Niveau : 2e cycle
Crédits : 3 cr.


Responsable :
Varié

Fiche de cours

À la fin de ce cours, l’étudiant sera en mesure :
• d’acquérir les notions fondamentales en biométrie,
• de comparer les principaux modèles neuroniques et statistiques exploités pour faire la mise en œuvre des systèmes biométriques,
• d’analyser les avantages et les limites de différentes architectures de systèmes pour une application donnée.

Introduction à la biométrie : historique; caractéristiques biométriques; domaines d’applications; fonctions d’identification, de surveillance et de vérification; technologies de pointe; défis actuels. Reconnaissance biométrique : rappel de la reconnaissance de formes; le système biométrique généralisé; état de l’art en reconnaissance par signature, visage et voix; évaluation et comparaison des performances; sécurité, confidentialité et intégrité des données biométriques. Apprentissage automatique: introduction aux algorithmes d’apprentissage et leurs applications; modèles neuroniques et statistiques pour l’extraction de caractéristiques, l’estimation de densité, la détection, et la classification. Conception de systèmes adaptatifs : architectures modulaires et hiérarchiques; techniques pour la fusion multimodale; systèmes adaptatifs et évolutifs.