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Les systèmes de sécurité sont très répandus et jouent un rôle essentiel dans nos vies. Les systèmes de sécurité les plus solides peuvent être construits par des traces biométriques. L'empreinte auriculaire peut être considérée comme l'un des éléments biométriques les plus importants, notamment pour les communications téléphoniques.Ici, une base de données d'empreintes auriculaires a d'abord été établie en collectant un grand nombre d'images d'empreintes auriculaires, où un dispositif d'acquisition est conçu et utilisé.Des étapes de prétraitement sont adoptées pour segmenter une image acquise et extraire le modèle d'empreinte d'oreille.Les techniques de Deep Learning (DL) qui sont actuellement largement exploitées ont une utilité limitée pour les vérifications individuelles basées sur les modèles d'empreintes auriculaires. Ainsi, un modèle DL a été proposé pour la vérification personnelle dans cette étude.En outre, un prototype de communication a été conçu pour analyser une empreinte d'oreille,puis, fournir un appel téléphonique mobile sécurisé.