Résumé:
La protection des informations est récemment devenue un élément essentiel pour préserver les actifs tangibles et intangibles des organisations, en sécurisant les systèmes informatiques, les données et les réseaux. La biométrie joue un rôle clé en authentifiant les individus et en contrôlant l'accès aux données sensibles, surtout dans notre société interconnectée. Cette recherche propose un système d'authentification biométrique qui combine biométrie et protection des modèles biométriques pour identifier les personnes à distance et sécuriser la transmission de leurs gabarits biométriques. En utilisant le modèle d'apprentissage autonome de degré zéro (ALMMo-0) comme classificateur, le système extrait les caractéristiques biométriques des empreintes des articulations des doigts en utilisant les méthodes HOG et BSIF, et chiffre les gabarits avec la transformation sinus. En utilisant une base d'images de segments de doigts (ROI), nos résultats expérimentaux révèlent une amélioration significative et une précision considérable dans la capacité de reconnaissance du système, démontrant ainsi une performance excellente des techniques utilisées.
