Brevet FR3032539A1 — publié le 20160812

DOMAINE DE L'INVENTION L'invention concerne le domaine de l'acquisition de données biométriques sur des individus, notamment pour l'enrôlement d'individus dans des systèmes d'identification, lorsque plusieurs données biométriques doivent être acquises sur des traits biométriques de même nature d'un individu. L'invention s'applique notamment à l'acquisition de données biométriques à partir des iris ou des empreintes digitales d'individus. ETAT DE LA TECHNIQUE L'enrôlement d'individus dans un système d'identification biométrique requiert de relever des données biométriques sur des traits biométriques des individus. On appelle trait biométrique une caractéristique physique singulière d'un individu dont l'exploitation permet d'identifier l'individu. Les traits biométriques couramment utilisés sont par exemple les iris, les empreintes digitales, la forme du visage, le réseau veineux, etc. On appelle donnée biométrique une donnée numérique acquise à partir d'un trait biométrique d'un individu. Les données biométriques sont obtenues en prélevant une image du trait biométrique d'une grande qualité, puis en traitant l'image pour en extraire des informations caractéristiques sur le trait. Ainsi par exemple, les données biométriques comprennent, lorsque le trait biométrique est un iris, un encodage de l'iris conforme à la méthode proposée par Daugman dans l'article How Iris Recognition Works (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 14, No 1, January 2004), et lorsque le trait biométrique est une empreinte digitale, un ensemble de points caractéristiques correspondant aux fins de lignes et aux bifurcations et appelés minuties, caractérisant cette empreinte. Pour acquérir ces données biométriques, des capteurs dédiés de haute-résolution ont été développés, selon différentes technologies en fonction de la nature du trait biométrique à partir duquel on souhaite relever une donnée, comme par exemple l'iris, l'empreinte digitale, etc. Pour atteindre les exigences de qualité, en termes de netteté et de résolution de l'image du trait biométrique acquis, ou pour des considérations d'encombrement ou de coût, en particulier pour des systèmes mobiles, certains capteurs ont un 3032539 2 champ restreint qui ne permet pas de procéder à l'acquisition de données biométriques sur plusieurs traits biométriques en même temps. On connaît par exemple des capteurs d'empreintes digitales mono-doigt ou des capteurs d'iris mono-oeil. 5 Dans ce cas, si l'on souhaite répertorier tous les traits biométriques de même nature d'un individu, par exemple toutes les empreintes digitales des mains, il faut réaliser une séquence d'acquisition de données, au cours de laquelle on réalise autant d'acquisitions qu'il y a de traits biométriques à acquérir, pour obtenir une donnée biométrique correspondant à chaque trait. 10 Or, se pose alors le problème de la vérification que cette séquence de données biométriques acquises sur les traits biométriques de l'individu est correcte c'est-à-dire que : - tous les traits biométriques ont bien été acquis, par exemple les deux yeux ou les empreintes des dix doigts des mains, 15 - chaque trait biométrique a été acquis une seule fois, et - de préférence, que l'ordre d'acquisition des données est correcte. Par exemple, lors de l'acquisition des empreintes digitales des doigts des mains, on vérifie que les doigts de la main gauche ont été successivement acquis, puis les doigts de la main droite, afin de ne pas confondre les deux mains. 20 Certaines vérifications peuvent être réalisées par comparaison des données biométriques acquises. Par exemple, il est possible de détecter que deux données biométriques ont été acquises successivement sur le même trait biométrique. Cependant, il n'est pas possible, uniquement avec ces données, de vérifier 25 que toutes les données d'une série proviennent d'une même personne, ou que les données correspondant à une même main ont été prises de manière groupées avec les données correspondant à l'autre main. Par ailleurs, ce problème est partiellement solutionné par des systèmes d'acquisition de données biométriques à haute résolution capable d'acquérir des 30 données biométriques sur plusieurs traits biométriques en même temps. C'est le cas par exemple de certains capteurs relevant les empreintes digitales simultanément de l'index à l'auriculaire, ainsi que des capteurs permettant la capture simultanée des deux iris. 3032539 3 Cependant ces capteurs présentent le désavantage d'être très coûteux. De ce fait il est difficile d'en déployer un grand nombre, par exemple dans le cadre d'une campagne d'enrôlement biométrique d'individus à grande échelle, du type pour la génération de documents d'identités civils. 5 Ces capteurs présentent également le désavantage d'être encombrants, ce qui en limite l'intégration dans des terminaux mobiles comme des tablettes ou des téléphones portables à fonctionnalités multiples (« smartphones »). PRESENTATION DE L'INVENTION 10 L'invention a pour objet de proposer un procédé d'acquisition de données biométriques ne présentant pas les inconvénients de l'art antérieur, en permettant une vérification d'une séquence d'acquisition de données biométriques sur des traits biométriques séparées. L'invention a également pour but de permettre la vérification de l'ordre 15 d'acquisition des données biométriques. Un autre but de l'invention est de présenter un coût et un encombrement réduits. A cet égard, l'invention a pour objet un procédé d'acquisition de données 20 biométriques relatives à un ensemble de traits biométriques d'un individu, mis en oeuvre par un système comprenant : - un premier capteur d'images destinées à être traitées pour générer des données biométriques, - un deuxième capteur d'images, et 25 - un processeur, le procédé comprenant : - l'acquisition, par le premier capteur, d'une pluralité d'images de traits biométriques de l'individu, chaque image étant acquise sur un seul trait biométrique de l'individu, et 30 - le traitement de chaque image pour générer une donnée biométrique correspondante comprenant des informations caractéristiques du trait biométrique sur l'image, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : 3032539 4 - l'acquisition, par le deuxième capteur d'images, d'au moins une image sur laquelle figurent au moins deux des traits biométriques de l'ensemble, tous les traits de l'ensemble figurant sur la ou les images acquises, - le traitement de chaque image acquise par le deuxième capteur pour extraire 5 des informations caractéristiques des traits biométriques qui y figurent, et - la comparaison entre les informations caractéristiques extraites des images acquises par le deuxième capteur et celles extraites des images acquises par le premier capteur afin de mettre en correspondance les traits biométriques dont sont extraites les informations, et 10 - la validation ou non des données biométriques en fonction du résultat de cette comparaison. Avantageusement, mais facultativement, le procédé selon l'invention peut en outre comprendre au moins l'une des caractéristiques suivantes : 15 - le procédé comprend la validation des données biométriques si chaque donnée biométrique correspond à un unique trait biométrique de l'ensemble. - le procédé comprend l'invalidation des données biométriques si une donnée biométrique ne correspond à aucun trait biométrique de l'ensemble, ou si plusieurs données biométriques correspondent à un même trait biométrique 20 de l'ensemble. - le procédé comprend en outre une vérification d'un ordre d'acquisition des données biométriques, ladite vérification étant mise en oeuvre en comparant les informations caractéristiques extraites de chaque image acquise par le premier capteur avec celles du trait biométrique attendu extraites des 25 images acquises par le second capteur. - les traits biométriques sont les iris de l'individu, et l'étape d'acquisition par le deuxième capteur comprend l'acquisition d'une seule image sur laquelle figurent les deux iris de l'individu. - le procédé comprend en outre, en cas de validation des données 30 biométriques, une étape de mesure, sur l'image acquise par le deuxième capteur, d'une orientation de chaque iris, et l'association, à chaque donnée biométrique correspondante, de l'orientation mesurée, et/ou une étape d'association, à chaque donnée biométrique, d'une information identifiant l'iris duquel provient la donnée . 3032539 5 - les traits biométriques sont les empreintes digitales des mains de l'individu, et l'étape d'acquisition d'image par le deuxième capteur comprend l'acquisition d'une image de chaque main de l'individu sur laquelle figurent toutes les empreintes digitales de la main, ou d'une image des deux mains 5 sur laquelle figurent toutes les empreintes digitales des deux mains. - le traitement de l'image d'une ou de deux main(s) comprend les étapes consistant à : a) segmenter l'image, pour isoler chaque main du fond de l'image, b) isoler chaque doigt de chaque main, et 10 c) pour chaque doigt, extraire les minuties. - Le procédé comprend en outre, en cas de validation des données biométriques, l'attribution à chaque donnée biométrique d'une information identifiant le doigt et la main desquels provient la donnée. 15 L'invention a également pour objet un système d'acquisition de données biométriques sur un individu, comprenant : - un premier capteur d'images destinées à être traitées pour générer des données biométriques, - un deuxième capteur d'images, et 20 - un processeur, le système étant caractérisé en ce qu'il est adapté pour mettre en oeuvre le procédé selon la présentation qui précède. Avantageusement, mais facultativement, le système d'acquisition selon 25 l'invention peut en outre comprendre au moins l'une des caractéristiques suivantes : - le premier capteur est adapté pour acquérir une image d'au moins un trait biométrique d'un individu avec une résolution spatiale déterminée, et le deuxième capteur est adapté pour acquérir une image d'au moins deux traits biométriques à une résolution spatiale plus faible que celle du premier 30 capteur. - le premier capteur est adapté pour acquérir une image d'un iris avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 10 pixels par millimètre, de préférence supérieure à 15 pixels par millimètre, ou d'une empreinte digitale avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 20 pixels par millimètre, 3032539 6 et le deuxième capteur est adapté pour acquérir une image d'au moins deux traits biométriques avec une résolution spatiale comprise entre 3,5 et 15 pixels par millimètre. - le premier capteur est du type capteur d'empreinte digitale à réflexion totale 5 ou capacitif, ou du type capteur d'image dans le domaine du proche infrarouge. L'invention porte également sur un produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en oeuvre d'un procédé 10 comprenant les étapes consistant à : - traiter au moins une image sur laquelle figure au moins un trait biométrique d'un individu pour extraire des informations caractéristiques des traits biométriques qui y figurent, et - comparer des informations caractéristiques extraites d'une première image 15 avec des informations caractéristiques extraites d'une deuxième image afin de mettre en correspondance les traits biométriques dont sont extraites les informations, lorsqu'il est mis en oeuvre par un processeur. 20 DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, au regard des figures annexées, données à titre d'exemples non limitatifs et sur lesquelles : - la figure 1 représente schématiquement un système d'acquisition de 25 données biométriques selon un mode de réalisation de l'invention. - La figure 2a représente les principales étapes mises en oeuvre dans le procédé d'acquisition de données biométriques selon un mode de réalisation de l'invention. - Les figures 2b à 2d représentent schématiquement des variantes de mise en 30 oeuvre d'une étape de comparaison entre des informations extraites d'images des deux capteurs. - Les figures 3a et 3b représentent schématiquement la mise en oeuvre du procédé selon deux variantes de réalisation. 3032539 7 DESCRIPTION DETAILLEE D'AU MOINS UN MODE DE REALISATION DE L'INVENTION En référence à la figure 1, on a représenté schématiquement un système 1 5 d'acquisition de données biométriques, à partir de traits biométriques d'individus. Dans la suite, on entend par « trait biométrique » d'un individu un ensemble de caractères morphologiques propres à une personne. Il s'agit par exemple de l'iris de l'oeil d'un individu, de la forme du visage ou du réseau veineux de l'individu, ou encore d'une empreinte digitale. 10 On entend par « donnée biométrique » une donnée numérique comprenant des informations relatives à un trait biométrique d'un individu, et permettant de caractériser celui-ci, afin de mettre en oeuvre une opération biométrique du type par exemple authentification ou identification de l'individu, par comparaison d'une donnée biométrique extraite d'un de ses traits à une ou plusieurs autres données 15 biométriques. Le système 1 comprend au moins un premier capteur d'images 10. Des images de traits biométriques acquises par ce capteur sont destinées à être traitées pour générer des données biométriques. 20 A cet égard, et comme décrit plus en détails dans la suite, le premier capteur d'images 10 présente avantageusement une résolution importante et un champ étroit pour permettre d'obtenir une image d'un trait biométrique de résolution spatiale élevée. Selon un mode de réalisation particulier, le système peut comprendre deux 25 capteurs d'images 10, de préférence identiques, et pouvant être déclenchés simultanément, afin d'acquérir simultanément deux images des deux iris d'un individu. Le système 1 comprend également un deuxième capteur d'images 11. Ce capteur présente avantageusement un champ plus large que celui du premier 30 capteur, afin de pouvoir acquérir une image sur laquelle figurent plusieurs traits biométriques d'un même individu, tels que plusieurs empreintes digitales ou les deux iris d'un individu. Les capteurs d'images peuvent être de type caméra numérique ou appareil photographique numérique. Le deuxième capteur d'image 11 peut être un capteur 3032539 8 standard de tablette numérique ou de téléphone portable, le cas échéant sensible au spectre du visible et adapté pour prendre des images en couleurs. Le premier capteur peut en revanche être un capteur biométrique dédié, par exemple adapté pour prendre des images dans le spectre du proche infra-rouge. 5 Les caractéristiques des capteurs 10 et 11 sont décrites plus en détails ci-après. Le système 1 comprend un processeur 12, adapté pour recevoir les images acquises par les capteurs 10 et 11 et pour traiter ces images pour extraire les informations caractéristiques des traits biométriques qui y figurent. Enfin, le système comprend avantageusement une mémoire 13, par exemple 10 de type RAM ou ROM, pour mémoriser des images acquises par les capteurs 10, 11, et des informations extraites de ces images. Le système comprend avantageusement une interface Homme Machine 14, par exemple un écran tactile, pour commander les capteurs 10, 11 ainsi que pour commander le traitement des images par le processeur, la mise en oeuvre du 15 procédé décrit ci-après, et prendre connaissance des résultats du procédé. De préférence, tous les composants 10, 11, 12, 13, 14 décrits ci-avant sont regroupés dans un boitier compact, éventuellement portatif. Avantageusement, mais facultativement, le système peut en outre comprendre une base de données 15, éventuellement distante du boitier, et connectée au processeur, la base de données 20 permettant de mémoriser des données biométriques générées par le processeur 12 à partir d'images acquises par le premier capteur 10. Procédé d'acquisition de données biométriques En référence à la figure 2 et aux figures 3a et 3b, on a représenté un 25 procédé d'acquisition de données biométriques sur un individu, mis en oeuvre par le système 1 décrit ci-avant. Les données biométriques acquises dans le cadre de ce procédé correspondent à des traits biométriques pouvant être soit des iris, soit des empreintes digitales. 30 Le procédé comprend une étape d'acquisition 100, par le premier capteur 10, d'une série de N images lio de traits biométriques T d'un ensemble E comprenant N traits biométriques de même nature d'un individu, de sorte qu'un seul trait biométrique apparaisse sur chaque image. 3032539 9 La série d'images comprend donc autant d'images 110 que de traits biométriques dans l'ensemble E, et normalement, en l'absence de fraude ou d'erreur de l'opérateur, chaque trait biométrique de l'ensemble E doit apparaître une et une seule fois dans la série d'images lio. 5 Par exemple, en référence à la figure 3a, les traits biométriques sont les deux iris d'un individu (N=2), et l'étape 100 comprend l'acquisition de deux images 110, qui sont censées représenter les iris gauche et droit de l'individu, en l'absence de fraude ou d'erreur d'un opérateur contrôlant le système. Selon un autre exemple, représenté sur la figure 3b, les traits biométriques 10 sont les empreintes digitales d'une main (N=5) ou des deux mains (N=10), et l'étape 100 comprend l'acquisition de cinq ou dix images respectivement, chaque image représentant normalement un doigt différent de l'individu, en l'absence de fraude ou d'erreur. Les images acquises par le premier capteur 10 peuvent être enregistrées 15 dans la mémoire 14. Au cours d'une étape 110, chaque image de la série est traitée par le processeur 12 pour générer une donnée biométrique D exploitable pour l'identification ou l'authentification de l'individu, comprenant des informations 20 caractéristiques du trait biométrique figurant sur l'image. On obtient donc à l'issue de cette étape N données biométriques correspondant théoriquement à chacun des N traits biométriques de l'ensemble E. Le traitement de génération de la donnée biométrique varie en fonction de la nature 25 du trait biométrique visible sur l'image. Dans le cas où le trait biométrique est un iris, l'étape 110 est par exemple mise en oeuvre selon méthode de John Daugman, décrite dans l'article How Iris Recognition Works (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video 30 Technology, Vol. 14, No 1, January 2004) et la demande de brevet W094/09446. En particulier, l'étape 110 comprend tout d'abord la détection 111 de l'iris dans l'image, puis la génération 112 de la donnée biométrique proprement dite qui comprend un code binaire d'iris et le cas échéant un code de masque. 3032539 10 Selon cette méthode, la valeur de chaque bit du code d'iris correspond à la description d'une petite zone de l'iris, et peut être obtenue par application d'un filtre de Gabor ou d'une transformée en cosinus discrète sur la zone considérée. Le code d'iris comprend donc des informations sur l'apparence des parties visibles de l'iris. 5 Le code de masque indique quant à lui les zones de l'iris à prendre en compte pour la comparaison avec un autre iris. Les zones à ne pas prendre en compte sont celles pour lesquelles l'information sur l'iris n'est pas disponible, comme par exemple les zones cachées par une paupière. Pour ce faire, les bits du code de masque sont ordonnés comme ceux du 10 code d'iris, de manière à correspondre aux mêmes zones de l'iris que les bits correspondantes du code d'iris. La valeur de chaque bit, 0 ou 1, indique ainsi si la zone correspondante doit être prise en compte ou non. Dans le cas où le trait biométrique est une empreinte digitale, l'étape 110 de 15 traitement de l'image comprend une étape 111' de segmentation de l'image pour la décomposer entre le masque du doigt, au premier plan, qui comprend l'empreinte digitale elle-même, et le fond, qui ne comprend aucune information d'intérêt concernant l'empreinte. Cette étape de segmentation peut être mise en oeuvre conformément au 20 manuel « Handbook of Fingerprint Recognition », D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain et S. Prabhakar, Springer Professional Computing, 2009., ou conformément aux méthodes décrites dans l'article « Fingerprint Segmentation Algorithms : A Literature Review », R. Nimkar, A. Mishra, International Journal of Computer Applications, Vol. 95, N°5, 2014. 25 Puis, l'étape 110 comprend le traitement du masque du doigt ainsi obtenu pour extraire 112' les minuties de l'empreinte, formant les informations caractéristiques de l'empreinte. Cette étape est réalisée de façon connue par l'Homme du Métier, par exemple conformément aux enseignements du manuel cité ci-avant. 30 A l'issue de l'étape 110, on obtient un jeu de données biométriques D dont chacune des données correspond, normalement, à un trait de l'ensemble E. Le procédé comprend également l'acquisition 200, par le deuxième capteur 11, d'au moins une image sur laquelle figurent au moins deux des traits 3032539 11 biométriques de l'ensemble E, les N traits biométriques de l'ensemble E apparaissant sur la ou les images, de préférence une seule fois. Avantageusement, cette étape comprend l'acquisition d'une seule image sur laquelle figurent tous les traits biométriques de l'ensemble E. Cela est le cas lorsque 5 les traits biométriques sont les iris : alors l'étape 200 comprend l'acquisition d'une image des deux yeux de l'individu, comme sur la figure 3a. Lorsque les traits biométriques sont des empreintes digitales, l'étape 200 comprend de préférence l'acquisition d'une image sur laquelle figurent toutes les empreintes, comme sur la figure 3b, mais alternativement peut comprendre 10 l'acquisition de deux images, sur lesquelles figurent respectivement toutes les empreintes de chaque main. Dans le cas où le capteur 11 est une caméra adaptée pour enregistrer un flux vidéo, l'étape 200 peut comprendre l'acquisition d'un flux vidéo composé d'images sur lesquelles figurent les traits biométriques. Dans ce cas, l'étape 200 15 peut en outre comprendre soit une sélection de la meilleure image du flux vidéo (par exemple l'image faisant figurer les traits biométriques avec la meilleure résolution), et on traite alors une seule image , soit la sélection de plusieurs images dans le flux vidéo, voire de l'ensemble des images, pour corroborer les informations obtenues pour différentes images. Dans ce cas les étapes décrites ci-après sont 20 mises en oeuvre pour chaque image extraite du flux vidéo. De plus cette étape 200 peut être mise en oeuvre simultanément à l'étape 100. Dans le cas où les traits biométriques acquis sont les iris, la mise en oeuvre simultanée des étapes 100 et 200 dépend du système. Si le système comprend un capteur 10 et un capteur 11, les acquisitions 25 d'images comprennent une première acquisition simultanée d'une image d'un iris par le capteur 10 et d'une image des deux iris par le capteur 11, puis une seconde acquisition simultanée d'une image de l'autre iris par le capteur 10 et d'une image des deux iris par le capteur 10. Si le système comprend deux capteurs 10, alors les acquisitions d'images 30 comprennent l'acquisition simultanée des images des deux iris par les deux capteurs 10 et d'une image des deux iris par le capteur 11.. Dans tous les cas, le fait d'acquérir, simultanément à l'image d'un iris par le capteur 10, une image des deux iris par le deuxième capteur 11, permet ensuite de déterminer l'orientation des iris des images acquises par le premier capteur 10 ainsi 3032539 12 que de déterminer l'iris droit et l'iris gauche, puisque l'iris pris par le capteur 10 se retrouve à l'identique dans l'image prise par le capteur 11. Les images acquises par le deuxième capteur 11 peuvent être enregistrées dans la mémoire 14. 5 A l'issue de cette étape 200, le procédé comprend une étape 210 de traitement de la ou des images acquises pour isoler les traits biométriques figurant sur les images et une étape 220 d'extraction d'informations caractéristiques C des traits biométriques comparables à celles extraites des images prises par le 10 premier capteur 10 pour générer les données biométriques D. Au cours d'une étape 210, les traits biométriques apparaissant sur chaque image sont isolés. Ceci est réalisé différemment en fonction de la nature du trait biométrique. Dans le cas où les traits biométriques sont les iris, l'étape 210 est mise en 15 oeuvre par détection 211 des iris sur l'image. Ceci peut être mis en oeuvre conformément à la méthode de Daugman décrite dans la publication citée ci-avant. A cet égard, la présence des deux iris de l'individu sur la ou les images en facilite la détection. Une fois chaque iris détecté et isolé sur l'image, l'étape 220 d'extraction de 20 caractéristiques est mise en oeuvre de façon similaire à l'étape 112 décrite ci-avant pour obtenir des codes d'iris et de masque, qui contiennent les informations caractéristiques sur l'iris de l'individu. Comme le deuxième capteur 11 présente un champ plus large que le premier pour pouvoir acquérir une image sur laquelle figurent plusieurs traits 25 biométriques, la résolution spatiale de l'image de chaque trait peut être réduite par rapport au premier capteur 10. De ce fait, bien que les informations caractéristiques extraites des images du premier 10 et du deuxième capteur 11 soient obtenues avec un traitement similaire, les performances de ce traitement sont dégradées et les informations caractéristiques extraites pour chaque iris sont moins précises que 30 celles obtenues sur une image provenant du premier capteur. La dégradation des performances du traitement sur les images obtenues par le deuxième capteur 11 peut encore être accrue si ce capteur est sensible au spectre visible alors que le premier fonctionne dans le domaine du proche infrarouge (notamment dans le cas des iris). 3032539 13 De ce fait, les informations caractéristiques provenant des images du deuxième capteur 11 ne sont pas forcément exploitables pour réaliser des opérations biométriques de type authentification ou identification et ne sont donc pas ici nommées données biométriques. 5 Dans le cas où les traits biométriques sont des empreintes digitales, l'étape 210 est mise en oeuvre en segmentant l'image lors d'une sous-étape 211' pour isoler la ou les main(s) apparaissant sur l'image par rapport au fond. Ceci peut être réalisé conformément à la méthode décrite dans la publication de J. L. Raheja, K. 10 Das, A. Chaudhary, « An Efficient Real Time Method of Fingertip Detection », 7th International Conference on Trends in Industrial Measurements and Automation (TIMA 2011), CSIR Complex, Chennai, India. Puis l'étape 210 comprend l'identification 212' des doigts de la main isolée précédemment pour extraire du masque de la main un masque de chacun 15 des doigts sur lequel apparaît chaque empreinte digitale. Cette étape est mise en oeuvre avantageusement selon la méthode décrite dans le manuel « Handbook of Fingerprint Recognition » cité ci-avant. L'extraction 220 des caractéristiques est mise en oeuvre sur chaque masque du doigt, et comprend l'extraction 213 de minuties C de la même manière que lors 20 de l'étape 112'. Cette fois encore, bien que les informations caractéristiques extraites des images du premier 10 et du deuxième capteur 11 soient obtenues avec des traitements de même type, et soient de nature identique (minuties), les performances du traitement d'extraction des minuties sont dégradées et les 25 informations caractéristiques extraites pour chaque empreinte digitale sont moins précises que celles obtenues sur une image provenant du premier capteur 10. Par exemple, les informations caractéristiques provenant des images du deuxième capteur 11 ne sont pas forcément exploitables pour réaliser des opérations biométriques de type identification sur des bases de données de taille conséquente 30 comme peuvent l'être les données obtenues à partir du capteur 10.. Une fois les informations caractéristiques des traits biométriques obtenues pour les traits apparaissant sur la ou les images obtenues par la caméra et les 3032539 14 données biométriques issues du capteur acquises, le procédé comprend en outre la mise en oeuvre, par le processeur 12, d'une étape 300 de comparaison entre : - Les informations caractéristiques extraites des images acquises par le premier capteur 10, et 5 - Les informations caractéristiques extraites de la ou des images acquises par le deuxième capteur 11, afin de mettre en correspondance les traits biométriques correspondant auxdites informations, c'est-à-dire le trait biométrique apparaissant sur l'image acquise par le premier capteur, et l'un de ceux apparaissant sur une image acquise par le 10 deuxième capteur. En particulier, l'étape de comparaison comprend la vérification que toutes les données biométriques ont été acquises sur des traits biométriques d'un même individu, en vérifiant que chaque donnée biométrique a été acquise à partir de l'un des traits de l'ensemble E visible sur les images acquises par le deuxième capteur 15 11. De préférence, pour des applications d'enrôlement d'individus dans des bases de données grâce à leurs données biométriques, on recherche une bijection entre les données biométriques acquises avec le capteur 10 et l'ensemble E. L'étape de comparaison 300 comprend alors aussi la vérification que chaque trait de 20 l'ensemble E ne correspond qu'à une seule donnée biométrique générée au moyen du capteur 10, et qu'il n'y a pas eu deux fois une donnée acquise à partir du même trait biométrique. Avantageusement, si l'étape 100 d'acquisition des images par le premier capteur en vue de générer les données biométriques devait respecter un ordre 25 particulier, l'étape 300 comprend également la vérification que cet ordre a bien été respecté. Alternativement, l'étape 300 comprend la détermination de l'ordre de prise de vue des images par le premier capteur 10 a posteriori. Enfin, cette étape vise avantageusement à déterminer quels traits biométriques de l'ensemble E correspondent à chacune des données biométriques 30 générées par le capteur 10. La comparaison 300 des informations caractéristiques des traits biométriques apparaissant sur les images issues des capteurs 10, 11 peut faire l'objet de plusieurs modes de mise en oeuvre. 3032539 15 Si l'étape 100 d'acquisition des images par le premier capteur ne devait pas respecter un ordre particulier, la comparaison 300 est avantageusement mise en oeuvre, en référence à la figure 2b en comparant 310 les informations de chaque image acquise par le premier capteur 10 avec celles correspondant à chacun de 5 traits biométriques figurant sur la ou les images acquises par le deuxième capteur 11, pour détecter une correspondance entre les informations. A l'issue de cette comparaison, le processeur relève 311 les correspondances qui ont été détectées. Si au moins une image acquise par le premier capteur 10 ne correspond à 10 aucun trait biométrique figurant sur la ou les images acquises par le deuxième capteur 11, le processeur rejette les données biométriques D au cours d'une étape 320. Optionnellement, dans le cas où l'on souhaite en outre vérifier que chaque trait biométrique de l'ensemble a été acquis par le capteur une et une seule fois, si 15 deux images acquises par le premier capteur 10 correspondent à un même trait biométrique, le processeur rejette les données biométriques D au cours de l'étape 320. En revanche, si chaque image acquise par le premier capteur 10 correspond à un unique trait biométrique (et un seul, le cas échéant) de l'ensemble E, figurant 20 sur la ou les images acquises par le deuxième capteur 11, le processeur 12 valide les données biométriques D au cours d'une étape 330. En variante, représentée en figure 2c, le processeur peut comparer 310' d'abord les informations caractéristiques extraites d'une image acquise par le premier capteur avec l'ensemble de celles provenant des images acquises par le 25 deuxième capteur. En cas d'absence de correspondance, le processeur rejette les données biométriques D au cours d'une étape 320'. En cas de correspondance entre les informations et celles provenant d'un trait biométrique figurant sur une image du deuxième capteur 11, le processeur 30 retire 311', pour les comparaisons suivantes, les informations caractéristiques relatives à ce trait biométrique, puis réitère ce procédé de comparaison. Si une correspondance est détectée pour l'ensemble des images acquises par le premier capteur 10, alors le processeur valide les données biométriques au cours d'une étape 330'. 3032539 16 Selon une autre variante, représentée figure 2d dans le cas où l'étape 100 d'acquisition des images par le premier capteur 10 devait respecter un ordre particulier, l'étape 300 de comparaison est dans ce cas ordonnée comme suit. Le processeur compare 310" d'abord les informations caractéristiques 5 extraites d'une première image du capteur 10 avec celles provenant du trait biométrique attendu figurant sur la ou les images acquises par le capteur 11 (par exemple pouce gauche). En cas d'absence de correspondance, le processeur rejette les données biométriques D au cours d'une étape 320". 10 En cas de correspondance, le processeur compare ensuite les informations caractéristiques extraites de la deuxième image acquise par le premier capteur 10 avec celles extraites de l'image du trait correspondant attendu (par exemple index gauche). En cas d'absence de correspondance, le processeur rejette les données 15 biométriques D. En cas de correspondance, le processeur 12 réitère la comparaison de la même manière successivement pour l'ensemble des images acquises par le premier capteur 10 dans leur ordre d'acquisition. Si une correspondance est détectée à chaque itération, les données 20 biométriques sont validées au cours d'une étape 330". Cette variante est plus fiable car elle met en oeuvre des comparaisons 1 contre 1 au lieu de comparaisons 1 contre N (N=2 pour les iris, 10 pour les empreintes digitales) mises en oeuvre dans les autres modes de réalisation. 25 Quel que soit le mode de réalisation, si le jeu de données biométriques D est rejeté, il peut être préférable de connaître la cause du rejet. Dans ce cas, chaque étape de rejet comprend avantageusement un retour vers l'opérateur pour identifier la cause du rejet (absence de correspondance pour une image - donc une donnée biométrique - obtenue par le premier capteur, deux images, donc deux données 30 biométriques, correspondent au même trait biométrique, etc.), avantageusement par l'interface Homme-Machine 14, de la cause du rejet, avec le cas échéant une invitation à reproduire les étapes 100 et 110 d'acquisition des images par le capteur 10 et de traitement de ces images. 3032539 17 On constate que dans le cas du mode de mise en oeuvre décrit à la figure 2d l'invitation à reproduire les étapes 100 et 110 peut être limitée à n'acquérir et traiter qu'une seule image, sur le trait biométrique attendu dans la séquence et qui n'a pas été retrouvé. 5 Par ailleurs, la façon dont est réalisée chaque comparaison d'informations varie avec la nature du trait biométrique considéré. Dans le cas où le trait biométrique est une empreinte digitale, la comparaison des caractéristiques est la comparaison des minuties extraites de chaque empreinte. Cette comparaison est mise en oeuvre par exemple selon un 10 algorithme de comparaison tel que décrit dans le manuel « Handbook of Fingerprint Recognition » cité ci-avant. Dans le cas où le trait biométrique est un iris, la comparaison entre les codes d'iris peut être mise en oeuvre par exemple par calcul d'une distance euclidienne ou d'une distance de Hamming entre les codes d'iris. 15 Dans le cas particulier dans lequel les images des iris acquises avec le premier capteur 10 sont dans le spectre du proche infra-rouge, tandis que celle acquise par le deuxième capteur est dans le spectre du visible, la comparaison des caractéristiques extraites des images peut avantageusement être mise en oeuvre conformément à l'enseignement de : 20 - la publication de J. Zuo, F. Nicolo et N. A. Schmid, « Cross Spectral Iris Matching based on Predictive Image Mapping », in Proc. Of the 4th IEEE Conf. On Biometric Theory, Applications and Systems, Washington DC, Sept. 27-29, 2010, ou de - la these de Christopher K. Boyce, « Multispectral Iris Recognition Analysis : 25 Techniques and Evaluation », de décembre 2006. A l'issue de l'étape de comparaison 300, si les données biométriques ont été validées par le processeur 12, le procédé comprend avantageusement une étape 400 d'attribution d'informations supplémentaires à chacune des données 30 biométriques correspondant aux traits biométriques dont les informations caractéristiques ont été mises en correspondance avec ceux de l'ensemble E. Dans le cas où les traits biométriques sont des iris, l'étape 400 comprend l'attribution à chaque donnée biométrique de l'information selon laquelle elle provient respectivement de l'oail gauche ou de l'oail droit d'un individu. 3032539 18 De plus, si les images des yeux ont été acquises simultanément par les capteurs 10 et 11, alors l'étape 400 comprend avantageusement une mesure, sur l'image acquise par le deuxième capteur 11, de l'orientation de chaque iris, et d'attribution de ladite valeur à la donnée biométrique correspondante (par exemple 5 dans un fichier lié à la donnée). L'étape de mesure de l'orientation de l'iris peut être mise en oeuvre par exemple en mesurant l'orientation de la droite passant par le centre des deux iris détectés dans l'image issue du capteur 11. Dans le cas où les traits biométriques sont des empreintes digitales, l'étape 400 comprend l'attribution à chaque donnée de l'information selon laquelle elle 10 provient d'un doigt déterminé de l'individu (par exemple index gauche, majeur droit, etc.). Enfin, le procédé peut comprendre une étape de mémorisation 500, par exemple dans la base de données 15 ou dans la mémoire 14, de tout ou partie des 15 données ou informations obtenues au cours du procédé, soit par exemple des données biométriques D validées et éventuellement complétées des informations concernant le trait biométrique duquel elles proviennent, les images d'origine acquises par le capteur 10 ou 11, etc.. Alternativement, les images acquises par les capteurs 10 et 11 peuvent 20 optionnellement être effacées de la mémoire si elles y ont été enregistrées. De plus, tout ou partie des données ou informations obtenues au cours du procédé peuvent également être transférées ensuite vers un autre système, par exemple pour un traitement complémentaire. 25 Pour une mise en oeuvre avantageuse du procédé décrit ci-avant, on va maintenant décrire des exemples de capteurs 10 et 11 pouvant être implémentés dans le système 1. Comme indiqué ci avant, le premier capteur 10 est un capteur d'images destinées à être traitées pour générer des données biométriques. A cet égard, il est 30 adapté pour relever, sur un trait biométrique, une image d'une résolution minimale déterminée permettant d'en extraire avec précisions les caractéristiques du trait biométrique pour sa comparaison ultérieure avec d'autres données. Les caractéristiques des capteurs de données biométriques sont variables en fonction de la nature des traits biométriques à acquérir. 3032539 19 Avantageusement, le capteur 10 est un capteur d'empreinte digitale, ou un capteur d'iris. Dans le cas où le capteur 10 est un capteur d'iris, ce capteur est avantageusement conforme à la norme ISO CEI 19794-6_2011_E sur les formats 5 d'échange de données biométriques. En particulier, le capteur 10 est adapté pour acquérir une image d'un iris avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 10 pixels par mm ce qui correspond à 254 dpi, soit environ 120 pixels pour un iris de 12 mm de diamètre. Le capteur 10 présente avantageusement une fonction de transfert de modulation de 10 60% pour une mire d'au moins 2 cycles par mm. Avantageusement, pour un capteur 10 plus performant, le capteur 10 permet d'imager un iris de 12 mm de diamètre sur 200 pixels, ce qui correspond à une résolution spatiale de 16,67 pixels/mm soit 423 dpi. De plus, le capteur 10 comprend avantageusement une source lumineuse 15 (non représentée sur la figure) adaptée pour éclairer l'iris à acquérir dans le domaine du proche infrarouge (défini par des longueurs d'ondes comprises entre 0,78 et 3 pm) et de préférence dans la bande de longueurs d'ondes de 700 à 900 nm. En effet, les variations d'un iris sont mieux visibles dans le domaine du proche infra-rouge que dans le domaine du visible, ce qui permet de mieux caractériser l'iris 20 dont l'image est acquise. Les caractéristiques du capteur 10 lui permettent donc d'acquérir des images à haute-résolution d'un iris. Dans le cas où le capteur 10 est un capteur d'empreinte digitale, il peut s'agir de tout type connu de capteur dédié à cet usage, et de préférence un capteur 25 optique à réflexion totale frustrée, capteur thermique, capacitif, à ultrasons, etc. Cependant, le capteur 10 doit également être capable d'acquérir une image d'empreinte digitale de résolution spatiale suffisamment importante pour pouvoir mettre en oeuvre des procédés d'identification ou d'authentification à partir des données qu'il acquiert. Le capteur 10 satisfait avantageusement aux critères de la 30 norme PIV-IQS du FBI. Ainsi, la résolution spatiale d'une image d'empreinte digitale acquise par le capteur 10 doit être supérieure ou égale à 500 dpi soit 19,69 pixels / mm. De préférence, le capteur présente une zone de capture présentant une largeur comprise entre 10 et 30 mm, et une hauteur avantageusement comprise entre 20 et 3032539 20 40 mm, afin de n'être adaptée qu'à la capture d'un seul doigt. A titre d'exemple non limitatif, un capteur présentant une zone de capture de 14*22 mm convient. Les exigences sur la qualité des images que le deuxième capteur 11 est 5 capable d'acquérir sont différentes de celles du capteur 10. En particulier, comme le deuxième capteur 11 présente un champ supérieur au premier pour pouvoir acquérir, sur une même image, au moins deux traits biométriques d'un même individu, la résolution spatiale des traits biométriques figurant sur l'image peut être inférieure à celle du capteur 10. 10 A titre d'exemple non limitatif, la résolution spatiale d'une image d'un trait biométrique (empreinte digitale ou iris) acquise par le deuxième capteur 11 peut être inférieure à 500 dpi, soit 19,69 pixels / mm. Cependant le capteur 11 doit présenter une résolution suffisante pour permettre d'extraire des images acquises sur des traits biométriques, certaines informations caractéristiques sur lesdits traits. Ainsi le 15 deuxième capteur est-il avantageusement adapté pour acquérir une image d'un trait biométrique présentant une résolution spatiale supérieure à 100 dpi, soit 3.94 pixels par millimètre. Par exemple, la résolution spatiale d'une image d'empreinte digitale ou d'iris acquise par le capteur 11 peut être égale à 300 dpi, soit 11.8 pixels par millimètre. 20 Le deuxième capteur 11 présente avantageusement une largeur de champ supérieure à 150 mm pour l'acquisition d'empreintes digitales d'une main, ou supérieure à 220 mm pour l'acquisition des iris d'un visage, et plus avantageusement dans ce cas d'au moins 250 mm. Pour résumer, le deuxième capteur est donc adapté pour acquérir une image d'au moins deux traits 25 biométriques d'un individu avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 100 dpi, et le cas échéant inférieure à 500 dpi. Ainsi le deuxième capteur 11 ne présente pas les caractéristiques d'un capteur biométrique dédié (résolution, et par exemple imagerie en réflexion totale 30 pour l'empreinte ou dans le proche infrarouge pour l'iris) suffisantes pour obtenir des données biométriques permettant l'identification d'un individu. Dans un mode de réalisation particulier, les capteurs 10 et 11 peuvent être un unique moyen optique d'acquisition d'image, présentant un système de mise au point automatique (autofocus) pour moduler la distance de mise au point de l'image. 3032539 21 Par exemple, dans le cas où le trait biométrique à acquérir est un iris, les capteurs 10 et 11 peuvent être formés d'une unique caméra fonctionnant avec un éclairage en proche infra-rouge. Selon un exemple de réalisation d'une telle caméra compatible avec le 5 procédé décrit ci-avant, la caméra présente une résolution de 1920*1080 pixels avec des photosites carrés de 2 microns, et est dotée d'une optique ayant une focale de 7 mm. Pour déterminer les caractéristiques de la caméra en utilisation en tant que « deuxième capteur 11 », c'est-à-dire pour obtenir une image de plusieurs traits 10 biométriques, on considère un objet de 1 mm placé à 600 mm de la caméra. Le nombre de pixels correspondants dans l'image est 1 mm * 1920 * 7 mm / (1920 * 0.002 mm * 600 mm), ce qui correspond à une résolution de 5,8 pixels par millimètre, soit 148 dpi. On constate que cette résolution est inférieure aux résolutions recommandées pour le capteur 10. 15 La largeur de champ peut se calculer comme suit : 1920 pixels * (1920 * 0.002 mm * 600 mm) / (1920 pixels * 7 mm) = 329 mm On constate que cette largeur de champ est suffisante pour permettre d'imager complètement le visage d'un individu, et donc pour acquérir sur une même image les deux iris. 20 Pour déterminer les caractéristiques de cette même caméra en utilisation en tant que « capteur 10 », on considère un objet de 1 mm placé à 200 mm. Le nombre de pixels correspondants de l'image est 1 mm * 1920 * 7 mm / (1920 * 0.002 mm * 200 mm), ce qui correspond à une résolution de 17,5 pixels par millimètre, soit 444 dpi. 25 On constate que cette résolution est supérieure à la résolution minimale de 10 pixels / mm recommandé par la norme indiquée ci-avant. La largeur de champ peut se calculer comme suit : 1920 pixels * (1920 * 0.002 mm * 200 mm) / (1920 pixels * 7 mm) = 110 mm. On constate que la largeur de champ est suffisante pour réaliser l'acquisition 30 d'un iris mais pas des deux simultanément. Selon un deuxième exemple, le système 1 comprend un capteur 10 formé d'une, voire de deux caméras fonctionnant dans le spectre infra-rouge, afin d'acquérir des images des iris d'un individu. 3032539 22 Le système comprend un capteur 11 fonctionnant dans le spectre visible et présentant un champ suffisamment large pour pouvoir acquérir une image des deux yeux d'une personne lorsque la ou les caméras infrarouge 10 acquièrent une image d'un iris. 5 Dans le cas où le système ne comprend qu'une seule caméra infrarouge 10, ce système peut être utilisé d'abord en plaçant un oeil en regard de la caméra 10 et en acquérant simultanément une image des deux yeux avec la caméra fonctionnant dans le visible 11, puis en plaçant l'autre oeil en regard de la caméra 10 et en acquérant simultanément une image par les deux caméras 10, 11. 10 Dans le cas où le système comporte deux caméras en infra-rouge, il permet d'acquérir simultanément des images des deux iris d'une personne. Auquel cas, on synchronise avantageusement les prises de vues des deux iris séparément d'une part, avec les deux caméras fonctionnant en infra-rouge 10, et des deux iris ensemble sur une même image d'autre part, avec la caméra 11. 15 Ceci permet de garantir que les iris visibles sur les images acquises par le capteur 10 proviennent d'une seule et même personne et ont la même orientation que ceux visibles sur l'image acquise par la camerai 1, et de la sorte permet, par le traitement de l'image acquise par la caméra décrit ci-avant, d'en déduire l'orientation des iris des images acquises par le capteur 10 de manière certaine, même si l'un 20 des iris apparaissant sur l'image obtenue par la caméra 11 est flou. Selon un exemple particulier d'implémentation d'un tel système, on considère un capteur 11 présentant un capteur optique de 3.629*2.722 mm, de résolution 2592*1944 pixels, et de distance focale de 3.3 mm. La résolution spatiale d'une image d'un objet placé à une distance de 400 25 mm de cette caméra et positionné frontalement devant le capteur peut être calculée comme suit. Soit 1 mm la taille de l'objet. Le nombre de pixels correspondant sur l'image est 1 mm * 2592 * 3.3 mm / (3.629 mm * 400 mm) = 5,892 pixels par millimètre soit 150 dpi. 30 Cette résolution est inférieure à la résolution spatiale minimale de 10 pixels / mm recommandée par la norme citée ci-avant sur la reconnaissance d'iris et ne permet pas de mettre en oeuvre d'identification biométrique satisfaisante, d'autant que cette image est acquise dans le spectre du visible, mais permet cependant une mise en oeuvre de l'invention lors du procédé décrit ci-après. 3032539 23 La largeur de champ de la caméra est de 2592 pixels * (3.629 * 400 mm) / (2592 * 3.3 mm) = 440 mm. Cette largeur de champ est suffisante pour permettre d'acquérir une image du visage dans laquelle les deux iris sont visibles. En reprenant en tant que capteur la caméra déjà décrite dans l'exemple 5 précédent fonctionnant dans le spectre proche infra-rouge, on retrouve une résolution spatiale de 444 dpi, qui est suffisante pour réaliser des opérations biométriques de type identification, etc. Ainsi le procédé décrit ci-avant permet, sans moyens ou temps de calcul 10 important, et sans matériel coûteux contraint par un champ et une résolution simultanément élevés, de s'assurer qu'une séquence de données biométriques a été acquise sans erreur ni fraude sur un ensemble de traits biométriques. REVENDICATIONS1. Procédé d'acquisition de données biométriques relatives à un ensemble (E) de traits biométriques d'un individu, mis en oeuvre par un système comprenant : - un premier capteur (10) d'images destinées à être traitées pour générer des données biométriques, - un deuxième capteur (11) d'images, et - un processeur (12), le procédé comprenant : - l'acquisition (100), par le premier capteur (10), d'une pluralité d'images de traits biométriques de l'individu, chaque image étant acquise sur un seul trait biométrique de l'individu, et - le traitement de chaque image (110) pour générer une donnée biométrique correspondante comprenant des informations caractéristiques du trait biométrique sur l'image, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : - l'acquisition (200), par le deuxième capteur d'images (11), d'au moins une image sur laquelle figurent au moins deux des traits biométriques de l'ensemble (E), tous les traits de l'ensemble (E) figurant sur la ou les images acquises, - le traitement (210, 220) de chaque image acquise par le deuxième capteur (11) pour extraire des informations caractéristiques des traits biométriques qui y figurent, et - la comparaison (300) entre les informations caractéristiques extraites des images acquises par le deuxième capteur (11) et celles extraites des images acquises par le premier capteur (10) afin de mettre en correspondance les traits biométriques dont sont extraites les informations, et - la validation (330, 330', 330") ou non (320, 320', 320") des données biométriques en fonction du résultat de cette comparaison. 30 2. Procédé d'acquisition selon la revendication précédente, comprenant la validation (330, 330', 330") des données biométriques (D) si chaque donnée biométrique correspond à un unique trait biométrique de l'ensemble (E). 3032539 25 3. Procédé d'acquisition selon l'une des revendications 1 ou 2, comprenant l'invalidation (320, 320', 320") des données biométriques si une donnée biométrique ne correspond à aucun trait biométrique de l'ensemble (E), ou si plusieurs données biométriques correspondent à un même trait biométrique de 5 l'ensemble (E). 4. Procédé d'acquisition selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une vérification d'un ordre d'acquisition des données biométriques, ladite vérification 10 étant mise en oeuvre en comparant (300") les informations caractéristiques extraites de chaque image acquise par le premier capteur (10) avec celles du trait biométrique attendu extraites des images acquises par le second capteur (11). 5. Procédé d'acquisition selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel les traits 15 biométriques sont les iris de l'individu, et l'étape d'acquisition (200) par le deuxième capteur (11) comprend l'acquisition d'une seule image sur laquelle figurent les deux iris de l'individu. 6. Procédé d'acquisition selon la revendication 5, comprenant en outre, en cas de 20 validation des données biométriques, une étape de mesure (400), sur l'image acquise par le deuxième capteur (11), d'une orientation de chaque iris, et l'association, à chaque donnée biométrique correspondante, de l'orientation mesurée, et/ou une étape d'association, à chaque donnée biométrique, d'une information identifiant l'iris duquel provient la donnée . 25 7. Procédé d'acquisition selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel les traits biométriques sont les empreintes digitales des mains de l'individu, et l'étape d'acquisition d'image (200) par le deuxième capteur (11) comprend l'acquisition d'une image de chaque main de l'individu sur laquelle figurent toutes les empreintes digitales de la main, ou d'une image des deux mains sur laquelle figurent toutes les empreintes digitales des deux mains. 8. Procédé d'acquisition selon la revendication 7, dans lequel le traitement (210, 220)) de l'image d'une ou de deux main(s) comprend les étapes consistant à : 3032539 26 d) segmenter l'image (211'), pour isoler chaque main du fond de l'image, e) isoler (212') chaque doigt de chaque main, et f) pour chaque doigt, extraire les minuties (213). 5 9. Procédé d'acquisition selon l'une des revendications 7 ou 8, comprenant en outre, en cas de validation des données biométriques, l'attribution (400) à chaque donnée biométrique d'une information identifiant le doigt et la main desquels provient la donnée. 10 10. Système d'acquisition (1) de données biométriques sur un individu, comprenant : - un premier capteur (10) d'images destinées à être traitées pour générer des données biométriques, - un deuxième capteur (11) d'images, et 15 - un processeur (12), le système étant caractérisé en ce qu'il est adapté pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications qui précèdent. 11. Système d'acquisition de données biométriques selon la revendication 10, dans 20 lequel le premier capteur est adapté pour acquérir une image d'au moins un trait biométrique d'un individu avec une résolution spatiale déterminée, et le deuxième capteur (11) est adapté pour acquérir une image d'au moins deux traits biométriques à une résolution spatiale plus faible que celle du premier capteur. 25 12. Système d'acquisition de données biométriques selon la revendication 11, dans lequel le premier capteur (10) est adapté pour acquérir une image d'un iris avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 10 pixels par millimètre, de préférence supérieure à 15 pixels par millimètre, ou d'une empreinte digitale avec une résolution spatiale supérieure ou égale à 20 pixels par millimètre, et le deuxième 30 capteur (11) est adapté pour acquérir une image d'au moins deux traits biométriques avec une résolution spatiale comprise entre 3,5 et 15 pixels par millimètre. 3032539 27 13. Système d'acquisition de données biométriques selon l'une des revendications 10 à 12, dans lequel le premier capteur (10) est du type capteur d'empreinte digitale à réflexion totale ou capacitif, ou du type capteur d'image dans le domaine du proche infrarouge. 5 14. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en oeuvre d'un procédé comprenant les étapes consistant à : - traiter au moins une image (210, 220) sur laquelle figure au moins un trait biométrique d'un individu pour extraire des informations caractéristiques des 10 traits biométriques qui y figurent, et - comparer (300) des informations caractéristiques extraites d'une première image avec des informations caractéristiques extraites d'une deuxième image afin de mettre en correspondance les traits biométriques dont sont extraites les informations, 15 lorsqu'il est mis en oeuvre par un processeur.