur les

algorithmes de traitement et d'extraction d'empreintes digitales du professeur Vane KWINT de l'Université Libre de Bruxelles.

La plupart des systèmes de reconnaissance d'empreintes digitales emploient des minuties comme caractéristiques d'empreintes digitales. Alors cette partie présentera les méthodes pour extraire des minuties à partir d'empreintes digitales.

Un extracteur de minuties cherche des arêtes des rides et des bifurcations dans les empreintes digitales. Si les rides sont bien déterminées, alors l'extraction de minuties est une tâche relativement simple. Cependant, dans la pratique, il n'est pas toujours possible d'obtenir une carte parfaite de rides. Donc la performance des algorithmes d'extraction de minuties actuellement disponibles dépend fortement de la qualité des images d'empreintes digitales d'entrée.

Typiquement, un algorithme d'extraction de minuties se compose de 4 étapes principales : Estimation d'orientation, segmentation, détection de rides, détection de minuties et le processus entier d'un algorithme d'extraction des minuties est montré dans la figure 1.8

Figure 1.8 : Processus d'extraction des minuties
(Source :
http://biométrie.online.fr)

 

(1)

(2)

(3)

1.12. Estimation d'orientation

Le champ d'orientation d'une image d'empreintes digitales représente la nature intrinsèque d'empreintes digitales (figure 1.9). C'est un étage essentiel pour déterminer les rides d'empreintes digitales et pour trouver la région d'intérêt d'image d'empreintes digitales, Il existe plusieurs méthodes pour estimer le champ d'orientation des images d'empreintes digitales. Anil Jain et al1 ont proposés une méthode efficace pour estimer le champ d'orientation d'une image.

Figure 1.9 : Le champ d'orientation d'une image d'empreintes digitales
(Source :
http://biometrie.online.fr)

L'idée principale de cette méthode est que l'image d'impatience digitale se divise en plusieurs fenêtres de taille WxW. Pour tout pixel dans chaque fenêtre, on calcule les gradients Gx et Gy et puis on calcule l'orientation locale de ce pixel en utilisant la formule suivante :

Avec :

· W : la taille de la fenêtre locale;

· Gx et Gy : sont les grandeurs de gradient dans des directions de x et de y, respectivement

· (i, j) : est l'orientation locale du pixel (i, j)

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"Un démenti, si pauvre qu'il soit, rassure les sots et déroute les incrédules"   Talleyrand