Etudiant : AQIL KAOUTAR

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. LAHJOUJI AMAL

Annèe : 2023

Résumé : La biométrie est un domaine à la fois passionnant et complexe. Elle tente, par des outils mathématiques souvent très évolués, de faire la distinction entre des individus, nous obligeant à travailler dans un contexte de très grande diversité. Cette diversité se retrouve également dans le nombre considérable d'algorithmes qui ont été proposés en reconnaissance des empreintes digitales. Plusieurs méthodes et algorithmes ont été testés pour enfin réaliser le système de reconnaissance d’empreintes digitales. Dans ce travail, on a essayé d’évaluer l’efficacité des moments de Zernike comme descripteurs des empreintes digitales. La distance euclidienne a été utilisée comme mesure de similarité entre les vecteurs descripteurs de moments de Zernike. Une fois les moments de Zernike extraits des images requêtes et des images de la base, la distance euclidienne a été calculée entre les vecteurs descripteurs correspondants, cette utilisation de la distance euclidienne a permis de comparer la similarité entre les vecteurs descripteurs de moments de Zernike et de classer les images de la base en fonction de leur degré de similarité avec l'image requête. Au cours de ce projet, nous avons présenté les différentes étapes de conception et de réalisation de notre application, ainsi que les différentes méthodes de traitement d'images et de classification que nous avons explorées. Notre objectif initial était de mettre en œuvre un système de reconnaissance des empreintes digitales en utilisant les moments de Zernike. Nous sommes satisfaits d'avoir atteint notre objectif en développant un système fonctionnel qui utilise les moments de Zernike comme descripteurs et les techniques de classification appropriées pour la reconnaissance d'individus à partir des empreintes digitales.