[PDF] Biométrie par signaux physiologiques - TEL

View - Download Biométrie par signaux physiologiques - TEL

Previous PDF

Next PDF

>G A/, i2H@yydd3y3N ?iiTb,ffi?2b2bX?HXb+B2M+2fi2H@yydd3y3N am#KBii2/ QM R3 CM kyRj

Bb KmHiB@/Bb+BTHBM`v QT2M ++2bb

`+?Bp2 7Q` i?2 /2TQbBi M/ /Bbb2KBMiBQM Q7 b+B@

2MiB}+ `2b2`+? /Q+mK2Mib- r?2i?2` i?2v `2 Tm#@

HBb?2/ Q` MQiX h?2 /Q+mK2Mib Kv +QK2 7`QK

i2+?BM; M/ `2b2`+? BMbiBimiBQMb BM 6`M+2 Q` #`Q/- Q` 7`QK Tm#HB+ Q` T`Bpi2 `2b2`+? +2Mi2`bX /2biBMû2 m /ûT¬i 2i ¨ H /BzmbBQM /2 /Q+mK2Mib b+B2MiB}[m2b /2 MBp2m `2+?2`+?2- Tm#HBûb Qm MQM-

Tm#HB+b Qm T`BpûbX

"BQKûi`B2 T` bB;Mmt T?vbBQHQ;B[m2b aK2` *?Mi7 hQ +Bi2 i?Bb p2`bBQM,

LLh, kyRRS1ahRyyNX i2H@yydd3y3N

Présenté par

Samer CHANTAF

Pour obtenir le grade de

DOCTEUR D'UNIVERSITE EN SCIENCES

Spéc

Biométrie par signa

Soutenue publiquement le0

Rapporteur Mme. Catherine Marque Professeur Université de Technologie de Compiègne Rapporteur M. Oussama Bazzi Professeur Université Libanaise, Sciences III, Beyrouth Rapporteur Mme. Edwige Pissaloux Professeur Université Pierre et Marie-Curie (UPMC) Examinateur M. Jérôme Boudy Maître de Conférences Télécom Sud-Paris (Evry)

Examinateur M. Patrick Karasinski Maître de Conférences Université Paris-Est Créteil (UPEC)

Co-directeur M. Mohamad Khalil Professeur Université Libanaise, Génie I, Tripoli Directeur M. Amine Nait-ali Professeur Université Paris-Est Créteil (UPEC) 2

Remerciements

personnes auxquelles je souhaite exprimer toute ma gratitude.

Créteil

disponibilité

Université Libanaise et co

de recheassuré laboratoire. de Technologie de accepté

Univer

également la lourde tâche de rapporteur.

3

Table de

Introduction générale

Chapi

1.1 Introduction

1.2 Définition de la biométrie

1.3 Principe de fonctionnement

1.4 Performances des systèmes

1.5.1 Introduction

1.7 Biométrie par signaux physiologiques

Chapitre 2

2.1 Introduction

2.2 Etat

2.3

2.3.1 Introduction

Chapitre 3

3.1 Introduction

I.1 Introduction

I.2 SEMG

4

I.3 Nouvelle technique biométrique par EMG

I.3.1 Introduc

II.1 Introduction

Chapitre 4

4.1 Introduction

4.2 Classification

4.3 Ré

4.3.1 Introduction

A. 5

C.3 Classification et résultats

Conclusion générale et perspectives................................ 6

Figure 1.1

Figure 1.2

Figure 1.3: Poi

Figure 1.4: Distincti

raction des

Figure 1.6tion par signaux physiologiques

Figure 1

Figure 1.8

Figure 1.9: Dérivation

Figure 1.10: Position des Electrodes Précordiales.

Figure 1.11

Figure 1.12: Anatomie du

Figure 1.1

Figure

Figure 1.15: Transm

Figure 2.1 : battem

Figure 2.2: Détermin

Figure 2.3: Démonstration gra

Figure 2.4

Figure 2.5

Figure 2.6

Figure 2.7: (a) avant correction, (b) après correct Figure 2.8: Neurone non linéaire avec ondelette (wavelon). Figure 2.10: Ondelette multidimensionnelle créée par le produit tensoriel. apeau mexicain).

Figure 2.12

Figure 2.13

7

Figure 2.14

Figure 3.1e biométrique par SEMG.

Figure 3.2

Figure 3.3: Paramétrage du spectre

Figure 3.4Alpha.

Figure 3.5

Fi

Figure 3.7: (a) Réponse motrice M

Figure 4.1

Figure 4.2éseau neuronal à trois couches

Figure 4.8

Figure 4.9

Figure 4.10

Figure 4.11

Figure 4.

pour la modélisation

Figure 4.13

s de 5 battements

Figure 5.14: Effet d

Figure 4.15

Figure 4.1

Figure 4.17

Figure 4.18

Figure 4.19

8

Figure 4.20

Table 3

Kg.

Table 4

Kg Fig

Figure

Figure 4.23

Tab 20mA. 30mA.
9

Introduction généra

L des individus tels que les mots de passe nouvelles caractéristiques difficile biométrie. Les si

été

physiologiques (ECG et EMG) ont été dravaux sont sur les signaux EMG de surface en réponse à une intensité fixe s 10 par ECG proposée surface et les réponses motrices. 11

Chapitre

1.1

La biométrie

e c. La biométrie u volées. s squelettiques 1.2

La biométrie

b 12 comportementales : La dy morphologiques de individu et ne 1.3 ee.g. mémorisées

Figure

Capture

Traitement

Fichier

Signature

Fichier

Signature

Traitement

Capture

Comparaison

Apprentissage Vérification

13 1.4

Il est impo

T.F.R. False Rejection Rate) : Pourcentage de personnes rejetées T.F.A. False acceptance Rate) : Pourcentage T.E.E. erreurEqual Err), donne un point sur lequel le T.F.A. est

Figure 1.

1.5 1.5.1

Il existe un

da

TFR TFA

TEE 0 14 il

Il existe plusieurs caractéristiques

Empreintes digitales (fingerles emp

il est

Figure 1.

Géométrie de la main / du doigt

15

Iris (iris (figure

Figure 1.

mais pratique ne varient pratiquement pas caméra, les reflets, la détectio

Rétine (retina de la structure

16

Visage (facial . Les

être

. Elles sont

Figure 1.

Système et configuration des veines (vein pattern autr Outre les caractéristiques physiques, un individu possède également

Dynamique des frappes au clavier (keystroke

as

Reconnaissanc

17

âge

s

Dynamique des signatures (signature ée. Il

vitesse, l'ordre des frappes, la pression et les accélérations, le temps total, etc. très biométriques biomét issent pas la été proposées dans ce cadre comme par exemple la fusion t biométrie 18 1.6

La reconnaissance biométrique promet la sécurité hermétique en identifiant un individu avec ses

juste quelques caractéristiques qui sont uti dans ce domaine. (0*quotesdbs_dbs25.pdfusesText_31

[PDF] Biométrie des reins par échographie dans l`insuffisance rénale

[PDF] Biométrie des tests ADN en pratique judiciaire

[PDF] Biométrie et carte d`identité électronique : Big Brother is

[PDF] biomicrozest 50 laminaria

[PDF] Biomnis-Lyon-Plan-dacces_Mise en page 1

[PDF] bion modulo b1 francese 2016-2017

[PDF] Bionettoyage : que faire pour bien faire - CCLIN Paris-Nord

[PDF] Bionettoyage en secteur hospitalier - Santé Et Remise En Forme

[PDF] Bionettoyage par la méthode vapeur - Santé Et Remise En Forme

[PDF] BIONETTOYAGE PRESTATAIRE - France

[PDF] Bionic Navigator™ Software Guide - Mexique Et Amérique Centrale

[PDF] Bionik, Biomimetik - Naturwissenschaftliche Rundschau

[PDF] Bionik: Strukturierte Antihaftbeschichtungen nach dem Vorbild der

[PDF] bionome SPA - Barbara Schmied

[PDF] Bion®3 - Le Quotidien du Pharmacien - Anciens Et Réunions