II.2.1.6. L'utilisation des Réseaux de Neurones
L'utilisation des réseaux de neurones (RN) pour la
classification de modèle d'empreinte digitale d'une personne se
déroule comme suit : Les empreintes détectées après
la normalisation et le prétraitement pour réduire la taille du
réseau de neurone. Alors les images sont représentées par
des matrices. Ces matrices (images) contiennent les valeurs de gris de la
texture du modèle d'empreinte. Ces valeurs sont des signaux
d'entrée pour le réseau de neurones. La structure neuronale du
réseau utilisé
par Rahib Hidayat Abiyev et Koray Altunkaya est donnée
par la figure (1.27).
Figure 1.20 : Architecture de réseaux.
Où : x1, x2, ..., xm sont des valeurs d'entrée des
niveaux de gris qui caractérise l'information de texture de l'iris, P1,
P2, ..., Pn sont des modèles de sortie qui caractérisent
l'empreinte.
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Mémoire de Master option Bases de Données
et Génie Logiciel
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