WO2014049149A1 - Procede de detection de la realite de reseaux veineux a des fins d'identification d'individus et procede de reconnaissance biometrique - Google Patents

Procede de detection de la realite de reseaux veineux a des fins d'identification d'individus et procede de reconnaissance biometrique Download PDF

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image
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venous network
phase
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William Ketchantang
Sylvaine Picard
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    • G06V40/14—Vascular patterns

Definitions

  • the present invention relates to a method of detecting a venous network on a body part of an individual for the purpose of identifying said individual.
  • the invention also relates to a method of biometric recognition of an individual.
  • Automatic biometric recognition methods are increasingly used for the identification of individuals for example in the context of border control, access control to secure areas such as airport boarding areas or others, or data access controls.
  • a biometric recognition method generally comprises the following steps:
  • a biometric recognition method is implemented by means of an automated biometric recognition system comprising biometric signature capture means forming a signature, biometric signature storage means forming signatures and means for comparing captured biometric characteristics memorized biometric characteristics.
  • the capture means are often image capture means.
  • the storage or storage means are for example a memory (integrated circuit, barcode or other) which is embedded in a passport for storing biometric characteristics of the passport holder or a memory of a computer unit containing a database associating the biometric characteristics of individuals with identification data of these individuals.
  • the comparison means are computer units incorporating calculation means for executing algorithms for processing and comparing the biometric characteristics.
  • the biometric characteristics of the hand and more particularly the fingers of individuals are very often used for the implementation of these methods. It is thus known to perform a biometric recognition from fingerprints or venous networks of the fingers.
  • the capture means consist of an image sensor.
  • biometric characteristics of an enlisted person that is to say a duly identified person whose biometric characteristics have been memorized to allow recognition by the system.
  • This representation may take the form of a fake finger provided with biometric characteristics or a simple image of a venous network.
  • Automated biometric recognition systems are thus provided with fraud detection means for this purpose.
  • These means generally of the hardware type, aim, for example, to detect fraud by:
  • biometric recognition algorithms are arranged only to extract digital signatures from a medium, whatever its nature, and compare them to stored biometric signatures.
  • fraud detection algorithms are arranged to determine the nature of the support presented without extracting the biometric signature. This is because the characteristics that will reveal the living character of the medium and those that will allow recognition are not the same or are not exploited in the same way.
  • An object of the invention is to provide a simple means for detecting fraud.
  • a method of detecting a venous network in a living human body portion comprising the steps of:
  • the method comprises a configuration phase and a detection phase.
  • the configuration phase includes the steps of:
  • the detection phase comprises the steps of:
  • the mode of implementation is particularly effective. It is also relatively simple: the detection of fraud is carried out without taking into account geometric information (position, orientation) relative to the gradient, but only the average values of the amplitudes of the gradients. As a result, the comparison is made on a limited number of data, and is therefore time consuming and resource intensive.
  • the directional gradients are not directly compared to directional gradients stored in relation to particular users, but mean energies from these directional gradients are compared with thresholds. This is more an observation than a comparison, in the sense of "matching", as usually used in biometric recognition.
  • the invention also relates to a biometric recognition method comprising a phase of detecting the reality of a human body part and a biometric recognition phase comprising the following steps:
  • the detection phase being performed by the implementation of the detection method according to the invention and the recognition phase being performed only if the human body part is determined as real at the end of the detection phase.
  • the recognition phase is started only if the detection phase is successful.
  • the invention relates to a method for detecting a venous network in a human body part, here the hand and more particularly a finger 1 of the hand.
  • the method is implemented by means of an automated system comprising a detection device 10, known per se, comprising an infrared illuminator 11 and an infrared image sensor 12 which are arranged opposite a positioning area finger 1 of the user.
  • the positioning area is at the Once in the beam of the infrared illuminator 11 and in the field of the infrared image sensor 12.
  • the positioning area can be materialized by a window against which the finger 1 can be applied and behind which are mounted the infrared illuminator 11 and the infrared image sensor 12, or the positioning area may be materialized by guides allowing the user to place his finger 1 in the beam of the infrared illuminator 11 and in the field of the image sensor infrared 12.
  • the infrared frequency is chosen because it is strongly absorbed by hemoglobin and weakly absorbed by the tissues surrounding the venous network in a part of the human body: the venous network therefore exits with respect to the tissues surrounding it.
  • the infrared illuminator 11 and the infrared image sensor 12 are connected to a computer processing unit 20 known per se.
  • the processing computer unit 20 comprises a memory 21 containing a database of biometric characteristics, a program for managing the operation of the system, a program for processing the captured images to extract biometric characteristics and a comparison program for the biometric characteristics. extracted to the biometric characteristics of the database.
  • these different programs are portions of a single program arranged to implement the method of the invention.
  • the computing processing unit 20 also comprises a computing unit 22 arranged to execute the program in question and to control the entire system.
  • the computer processing unit 20 also includes an input / output console allowing an operator to intervene on the system.
  • the method of the invention comprises the steps of:
  • the method of the invention comprises a configuration phase and a detection phase.
  • the configuration phase includes the steps of:
  • representations of venous network such as those that could be used by a fraudster.
  • These representations may have the form of flat images, images wound on a cylindrical support, artificial reproductions of a human finger ...
  • the detection phase comprises the steps of: capturing at least one infrared image of a venous network;
  • the determination of the directional gradients comprises the steps of:
  • the gradient is lower than in a direction transverse to the direction of the vein.
  • the estimation of the direction of the gradients is preferably carried out by a maximization of the directional derivatives according to four directions (we retain the largest amplitude among the four directions of derivation).
  • the finger In an infrared image of venous network captured on a real finger, the finger is not uniform in that the image has darker areas. In the center of the finger, the inter-phalanges junction diffusing more in the infrared makes it possible to accentuate the luminosity, and thus to accentuate the contrast between these zones and the rest of the finger. Contrast analysis provides information on both the pattern of the venous network and the non-uniformity of the image. Performing a contrast analysis in two different resolutions makes it possible to increase the number of information obtained both on the venous network and on the nonuniformity of the light scattering in the real finger. The higher this number of information, the more reliable the discrimination between the image of a real venous network and the image of a representation of a venous network.
  • the second number of pixels (that of the largest blocks) is preferably equal to the square of the first number of pixels (that of the smaller blocks).
  • the first number of pixels is advantageously equal to 9 (well suited for the detection of high contrast veins) and the second number of pixels is advantageously equal to 81 (well suited for the detection of large veins and low contrast).
  • each block is shifted by one pixel relative to its neighbors.
  • Directional gradients are determined in at least four directions (0 °, 90 °, 180 °, 270 °) by one of the following methods:
  • the comparison is preferably made by firstly determining vectors from the mean energies of the directional gradients.
  • an SVM Small Vector Machine
  • the separation surface is representative of the threshold values for discriminating venous network images captured directly on human fingers and venous network images captured on venous network representations.
  • the average energy vectors of the captured image are projected onto the separation surface so as to determine according to a sign of the projection if the image has been captured directly on a human finger or on a venous network representation.
  • the determination of gradients directionals can be performed differently as described above.
  • the number of pixels of the blocks may be different and for example be even (in this case the determination of the directional gradients will require to carry out in a known manner in itself an interpolation).
  • Directional gradients can be calculated for only one resolution of the image.

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Abstract

Procédé de détection d'un réseau veineux dans une partie de corps humain, comprenant les étapes de : - capturer une image infrarouge de ladite partie de corps humain pour faire ressortir un réseau veineux de ladite partie de corps humain, - effectuer une analyse de contraste de l'image infrarouge pour déterminer des caractéristiques de contraste de l'image infrarouge, - déterminer si la partie de corps humain est réelle à partir des caractéristiques de contraste déterminées dans l'image infrarouge et de caractéristiques de contraste déterminées à partir de parties de corps humain de référence. Procédé de reconnaissance biométrique avec une phase préalable de détection de la réalité d'une partie de corps humain.

Description

PROCEDE DE DETECTION DE LA REALITE DE RESEAUX VEINEUX A DES FINS D'IDENTIFICATION D'INDIVIDUS ET PROCEDE DE RECONNAISSANCE BIOMETRIQUE
La présente invention concerne un procédé de détection d'un réseau veineux sur une partie du corps d'un individu aux fins d'identifier ledit individu. L' invention concerne également un procédé de reconnaissance biométrique d'un individu.
Les procédés automatiques de reconnaissance biométriques sont de plus en plus utilisés pour l'identification des individus par exemple dans le cadre du contrôle aux frontières, du contrôle d'accès à des zones sécurisées tels que les aires d'embarquement des aéroports ou autres, ou du contrôles d'accès à des données .
Un procédé de reconnaissance biométrique comprend généralement les étapes suivantes :
- capturer des caractéristiques biométriques sur la partie de corps d'un individu,
comparer les caractéristiques biométriques à des caractéristiques biométriques mémorisées,
- déterminer à partir de la comparaison si l'individu est reconnu ou pas.
Un procédé de reconnaissance biométrique est mis en œuvre au moyen d'un système automatisé de reconnaissance biométrique comportant des moyens de capture de caractéristiques biométriques formant une signature, des moyens de mémorisation de caractéristiques biométriques formant des signatures et des moyens de comparaison des caractéristiques biométriques capturées aux caractéristiques biométriques mémorisées. Les moyens de capture sont souvent des moyens de capture d'image. Les moyens de mémorisation ou stockage sont par exemple une mémoire (circuit intégré, code-barres ou autre) qui est incorporée à un passeport pour stocker des caractéristiques biométriques du détenteur du passeport ou une mémoire d'une unité informatique contenant une base de données associant les caractéristiques biométriques d'individus à des données d'identification de ces individus. Les moyens de comparaison sont des unités informatiques incorporant des moyens de calcul pour exécuter des algorithmes de traitement et comparaison des caractéristiques biométriques.
Les caractéristiques biométriques de la main et plus particulièrement des doigts des individus sont très souvent utilisées pour la mise en œuvre de ces procédés. Il est ainsi connu d'effectuer une reconnaissance biométrique à partir des empreintes digitales ou des réseaux veineux des doigts. Dans ce dernier cas, les moyens de capture sont constitués d'un capteur d'image.
Dans le cadre d'un procédé automatique de reconnaissance biométrique, il n'y a pas d'opérateur pour surveiller la capture de sorte qu'il est possible pour un fraudeur de tenter de tromper le système en présentant aux moyens de capture une représentation de caractéristiques biométriques d'une personne enrôlée, c'est-à-dire d'une personne dûment identifiée dont les caractéristiques biométriques ont été mémorisées pour permettre sa reconnaissance par le système. Cette représentation peut prendre la forme d'un faux doigt pourvu de caractéristiques biométriques ou une simple image d'un réseau veineux.
Les systèmes automatisés de reconnaissance biométrique sont donc pourvus de moyens de détection de fraude à cette fin. Ces moyens, généralement de type hardware, visent par exemple à détecter la fraude en :
- détectant une variation du flux sanguin dans le réseau veineux en fonction d'une pression du doigt sur le capteur ; ou - analysant par interférométrie une onde diffusée par le doigt ; ou bien encore
- étudiant les différences d'absorption par le doigt de deux faisceaux lumineux de longueurs d'onde différentes.
Ces systèmes demandent une architecture technique adaptée qui les rend relativement coûteux.
On comprend ainsi que l'identification biométrique d' un individu suppose de répondre à deux problématiques distinctes :
- déterminer si la partie de corps présentée est bien une partie de corps vivant ;
- extraire de la partie de corps une signature biométrique pour la comparer à des signatures biométriques mémorisées.
En effet, si un fraudeur parvient à reproduire une signature biométrique artificielle, il peut satisfaire à l'identification.
Il s'ensuit que la détermination du caractère vivant de la partie de corps ne peut découler de la seule réussite à la comparaison des signatures biométriques.
En fait, les algorithmes de reconnaissance biométrique ne sont agencés que pour extraire des signatures numériques d'un support, quel que soit sa nature, et les comparer à des signatures biométriques mémorisées. Au contraire, les algorithmes de détection de fraude sont agencés pour déterminer la nature du support présenté sans en extraire la signature biométrique. Cela tient au fait que les caractéristiques qui vont révéler le caractère vivant du support et celles qui vont permettre la reconnaissance ne sont pas les mêmes ou ne sont pas exploitées de la même manière.
Un but de l' invention est de proposer un moyen simple permettant une détection de fraude.
A cet effet, on prévoit, selon l'invention, un procédé de détection d'un réseau veineux dans une partie de corps humain vivant, comprenant les étapes suivantes :
- capturer une image infrarouge de ladite partie de corps humain pour faire ressortir un réseau veineux de ladite partie de corps humain,
- effectuer une analyse de contraste de l'image infrarouge pour déterminer des caractéristiques de contraste de l'image infrarouge,
- déterminer si l'image infrarouge a été capturée sur une partie de corps humain réelle à partir des caractéristiques de contraste déterminées dans l'image infrarouge et de caractéristiques de contraste déterminées à partir de parties de corps humain de référence .
II apparaît en effet qu'il est très difficile de réaliser une représentation artificielle d'un réseau veineux dont une image infrarouge présenterait lors d'une analyse de contraste les mêmes caractéristiques qu'une image de réseau veineux capturée directement sur une partie de corps humain vivant. L'analyse de contraste de l'image infrarouge du réseau veineux permet ainsi une détection des fraudes. La détection de fraudes est en outre efficace avec des images infrarouges capturées dans une seule longueur d'onde ou plage de longueurs d'ondes.
Selon un mode de mise en oeuvre particulier, le procédé comporte une phase de configuration et une phase de détection.
La phase de configuration comprend les étapes de :
- capturer des images infrarouges de parties de corps humain et de représentations de réseau veineux ;
- isoler dans chaque image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel pour au moins deux résolutions de l'image ; - déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
déterminer par apprentissage des seuils d'énergie moyenne pour discriminer une image de réseau veineux capturée directement sur une partie de corps humain d'une image de réseau veineux capturée sur une représentation d'un réseau veineux.
La phase de détection comprend les étapes de :
- capturer au moins une image infrarouge d'un réseau veineux ;
- isoler dans l'image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel pour au moins deux résolutions de l'image ;
- déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
- comparer ces énergies moyennes aux seuils pour vérifier que l'image de réseau veineux a été capturée directement sur une partie de corps humain.
Ce mode de mise en œuvre est particulièrement efficace. Il est en outre relativement simple : la détection de fraude est effectuée sans tenir compte d' information géométrique (position, orientation) relative au gradient, mais uniquement les valeurs moyennes des amplitudes des gradients. Il en résulte que la comparaison est effectuée sur un nombre limité de données, et est donc peut gourmande en temps et en ressources. De plus, les gradients directionnels ne sont pas directement comparés à des gradients directionnels mémorisés en relation avec des utilisateurs en particulier : mais des énergies moyennes issues de ces gradients directionnels sont comparées avec des seuils. Il s'agit plus là d'une observation que d'une comparaison, au sens de « matching », comme utilisée habituellement en reconnaissance biométrique. L'invention a également pour objet un procédé de reconnaissance biométrique comprenant une phase de détection de la réalité d'une partie de corps humain et une phase de reconnaissance biométrique comportant les étapes suivantes :
- capturer des caractéristiques biométriques sur la partie de corps d'un individu,
- comparer les caractéristiques biométriques à des caractéristiques biométriques mémorisées,
déterminer à partir de la comparaison si l'individu est reconnu ou pas,
la phase de détection étant réalisée par la mise en œuvre du procédé de détection selon l'invention et la phase de reconnaissance n'étant réalisée que si la partie de corps humain est déterminée comme réelle à l'issue de la phase de détection.
Ainsi, la phase de reconnaissance n'est lancée que si la phase de détection est réussie.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description qui suit d'un mode de mise en œuvre particulier non limitatif de l'invention.
Il sera fait référence à la figure unique annexée représentant schématiquement un système pour la mise en œuvre du procédé de l'invention.
En référence à cette figure, l'invention concerne un procédé de détection d'un réseau veineux dans une partie de corps humain, ici la main et plus particulièrement un doigt 1 de la main.
Le procédé est mis en œuvre au moyen d'un système automatisé comprenant un dispositif de détection 10, connu en lui-même, comportant un illuminateur infrarouge 11 et un capteur d'image infrarouge 12 qui sont disposés en regard d'une aire de positionnement du doigt 1 de l'utilisateur. L'aire de positionnement se trouve à la fois dans le faisceau de l' illuminateur infrarouge 11 et dans le champ du capteur d'image infrarouge 12. L'aire de positionnement peut être matérialisée par une vitre contre laquelle le doigt 1 peut être appliqué et derrière laquelle sont montés l' illuminateur infrarouge 11 et le capteur d'image infrarouge 12, ou l'aire de positionnement peut être matérialisée par des guides permettant à l'utilisateur de placer son doigt 1 dans le faisceau de l' illuminateur infrarouge 11 et dans le champ du capteur d'image infrarouge 12. La fréquence infrarouge est choisie car elle est fortement absorbée par l'hémoglobine et faiblement absorbée par les tissus environnant le réseau veineux dans une partie de corps humain : le réseau veineux ressort donc par rapport aux tissus qui l'entoure.
L' illuminateur infrarouge 11 et le capteur d' image infrarouge 12 sont reliés à une unité informatique de traitement 20 connue en elle-même.
L'unité informatique de traitement 20 comprend une mémoire 21 contenant une base de données de caractéristiques biométriques, un programme de gestion du fonctionnement du système, un programme de traitement des images capturées pour en extraire des caractéristiques biométriques et un programme de comparaison des caractéristiques biométriques extraites aux caractéristiques biométriques de la base de données. Dans le mode de mise en œuvre ici décrit, ces différents programmes sont des portions d'un programme unique agencé pour mettre en œuvre le procédé de l'invention.
L'unité informatique de traitement 20 comprend également une unité de calcul 22 agencée pour exécuter le programme en question et commander l'ensemble du système. L'unité informatique de traitement 20 comprend également une console d'entrée/sortie permettant à un opérateur d'intervenir sur le système. Le procédé de l'invention comprend les étapes de :
- capturer une image infrarouge du doigt 1 placé par l'utilisateur dans l'aire de capture pour faire ressortir un réseau veineux dudit doigt,
- effectuer une analyse de contraste de l'image infrarouge pour déterminer des caractéristiques de contraste de l'image infrarouge,
- déterminer si l' image infrarouge a été capturée sur un doigt réel à partir des caractéristiques de contraste déterminées dans l'image infrarouge et de caractéristiques de contraste déterminées à partir de doigts de référence.
Dans le mode de mise en œuvre ici décrit, le procédé de l'invention comporte une phase de configuration et une phase de détection.
La phase de configuration comprend les étapes de :
- capturer des images infrarouges de parties de corps humain et de représentations de réseau veineux ;
- isoler dans chaque image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel pour au moins deux résolutions de l'image ;
- déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
déterminer par apprentissage des seuils d'énergie moyenne pour discriminer une image de réseau veineux capturée directement sur une partie de corps humain d' une image de réseau veineux capturée sur une représentation d'un réseau veineux.
Il est donc nécessaire dans cette phase de configuration de disposer de représentations de réseau veineux telles que celles qui pourraient être utilisées par un fraudeur. Ces représentations peuvent avoir la forme d'images planes, d'images enroulées sur un support cylindrique, de reproductions artificielles d'un doigt humain...
La phase de détection comprend les étapes de : - capturer au moins une image infrarouge d'un réseau veineux ;
- isoler dans l'image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel pour au moins deux résolutions de l'image ;
- déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
- comparer ces énergies moyennes aux seuils pour vérifier que l'image de réseau veineux a été capturée directement sur une partie de corps humain.
Dans les deux phases, la détermination des gradients directionnels comprend les étapes de :
- isoler dans chaque image des blocs d'un premier nombre de pixels et effectuer une analyse de contraste dans chacun des blocs pour déterminer un gradient directionnel dans chaque bloc du premier nombre de pixels ;
isoler dans chaque image des blocs d'un deuxième nombre de pixels supérieur au premier nombre de pixels ;
- effectuer une analyse de contraste dans chacun des blocs pour déterminer un gradient directionnel dans chaque bloc du deuxième nombre de pixels.
Tous les pixels de l'image sont pris en copte lors de l'analyse de contraste.
On comprend que, dans la direction de la veine, le gradient est plus faible que dans une direction transversale à la direction de la veine. L'estimation de la direction des gradients est de préférence réalisée par une maximisation des dérivées directionnelles selon quatre directions (on retient l'amplitude la plus importante parmi les quatre directions de dérivation) .
Il existe des veines de différentes épaisseurs et de contrastes variables par rapport aux tissus qui les entourent. L'analyse de contraste permet de conserver cette information.
Dans une image infrarouge de réseau veineux capturée sur un doigt réel, le doigt n'est pas uniforme en ce sens que l'image comporte des zones plus sombres. Au centre du doigt, la jonction inter-phalanges diffusant plus dans l'infrarouge permet d'accentuer la luminosité, et donc d' accentuer le contraste entre ces zones et le reste du doigt. L'analyse de contraste permet d'obtenir des informations à la fois sur le motif du réseau veineux et sur la non-uniformité de l'image. La réalisation d'une analyse de contraste dans deux résolutions différentes permet d' augmenter le nombre d' informations obtenues à la fois sur le réseau veineux et sur la non-uniformité de la diffusion de la lumière dans le doigt réel. Plus ce nombre d' informations est élevé et plus sera fiable la discrimination entre l'image d'un réseau veineux réel et l'image d'une représentation d'un réseau veineux.
Le deuxième nombre de pixels (celui des plus gros blocs) est de préférence égal au carré du premier nombre de pixels (celui des plus petits blocs) . Le premier nombre de pixels est avantageusement égal à 9 (bien adapté pour la détection des veines de fort contraste) et le deuxième nombre de pixels est avantageusement égal à 81 (bien adapté pour la détection des veines larges et de faible contraste) .
De préférence, les blocs se superposent pour couvrir toutes les images. Ainsi, chaque bloc est décalé d'un pixel par rapport à ses voisins.
Les gradients directionnels sont déterminés selon au minimum quatre directions (0°, 90°, 180°, 270°) par une des méthodes suivantes :
- soustraction des niveaux de gris des pixels ; ou
- filtrage de type SOBEL ; ou
- filtrage de type CANNY DERICHE.
La soustraction des niveaux de gris des pixels est le moyen le plus simple de déterminer un gradient directionnel .
La comparaison est de préférence réalisée en déterminant dans un premier temps des vecteurs à partir des énergies moyennes des gradients directionnels.
Lors de la phase de configuration, on pourra utiliser par exemple une machine d'apprentissage de type SVM (Support Vector Machine) pour déterminer une surface de séparation des vecteurs d'énergie moyenne correspondant aux images de réseau veineux capturées directement sur des doigts humains et des vecteurs d'énergie moyenne des images de réseau veineux capturées sur des représentations de réseau veineux. La surface de séparation est représentative des valeurs de seuil permettant de discriminer des images de réseau veineux capturées directement sur des doigts humains et des images de réseau veineux capturées sur des représentations de réseau veineux.
Lors de la phase de détection, les vecteurs d'énergie moyenne de l'image capturée sont projetés sur la surface de séparation de manière à déterminer en fonction d'un signe de la projection si l'image a été capturée directement sur un doigt humain ou sur une représentation de réseau veineux.
Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits mais englobe toute variante entrant dans le champ de l'invention telle que définie par les revendications.
En particulier, la détermination des gradients directionnels peut être réalisée différemment de la manière décrite ci-dessus.
Le nombre de pixels des blocs peut être différent et par exemple être pair (dans ce cas la détermination des gradients directionnels nécessitera de réaliser de manière connue en elle-même une interpolation) .
Les gradients directionnels peuvent n'être calculés que pour une seule résolution de l'image.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de détection d'un réseau veineux dans une partie de corps humain, comprenant les étapes de :
- capturer une image infrarouge de ladite partie de corps humain pour faire ressortir un réseau veineux de ladite partie de corps humain,
- effectuer une analyse de contraste de l'image infrarouge pour déterminer des caractéristiques de contraste de l'image infrarouge,
- déterminer si la partie de corps humain est réelle à partir des caractéristiques de contraste déterminées dans l'image infrarouge et de caractéristiques de contraste déterminées à partir de parties de corps humain de référence.
2. Procédé selon la revendication 1, comportant une phase de configuration et une phase de détection, la phase de configuration comprenant les étapes de :
- capturer des images infrarouges de parties de corps humain et de représentations de réseau veineux ;
- isoler dans chaque image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel ;
- déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
déterminer par apprentissage des seuils d' énergie moyenne pour discriminer une image de réseau veineux capturée directement sur une partie de corps humain d'une image de réseau veineux capturée sur une représentation d'un réseau veineux ;
la phase de détection comprenant les étapes de :
- capturer au moins une image infrarouge d'un réseau veineux ;
isoler dans l' image des blocs de pixels et effectuer une analyse de contraste pour déterminer pour chaque bloc un gradient directionnel ;
- déterminer des énergies moyennes des gradients directionnels ;
- comparer ces énergies moyennes aux seuils pour vérifier que l'image de réseau veineux a été capturée directement sur une partie de corps humain.
3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les gradients directionnels sont déterminés pour au moins deux résolutions de l'image.
4. Procédé selon la revendication 2, comprenant les étapes de :
- isoler dans chaque image des blocs d'un premier nombre de pixels et effectuer une analyse de contraste dans chacun des blocs pour déterminer un gradient directionnel dans chaque bloc du premier nombre de pixels ;
isoler dans chaque image des blocs d'un deuxième nombre de pixels supérieur au premier nombre de pixels ;
- effectuer une analyse de contraste dans chacun des blocs pour déterminer un gradient directionnel dans chaque bloc du deuxième nombre de pixels.
5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le deuxième nombre de pixels est égal au carré du premier nombre de pixels.
6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le premier nombre de pixels est égal à 9.
7. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les blocs se superposent pour couvrir toutes les images.
8. Procédé selon la revendication 2, dans lequel :
des vecteurs sont déterminés à partir des énergies moyennes de gradients directionnels ;
- lors de la phase de configuration, une machine d'apprentissage de type SVM est utilisée pour déterminer une surface de séparation des vecteurs d'énergie moyenne de gradients directionnels correspondant aux images de réseau veineux capturées directement sur une partie de corps humain et des vecteurs d' énergie moyenne de gradients directionnels des images de réseau veineux capturées sur des représentations de réseau veineux ;
- lors de la phase de détection, les vecteurs d'énergie moyenne de l'image capturée sont projetés sur la surface de séparation de manière à déterminer en fonction d'un signe de la projection si l'image a été capturée directement sur une partie de corps humain ou sur une représentation de réseau veineux.
9. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les gradients directionnels sont déterminés par :
- soustraction des niveaux de gris des pixels ; ou
- filtrage de type SOBEL ; ou
- filtrage de type CANNY-DERICHE .
10. Procédé de reconnaissance biométrique comprenant une phase de détection de la réalité d'une partie de corps humain, et une phase de reconnaissance biométrique comportant les étapes suivantes :
- capturer des caractéristiques biométriques sur la partie de corps d'un individu,
comparer les caractéristiques biométriques à des caractéristiques biométriques mémorisées,
déterminer à partir de la comparaison si l'individu est reconnu ou pas,
la phase de détection étant réalisée par la mise en œuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 et la phase de reconnaissance n'étant réalisée que si la partie de corps humain est déterminée comme réelle à l'issue de la phase de détection.
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