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Identifiant IdRef : 226726134
Notice de type Rameau

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Informations

Langue d'expression : Francais
Date de naissance :  2009
Note publique d''information : 
Les échanges et le commerce électronique via la téléphonie mobile (m-commerce) se développent très fortement. Pour assurer la sécurité des transactions, cette thèse présente une étude sur le caractère biométrique de la paume de la main dans le contexte des applications télécoms. Dans la première partie du travail, une méthode de segmentation de la main est présentée. Cette méthode repose sur une combinaison des informations de couleurs et de formes de la main. La couleur de la main est déterminée par une approche multi-résolution après une modélisation par des réseaux de neurones. La forme de la main est définie par un modèle de forme actif initialisé et contraint par la couleur de peau. La combinaison de ces approches en quasi-temps réel permet une meilleure robustesse aux perturbations extérieures tout en améliorant la précision de la détection. Dans une seconde phase, trois briques de reconnaissance biométrique de la main sont présentées. La première approche consiste à fusionner par convolution les informations de forme et de texture de la main extrait par des filtres de Gabor orientés. La deuxième brique de reconnaissance biométrique extrait l'information de texture de la paume de la main par un filtre de Gabor circulaire. Deux textures sont comparées par une distance d'édition robuste permettant une meilleure caractérisation de la paume. Finalement, la troisième méthode de reconnaissance est décrite. Elle établit la reconnaissance palmaire grâce à une estimation non-linéaire de la distribution des pixels de la paume qui sont dérivés de la notion de texture ou de l'énergie normalisée.

Note publique d''information : 
Electronic commerce on mobile phone (m-commerce) is growing up very strongly. To ensure the security of transactions, this thesis presents a study of the biometric features of the palmprint in the context of telecom applications. In the first part of this work, a method for the segmentation of the hand is proposed. This method relies on a combination of the color and the shape of the hand. The color of the hand is defined by a multi resolution process that follows a modeling by neural networks. The shape is determined by an active shape model initialized and constrained by the skin color. The combination of these methods in near real time results in a better robustness to acquisition disturbances by increasing the accuracy of the detection. In the second part, three biometrics authentication methods are presented. The first method consists in a convolution-based merging process of the data about hand shape and palm texture extracted by an oriented Gabor filter. The second one extracts texture information by means of a circular Gabor filter. Two textures are compared by a normalized approximated string matching which is robust against translation, substitution, deletion and addition. Finally, the third biometrics authentication method is described. This method achieves the palmprint recognition thanks to a non-linear estimation of the distribution of palm pixels.

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