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Authentification biométrique bimodale par le classificateur GMM orthogonal / Amina Ikram Hadj Bouzid 

Public ISBD Titre : Authentification biométrique bimodale par le classificateur GMM orthogonal Type de document : texte imprimé Auteurs : Amina Ikram Hadj Bouzid, Auteur ; Mohamed El Bachir Hamrouche, Auteur ; M. Bengherabi, Directeur de thèse ; Hamami, Latifa, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2011 Importance : 144 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 Bibliogr. [5] f. - Annexes f. 1 - 31 Langues : Français (fre) Mots-clés : Visage  Voix Extraction  de  paramètres Transformée  en  cosinus  discrète Coefficients  cepstraux  de  Mel Modélisation  par  mélange  de  gaussiennes Analyse  en  composante  principale  globale Analyse  en  composante  principale  Fusion Index. décimale : PN01011 Résumé : Notre travail se place dans le cadre de la biométrie et des systèmes de reconnaissance des individus. L’étude que nous avons menée peut être divisée en trois grandes parties. Elle commence par l’étude des deux modalités que sont le visage et la voix, depuis leur capture jusqu’à l’extraction de leurs paramètres et leur modélisation par le classificateur GMM (Gaussian Mixtures Models) qui est l’un des classificateurs les plus utilisés en reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Elle se poursuit par l’étude des OGMM (Orthogonal Gaussian Mixtures) qui est une amélioration de l’algorithme standard en effectuant des tests comparatifs pour chaque modalité. Elle se termine enfin par la tendance actuelle qui est la multimodalité. En effet, pour renforcer un système biométrique sans utiliser de modalité coûteuse ou intrusive. On terminera donc par étudier différentes méthodes de fusion des modalités visage et voix, depuis les méthodes simples jusqu’aux méthodes basées sur les classificateurs GMM et OGMM. Authentification biométrique bimodale par le classificateur GMM orthogonal [texte imprimé] / Amina Ikram Hadj Bouzid, Auteur ; Mohamed El Bachir Hamrouche, Auteur ; M. Bengherabi, Directeur de thèse ; Hamami, Latifa, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2011 . - 144 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d’études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 Bibliogr. [5] f. - Annexes f. 1 - 31 Langues : Français (fre) Mots-clés : Visage  Voix Extraction  de  paramètres Transformée  en  cosinus  discrète Coefficients  cepstraux  de  Mel Modélisation  par  mélange  de  gaussiennes Analyse  en  composante  principale  globale Analyse  en  composante  principale  Fusion Index. décimale : PN01011 Résumé : Notre travail se place dans le cadre de la biométrie et des systèmes de reconnaissance des individus. L’étude que nous avons menée peut être divisée en trois grandes parties. Elle commence par l’étude des deux modalités que sont le visage et la voix, depuis leur capture jusqu’à l’extraction de leurs paramètres et leur modélisation par le classificateur GMM (Gaussian Mixtures Models) qui est l’un des classificateurs les plus utilisés en reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Elle se poursuit par l’étude des OGMM (Orthogonal Gaussian Mixtures) qui est une amélioration de l’algorithme standard en effectuant des tests comparatifs pour chaque modalité. Elle se termine enfin par la tendance actuelle qui est la multimodalité. En effet, pour renforcer un système biométrique sans utiliser de modalité coûteuse ou intrusive. On terminera donc par étudier différentes méthodes de fusion des modalités visage et voix, depuis les méthodes simples jusqu’aux méthodes basées sur les classificateurs GMM et OGMM.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PN01011	PN01011	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

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