Conune l'âge de l'information mûrit, la technologie de l'identification biométrique sera au ca:ur d'interaction de l'ordinateur avec les êtres humains et la biosphère dans lesquelles ils résident. Les systèmes des biométriques automatisés pour mesure de l'identification humaine est une "signature" du corps humain, comparez la caractéristique résultante à une base de données et rendez une application décision dépendante. Ces systèmes Biométriques pour vérification personnelle et identification sont basés sur traits physiologiques ou behavioristes qui sont typiquement distinctifs, bien que temps varier, tels que les empreintes digitales, la géométrie de la main, le visage, la voix, mouvement de la lèvre, démarche et modèles de l'iris. Les systèmes biométriques multimodales qui consolident de l'information de sources biométriques multiples gagnent la popularité parce qu'ils sont capables de vaincre des limitations telles que la non-universalité, données de la sonde bruyantes, grandes variations de l'intra-utilisateur et susceptibilité aux attaques de la parodie qui sont rencontrées communément dans les systèmes biométrique mono modales.Cette thèse Doctorat est concentrée sur la combinaison de traits biométriques muhiples pour la vérification automatique de la personne, dans ce qui est appelé un système biométrique multimodale. Plus généralement, tout type d'information biométrique peut être combiné dans ce qui est appelé un multi-biométrique système. Les sources de l'information dans multi-biométrique incluent des traits biométrique multiples pas seul mais aussi sondes muhiples, exemples du biométrique muhiples (ex., "still face" dans la vérification du visage dynamique), exemples répétés, et algorithmes multiples. La plupart des approches trouvées dans la littérature pour combiner ces plusieurs sources de l'information sont basé sur la combinaison des scores assortis fournie par systèmes individuels construits sur les évidences biométriques différentes. La combinaison intrigue, en suivant ce concept est basé typiquement sur les règles de la combinaison ou les classifier du modèle compétents, et la plupart d'eux supposent que la fusion de score égale est arrangée au moment de la vérification. Dernier cri dans les stratégies de la fusion biomimétiques multimodales est résumé et l'évaluation de la performance dans les systèmes des vérifications biomimétiques multimodales est bien considérée dans le CHAPITRE n. La structure Bayesienne pour érudition de la machine tient compte de l'incorporation de connaissance antérieure dans un chemin cohérent, évite sur problèmes appropriés et fournit une base du principale pour sélectionner entre modèles alternatifs. Le CHAPITRE III présente les bases de l'inférence Bayesienne, des GMM, du maximum de vraisemblance et des algorithmes de décision pour la fusion ou "soft Decision fusion algorithms". Ce chapitre forme la base théorique de la thèse, la comparaison de trois algorithmes d'estimation; "expectalion maximizalion {EM) algorithm, greedy expectalion maximization (GEM) algorithm and Figueiredo-Jain (FJ) algorithnl " pour apprendre les paramètres du maximum de vraisemblance à l'algorithme GMM qui intègre en plus des paramètres du modèle obtenu avec le maximum de vraisemblance, un niveau soft de décision pour la fusion, basé sur des modèles de mixture gaussiens ou' , Soft decision leveljusion based Gaussian mixture mode/s (GMM) , '. Dans ce chapitre les algorithmes (EM), (GEM) et (FJ) pour l'estimation des paramètres du modèle de mixture et le nombre des composantes de la mixture ont été comparés. Le teste de performance de la fusion, EER=O.O % pour les algorithmes "EM" et "FI"; EER=O.O2 % pour t'algorithme "GEM", montre que la technique de l'information comportementale combinée basée sur la parole et sur les modalités de signature est plus robuste et ont un meilleur pouvoir de discrimination, qui peut être exploité pour la vérification Biométrique de l'identité. CHAPITRE IV présente origine de la cryptographie avec un aperçu sur les derniers développements du chiffrage Biométriques avec une comparaison des philosophies cryptographique et Biométrique. CHAPITRE V ramène les pplications des systèmes Biométriques de la philosophie à la stratégie; sachant que les technologies Biométriques diffèrent de manières fondamentales, la majorité des applications Biométriques diffèrent substantiellement en termes de conditions de sécurité et de convenance, du déroulement du processus d'enrôlement et de vérification, et de la conception du système. Utiliser un système Biométrique comme un outil de surveillance, par exemple, diffère substantiellement de son utilisation pour la sécurité des "PC" et du réseau. Donc, du point de vue philosophique, un emploie efficace de la biométrie nécessite la compréhension de l'aspect dynamique de l'application spécifiée.LA THبSE conclut avec une discussion sur les perspectives et les directions d'évolutions pour le développement de futures recherches.