L'évaluation de la qualité des données biométriques est un facteur primordial dans le processus biométrique. Dans cet article, nous proposons une méthode générique pour évaluer la qualité des données biométriques morphologiques. Elle est basée sur l'utilisation conjointe de deux types d'informations: 1) la qualité de l'image, et 2) la qualité des paramètres extraits en utilisant le descripteur Scale Invariant Feature Transformation (SIFT). Cinq bases de données (quatre de visages et une d'empreintes digitales), et un système d'authentification biométrique ont été utilisés pour quantifier les performances de la méthode proposée. Les résultats expérimentaux montrent l'intérêt de la méthode proposée pour détecter plusieurs types d'altérations réelles des données, qui ont un impact majeur sur la performance globale des systèmes biométriques. Les résultats expérimentaux montrent également que la méthode proposée est plus efficace que la méthode NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) pour prédire les performances du système biométrique testé.