Brevet FR3072200A1 — publié le 20190412

Domaine de l'invention Le domaine de la présente invention concerne celui des procédés de vérification et plus notamment celui des procédés de vérification de présence de personnes. Art antérieur Il est connu de procéder à l'appel des étudiant dans une salle de classe par un procédé manuel de remplissage d'une feuille d'appel. Ainsi, lors de chaque séance de cours, le professeur est obligé de consacrer 5 à 10 minutes par cours pour remplir une feuille d'appel. En supposant qu'il y a quatre cours par jour, on s'aperçoit qu'en moyenne, il y a une perte d'au moins 800 min par mois (l'équivalent de 13h20). Ensuite, la feuille d'appel est fournie à l'administration qui doit reporter manuellement les noms des absents dans son système. Cette opération constitue une perte de temps et une tache fastidieuse non seulement pour le professeur, mais aussi pour les étudiants et l'administration. Par ailleurs, de nombreuses erreurs de saisie peuvent découler de ce procédé. D'autre part, le système actuel de feuille de présence n'est pas fiable puisqu'un élève peut aisément signer la feuille d'appel à la place de son camarade de classe. Les solutions qui consistent à badger à l'entrée des salles ne permettent pas de répondre aux oublis de badgeage ni à l'usurpation de badge comme par exemple lorsque qu'un autre étudiant prend le badge d'un camarade pour le noter présent. Exposé de l'invention La présente invention a pour but de résoudre tout ou partie des inconvénients mentionnés ci-dessus sous la forme d'un procédé de vérification de présence de personnes, le procédé de vérification possédant une base de données visages et une base de données noms liée l'une à l'autre, le procédé de vérification comprenant : - Acquisition de données images ; 2 - Reconnaissance faciale d'au moins une personne en utilisant la base de données visages ; - Obtention du nom de l'au moins un personne reconnue ; - Qualification de la personne reconnue en personne présente ; 5 - Génération d'une liste de personnes présentes ; - Comparaison de la liste de personnes présentes par rapport à une liste de personnes de référence extraite de la base de données noms et, - Détection de la présence éventuelle d'au moins une personne non 10 comprise dans la liste de personnes de référence mais identifiée dans la liste de personnes présentes ou de l'absence éventuelle d'une personne comprise dans la liste de référence mais non comprise dans la liste de personne présente. 15 Le procédé de vérification est un système de reconnaissance faciale permettant de pointer automatiquement la présence ou l'absence de chaque étudiant sans l'intervention de l'administration. On entend par « personne » préférentiellement un élève, et par « liste de personnes de référence » une liste d'appel, une liste de classe ou une liste d'élève de 20 la classe. Ainsi, grâce à cette disposition, les professeurs ont plus de temps pour mener à bien leurs cours, les étudiants profitent de chaque seconde de cours pour apprendre, les fraudes des étudiants sont évitées et l'administration épargne le temps des saisies. 25 Selon un mode de réalisation, la reconnaissance faciale identifie des régions du visage de l'au moins une personne. Ainsi, grâce à cette disposition, un visage est reconnu. Selon un mode de réalisation, si la reconnaissance faciale manque d'identifier des régions du visage de l'au moins une personne, un message est envoyé. Ainsi, grâce à cette disposition, le procédé fait la différence entre un visage humain et une photographie. 3 Selon un mode de réalisation, la reconnaissance faciale comprend une étape d'apprentissage profond pour un alignement facial. Ainsi, grâce à cette disposition, le visage peut être reconnu sous différents angles. 5 Selon un mode de réalisation, l'apprentissage profond est réalisé sur un serveur. Selon un mode de réalisation, la reconnaissance faciale compare les données images acquises avec la base de données visages de sorte à générer un score de confiance. 10 Selon un mode de réalisation, le nom obtenu lors de l'étape d'obtention est associée au score de confiance. Selon un mode de réalisation, le score de confiance est comparé à une valeur seuil. Ainsi, grâce à cette disposition, une décision est prise en fonction du 15 score de confiance. Selon un mode de réalisation, si la comparaison est négative un message est envoyé. Selon un mode de réalisation, la base de données visages comprend au moins cinq images par personne présente sur liste de personnes de référence, de 20 préférence au moins dix images par personne présente sur liste de personnes de référence, et en particulier au moins quinze images par personne présente sur liste de personnes de référence. Selon un mode de réalisation, l'acquisition de données images sont acquises à partir d'une caméra de vidéosurveillance. 25 Selon un mode de réalisation, l'acquisition de données images sont acquises au plus toutes les 60 minutes, de préférence au plus toutes les 30 minutes et en particulier au plus toutes les 15 minutes. 4 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit d'un mode de réalisation de l'invention donné à titre d'exemple non limitatif. Liste des figures 5 L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description détaillée qui est exposée ci-dessous en regard du dessin, dans lesquels : la figure 1 représente un exemple de salle de classe 900 dans lequel le procédé de vérification 100 de présence par reconnaissance faciale 120 selon l'invention est mis en oeuvre ; la figure 2A montre un exemple reconnaissance d'étudiant lorsque le procédé de vérification 100 selon l'invention est mis en oeuvre ; - la figure 2B illustre un exemple de reconnaissance d'étudiants lorsqu'un étudiant est inscrit dans sur la liste de personnes de référence et une autre non ; la figure 3 expose un exemple de reconnaissance d'étudiants lorsqu'un étudiant est inscrit dans sur la liste de personnes de référence et l'autre est une photographie ; - la figure 4 présente un exemple mise en situation de l'invention ; et, la figure 5 représente une vue schématique du procédé de vérification 100 de présence par reconnaissance faciale 120. Dans la description détaillée qui va suivre des figures définies ci-dessus, les mêmes éléments ou les éléments remplissant des fonctions identiques pourront conserver les mêmes références de manière à simplifier la compréhension de l'invention. 10 15 20 25 5 La présente invention se propose de mettre un système de reconnaissance faciale 120 avec une caméra 920 mise dans chaque classe de cours 900. Cette caméra 920 peut être située au-dessus du tableau 910, de manière à avoir une vision globale sur toute la classe, dans le but de détecter et reconnaitre le 5 visage de tous les étudiants ou élèves présents dans la classe. Dans le reste de cette description, les termes « étudiant » et « élève » seront considérés comme synonymes. Cette reconnaissance de visage est opérée par un procédé de vérification 100 de présence de personnes possédant une base de données visages 101 et une base de données noms 102 liée l'une à l'autre. Cette base de 10 données visages 101 particulière à une classe donnée, à la manière d'un trombinoscope, est alimentée par au moins cinq images par élève, de préférence au moins dix images par élève, et en particulier au moins quinze images par élève. Ce procédé de vérification 100 comprenant plusieurs étapes comme par exemple une étape d'acquisition 110 de données images. Ces données images sont 15 acquises par l'intermédiaire d'une caméra 920 de vidéosurveillance située positionnée au-dessus d'un tableau 910 de salle 900 de manière à avoir une vue globale sur toute la salle 900 et détecter tous les visages, comme cela est représenté sur la figure 1. La caméra 920 est configurée pour avoir une image nette de plusieurs visages en même temps. Cette étape d'acquisition 110 de données images est effectuée au plus toutes 20 les 60 minutes, de préférence au plus toutes les 30 minutes et en particulier au plus toutes les 15 minutes. Suite à cette acquisitions de données images, une étape de reconnaissance faciale 120, comme illustré sur la figure 2A, d'au moins un élève est effectuée. 25 Sur la figure 2B, la reconnaissance faciale 120 identifie des régions des visages qui lui sont soumis de sorte à reconnaitre un visage 930. Si des régions caractéristiques du visage venaient à manquer, alors, la reconnaissance faciale 120 ne pourrait pas identifier ces régions caractéristiques du visage et un message est envoyé et informe l'intervenant qu'une erreur s'est produite ou invite l'intervenant à vérifier 30 si un obstacle empêche la reconnaissance faciale 120. Ce message peut également indiquer que l'erreur survenue provient de la détection d'une photographie 121 et non du visage d'un élève, comme cela est illustré sur la figure 3. En effet, il se peut que sous certaines conditions, une photographie 6 bien positionnée puisse duper une reconnaissance faciale en faisant passer une photographie 990 de petite dimension, comme par exemple un portrait, pour un élève éloigné ou assis loin du tableau 910. Cette reconnaissance faciale 120 est munie d'une étape d'apprentissage 5 profond 123 réalisé sur un serveur pour un alignement facial de sorte que le visage d'un élève peut être reconnu sous différents angles et compare les données images acquises avec la base de données visages 101 de sorte à générer un score de confiance. Une fois le visage reconnu 930, un nom est obtenu 130 avec un score de 10 confiance. En d'autres termes, l'obtention du nom 130 de l'au moins un personne reconnue 930 est consécutif à la reconnaissance du visage d'un élève présent dans la classe. Ce score de confiance est alors comparé à une valeur seuil afin de permettre une prise de décision. Et si la comparaison est négative, c'est-à-dire que le visage n'appartient pas à la base de données de visages, c'est-à-dire un visage inconnu 940, 15 un message est envoyé. Cette étape est représentée sur la figure 2B. Dans le cas contraire, l'élève reconnu 930 est qualifié d'élève présent et est inscrit sur une liste d'élèves présents lors d'une étape de génération de liste d'élèves présents. Cette dernière, c'est-à-dire, la liste de personnes présentes est comparée 140 par rapport à une liste de personnes de référence, en d'autres termes, 20 à une liste d'appel, liste de présence ou liste d'élèves de la classe. Si une personne est non comprise dans la liste de personnes de référence, lors d'une étape de vérification 150, alors cette personne est considérée comme absente ou comme ne pas appartenant au cours actuellement dispensé dans cette salle de cours 900. 25 Ainsi, les administrations scolaires peuvent vérifier l'assiduité des élèves tout en évitant les fraudes, les éventuelles erreurs de saisies mais surtout d'optimiser le temps consacré aux cours. Ce procédé 100, qui sera commercialisé sous le nom de CamCheck, permet avantageusement de faire gagner beaucoup de temps et facilite le travail du 30 professeur, de chaque élève et de toute l'administration. Par ailleurs, le procédé supprime toute utilisation de papiers et se veut donc responsable de l'environnement. REVENDICATIONS1. Procédé de vérification (100) de présence de personnes, le procédé de vérification (100) possède une base de données visages (101) et une base de données noms (102) liée l'une à l'autre, le procédé de vérification (100) comprenant : - Acquisition (110) de données images ; - Reconnaissance faciale (120) d'au moins une personne en utilisant la base de données visages (101) ; - Obtention (130) du nom de l'au moins un personne reconnue (930) ; - Qualification de la personne reconnue (930) en personne présente ; - Génération d'une liste de personnes présentes ; - Comparaison (140) de la liste de personnes présentes par rapport à une liste de personnes de référence extraite de la base de données noms (102) et, - Détection (150) de la présence éventuelle d'au moins une personne non comprise dans la liste de personnes de référence mais identifiée dans la liste de personnes présentes ou de l'absence éventuelle d'une personne comprise dans la liste de référence mais non comprise dans la liste de personne présente. 2. Procédé de vérification (100) selon la revendication 1, dans lequel la reconnaissance faciale (120) identifie des régions du visage de l'au moins une personne. 3. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel si la reconnaissance faciale (120) manque d'identifier des régions du visage de l'au moins une personne, un message est envoyé (122). 4. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la reconnaissance faciale (120) comprend 30 une étape d'apprentissage profond (123) pour un alignement facial. 5. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'apprentissage profond (123) est réalisé sur un serveur. 6. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des 35 revendications précédentes, dans lequel la reconnaissance faciale (120) compare les 8 données images acquises avec la base de données visages (101) de sorte à générer un score de confiance. 7. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le nom obtenu lors de l'étape 5 d'obtention (130) est associée au score de confiance. 8. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel une comparaison (140) entre le score de confiance et une valeur seuil est effectuée. 9. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des 10 revendications précédentes, dans lequel si la comparaison (140) est négative un message est envoyé (150). 10. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de données visages (101) comprend au moins cinq images par personne présente sur liste de personnes de référence, de 15 préférence au moins dix images par personne présente sur liste de personnes de référence, et en particulier au moins quinze images par personne présente sur liste de personnes de référence. 11. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'acquisition de données images sont 20 acquises à partir d'une caméra (920) de vidéosurveillance. 12. Procédé de vérification (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'acquisition de données images est actualisée (170) au plus toutes les 60 minutes, de préférence au plus toutes les 30 minutes et en particulier au plus toutes les 15 minutes. 25