Brevet FR2895122A1 — publié le 20070622

Domaine technique L'invention se situe dans le domaine du controle d'acces physique aux issues d'une zone sensible et plus particulierement du controle de l'unicite d'une personne franchissant un passage controle. Ce domaine regroupe deux types de problematiques, une premiere consistant a authentifier une personne se presentant, le second consistant a s'assurer que seule la personne authentifiee franchit le passage controle de facon a se premunir d'une fraude on une personne non autorisee profite du passage d'une personne autorisee pour se faufiler ( tailgating >> en anglais). Art anterieur I1 est connu de par le document EP 1 100 050 Al des systemes de comptage de personnes empruntant une entree par traitement d'images video. Dans ce document, un seul type de capteur est utilise. Il est egalement connu de par le document US 2002/0067259 Al d'utiliser plusieurs types de capteurs pour determiner la presence d'une personne et son unicite. Dans ce document, it est decrit de correler les donnees de plusieurs capteurs, une configuration de coupure de faisceaux et un detecteur de chaleur, pour detecter un objet non humain de fawn a discriminer une personne avec bagage d'une intrusion. Le document US 2004/0188185, quanta lui, decrit de correler les informations d'une image de chaleur et d'une image optique pour compter le nombre de personnes presentes dans un espace. Dans le document EP 1 308 905 Al est decrit 1'utilisation d'un tapis sensible A. la pression pour detecter la presence de personnes, leur Sens de deplacement, et effectuer un comptage a partir des donnees du tapis et de leur evolution dans le temps. Ces methodes ne sont toutefois pas suffisantes pour detecter avec fiabilite les tentatives de fraude d'une personne determinee. Expose de l'invention L'invention vise A. ameliorer le taux de detection des tentatives de fraude lors du passage d'une personne dans un espace controle. Elie est basee sur 1'utilisation de differents jeux de parametres issus d'au moins deux systemes de capteurs differents, certains de ces jeux de parametres etant bases sur des correlations de mesures issues de ces differents systemes de capteurs. Un apprentissage est fait de facon a caracteriser differents types de fraudes pour ensuite permettre l'identification d'une tentative de fraude par correlation entre les mesures obtenues et les caracterisations de chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres. L'invention concerne un procede de securisation (Fun acces physique disposant d'une pluralite de systemes de capteurs (1.4, 1.5, 1.6), ledit procede visant a discriminer un acces valide d'une tentative d'acces en fraude, comprenant les etapes suivantes : dans une phase preliminaire : -determination d'au moins un jeu de parametres issus des systemes de capteurs dont au moins un jeu de parametres issus d'au moins deux systemes de capteurs differents (6.1) ; determination par apprentissage, pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude envisage, d'une classe de valeurs des parametres du jeu correspondant a ce type de fraude pour ce jeu de parametres (6.2) ; lors d'un acces - determination de jeux de valeurs formes des valeurs prises par chaque parametre de chaque jeu de parametres pour cet acces (6.3) ; - determination d'une probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres, en fonction du jeu de valeurs determine tors de cet acces et de la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres (6.4) ; -determination d'une probabilite de fraude globate associee a 1'acces en fonction des probabilites de fraude obtenues pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude (6.5). Selon un mode particulier de l'invention la probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres est estimee par calcul d'une distance entre le jeu de valeurs determine tors de cet acces et la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres. Selon un mode particulier de l'invention, cette distance est une distance algebrique entre le jeu de valeurs determine et le barycentre de la classe.30 Selon un mode particulier de l'invention la probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres est estimee par un reseau neuromimetique et ou 1'etape de determination par apprentissage des classes comprend une etape d'entrainement de ce reseau neuromimetique. Selon un mode particulier de l'invention les systemes de capteurs comprennent un systeme de cameras (1.5, 1.6) fournissant des images de profil (1.8, 1.9, Fig. 3). Selon un mode particulier de l'invention les systemes de capteurs comprennent 10 un systeme de tapis de pression au sol (1.4) fournissant des images de pression (1.7, Fig. 4). L'invention concerne egalement un dispositif de securisation d'un acces physique comprenant : 15 - un espace de controle ; - une pluralite de systemes de capteurs dans cet espace de controle (1.4, 1.5, 1.6) ; - des moyens d'analyse des informations issues des systemes de capteurs (1.9) ; 20 et sachant qu'est determine au moins un jeu de parametres issus des systemes de capteurs dont au moins un jeu de parametres issus d'au moins deux systemes de capteurs differents, etant determines par apprentissage, pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude envisage, une classe d'espace de valeurs des parametres du jeu correspondant a ce type de fraude pour ce jeu de 25 parametres, les moyens d'analyse comprennent : des moyens de determination de jeux de valeurs formes des valeurs prises par chaque parametre de chaque jeu de parametres pour cet acces ; - des moyens de determination d'une probabilite de fraude associee a chaque type de fraude et pour chaque jeu de parametres, en fonction du jeu de 30 valeurs determine lors de cet acces et de la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres ; - des moyens de determination d'une probabilite de fraude globale associee a l'acces en fonction des probabilites de fraude obtenues pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude.5 Breve description des dessins Les caracteristiques de l'invention mentionnees ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaitront plus clairement a la lecture de la description suivante d'un exemple de realisation, ladite description etant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : La Fig. 1 represente un schema d'ensemble d'un mode de realisation de 1' invention. La Fig. 2 represente graphiquement une classe de caracterisation d'un type de fraude dans 1'espace d'un jeu de parametres selon un mode de realisation de 1' invention. La Fig. 3 represente un exemple d'image de profit obtenue par une camera. La Fig. 4 represente un exemple d'image de pression obtenue par un tapis de pression. La Fig. 5 represente un exemple d'image de pression correspondant a un passage suivi, dos a dos en >. La Fig. 6 represente un organigramme de la methode. Expose detaille de l'invention Dans le cadre du controle et de la securisation d'acces physiques, it est souvent crucial de verifier qu'une personne est Bien la seule a avoir franchi une porte, un couloir, un sas de securite, etc. On peut alors parler de detection d'unicite. Le tourniquet du metro ou le sas securise d'un aeroport sont des exemples de mise en oeuvre de la detection d'unicite. Les moyens de mesure mis en oeuvre peuvent titre de tous horizons : capteur de pression, de temperature, moyens optiques (camera, faisceaux laser...). De meme 1'analyse des mesures peut titre plus ou moins consolidee (utilisation combinee ou independante des donnees), interpretee (prise en compte de facteurs dynamiques ou statiques), etc. Le systeme decrit ici, est base sur un systeme de detection d'unicite utilisant un tapis de pression au sot. L'interet d'un systeme de ce type est d'observer les contacts aux sols et leur evolution au cours du temps afin de pouvoir deduire le nombre de personnes presentes selon les traces presentes au sol et leur evolution. Neanmoins, it existe des moyens tres simples de frauder un tel systeme en reduisant les contacts au sot. Par exemple, deux personnes peuvent passer simultanement si elles sont suffisamment proches rune de 1'autre. L'objet de 1'invention est de consolider la detection d'unicite existante en utilisant une association de capteurs de pression au sol et de cameras et/ou detection de profil, et de traiter les tentatives de fraude avec un algorithme de fusion de donnees et d'analyse comportementale des objets detectes. Ainsi 1'algorithme permet de classifier le passage selon le type d'attaques possibles en comparant les mesures faites et les differentes classes associees a des types de fraude envisages, la decision de fraude ou non est alors prise selon la classe. Dans 1'exemple de realisation decrit, l'invention est realisee au sein d'un sas controlant un acces. Ce sas est represents schematiquement Fig. 1. Une personne 1.1 franchit le sas de gauche a droite. Le sas est equips d'un certain nombre de systemes de capteurs. Nous appelons systeme de capteurs, un systeme permettant 1'acquisition d'informations et base sur une pluralite de capteurs du meme type. Le sas est equips au niveau du sol d'un premier systeme de capteurs constitue d'un tapis sensible a la pression 1.4. Ce tapis fournit une image de pression 1.7 en deux dimensions fournissant en chacun de ses points la valeur de la pression exercee. Un exemple de ces images de pression est represents Fig. 4. Ces images permettent de determiner les contacts entre une personne ou un objet present dans le sas et le sol ainsi que de calculer son poids et d'avoir une ides de la repartition de ce poids dans le plan. D'autre part, le tapis de pression est capable d'acquerir des images de pression de fawn periodique ce qui permet egalement d'etudier le comportement dynamique de ces objets et d'en deduire, par exemple, une vitesse moyenne de deplacement, une direction ainsi que les deplacements relatifs entre objets. Le sas est egalement pourvu d'un second systeme de capteurs constitue des cameras video 1.5 et 1.6. Ces cameras sont au nombre de deux dans 1'exemple de realisation, mais leur nombre peut etre plus ou moins eleve en fonction de la quantite d'information que 1'on souhaite obtenir. On peut, en particulier, ajouter une camera sur le dessus. Ces cameras fournissent des images de profil 1.2, 1.3 permettant de determiner des profils 1.8, 1.9 associes aux personnes ou objets presents dans le sas. Le sol et les parois du sas peuvent etre de couleurs saturees afin de limiter les problemes induits par les ombres portees par les personnes ou objets presents dans le sas. Un exemple d'image de profit est represents Fig. 3. Ce dispositif peut titre complete par d'autres systemes de capteurs comme des barrieres infrarouges, des diodes, des lasers ou autres permettant de detecter 1'arrivee d'une personne ou d'un objet dans le sas, de mesurer la chaleur emise par une personne ainsi que tout autre parametre utile. Le sas se voit, de plus, generalement, muni de moyens d'authentification non representes comme un lecteur de badge ou des moyens d'identification biometriques comme un lecteur d'iris de 1'ceil ou d'empreintes digitales. Le sas est typiquement connects a des moyens d'acquisition des donnees produites par les systemes de capteurs, des moyens d'analyse de ces donnees, de prise de decision ainsi que de controle. Ces moyens peuvent titre constitues d'un ordinateur 1.9 qui est dote d'un disque dur permettant le stockage des images recites, tant de pression que de profits, ainsi que des programmes necessaires pour traiter ces images et en extraire les parametres qui sont utilises pour determiner si le passage est valide ou non. Dans le cas d'un passage valide, cet ordinateur peut, par exemple, autoriser l'ouverture d'une porte situee a 1'extremite du sas. Dans le cas contraire, la porte reste fermee et une alarme peut titre emise en direction d'un poste de surveillance ou autre. Une personne desireuse de frauder et done d'entrer sans autorisation, tente generalement de profiter du passage d'une personne autorisee pour se faufiler par la porte via le sas. Cette tentative peut se faire a l'insu de la personne autorisee qui supposera, par exemple, que la personne la suivant est egalement autorisee. Cette tentative peut egalement se faire avec la complicite de la personne autorisee ou encore par coercition. Il s'agit donc pour le fraudeur de tenter de tromper les systemes de capteurs en essayant de dissimuler son passage. Pour ce faire, it peut tenter de se coller a la premiere personne, par exemple dos a dos, pour tromper les cameras et de coller ses pieds a ceux de la premiere personne pour que le systeme ne distingue que deux > empreintes de pas, voir par exemple l'image de pression Fig. 6. Nous appellerons ce type de fraude >. Le fraudeur peut egalement tenter de passer accroupi, ou encore en restant exactement sur le cote de la personne autorisee. Certains cas particuliers peuvent egalement poser des problemes de reconnaissance d'un enfant au cote d'un adulte ou meme d'un belle dans les bras de sa mere. Ces tentatives de fraude ne representant que des exemples des types de fraude possibles. L'enjeu du systeme est done de reussir a discriminer les passages valides d'une seule personne et ceci quels que soient la taille, la corpulence, la tenue ou les bagages de cette personne d'une tentative de fraude comme celles que nous venons de decrire. En fonction de ces types de fraude que l'on dolt deteeter, it faut choisir un certain nombre de parametres issus des systemes de capteurs. Ces parametres peuvent etre des donnees directement issues des capteurs ou des parametres calcules a partir des informations fournies. Pour le systeme de cameras, it est possible d'obtenir a partir des images prises, des images dites de profil. Ces images sont obtenues par discrimination du sujet par rapport au fond. Les techniques de traitement d'images numeriques necessaires sont connues. Une fois ces images de profils obtenues, it est possible d'en extraire des parametres comme illustre par la Fig. 3. On obtient facilement l'emplacement du centre de gravite 3.3 de 1'objet 3.2, sa hauteur 3.6, sa largeur 3.5. Par une analyse des images au cours du temps, it est egalement possible d'extraire la vitesse moyenne 3.4 du centre de gravite. Il est aussi possible d'appliquer un algorithme permettant de compter les fetes, en fait un algorithme qui va compter les excroissances du profil 5.1 dans sa partie haute. Par croisement des profils issus de plusieurs cameras, it est encore possible de calculer le volume de 1'objet, ainsi que la repartition de ce volume en fonction de la hauteur de l'objet. On peut, par exemple, choisir de diviser la hauteur en trois parties egales et determiner le pourcentage du volume situe dans la partie basse, la partie mediane et la partie haute de l'objet. Ces parametres ne representent que des exemples des parametres envisageables issus du systeme de cameras. De maniere analogue, des parametres sont extraits du systeme de capteurs constitue par le tapis de pression. Les images de pression, telles que celles illustrees Fig. 4, permettent ici aussi d'obtenir pour chaque objet 4.2, sa hauteur 4.6, sa largeur 4.5 et le centre de gravite global des objets detectes 4.3. Une etude de revolution au cours du temps des objets permet de calculer la vitesse de deplacement 4.4 moyenne de ce centre de gravite ainsi que la moyenne au cours du temps des valeurs precedentes. Il est egalement possible de calculer une hauteur et une largeur globales. Une integration des valeurs de pression permet une estimation du poids total des objets presents dans le sas. On peut faire de meme avec tous les systemes de capteurs que l'on choisit d'utiliser. Chacun d'eux est susceptible de fournir des parametres pouvant &tre utiles pour la discrimination des differents types de fraude possibles clans le sas. 10 Outre ces parametres issus de chaque systeme de capteurs, le fait d'utiliser au moins deux systemes de capteurs rend possible le calcul de parametres supplementaires issus de la correlation d'informations fournies par chacun des systemes de capteurs. I1 est par exemple possible d'etablir un ratio volume/poids des objets presents dans le sas, ou encore la difference de vitesse de deplacement entre les 15 objets detectes par les cameras et les objets detectes par le tapis de pression. Il est aussi possible de comparer les positions et le nombre de contacts au sol avec les objets detectes par les cameras. Un choix est fait parmi tous ces parametres possibles. On definit ainsi un certain 20 nombre de jeu de parametres comme illustre Fig. 6, &tape 6.1. On fait correspondre les parametres choisis issus d'un systeme de capteurs a un jeu de parametres. Les parametres issus de la correlation entre deux systemes de capteurs vont egalement fournir un jeu de parametres. On obtient done ainsi un jeu de parametres par systeme de capteurs et un jeu de parametres par correlation faite entre deux systemes de 25 capteurs. Pour chaque acces par le sas, le systeme est done capable de calculer un ensemble de jeux de valeurs pour chaque jeu de parametres correspondant a cet acces. Pour pouvoir determiner la validite d'un acces, c'est-a-dire repondre a la question de savoir si ce passage correspond au passage d'une seule personne ou pas, it 30 faut done determiner si un ensemble de jeux de parametres calcules lors de cet acces correspond au passage dune seule personne ou a une tentative de fraude. Pour ce faire, it est possible de proceder a une phase d'apprentissage. Les valeurs des differents jeux de parametres definis plus haut vont titre enregistrees.5 Chaque jeu de parametres peut etre vu comme un espace multidimensionnel ou chaque dimension correspond a un parametre. Lors d'un passage determine, les valeurs calculees pour chaque parametre definissent un vecteur dans cet espace representant le jeu de valeurs. Ceci est illustre Fig. 2. Sur cette figure, est represents un espace de dimension trois correspondant a un jeu de trois parametres. Chacune des dimensions 2.1, 2.2, 2.3 correspond donc a un parametre du jeu. Le vecteur 2.3 correspond aux valeurs mesurees ou calculees lors d'un passage donne. Les mesures successives de differents passages donnent une collection de vecteurs definissant une classe de valeurs correspondant a ces passages. Une telle classe 2.5 est representee Fig. 2. Pour chaque jeu de parametres on definit ainsi une classe correspondant aux mesures effectuees lors d'une serie de passages. Si l'on effectue de telles series de mesures pour des passages valides, puis pour des passages correspondant a des tentatives de fraude on etablit pour chaque jeu de parametres des classes correspondant a un passage valide et des classes correspondant aux types de fraude envisages. On obtient ainsi, comme illustre Fig. 6, etape 6.2, et pour chaque jeu de parametres, une classe correspondant aux differentes tentatives de fraude. Lorsque l'on cherche a classifier un passage ou acces on commence donc par acquerir les informations de chaque systeme de capteurs. Ces informations sont ensuite utilisees pour calculer les parametres correspondant a chaque jeu de parametres. On obtient done les jeux de valeurs correspondant a chaque jeu de parametres, comme illustre Fig. 6, etape 6.3. Il est donc possible de calculer une mesure de distance entre les valeurs de parametres mesurees et/ou calculees d'un jeu de parametres et les differentes classes correspondant aux differents types de passages. Cette mesure de distance peut etre une simple distance algebrique entre le vecteur mesure et le barycentre des vecteurs de la classe ou toute autre mesure de distance dans 1'espace. On deduit de cette distance une probabilite que le passage appartienne a la classe consideree, comme illustre Fig. 6, etape 6.4. Chaque jeu de parametres est ainsi classifie et une probabilite est associee a cette classification. La classification du passage s'effectue par consolidation des classifications obtenues pour chaque jeu de parametres, comme illustre Fig. 6, etape 6.5. Alternativement, les stapes de classification d'un jeu de parametres peuvent etre effectuees par un reseau de neurones formels, autrement appele reseau neuromimetique. Ces reseaux fonctionnent sur le modele d'une interconnexion de neurones formels, chacun de ses neurones formels effectuant une somme ponderee de ses entrees et appliquant a cette somme une fonction de sortie non lineaire qui peut are un simple seuil ou une fonction plus sophistiquee comme la fonction sigmoIde. La connaissance ou l'information stockee dans le reseau correspond aux poids synaptiques de chaque neurone, ces poids etant calcules par apprentissage. Cet apprentissage se fait a 1'aide d'un algorithme d'entrainement >> qui consiste a modifier les poids synaptiques en fonction d'un jeu de donnees presentees en entree du reseau. Le but de cet entrainement est de permettre au reseau de neurones d'apprendre >> a partir des exemples. Si 1'entrainement est correctement realise, le reseau est capable de fournir des reponses en sortie tres proches des valeurs d'origines du jeu de donnees d'entrainement. Mais tout 1'interet des reseaux de neurones reside dans leur capacite a generaliser a partir du jeu de test. Un tel reseau de neurones entrain sur les passages constituant les classes tors dune phase d'apprentissage est donc a meme de realiser avec fiabilite une classification des passages et de donner pour chaque passage une probabilite associee a chaque jeu de parametres et a chaque passage ou acces. La pertinence du choix des parametres constituant le jeu de parametres pour chaque systeme de capteurs, l'utilisation de jeux de parametres supplementaires impliquant dans leur calculs plusieurs systemes de capteurs ainsi que la caracterisation dans 1'espace de chaque jeu de parametres des types de fraude par apprentissage sont autant de facteurs contribuant chacun A. la robustesse et a la fiabilite de la classification. L'homme du metier comprendra que l'invention, bien que decrivant 1'utilisation d'un tapis de pression et de camera, peut inclure de la meme fawn differents systemes de capteurs comme des barrieres infrarouges ou laser, des cameras infrarouges, des systemes de diodes ou tout autre moyen d'obtenir des informations sur les objets ou corps present dans un espace de controle. De meme, l'invention decrite vise a discriminer 1'unicite de presence d'une personne, mais elle pourrait tout aussi facilement s'appliquer a d'autres criteres, comme 1'unicite d'un vehicule ou autres. REVENDICATIONS 1/ Procede de securisation d'un acces physique disposant d'une pluralite de systemes de capteurs (1.4, 1.5, 1.6), ledit procede visant a discriminer un acces valide d'une tentative d'acces en fraude, caracterise en ce qu'il comprend les etapes suivantes : dans une phase preliminaire : - determination d'au moins un jeu de parametres issus des systemes de capteurs dont au moins un jeu de parametres issus d'au moins deux systemes de capteurs differents (6.1) ; - determination par apprentissage, pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude envisage, d'une classe de valeurs des parametres du jeu correspondant a ce type de fraude pour ce jeu de parametres (6.2) ; Tors d'un acces : - determination de jeux de valeurs formes des valeurs prises par chaque parametre de chaque jeu de parametres pour cet acces (6.3) ; - determination d'une probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres, en fonction du jeu de valeurs determine lors de cet acces et de la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres (6.4) ; -determination d'une probabilite de fraude globale associee a 1'acces en fonction des probabilites de fraude obtenues pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude (6.5). 2/ Procede selon la revendication 1 ou la probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres est estimee par calcul d'une distance entre le jeu de valeurs determine tors de cet acces et la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres. 3/ Procede selon la revendication 2 ou cette distance est une distance algebrique entre le jeu de valeurs determine et le barycentre de la classe.304/ Procede selon la revendication 1 oft la probabilite de fraude associee a chaque type de fraude pour chaque jeu de parametres est estimee par un reseau neuromimetique et ou 1'etape de determination par apprentissage des classes comprend une etape d'entrainement de ce reseau neuromimetique. 5/ Procede selon rune quelconque des revendications precedentes ou les systemes de capteurs comprennent un systeme de cameras (1.5, 1.6) fournissant des images de profil (1.8, 1.9, Fig. 3). 10 6/ Procede selon rune quelconque des revendications precedentes ou les systemes de capteurs comprennent un systeme de tapis de pression au sol (1.4) fournissant des images de pression (1.7, Fig. 4). 7/ Dispositif de securisation d'un acces physique comprenant : 15 un espace de controle ; - une pluralite de systemes de capteurs dans cet espace de controle (1.4, 1.5, 1.6) ; - des moyens d'analyse des informations issues des systemes de capteurs (1.9) ; 20 caracterise en ce que, etant determine au moins un jeu de parametres issus des systemes de capteurs dont au moins un jeu de parametres issus d'au moins deux systemes de capteurs differents, etant determinee par apprentissage, pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude envisage, une classe d'espace de valeurs des parametres du jeu correspondant a ce type de fraude pour ce jeu 25 de parametres, les moyens d'analyse comprennent : - des moyens de determination de jeux de valeurs formes des valeurs prises par chaque parametre de chaque jeu de parametres pour cet acces ; - des moyens de determination d'une probabilite de fraude associee a chaque type de fraude et pour chaque jeu de parametres, en fonction du jeu de 30 valeurs determine fors de cet acces et de la classe correspondant au type de fraude pour ce jeu de parametres ; - des moyens de determination d'une probabilite de fraude globale associee a l'acces en fonction des probabilites de fraude obtenues pour chaque jeu de parametres et pour chaque type de fraude.5