Louka, Ahmed Yassine.Badereddine, Abdelkrim.2025-07-012025-07-012025Louka, Ahmed Yassine.Badereddine, Abdelkrim.Reconnaissance de l’iris humain.Master's thesis in communications.2025.faculty of technology. university of el oued.https://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/38418مذكرة ماستر تخصص اتصالاتLa reconnaissance de l’iris humain est une méthode biométrique avancée permettant l’identification et l’authentification des individus à partir des caractéristiques uniques de leur iris. Ce mémoire explore les principes fondamentaux, les techniques de traitement d’image et les algorithmes utilisés dans la reconnaissance de l’iris. Après une présentation des concepts biométriques, l’étude détaille les étapes du processus: capture de l’image de l’oeil, localisation de l’iris, normalisation, extraction des caractéristiques et comparaison des modèles. Des méthodes comme la transformée de Hough, le codage de phase de Gabor et les réseaux de neurones sont analysées pour leur efficacité dans l’extraction et la classification des données. Le mémoire examine également les avantages de cette technologie (précision, fiabilité, résistance à la fraude) ainsi que ses limites (coût, sensibilité aux conditions d’acquisition). La base de données CASIA V1 est l'une des premières bases de données utilisées dans le domaine, elle contient des images de plusieurs iris capturées à l'aide d'une caméra dédiée dans un environnement contrôlé. Cette base de données permet aux chercheurs de tester et d’évaluer des différents algorithmes de reconnaissance.Human iris recognition is an advanced biometric method for identifying and authenticating individuals based on the unique characteristics of their iris. This thesis explores the fundamental principles, image processing techniques, and algorithms used in iris recognition. After an introduction to biometric concepts, the study details the steps involved in the process: eye image capture, iris localization, normalization, feature extraction, and template comparison. Methods such as Hough transform, Gabor phase coding, and neural networks are analyzed for their effectiveness in data extraction and classification. The thesis also examines the advantages of this technology (accuracy, reliability, resistance to fraud) as well as its limitations (cost, sensitivity to acquisition conditions). The CASIA V1 database is one of the first databases used in the field, containing images of multiple irises captured using a dedicated camera in a controlled environment. This database allows researchers to test and evaluate different recognition algorithms.frBiométrieReconnaissance de l’irisGaborLBPCASIA V1.BiometricsIris recognitionCASIA V1master