Includes bibliographical references (p. 45-47).

This paper investigates the growing concerns surrounding the utilisation of biometric technology within humanitarian organisations, with a specific focus on the Biometric Information Management System (BIMS) operated by UNHCR. The study is based on a literature review in which themes of concern are first identified in theoretical literature followed by an examination of empirical literature (here termed ‘refugee-including literature’) to see if the concerns are shared. The primary aim is to offer a comprehensive understanding of biometric concerns by amalgamating previous research, while at the same time bringing to light the specific concerns voiced directly by refugees themselves. Using Michel Foucault’s biopolitics and Michael Barnett’s humanitarian governance, the findings reveal two overarching themes shared between the theoretical and refugee-including literature: Concerns of Power (agency, data-access, and the testing of new technologies) and Concerns of Policy (function creep, fraud prevention, and technosolutionism). The study also finds that refugee-including literature presents an additional concern not seen in the theoretical literature: limitations on economic agency, while excluding another: concerns about private company data-access. The refugee-including literature is also found to offer some remarks in support of biometric registration. In conclusion, this study not only sheds light on concerns surrounding humanitarian biometrics, it also highlights the distinctive insights provided by refugees themselves. The paper concludes with a set of recommendations aimed at addressing the identified concerns and promoting responsible and ethical use of biometric technology in humanitarian operations.

Dans de nombreux phénomènes de la vie réelle en raison des caractéristiques physiques inhérentes des systèmes, la non-négativité est une contrainte désirée et éventuellement imposée sur les paramètres à estimer. L'objectif de cette thèse est d'étudier les théories et algorithmes pour l'identification de système sous contraintes, en particulier la contrainte de non-négativité et celle de somme-à-un sur le vecteur de paramètres. La première partie de la thèse traite le problème de système d'identification en-ligne soumis la non-négativité. L'algorithme Non-negative Least-Mean-Square (NNLMS) et ses variantes sont proposés. Les comportements stochastiques de ces algorithmes dans des environnements non-stationnaires sont étudiés analytiquement. Enfin, l'extension de ces algorithmes nous permet de dériver un algorithme de type LMS avec la régularisation de norme L1 La deuxième partie de la thèse porte sur un problème d'identification système spécifique - démélange non-linéaire de spectres, avec la contrainte de non-négativité et celle de somme-à-un. Nous formulons un nouveau paradigme avec noyaux sous l'hypothèse que le mélange peut être décrite par un mélange linéaire de composantes spectrales, avec des fluctuations additives non-linéaires définies dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant. Un algorithme basé sur l'apprentissage des noyaux, est proposé afin de déterminer les abondances de matériels purs sous les contraintes. Enfin, la corrélation spatiale entre pixels est utilisée comme information a priori pour améliorer la performance.

<p>Predmet istraživanja je identifikaciji i adaptivna estimacija<br />parametara široke klase linearnih sistema. Predloženi algoritmi<br />za adaptivnu estimaciju parametara su primenjivi na sisteme koji se<br />opisuju funkcijama prenosa proizvoljnog oblika, što uključuje sisteme<br />sa kašnjenjem, distribuiranim parametrima, frakcione sisteme i<br />druge sisteme opisane iracionalnim funkcijama prenosa. Na<br />posletku, dat je algoritam za identifikaciju CNG sistema koji se ne<br />izvršava u realnom vremenu i pretpostavlja da struktura modela nije<br />poznata unapred.</p> / <p>The subject of this research is the system identification and adaptive<br />parameter estimation in wide class of linear processes. Proposed<br />approaches for adaptive parameter estimation can be applied to systems<br />described by transfer functions of arbitrary form, including systems with<br />delay, distributed-paratemeter systems, fractional order systems, and other<br />system described by irrational transfer functions. In the final part, an offline<br />algorithm for identification of CNG system which does not assume any a<br />priori known model structure is proposed.</p>