Magneto optical rib waveguide with low refractive index

The phase matching condition is an important requirement for magneto-optical waveguide devices. In this work, the design rules that must be imposed on the geometry and the index of magneto optical rib waveguides to make them behave as phase matched rib waveguides have been simulated. Using film mode matching method, the results show that operation in phase matching is possible under certain circumstances with selected index and geometries. We simulated the performance of such devices and we determined the waveguide dimensions (height, width, and etching depth) and the index that satisfy the phase matching conditions

AUTHENTIFICATION D’INDIVIDUS PAR RECONNAISSANCE DE VISAGES

La vérification de visage est un outil important pour l'authentification d'un individu. Elle peut être de valeur significative dansla sécurité et les applications de commerce. Le but assigné à ce travail est de faire l’authentification d’individus. Pour cela,nous avons utilisé un modèle Biométrique. La biométrie est la science qui étudie les méthodes de vérification d’identité(authentification), identification, ou même de chiffrement basées sur la reconnaissance de caractéristiques physiologiques del’individu. Pour être efficaces dans leur exploitation Ces caractéristiques doivent bien entendu posséder certaines qualitésintrinsèques pour permettre le développement de systèmes fiables et robustes. Les qualités indispensables pour chaquecaractéristique sont les suivantes : l’universalité, unicité, permanence, collectabilité et mesurabilité. Celles-ci assurent quechaque personne possède la caractéristique considérée, qu’elle est unique pour chaque individu, qu’elle ne change pas ou peudans le temps, qu’il est possible d’en récolter un échantillon et de l’analyser. Pour notre application, nous avons choisi pourl’extraction des caractéristiques la méthode de ACP (analyse en composantes principales) [1]. Une fois que le vecteurcaractéristique du visage est extrait, l’étape suivante consiste à le comparer avec le vecteur caractéristique de l’identitéproclamée. Ici, il s'agit de classer l'utilisateur comme un vrai utilisateur ou un imposteur. Par la suite le taux d’erreur est calculédans les deux ensembles, de validation et de test pour la base de données XM2VTS [2] selon le protocole de Lausanne [3]