Identification Biométrique des Individus par leurs Empreintes Palmaires «Palmprints»: Classification par la Méthode des Séparateurs à Vaste Marge (SVM)

Résumé. L’identification des individus par leurs empreintes palmaires (Palmprints), considérée comme nouveau membre de la famille des modalités biométriques, est devenue un domaine de recherche très actif durant ces dernières années. Les travaux réalisés, jusqu’à présent, se sont basés sur les techniques de représentation des images de palmprints pour une meilleure classification. Dans notre travail, nous nous sommes basés sur la classification en utilisant une méthode d’apprentissage automatique, notamment la méthode des séparateurs à vaste marge (SVM) appliquée à plusieurs classes (multi-classes). Les taux de reconnaissance obtenus sont satisfaisants en utilisant la méthode par deux différentes approches : l’approche un-contre-un et l’approche un-contre-tous (le plus grand taux réalisé est 99.4%). On note que la différence majeure reste le temps de reconnaissance d’un individu qui est minimal pour l’approche un-contre-un. Cependant, étant donné la complexité des calculs dans la méthode SVM, on ne peut dire que cette dernière est appropriée pour des applications en temps réel. Mots clés : biométrie, multi-classes, identification, Palmprint, séparateurs à vaste marge (SVM).