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Authentification par empreinte auriculaire à des fins de communication
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Les syst鋗es de s嶰urit?sont tr鋊 r廧andus et jouent un r犨e essentiel dans nos vies. Les syst鋗es de s嶰urit?les plus solides peuvent 皻re construits par des traces biom彋riques. L'empreinte auriculaire peut 皻re consid廨嶪 comme l'un des 幨幦ents biom彋riques les plus importants, notamment pour les communications t幨廧honiques.Ici, une base de donn嶪s d'empreintes auriculaires a d'abord 彋?彋ablie en collectant un grand nombre d'images d'empreintes auriculaires, o?un dispositif d'acquisition est con蓰 et utilis?Des 彋apes de pr彋raitement sont adopt嶪s pour segmenter une image acquise et extraire le mod鋩e d'empreinte d'oreille.Les techniques de Deep Learning (DL) qui sont actuellement largement exploit嶪s ont une utilit?limit嶪 pour les v廨ifications individuelles bas嶪s sur les mod鋩es d'empreintes auriculaires. Ainsi, un mod鋩e DL a 彋?propos?pour la v廨ification personnelle dans cette 彋ude.En outre, un prototype de communication a 彋?con蓰 pour analyser une empreinte d'oreille, puis, fournir un appel t幨廧honique mobile s嶰uris?
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