Reconnaissance Biométrique Multimodale des Personnes : Application sur les Signaux ECG et Demarches

Redouane Tlemsani

ISBN 10: 6139546753 / ISBN 13: 9786139546756

Published by Éditions Universitaires Européennes, 2020

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d'authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d'électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l'approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d'authentification.En phase d'acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d'apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe 'un contre tous' (OAA).

Seller Inventory # 9786139546756

Bibliographic Details

• Title: Reconnaissance Biométrique Multimodale des Personnes : Application sur les Signaux ECG et Demarches
• Publisher: Éditions Universitaires Européennes
• Publication Date: 2020
• Language: French
• ISBN 10: 6139546753
• ISBN 13: 9786139546756
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 220W x 150H x 8D millimeters 220 millimeters width by 150 millimeters height by 8 millimeters depth
• Weight: 191 grams

About this title

Synopsis

Dans notre recherche, nous avons proposé une approche d’authentification biométrique multimodale utilisant des signaux de démarche et d’électrocardiogramme (ECG), ce qui peut réduire les inconvénients de l’approche biométrique unimodale et améliorer les performances du système d’authentification.En phase d’acquisition, les ensembles de données sont collectés dans trois bases de données différentes, ECG-ID, base de données sur les arythmies MIT-BIH et le référentiel d’apprentissage automatique UCI (Gait). Dans la phase d'extraction de caractéristiques des deux signaux (ECG et démarche), elle est réalisée à l'aide d'un modèle binaire 1D-LBP. Les caractéristiques sont obtenues en fusionnant deux modalités en une seule. Dans l'approche de classification, quatre classificateurs sont développés pour classer les sujets. K plus proche voisin (KNN), reposant sur la distance euclidienne, PNN (réseau de neurones probabilistes), RBF (fonction de base radiale) et machine à vecteurs de support (SVM), reposant sur le principe "un contre tous" (OAA).