Fusion de données ; ultime étape de reconnaissance de formes : application à l'identification et à l'authentification

par Muhammad Arif

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Nicole Vincent et de Thierry Brouard.

Soutenue en 2005

à Tours .


  • Résumé

    Data fusion is a discipline with many strong points and difficulties of all kinds. Various methods are developped but none of them is satisfactory for all kinds of information. Two comparative studies for personnal identificaton and authentication through their hand geometry and handwritten signatures are presented. In our methodology several classifiers based on various feature sets are initially created and then fusionned. We are proposing a fuzzy formalism to define various membership degrees of an unknown pattern to different classes based on the distance information. The three parameters optimization enhancees the robustness of k-NN rule. It is also used to define the evidence masses and the possibility distributions. Lastly, it is used to combine classifiers with creation of a meta-classifier. Another developped approach, evidence theory is also employed for an edge detection problem on a pixel level fusion. The applications show the generic character of our work.

  • Titre traduit

    Data fusion ultimate stage of pattern recognition, applications to identification and authentication


  • Résumé

    La fusion de données présente de nombreux points forts mais aussi des difficultés Les méthodes développées sont variées mais aucune ne convient pour tous les types d'information. Deux études comparatives pour l'identification et l'authentification des personnes par la géométrie de la main et la signature manuscrite sont présentées. Plusieurs classifieurs basés sur différents ensembles de caractéristiques sont fusionnés. Nous proposons un formalisme flou comportant 3 paramêtres pour définir les derés d'appartenance d'une forme aux classes, il repose sur l'information de distance et de rang. L'optimisation des paramètres améliore la robustesse d'une règle des k-ppv. Ce formalisme est également employé pour définir les masses d'évidence et les distributions des possibilités. Enfin il est utilisé pour la fusion de classifieurs. La théorie de l'évidence, est également employée pour la détection de contours. Les applications traités montrent le caractère générique du travail.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (266 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 251-266.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université François Rabelais. Service commun de la documentation. Section Sciences-Pharmacie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS-2005-TOUR-4024
  • Bibliothèque : Ecole Polytechnique de l’Université François Rabelais . Départements Electronique et Energie, Informatique, Mécanique et Systèmes. Centre de documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : DI-TH-719
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