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L'analyse multispectrale utilisée pour l'authentification de la paume de la main utilise l'éclairage dans la gamme visible (rouge, vert, bleu) et le proche infrarouge (NIR) pour capturer des images, elle combine les différentes informations provenant de différentes sources pour améliorer les performances du système en utilisant un phénomène appelé fusion biométrique. Dans le cadre de ce travail, la reconnaissance multispectrale des empreintes palmaires a été étudiée en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP) pour des images sous différents éclairages. La fusion biométrique au niveau de l'image a été proposée dans laquelle les images capturées sous différents éclairages ont été concaténées en triple (R,B,NIR et G,B,NIR) et une combinaison de quatre éclairages (R,G,B,NIR) accompagnée de l'extraction de vecteurs caractéristiques de l'espace PCA avec incorporation du K-Nest Neighbour (K-NN) dans le processus de classification. Les expériences de l'approche proposée ont été réalisées sur la base de données multispectrale PolyU. L'analyse devrait aider à guider les chercheurs dans le nouveau domaine de recherche de l'imagerie multispectrale ou toute personne qui envisage de concevoir un système fiable et précis de reconnaissance multispectrale des empreintes palmaires.