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Implémentation d'algorithmes de reconnaissance biométrique par l'iris sur des architectures dédiées / Implementing biometric iris recognition algorithms on dedicated architecturesHentati, Raïda 02 November 2013 (has links)
Dans cette thèse, nous avons adapté trois versions d'une chaine d'algorithmes de reconnaissance biométrique par l’iris appelés OSIRIS V2, V3, V4 qui correspondent à différentes implémentations de l’approche de J. Daugman pour les besoins d’une implémentation logicielle / matérielle. Les résultats expérimentaux sur la base de données ICE2005 montrent que OSIRIS_V4 est le système le plus fiable alors qu’OSIRIS_V2 est le plus rapide. Nous avons proposé une mesure de qualité de l’image segmentée pour optimiser en terme de compromis coût / performance un système de référence basé sur OSIRIS V2 et V4. Nous nous sommes ensuite intéressés à l’implémentation de ces algorithmes sur des plateformes reconfigurables. Les résultats expérimentaux montrent que l’implémentation matériel / logiciel est plus rapide que l’implémentation purement logicielle. Nous proposons aussi une nouvelle méthode pour le partitionnement matériel / logiciel de l’application. Nous avons utilisé la programmation linéaire pour trouver la partition optimale pour les différentes tâches prenant en compte les trois contraintes : la surface occupée, le temps d’exécution et la consommation d’énergie / In this thesis, we adapted three versions of a chain of algorithms for biometric iris recognition called OSIRIS V2, V3, V4, which correspond to different implementations of J. Daugman approach. The experimental results on the database ICE2005 show that OSIRIS_V4 is the most reliable when OSIRIS_V2 is the fastest. We proposed a measure of quality of the segmented image in order to optimize in terms of cost / performance compromise a reference system based on OSIRIS V2 and V4. We focused on the implementation of these algorithms on reconfigurable platforms. The experimental results show that the hardware / software implementation is faster than the software implementation. We propose a new method for partitioning hardware / software application. We used linear programming to find the optimal partition for different tasks taking into account the three constraints : the occupied area, execution time and energy consumption
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