Sélection d’un modèle SVM pour la fusion des modalités biométriques

Abstract

La biométrie est l’identification automatique de la personne basée sur ses caractéristiques physiologiques ou comportementales, Cependant, Un système biométrique unimodal souffre de certaines limitations. Pour remédier aux ces problèmes, des informations provenant de différentes sources biométriques sont combinés, et de tels systèmes sont appelés les systèmes biométrique multimodales. Dans ce mémoire, nous étudions la sélection d’un modèle SVM pour la fusion des modalités biométriques (voix et visage) au niveau des scores. La technique proposée est évaluée expérimentalement sur des scores publiquement disponibles (XM2VTS, TIMIT). L’évaluation du système est basée sur les taux d’erreurs de vérification (EER), obtenus à travers des différents tests effectués, ainsi que les deux courbes de performances DET et ROC. Les résultats obtenus révèlent que les modèles SVM obtenus améliorent considérablement les performances du système biométrique multimodales