Brevet FR2835637A1 — publié le 20030808

L'invention concerne le domaine de la reconnaissance des données biométriques telles que les empreintes, notamment les empreintes digitales, ayant pour objectif l'identification d'individus, et vise en particulier un procédé dans lequel on compare une donnée biométrique ou un groupe de données biométriques à des données biométriques ou des groupes de telles données de même nature contenues dans une base de données. Une empreinte digitale est la marque laissée par l'extrémité d'un doigt sur le support sur lequel ce dernier a été appliqué. Comme la configuration des lignes constituant les empreintes est une caractéristique propre à chaque individu, on les utilise couramment dans le domaine de l'identification des personnes. On sollicite les empreintes à l'occasion d'une activité policière, contrôle de personnes ou enquête criminelle, par exemple, ou bien d'une activité civile tel qu'un contrôle d'habilitation pour effectuer une opération ou pour accéder à une zone protégée. En effet, leur prélèvement est relativement facile à opérer, et les méthodes d'identification des individus par comparaison à un ensemble de données de référence sont crédibles. L'empreinte peut avoir été relevée sur un objet ou une surface quelconque et être alors de plus ou moins bonne qualité. On l'appelle trace ou latent dans ce cas. Elle peut aussi avoir été prélevée au moyen d'un capteur, optique ou autre, ou bien par impression ou encrage. On la désigne alors par le terme décatactylaire ou tenprint car il s'agissait à l'origine d'un élément de l'empreinte encrée des dix doigts. La qualité d'une empreinte décatactylaire est considérée souvent bonne. Par généralisation, ce terme désigne le plus souvent une empreinte de bonne qualité sans référence à son mode d'obtention. On distingue enfin deux types d'empreinte. Elle peut être de type contact ou de type enroulé, c'est à dire limitée à la face antérieure de l'extrémité du doigt ou bien en comprendre les faces latérales. L'analyse de l'empreinte conduit à différencier les lignes qui la composent en procédant à leur codage. On décompose dans cette opération l'empreinte en points caractéristiques. Une méthode de codage connue consiste à déterminer comme points caractéristiques les coordonnées des bifurcations ou des fins de lignes et l'angle orienté de leur tangente en ce point. On appelle les points caractéristiques d'une empreinte aussi minutiae ou minuties . Pour identifier une personne à partir d'une trace, on procède, en première étape, à son codage afin d'en extraire les points caractéristiques. On crée ainsi une représentation de la trace avec les points caractéristiques précédemment calculés. Ensuite, on compare l'image obtenue avec les images des références contenues dans la base. Pour cette comparaison, on superpose, par exemple, les deux images et on les déplace l'une par rapport à l'autre, en translation et en rotation, jusqu'à ce qu'on obtienne un nombre optimal de points caractéristiques concordants. Ce nombre constitue alors un score de ressemblance. On peut ensuite établir une sélection des différents scores obtenus par rapport à un seuil ou bien un classement pour décider du résultat. Lorsqu'on dispose de plusieurs traces, on répète l'opération et on compare manuellement les différents résultats obtenus. Un système informatique adapté à cette application comprend les moyens pour effectuer toutes ces opérations. Un critère important d'évaluation de ces systèmes est leur taux de reconnaissance. Par exemple, il s'agit de savoir dans quelle mesure on retrouve bien, dans la liste des résultats obtenus, l'individu recherché quand il est présent dans la base des références. Pour améliorer ce taux de reconnaissance, on peut chercher à améliorer la qualité des algorithmes de codage des empreintes, d'une part, ou bien des algorithmes de comparaison des images codées entre elles, d'autre part. La présente invention a pour objectif d'améliorer le taux de reconnaissance d'un système d'identification à partir d'empreintes sans avoir à modifier les algorithmes de codages ou bien de comparaison d'une image d'empreinte codée à une autre image d'empreinte codée. La présente invention ne vise pas seulement les empreintes digitales. Elle concerne aussi les empreintes palmaires, de mains entières ou toute combinaison de celles-ci. D'une manière générale, elle vise toute combinaison de données biométriques de même nature, c'est à dire des données concernant le même domaine biométrique. On vise par exemple le portrait. Conformément à l'invention, le procédé de reconnaissance de données biométriques dans lequel on compare un groupe de données biométriques de même nature d'un individu que l'on souhaite identifier à un groupe de m données biométriques de K individus enregistrés dans une base de données, et on établit des scores, est caractérisé par le fait que l'on recueille n données biométriques de même nature S, (i # [l, n]) appartenant à l'individu que l'on souhaite identifier, on procède à une comparaison de données biométriques entre chacune des n données biométriques S, successivement avec les m données biométriques de même nature Rjk de chacun des K individus, on établit au plus n*m scores Scie par individu, et on consolide les scores SC, jk pour tout i e [l, n] et pour toutj e [l, m] de manière à établir un score SCk par individu de la base. Lorsque les données biométriques sont des empreintes, aussi bien les empreintes S, que les empreintes R1jk peuvent être des empreintes différentes d'un même doigt. Il peut s'agir aussi de plusieurs empreintes d'une même personne. Il peut s'agir aussi de plusieurs codages d'une même empreinte. Le terme empreinte vise, dans la présente description, aussi bien les empreintes décatactylaires que les simples traces. Par consolidation, on comprend le calcul, selon un opérateur de fusion approprié, d'une valeur unique qui est en concordance avec l'ensemble des valeurs considérées. Il peut s'agir, par exemple, de la moyenne de ces valeurs, de leur moyenne quadratique ou simplement de la valeur maximale du groupe. Afin de réduire les opérations, on peut appliquer une étape de filtrage des données biométriques avant l'étape de comparaison Ainsi l'invention se distingue de l'art antérieur où, lorsqu'elles sont disponibles, les données multiples sont traitées séparément puis, les résultats, pour chacune des données, sont examinés manuellement par un expert. Au contraire, le procédé de l'invention les fusionne. La complémentarité des informations conduit à une augmentation non négligeable de la précision de la comparaison. D'autres caractéristiques et avantages ressortiront de la description qui suit faite en rapport avec les dessins annexés sur lesquels La figure 1 représente un organigramme d'un mode de reconnaissance d'empreintes selon l'art antérieur, La figure 2 représente un organigramme d'un mode particulier de reconnaissance d'empreintes selon l'art antérieur, La figure 3 représente un organigramme d'un mode de reconnaissance conforme à l'invention. Sur les figures, on a représenté les organigrammes de deux modes de fonctionnement des systèmes AFIS (automatic fingerprint identification system) couramment sur le marché. La figure 1 illustre le principe de fonctionnement, dit LTTP, d'un système AFIS, à l'occasion d'une enquête policière par exemple, où il s'agit de vérifier si une trace Lt correspond à l'empreinte d'un individu dont l'empreinte décatactylaire Tp est enregistrée dans une base de données numériques. La base de référence B contient en fait l'image codée Rk des empreintes des individus. Chaque empreinte de référence Rk a été auparavant codée. Quand on souhaite procéder à la reconnaissance d'un cas ou d'un groupe de traces, on commence par une étape de codage, soit automatique soit manuelle. On dispose ainsi d'un groupe de n images codées S, dont une est présentée à l'entrée 1 du système. A l'étape 3, le système compare au moyen d'algorithmes connus de comparaison (matching), l'image S, avec la première référence Rk présentée en 2 depuis la base B, et établit un score SC, k en 4. Chaque score est représentatif du nombre de points caractéristiques qui coïncident au mieux quand on superpose l'image S, et la référence Rk. Le système compare ensuite l'image Si avec la seconde référence Rk de la base B, k=2, et ainsi de suite jusqu'à ce que l'ensemble des références de la base aient été traitées, comme cela est déterminé par le test en 5. A l'étape suivante 7, on procède à un tri ou un seuillage de l'ensemble des scores, et le système fournit à l'étape 8 une liste des meilleurs scores pour la trace i. Si on dispose de n traces à examiner, on passe à la trace suivante et on recommence. On a finalement obtenu n listes ; pour chacune on peut procéder à une vérification manuelle. Si les n traces proviennent d'un même individu, on procède à une vérification manuelle globale des listes. On connaît aussi un autre mode de reconnaissance d'empreintes, dit TpTp ou TpTpn, que l'on met en oeuvre dans le cadre par exemple d'une vérification d'identité. On la décrit ci-après en relation avec la figure 2. On dispose encore d'une base de données regroupant les points caractéristiques de K personnes. Pour chaque référence, on dispose de m empreintes avec leur code correspondant, on a donc en 24 les Rjk références, avec k allant de 1 à K et j allant de 1 à m. Le nombre m vaut au plus 10 et correspond alors aux dix doigts de chaque individu. Ainsi, pour chacun des K individus référencés dans la base, on dispose d'une empreinte pour chacun de ses doigts. La personne qui doit s'identifier présente m doigts sur un capteur. En général, il présente moins de 10 doigts. On trouve des systèmes avec m=l, 2,4, 6 ou 8. On suppose que le capteur est équipé d'un moyen de codage. C'est le code S, de chacun des doigts à analyser qui est transmis au système en 21. Comme dans le cas précédent on effectue une comparaison individuelle en 23. La comparaison s'effectue sur chacun des doigts de même rang. Par exemple l'image codée SI de l'index est comparée à l'image référencée Rlk de l'individu de rang k dans la base. Il en résulte en 26 un score SC1k. Puis l'image S2 du majeur est comparée à l'image référencée R2k, et ainsi de suite. Il en résulte un score SC2k. Le système consolide en 27 les scores des m doigts. Il obtient le score SCk, consolidé pour l'individu de rang k. On peut synthétiser l'opération de consolidation de la façon suivante : Pour tout k e [l, K], score SCk= fonction (SCjk pour tout j e [l, m]). La fonction peut être, par exemple, la moyenne, la moyenne quadratique ou le maximum des valeurs. Comme précédemment le système établit en 291 une liste de scores SCk après avoir opéré un tri ou un seuillage en 29. La demanderesse a cherché à améliorer les résultats que l'on peut obtenir à partir des mêmes sources de traces ou de décatactylaires. La méthode de l'invention est maintenant décrite en relation avec l'organigramme de la figure 3. on l'applique ici à l'identification d'empreintes digitales. Cependant elle s'applique plus généralement aux donnée biométriques de même nature, c'est à dire concernant le même domaine biométrique, le portrait par exemple. On dispose d'une base de données B comprenant les images codées des empreintes de K individus. Chaque individu de rang k dans la base est identifié par m images codées Rjk différentes (j e [l, m] et k e [l, k]). On dispose ainsi de K*m images codées. On souhaite identifier un individu caractérisé par n empreintes S,, (i e [l, n]). Les empreintes sont de type encré ou bien acquises au moyen d'un capteur optique qui les enregistre sous forme numérique. Un capteur disponible sur le marché porte la référence : Morphoscan 500. Il est commercialisé par la société SAGEM SA. Les empreintes ou les traces encrées sont ensuite numérisées le cas échéant par un scanner, analyseur à balayage. On extrait ensuite les points caractéristiques au moyen d'un codeur. Le programme de codage est intégré éventuellement à l'appareil pour scanner les fiches. Eventuellement les moyens capteur, scanner et de codage sont rassemblés dans un même appareil. Des appareils disponibles sur le marché portent les références : - Morphotouch MT 150, MT 200 et MT 400 - Morphoaccess MA 200 et MA 300 et sont commercialisés par la société SAGEM SA. On entre les images des empreintes Si dans le système comparateur en 31. On applique l'algorithme de comparaison des empreintes à toutes les images. Par cet algorithme, chaque empreinte S, est comparée en 33 à chaque empreinte Rk, extraite de la base en 32. Pour chacun des individus, le système calcule en 34 un score consolidé, unique, selon une fonction prédéfinie. Il peut s'agir de la moyenne par exemple, de la moyenne quadratique ou encore de la valeur maximale de l'ensemble. On calcule donc les m scores SCijk pour j = 1 à j = m. Après le traitement de l'empreinte Rjk, on retourne en 35 pour extraire l'empreinte Rci+I) k de l'individu k. Lorsqu'on a épuisé toutes les empreintes Rjk, on présente l'empreinte suivante S (i+i) à l'analyse, et on recommence avec les m empreintes de l'individu k. Ainsi pour chacun des individus de la base, on compare l'ensemble de ses empreintes à l'ensemble des empreintes à analyser. Ensuite en 37, pour l'individu k on consolide l'ensemble des scores. On passe à l'individu suivant en 38, tant qu'il existe des individus dans la base B. Lorsque l'ensemble a été examiné, on procède au tri ou au seuillage des scores SCk comme dans le cas précédent. On établit une liste en 391, et on sort du système en 40. Autrement dit : Pour tout k e : [1, K], score SCk = fonction (SC1Jk, pour tout i e [l, n] et pour toutj e [l, m]). La fonction est un opérateur adéquat de fusion de l'état de l'art, par exemple une moyenne. Il peut être défini selon les divers paramètres d'acquisition et de codage des empreintes (par exemple, la qualité). Afin de réduire le nombre des opérations de calcul, on peut filtrer la base en fonction des types d'empreinte à reconnaître établis par exemple à partir de la classification de Henry : boucle, arche, verticille.... REVENDICATIONS 1. - Procédé de reconnaissance de données biométriques dans lequel on compare un groupe de données biométriques d'un individu que l'on souhaite identifier à un groupe de m données biométriques de même nature de K individus enregistrés dans une base de données, chaque comparaison fournissant un score SCk, caractérisé par le fait que a. on recueille n données biométriques de même nature Si (i e [i, n]) appartenant à l'individu que l'on souhaite identifier, b. on procède à une comparaison de données biométriques entre chacune des n données biométriques SI successivement avec les m données biométriques de même nature Rjk de chacun des K individus, de manière à établir au plus n*m scores SCiJk par individu k, et c. on consolide les scores SCijk de manière à établir un score SCk par individu k de la base. 2.-Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on applique une étape de filtrage des données biométriques (Rk) avant l'étape de comparaison. 3.-Procédé selon la revendication 1 ou 2 dans lequel on calcule un score consolidé SCk par individu k à partir des scores SCijk pour tout i e [l, n] et pour tout j e [1, m] selon un opérateur de fusion approprié. 4.-Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'opérateur de fusion détermine la moyenne des scores SCijk 5.-Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant une étape d'acquisition et de codage d'une pluralité de données biométriques de l'individu à identifier de façon à obtenir n données biométriques Si de l'individu. 6.-Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 dans lequel le groupe de données biométriques comprend des empreintes digitales et/ou de paumes et/ou de mains et/ou de leurs combinaisons 7.-Procédé selon la revendication 6 dans lequel les dites empreintes digitales sont des empreintes et/ou traces d'un même doigt et/ou plusieurs empreintes et/ou traces de doigts différents d'un même individu. 8.-Procédé selon la revendication précédente dans lequel les empreintes ont été acquises selon des procédés différents et/ou codées des procédés différents. 9.-Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les empreintes d'un individu k de la base de données sont des valeurs obtenues par acquisition et codage de traces ou d'empreintes lui appartenant de façon à obtenir m empreintes ou traces RJk de l'individu k.