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La biométrie est une discipline qui a pour objet d'étude la mesure des variables physiologiques ou comportamentales typiques des organismes, au moyen de methodes mathématiques et statistiques. Les technologies modernes d'identification biométriques sont en mesure de vérifier l'identité d'une personne grâce à des paramètres tels que, par exemple, les empreintes digitales (génétiques), l’iris de l'œil, l'ADN, les caractéristiques du visage humain. Un système biométrique est composé de trois modules principaux:

  • le module d'acquisition du signal biométrique
  • le module pour l'extraction des caractéristiques particulières des signaux
  • le module de reconnaissance
Actuellement, les solutions basées sur la biométrie sont en mesure de répondre aux besoins émergents dans le domaine des transactions financières et confidentielle, dans la gestion de la vie privée et des données à caractère personnel. Le besoin de solutions biométriques se répand de plus en plus au niveau mondial, dans les États et les collectivités locales, la défense et les applications commerciales: les infrastructures de sécurité pour le réseaux des entreprises, les applications gouvernementales, la protection des transactions financières dans le secteur bancaire, les ventes au détail, pour se conformer aux lois, pour la santé et les services sociaux. Voici suivant les différents algorithmes qui ont été développés. Pour chacun de eux, il est possible de télécharger le code source correspondant, entièrement développé en langue Matlab.

Reconnaissance des visages [1] [2] [3] [4]
Reconnaissance de l'iris [1] [2] [3] [4]
Reconnaissance des empreintes digitales [1] [2]
Reconnaissance vocale [1] [2] [3] [4] [5]
La reconnaissance de la paume de la main [1]
La reconnaissance de la forme de l'oreille [1]
La reconnaissance de la démarche [1]
La reconnaissance de la calligraphie [1]
La reconnaissance des expressions faciales [1] [2] [3]
Reconnaissance par la signature [1]
Reconnaissance de formes vasculaires
La reconnaissance de la rétine

Les techniques étudiées ont ensuite été utilisées dans d'autres contextes, avec des résultats originaux et pourtant très efficace:

La reconnaissance optique de caractères (ROC) [1]
Techniques d'analyse et de prévision des variations des titres de bourse [1] [2] [3] [4]
Techniques biomédicales pour la reconnaissance [1]
Prévision des séries chronologiques
La reconnaissance de formes et de comparaison d'images numériques [1] [2]

Au-delà des techniques proposées et déjà disponibles, sur demande il est possible d’en développer de nouvelles, en mettant en service de nouveaux algorithmes. Pour plus d'informations, veuillez nous contacter au luigi.rosa@tiscali.it.





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