FINGERPRINT RECOGNITION BY INVARIANT MOMENTS
| dc.contributor.author | KARKADI Farha, HIRECHE Ismail | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-02T11:22:05Z | |
| dc.date.available | 2022-10-02T11:22:05Z | |
| dc.date.issued | 2022-10-02 | |
| dc.description.abstract | Les moments invariants sont des descripteurs qui ont montré leur efficacité dans plusieurs domaines. Dans ce travail, nous avons essayé de tirer profit de leur invariance à la translation, rotation et changement d’échelle dans le domaine de la reconnaissance digitale. Notre système de reconnaissance des empreintes digitales contient trois étapes : prétraitement, extraction des caractéristiques (Tchebichef & Hu moments), classification En utilisant le classificateurs KNNavec differents distances (Euclidean,mahalanobis,cosinecorrelation,spearman,hamming,jaccard, minkowski,cityblock,chebychev).Les résultats obtenus montrent que les moments de Tchebichef & Hu ne sont pas suffisants comme descripteurs d’empreintes digitales, ils peuvent donner de meilleurs résultats en combinaison avec d’autres descripteurs | en_US |
| dc.identifier.other | 2022 | |
| dc.identifier.uri | https://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/32747 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | university of M'sila | en_US |
| dc.subject | Reconnaissance des empreintes digitales, Moments de Hu, Moments de Tchebichef, KNN | en_US |
| dc.title | FINGERPRINT RECOGNITION BY INVARIANT MOMENTS | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |