Person Identification Biometric Systems From Local Finger-knuckle Prints Based On Deep Learning
2024
Mémoire de Master
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Kasdi Merbah - Ouergla

S
SAMAI, Djamel
B
Benglia, Aymen
K
Khelifa, Abd EL Karim

Résumé: Biometrics involves automatically identifying individuals using their physiological or be- havioral characteristics. Multimodal biometric systems integrating multiple modalities recognition methods are considered the optimal solution for accurate identification. This research focuses on using knuckle prints for biometric identification and evaluates the performance of a proposed CNN model. The study explores different feature extraction techniques and classification methods, aiming to determine the most effective combination of knuckle prints for identification.

Mots-clès:

Nos services universitaires et académiques

Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).

Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!

Comment ça marche?
Nouveau
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
Logo Université


Documents et articles similaires:


footer.description

Le Moteur de recherche des thèses, mémoires et rapports soutenus en Algérie

Doctorat - Magister - Master - Ingéniorat - Licence - PFE - Articles - Rapports


©2025 Thèses-Algérie - Tous Droits Réservés
Powered by Abysoft