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Approche d'apprentissage profond pour les systèmes de reconnaissance
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La biométrie s'impose comme l'une des solutions les plus fiables pour l'identification des individus dans les systèmes de sécurité modernes. Contrairement aux mots de passe, elle exploite des caractéristiques physiologiques propres à chaque personne, offrant un niveau de sécurité accru. Cet ouvrage porte sur deux modalités prometteuses: les veines des doigts et les empreintes palmaires. Stables et difficiles à falsifier, elles restent sensibles aux variations d'éclairage et à la qualité des images capturées. Une approche combinant apprentissage profond et apprentissage automatique est proposée. Les caractéristiques sont extraites via des réseaux convolutifs pré-entraînés (VGG16, VGG19, MobileNetV2), puis affinées par \textit{fine-tuning}. Des classifieurs SVM, KNN et Random Forest sont ensuite appliqués, avec une comparaison entre approches mono-instance et multi-instances. MobileNetV2 offre les meilleures performances en précision et en efficacité. L'approche multi-instances renforce la robustesse du système, tandis que le SVM se distingue par sa précision de reconnaissance.
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