Introduction

Conclusion

2

Notes:

<!-- Slide number: 3 -->

Introduction


3

<!-- Slide number: 4 -->

Historique

Les premi res traces d'utilisation dempreintes digitales ont t d couvertes en Egypte et datent de l poque des pyramides il y a plus de 4000 ans. Les Chinois ont aussi utilis tr s t t ce moyen pour signer les documents officiels (le plus vieux document sign date du troisi me si cle avant J sus Christ) mais ils ne savaient s rement pas que les empreintes taient uniques pour chaque personne et permettaient ainsi une identification fiable. Cest en 1856 que langlais William Hershel, apr s avoir utilis les empreintes en guise de signature sur la population indienne quil dirigeait, commen a comprendre que les empreintes taient uniques et constantes dans le temps. En 1888 le britannique Francis Galton publia une tude sur les empreintes digitales o il tablit leurs caract ristiques (unicit , empreintes fut adopt e officiellement en Angleterre dans le syst me judiciaire.

Cette technique fut ensuite largement d velopp e dans les enqu tes criminelles et permit de r soudre un bon nombre d'affaires. De nos jours les empreintes sont toujours largement utilis es et reconnues comme m thode didentification fiable.

4

Notes:

kekurnefufjjvu

<!-- Slide number: 5 -->

Caract ristiques des empreintes



| 1-terminaison | 9-boucle double |

| --- | --- |

| 2-bifurcation simple | 10-pont simple |

| 3- bifurcation double | 11-pont jumeau |

| 4- bifurcation triple 1 | 12-intervalle |

| 5- bifurcation triple 2 | 13-point isol |

| 6-bifurcation triple 3 | 14- travers e |

| 7-crochet | 15-croisement |

| 8-boucle simple | 16- -t te b che |

5

Notes:

<!-- Slide number: 6 -->

Structure d'un syst me complet de reconnaissance d'empreintes


6

Notes:

<!-- Slide number: 7 -->

L tat de lart


7

Notes:

<!-- Slide number: 8 -->

Apprentissage artificiel



8

Notes:

<!-- Slide number: 9 -->

L algorithme de la reconnaissance d empreintes digitales

La binarisation :


9

Notes:

<!-- Slide number: 10 -->

2. Enhancement



10

Notes:

<!-- Slide number: 11 -->

3. Thining squelatisation


11

Notes:

<!-- Slide number: 12 -->

3. Extraction des minuties



| CN | NATURE DE LA MINUTIE EN P |

| --- | --- |

| 0 | Erreur =>Point isol |

| 1 | Terminaison |

| 2 | Erreur =>Point Sillon |

| 3 | Divergence ou bifurcation |

| 4 | Erreur=>Minutie 4 branches |

Notes:

<!-- Slide number: 13 -->

3. Suppression des fausses minuties :



13

Notes:

<!-- Slide number: 14 -->

Matching :

Distance Euclidienne :

Pour chaque minutie (Bifurcation ou bien terminaison) on calcule la somme des distances dune minutie aux autres

On appelle origine le point qui correspond la plus petite des sommes de distances calcul es3


Apr s on somme tous les rapports, le nombre obtenu cest score qui caract rise lempreinte.

On applique cet algorithme pour toutes les empreintes dans notre base de donn es,

si on obtient le m me score du coup lempreinte correspond une image dans la base de donn es.

Difficult :

Cette m thode est uniquement utile si on veut comparer deux empreintes sans changer la direction ou bien la prise de lempreinte

nest pas compl te comme limage 101_5 du coup il faut trouver une solution pour bien recaler lorientation des minuties afin de bien faire la reconnaissance.

14

Notes:

<!-- Slide number: 15 -->

Conclusion et Perspectives

Conclusion

! (Picture2.jpg)

15

Notes: