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S. Eddarouich
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Comparison between SVM and KNN classifiers for iris recognition using a new unsupervised neural approach in segmentation Hicham Ohmaid; S. Eddarouich; A. Bourouhou; M. Timouya
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 9, No 3: September 2020
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (888.457 KB) | DOI: 10.11591/ijai.v9.i3.pp429-438

Abstract

Un système biométrique d'identification et d'authentification permet la reconnaissance automatique d'un individu en fonction de certaines caractéristiques ou caractéristiques uniques qu'il possède. La reconnaissance de l'iris est une méthode d'identification biométrique qui applique la reconnaissance des formes aux images de l'iris. En raison des motifs épigénétiques uniques de l'iris, la reconnaissance de l'iris est considérée comme l'une des méthodes les plus précises dans le domaine de l'identification biométrique. L'algorithme de segmentation proposé dans cet article commence par déterminer les régions de l'œil à l'aide d'une approche neuronale non supervisée, après que le contour de l'œil a été trouvé à l'aide du bord de Canny, la transformation de Hough est utilisée pour déterminer le centre et le rayon de la pupille et de l'iris. . Ensuite, la normalisation permet de transformer la région de l'iris circulaire segmenté en une forme rectangulaire de taille fixe en utilisant le modèle de feuille de caoutchouc de Daugman. Une transformation en ondelettes discrètes (DWT) est appliquée à l'iris normalisé pour réduire la taille des modèles d'iris et améliorer la précision du classificateur. Enfin, la base de données URIBIS iris est utilisée pour la vérification individuelle de l'utilisateur en utilisant le classificateur KNN ou la machine à vecteur de support (SVM) qui, sur la base de l'analyse du code de l'iris lors de l'extraction des caractéristiques, est discutée.
Co-Authors A. Bourouhou Hicham Ohmaid M. Timouya