Brevet FR3088752A1 — publié le 20200522

PROCEDE ET SYSTEME DE RECONNAISSANCE SECURISES D'UN SIGNAL BIOMETRIQUE DOMAINE DE L'INVENTION L'invention concerne les procédés et les systèmes de reconnaissance sécurisés d'un signal biométrique. L'invention concerne plus particulièrement les procédés et les systèmes dc reconnaissance sécurisés d'un signal biométrique d'un individu, mettant en oeuvre une intelligence artificielle de typc réseau de neurones. CONTEXTE DE L'INVENTION Actuellement, la reconnaissance d'un signal biométrique d'un individu est largement utilisée, notamment dans le domaine du contrôle d'accès. Le contrôle d'accès par reconnaissance d'un signal biométrique d'un individu présente en effet les avantages de ne nécessiter que très peu de matériel. En effet, seuls un dispositif de capture d'un signal biométrique et un ordinateur peuvent être utilisés pour effectuer une reconnaissance d'un signal biométrique d'un individu. Une intelligence artificielle, entraînée pour la reconnaissance d'un signal biométrique d'un individu, peut être implémentée dans l'ordinateur. Ainsi, lorsqu'un un signal biométrique d'un individu est capturé, le système est apte à identifier cet individu, sans besoin d'intervention humaine. Pour certains systèmes existants, l'apprentissage de l'intelligence artificielle est effectué sur une base de données regroupant chaque individu ayant un accès autorisé. L'intelligence artificielle apprend donc de manière positive les individus ayant un accès autorisé. Toutefois, bien que de tels systèmes soient robustes lorsqu'il s'agit de reconnaître un individu ayant un accès autorisé, ils échouent à obtenir la même robustesse pour les individus n'ayant pas d'accès autorisé. En effet, ces individus ne sont pas connus positivement de l'intelligence artificielle. Ainsi, l'identification ou le rejet de l'individu n'est pas obtenue de manière fiable. La présente invention vient améliorer la situation. RESUME DE L'INVENTION A cet effet, l'invention propose un procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique comprenant : 2 - une étape de fourniture d'au moins un signal biométrique, représentatif d'un individu à reconnaître, - une étape de prétraitement dudit signal biométrique comprenant une reconstruction du 5 signal biométrique, par un réseau de neurones, pour obtenir un signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître, - une étape de comparaison dudit signal biométrique normalisé avec une pluralité de signaux bioniétriques référencés dans une base de données et, en fonction du résultat de la comparaison : 10 - une étape dc détermination comprenant : o une identification de l'individu, ou o un rejet de l'individu. L'étape de prétraitement du signal biométrique permet d'augmenter de manière significative le taux de réussite de reconnaissance du signal biométrique. En effet, la 15 reconstruction d'un signal biométrique normalisé permet de limiter de réduire grandement la problématique liée au défaut de reconnaissance lorsque le signal biométrique analysé, devant mener à une identification de l'individu, diffère du signal biométrique référencé associé à l'individu. Par ailleurs, l'étape de prétraitement associé à l'étape de comparaison permet d'obtenir une réponse binaire, c'est-à-dire un rejet ou une identification dc l'individu. 20 Le procédé selon l'invention permet donc d'obtenir un taux de réussite dans l'identification ou le rejet de l'individu proche de 100%, voire égal à 100%. Pa Selon une réalisation, le réseau de neurones est un auto-encodeur non-associatif, le procédé comprenant une étape d'apprentissage préalable comprenant : - injecter, en entrée de l'auto-encodeur, pour une pluralité d'individus, une pluralité de 25 signaux biométrique représentatifs de chaque individu, - pour chaque individu, indiquer un signal biométrique normalisé cible à reconstruire, chaque signal biométrique normalisé cible formant lesdits signaux biométriques référencés dans ladite base de données, - entraîner l'auto-encodeur jusqu'à ce qu'il converge, 30 - stocker ledit auto-encodeur. Ainsi, le modèle d'apprentissage peut être entraîné et prêt à l'emploi de manière simple et efficace. Notamment, le réseau de neurones peut être entraîné sur la base des individus à identifier. Le modèle est construit de manière à ne pas nécessiter un entraînement particulier pour les individus à rejeter. 35 Selon une réalisation, lorsque le réseau de neurones a été entraîné avec des signaux biométriques représentant l'individu à reconnaître, le signal biométrique normalisé de 3 l'individu à reconnaître correspond au signal biométrique normalisé cible associé à cet Ainsi, le réseau de neurones permet de reconstruire le signal biométrique normalisé 5 cible de l'individu même lorsque le réseau de neurones n'a pas été entraîné avec ce signal biométrique spécifique. Autrement dit, l'utilisation de l'auto-encodeur non-associatif permet de reconstruire invariablement le même signal biométrique normalisé cible associé à l'individu, quel que soit le signal biométrique représentant l'individu à reconnaître. Lors de l'étape de comparaison, il est donc déterminé que le signal biométrique normalisé correspond 10 à l'un des signaux biome-triques références, ce qui mène à l'identification de l'individu. Selon une réalisation, lorsque le réseau de neurones n'a pas été entraîné avec des signaux biométriques représentant l'individu à reconnaître, le signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître correspond à une combinaison de plusieurs signaux biométrique normalisés cibles. 15 Ainsi, lorsque l'individu est inconnu du réseau de neurones, il essaie de reconstruire un signal biométrique normalisé en fonction des signaux biotnétriques avec lesquels il a été entraîné. Cela mène à une combinaison de signaux biometriques ne correspondant à aucun signal biométrique normalisé cible. Lors de l'étape de comparaison, il est donc déterminé que le signal biométrique normalise nc correspond à aucun des signaux biométriques référencés, 20 ce qui mène au rejet de l'individu. Selon une réalisation, l'étape de déteimination comprend une application d'un filtre de corrélation sur le signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître pour déterminer un niveau de corrélation entre ledit signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître et au moins un signal biométrique référencé dans la base de données. 25 Le filtre de corrélation est très discriminant, ce qui permet d'obtenir de manière certaine un rejet ou une identification de l'individu, suite à l'étape de comparaison. Par ailleurs, les filtres de corrélation peuvent être très sensibles au bruit pouvant être présent dans les signaux biometriques. L'étape de prétraitement permet de supprimer cette problématique. Selon une réalisation, le procédé comprend, entre l'étape de fourniture d'au moins un 30 signal biométrique, représentatif d'un individu à reconnaître et entre l'étape de prétraitement dudit signal biométrique : une étape de cryptage et de compression dudit signal biométrique représentatif de l'individu à reconnaître par application d'un filtre permettant d'effectuer simultanément un cryptage et une compression dudit signal biométrique, 35 l'étape de prétraitement comprenant une reconstruction dudit signal biométrique crypté et compressé, par ledit réseau de neurones, pour obtenir un signal biométrique normalise crypte et compressé de l'individu à reconnaître, 4 - l'étape de comparaison comprenant une comparaison dudit signal biométrique normalisé crypté et compressé de l'individu à reconnaître avec la pluralité de signaux biométrique référencés dans la base de données, la pluralité de signaux biométrique 5 référencés étant cryptés et normalisés par application du même filtre. Ainsi, le procédé permet en outre une grande sécurisation des signaux biométriques des individus à reconnaître. Il en est de même pour les signaux biométriques référencés dans la base de données. En effet, actuellement, le problème de protection des données se posent. Les étapes de cryptage et de compression permettent d'effectuer la reconnaissance d'un signal 10 biométrique d'un individu sans que qui que cc soit n'ait accès à ce signal biométrique. Autrement dit, toutes les étapes du procédé sont réalisées sans que le signal biométrique ne soit accessible. Par ailleurs, l'étape de compression permet de réduire le temps d'exécution du procédé de reconnaissance. Selon une réalisation, le réseau de neurones est entraîné sur la base de signaux 15 biométriques cryptés et compressés par application dudit filtre. Ainsi, même lors de l'entraînement du réseau de neurones, les signaux biométriques ne sont ni accessibles, ni connus. La sécurisation des données est donc garantie lors de chacune des étapes du procédé. Selon une réalisation, ledit filtre est une transformée en cosinus discrète. 20 Ce filtre permet d'effectuer la compression et le cryptage des signaux biométriques de manière simultanée. Selon une réalisation, le procédé comprend en outre une étape de cryptage supplémentaire comprenant l'application de deux clés de cryptages. Ainsi, la sécurisation des données peut encore être augmentée par une étape de cryptage 25 supplémentaire. Selon une réalisation, le signal biométrique comprend une image représentative d'un visage de l'individu à reconnaître. Ainsi, le procédé peut être mis en oeuvre de manière simple, en capturant une image d'un individu. 30 Selon une réalisation, l'image normalisée représente le visage de l'individu à reconnaître vu selon une direction prédéterminée. Selon une réalisation l'image normalisée représente le visage de l'individu à reconnaître vu de face. Ainsi, l'utilisation de l'auto-encodeur non-associatif permet de toujours obtenir en sortie 35 une image représentant l'individu, vu de face, quelle que soit la direction dans laquelle le visage de l'individu se trouvait sur l'image représentative de l'individu à reconnaître, ou 5 signal biométrique. En variante, le visage de l'individu peut être vu de profil, ou de toute autre vue du moment que le visage de l'individu est au moins en partie présent sur l'image. Selon une réalisation, le signal biométrique comprend l'un et/ou l'autre de : 5 - un signal vidéo représentatif d'une démarche de l'individu à reconnaître, - un signal représentatif d'une empreinte digitale de l'individu à reconnaître, - un signal audio représentatif d'une voix de l'individu à reconnaître. Ainsi, plusieurs autres types de signaux hiométriques peuvent avantageusement être utilisés dans la mise en oeuvre du procédé. 10 L'invention vise également un système de reconnaissance faciale sécurisé comprenant : - un dispositif de capture, adaptée pour capture au moins un signal biométrique représentatif d'un individu, - un réseau de neurones entraîné pour reconstruire un signal biométrique normalisé en fonction d'un signal biométrique reçu en entrée, 15 - un processeur, en communication avec le dispositif de capture, et adapté pour transmettre le signal biométrique représentatif de l'individu audit réseau de neurones, ledit réseau de neurones étant en outre configuré, pour déterminer, à partir du signal biométrique normalisé, une identification de l'individu ou un rejet de l'individu. Selon une réalisation, le réseau de neurones est un auto-encodeur non-associatif. 20 Selon une réalisation, le processeur est configuré pour simultanément compresser et crypter le signal biométrique représentatif de l'individu avant de la transmettre au réseau de neurones. Ainsi, le système permet un haut niveau de sécurisation des données, tout en réduisant le temps d'exécution de reconnaissance du signal hiométrique. 25 Selon une réalisation, le système comprend en outre un serveur, apte à stocker une base de données comprenant une pluralité de signaux hiométrique référencés d'une pluralité d'individus, le réseau de neurones étant apte à communiquer avec ledit serveur. Ainsi, la base de données est comprise dans le système, permettant de sécuriser encore les données. 30 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 illustre schématiquement un système de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique d'un individu selon un exemple de réalisation, 35 La figure 2 est un ordinogramme illustrant les principales étapes d'un procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal hiométrique d'un individu selon un mode de réalisation, 6 Les figures 3a à 3e est un ordinogramme illustrant d'autres étapes du procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique d'un individu selon un mode de réalisation. La figure 4 est un schéma illustrant le fonctionnement d'un auto-encodeur selon un 5 mode de réalisation, La figure 5 est un schéma illustrant les étapes du cryptage et de la compression d'un signal biométrique d'un individu mises en oeuvre lors du procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique d'un individu. 10 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION La figure 1 représente un système 1 de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique selon un mode de réalisation. 15 Le système 1 peut notamment être apte à identifier un individu à partir d'un signal biométrique représentatif de cet individu. Notamment, le système 1 peut déterminer l'identification de l'individu ou le rejet de l'individu. En variante, le système 1 peut être apte à identifier, à partir d'un signal biométrique représentatif d'un individu, un statut de cet individu. Un statut de l'individu peut par exemple 20 signifier que l'individu a un accès autorisé ou non autorisé dans un lieu. Par « signal biométrique » représentatif d'un individu, on entend différents types de signaux biométriques. Par exemple ce peut être un signal de type image. notamment une image représentative d'un individu et plus particulièrement d'un visage d'un individu. Le signal biométrique peut également être un signal audio, notamment. un signal audio 25 représentatif de la voix d'un individu. Le signal biométrique peut également être un signal vidéo, notamment un signal vidéo représentatif d'une démarche d'un individu. Le signal biométrique peut encore être un signal biométrique représentatif des empreintes digitales d'un individu. 30 Le système 1 comprend un dispositif de capture 2 d'un signal biométrique. Le dispositif de capture 2 est adapté pour capturer au moins un signal biométrique d'un individu à reconnaître. Ainsi, lorsque le signal biométrique est une image ou une vidéo de l'individu, le dispositif de capture 2 peut être une caméra. Lorsque le signal biométrique est. un signal audio, le 35 dispositif de capture 2 peut être un microphone. Lorsque le signal biométrique représente les 7 empreintes digitales de l'individu, le dispositif de capture 2 peut être un dispositif de capture des empreintes digitales. Dans la suite de la description, le procédé et le système de reconnaissance sécurisés d'un 5 signal biométrique sont décrits dans le cas où le signal biométrique est une image représentative d'un individu. H est entendu que le procédé et le système de reconnaissance sécurisés d'un signal biométrique décrits ci-après fonctionnent de la même manière lorsque le signal biométrique est représentatif d'une démarche, d'empreintes digitales ou de la voix d'un individu. 10 Par image, on entend une image de type photographie, une séquences d'images de type photographies ou encore une séquence vidéo de l'individu. Dans la suite de la description, le terme « une image » est utilisé non limitativement. Par « représentative d'un individu », on entend qu'au moins une partie du visage de l'individu est visible sur l'image. Selon un mode de réalisation, tout le visage de l'individu est 15 visible sur l'image. Dans la suite de la description, le terme « visage » est utilisé, ce terme faisant référence à tout ou partie du visage de l'individu. Le visage de l'individu peut être de face, de profil ou encore de trois-quarts. Le système 1 peut comprendre un processeur 3. Selon l'exemple non limitatif de la figure 1, le processeur 3 peut être compris dans la caméra. 20 En variante, le processeur 3 peut être compris dans un ordinateur (non représenté), apte à communiquer avec la caméra. Le processeur 3 est apte à communiquer avec la caméra. Plus précisément, la caméra peut transmettre l'image représentative du visage de l'individu à reconnaître au processeur 3. Le processeur 3 est apte à analyser cette image. Notamment, le processeur 3 est apte à analyse 25 l'image pour déterminer une identification de l'individu ou un rejet de l'individu. Le processeur 3 est par exemple apte à analyser l'image représentative du visage de l'individu à reconnaître au moyen d'une intelligence artificielle. L'intelligence artificielle peut être un réseau de neurones 4. Plus précisément, le réseau de neurones 4 peut comprendre au moins un auto-encodeur. 30 Selon une réalisation, le réseau de neurones 4 comprend un empilement de plusieurs couches d'un auto-encodeur. Un auto-encodeur est un circuit d'apprentissage visant à transformer des entrées en sorties avec le moins de distorsion possible. Les entrées de l'auto-encodeur sont utilisées pour la phase d'apprentissage de l'auto-encodeur. Le fonctionnement du réseau de neurones 4 mis en 35 oeuvre dans le système 1 est décrit ci-après en référence aux figures 3a à 3c. 8 L'étape d'apprentissage du réseau de neurones 4 peut être réalisée à partir d'une pluralité d'images représentatives d'une pluralité d'individus. Chaque image peut être représentative d'un individu. En variante, une pluralité d'images peut être représentative d'un individu. Les 5 images sont représentatives d'un visage de l'individu associé. Notamment, plusieurs images peuvent être associées à un individu. Par exemple, chaque image représente le visage de l'individu vu selon différents angles de vue, ou encore selon différents éclairages. L'auto-encodeur est entraîné à reconstruire l'entrée en sortie. Ainsi, lorsque l'auto-encodeur reçoit en entrée une image représentative d'un individu, il est entraîné à 10 reconstruire, en sortie, unc image normalisée cible de l'individu, avec le moins de distorsion possible. L'image normalisée cible peut être prédéfinie. Les images normalisées cibles associées à chaque individu forment par exemple une base de données 5 d'images référencées. L'auto-encodeur peut être un auto-encodeur associatif Autrement dit, lorsque l'auto- 15 encodeur reçoit en entrée une image représentative d'un individu, il reconstruit à l'identique (moyennant une distorsion acceptable) cette image Selon un mode de réalisation préféré, l'auto-encodeur est non-associatif Autrement dit, quelle que soit l'image représentative d'un individu, parmi la pluralité d'images représentatives de cet individu, que l'auto-encodeur reçoit en entrée, il reconstruit toujours la 20 même image en sortie. Cette image correspond à l'image normalisée cible. L'image normalisée cible représente par exemple le visage de l'individu associé selon une direction prédéterminée. Par exemple, l'image normalisée cible représente par exemple le visage de l'individu associé vu de face. En variante, l'image normalisée cible représente par exemple le visage de l'individu associé vu de profil. 25 Une fois que le réseau de neurones 4 a convergé, il est stocké. Selon les variantes de réalisation décrites ci-avant, lorsque le signal biométrique est un signal représentatif d'une voix d'un individu, le réseau de neurones 4 est entraîné sur la base de signaux audio représentatifs de voix d'individus et est apte à reconstruire en sortie un signal audio normalisé. 30 De même, lorsque le signal biométrique est un signal représentatif d'une démarche d'un individu, le réseau de neurones 4 est entraîné sur la base de signaux vidéo représentatifs de démarches d'individus, et est apte à reconstruire en sortie un signal vidéo normalisé. De même, lorsque le signal bioménique est un signal représentatif d'une empreinte digitale d'un individu, le réseau de neurones 4 est entraîné sur la base de signaux 35 représentatifs d'empreintes digitales d'individus, et est apte à reconstruire en sortie un signal normalisé représentatif d'une empreinte digitale. 9 Le réseau de neurones 4 peut par exemple être compris dans une unité de calcul 7. L'unité de calcul 7 peut être un calculateur de type ordinateur. En variante, l'unité de calcul 7 peut être un serveur. 5 Selon une réalisation, la base de données 5 est stockée dans le serveur 7. L'unité de calcul 7 peut comprendre une interface de communication 8. L'interface de communication permet. notamment à l'unité de calcul 7 de communiquer avec le processeur 3. La communication peut être faite au moyen d'un réseau internet, ou encore par ondes radio. L'interface de communication 8 peut également permettre à l'unité de calcul 7 de 10 communiquer avec le serveur 6. La figure 2 illustre les principales étapes d'un procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique selon un mode de réalisation dans lequel le signal biométrique est une image représentative d'un visage d'un individu. Dans la suite de la description, le terme « réseau de neurones 4 » ou « auto-encodeur 4» 15 fait référence à un réseau de neurones 4 ou à un auto-encodeur 4 entraîné. A l'étape S 1, le réseau de neurones 4 reçoit en entrée une image représentative d'un visage d'un individu à reconnaître. En sortie, le réseau de neurones 4 délivre une image normalisée. L'image normalisée ou « image reconstruite » représente par exemple le visage de l'individu à reconnaître vu selon 20 une direction prédéterminée. Par exemple, l'image normalisée ou « image reconstruite » représente par exemple le visage de l'individu à reconnaître vu de face ou de profil. L'image normalisée est ensuite traitée, et analysée par le réseau de neurones 4 afin de déterminer un rejet de l'individu ou l'identification de l'individu. 25 Plus précisément, une technique de corrélation peut être utilisée. Notamment, l'image normalisée peut être comparée avec les images référencées dans la base de données 5 au moyen d'une technique de corrélation optique. Par exemple, une technique de corrélation est appliquée à l'image normalisée. Une telle technique peut notamment être l'application d'un filtre de corrélation par phase (ou « phase-only correlation 30 tiller » en anglais). Cela correspond aux étapes S2 et 53, illustrées sur la figure 2. Le filtre de corrélation par phase agit de manière discriminatoire Cela permet, à l'étape S4, d'obtenir un résultat. Comme décrit ci-avant, le résultat peut être une identification de l'individu à reconnaître ou, lorsque l'individu n'est pas connu, un rejet de l'individu. 10 Ce filtre a un fort niveau de discrimination. Autrement dit, il est apte à déterminer de manière nette si deux images sont corrélées. Toutefois, ce filtre est également très sensible aux déformations des objets. 5 Le filtre de corrélation par phase peut également être utilisé pour tout autre signal biométrique tel qu'un signal audio, un signal vidéo ou un signal d'empreinte digitale. L'enchaînement des étapes Si à 54, et notamment le prétraitement de l'image représentative de l'individu par le réseau de neurones, permet de diminuer, voire de supprimer, la problématique liée à la déformation d'objets lors de l'utilisation du filtre de 10 corrélation par phase. Le résultat obtenu à l'étape S4 peut être qualifié de binaire : on obtient l'identification de l'individu ou le rejet de l'individu. Plusieurs tests ont montré que le taux de réussite dans la détermination de l'identification ou du rejet de l'individu par le système 1 mettant en oeuvre les étapes du procédé décrites en 15 référence à la figure 2 est proche de, voire égal à, 100%. Ce procédé est donc fiable et robuste. La robustesse du procédé découle également de l'entraînement du réseau de neurones 4. La figure 3a illustre le comportement d'un auto-encodeur classique. Ainsi, les images II à I' sont reproduites à l'identique et donnent respectivement les images Ii' à Ill'. 20 La figure 3b illustre le fonctionnement d'un auto-encodeur 4 mis en oeuvre dans le système 1. L'auto-encodeur 4 de la figure 3b est entraîné. L'auto-encodeur 4 a notamment été entraîné avec les images Ji à J4, KI à K4 et L1 à L4. Lorsque l'auto-encodeur reçoit une image représentative du visage d'un individu à reconnaître, avec laquelle l'auto-encodeur a été entraîné, l'auto-encodeur 4 est apte à 25 reconstruire une unique image en sortie. Ainsi, à partir du groupe d'images J1 à J4, l'auto- encodeur 4 reconstruit l'image J'. Cette image correspond à l'image normalisée cible associée à l'individu à reconnaître lors de l'étape d'apprentissage du réseau de neurones. La figure 3c illustre le comportement de l'auto-encodeur 4 de la figure 3b lorsqu'il reçoit en entrée des images représentatives d'individu avec lesquelles il n'a pas été entraîné. 30 Dans cette configuration, l'auto-encodeur 4 reconstruit une image en sortie à partir de la pluralité d'images normalisées cibles avec lesquelles il a été entraîné. Notamment, l'auto-encodeur 4 utilise les images normalisées cibles avec lesquelles il a été entraîné pour tenter de reconstruire l'image de l'individu inconnu. Dans l'exemple de la figure 3c, l'auto-encodeur 4 reconstruit par exemple l'image M à 35 partir des images Ji, J3, Ki et K3. 11 En conséquence, le système 1 est apte à déterminer le rejet de l'individu. En effet, les techniques de corrélation utilisées permettent de déterminer que l'image reconstruite en sortie de l'auto-encodeur 4 est en fait une combinaison de plusieurs images normalisées cibles 5 d'individus différents, et donc que l'individu à reconnaître n'est pas connu. Le fonctionnement de l'auto-encodeur, décrit en référence aux figures 3a à 3c, est identique pour des signaux biométriques autres que des images. Notamment, lorsque le signal biométrique est un signal audio, le signal audio normalisé reconstruit en sortie de l'auto-encodeur résulte par exemple d'une combinaison de plusieurs 10 signaux audio avec lesquelles l'auto-encodeur a été entraîné. Il en est de même pour des signaux biométriques de type signaux vidéo, signaux d'empreintes digitales, etc. La figure 4 est un schéma synoptique du procédé selon un autre mode de réalisation. Les mêmes références numériques sont utilisées pour les éléments identiques. 15 Le procédé comprend en outre une étape de cryptage et une étape de compression des images. L'étape de cryptage et l'étape de compression sont décrites pour un signal biométrique de type image. L'étape de cryptage et l'étape de compression décrites ci-dessous peuvent être mises en 20 oeuvre de la même manière lorsque le signal biométrique est de type signal audio, signal vidéo ou signal d'empreinte digitale. L'étape de cryptage et de compression peut être réalisée par le processeur 3. Le cryptage des données permet de garantir la protection des communications. Plus précisément, le cryptage permet de garantir la confidentialité des images, l'intégrité des 25 images et l'authentification des images. La compression est utilisée pour réduire la taille des images, et donc de réduire l'espace de stockage nécessaire tout en réduisant le temps d'exécution. Selon un mode de réalisation, le cryptage et la compression sont effectués de manière simultanée. 30 Ainsi, comme illustré sur la figure 4, le procédé comprend une étape d'obtention S10 d'une image représentative du visage d'un individu à reconnaître. L'image est ensuite compressée et cryptée selon des paramètres de cryptagcs prédéterminés, aux étapes Sll et S12. L'image cryptée est ensuite injectée en entrée du réseau de neurones 4 à l'étape S13. Le réseau de neurones 4 est apte à reconstruire une image normalisée. L'image normalisée est 35 également cryptée et compressée selon les mêmes paramètres que ceux reçus à l'étape S12. 12 Par exemple, le réseau de neurones 4 a été entraîné sur la base d'images cryptées et compressées. Puis, le réseau de neurones 4 est apte à déterminer une identification ou un rejet de 5 l'individu à l'étape 514. Selon cette réalisation, la détermination est effectuée sur la base de l'image reconstruite cryptée et compressée. Ainsi, le contenu des images est inconnu même lors de l'étape de détermination de l'identification ou du rejet de l'individu. 10 L'image reconstruite cryptée et compressée peut ensuite être transmise au processeur 3. Le processeur 3 est apte à décrypter et décompresser l'image reconstruite à l'étape SIS. Cette étape peut être facultative, le système 1 n'ayant pas besoin d'une image décryptée et décompressée pour effectuer l'étape de détermination S14. En référence à la figure 5, l'étape de compression et de cryptage est plus particulièrement 15 décrite. L'étape de cryptage et de compression peut être effectuée localement, sur le processeur 3. A l'étape S20, l'image obtenue par la caméra est fournie. A l'étape S21, l'image obtenue par la caméra est par exemple découpée en blocs de sous-pixels. Par exemple, l'image est découpée en blocs de 64 sous-pixels, avec une dimension de 20 8 pixels sur 8 pixels. Chaque bloc correspond donc à 64 pixels de l'image d'origine. Puis, une transformée en cosinus discrète (ou « discrcte cosinc transfonn » en anglais), ci-après appelée DCT, peut être appliquée sur chaque bloc à l'étape S22. Une DCT est une variante de la transformée de Fourier. La DCT permet de décomposer un bloc de pixels, considéré comme une fonction numérique à deux variables, en une somme de fonctions 25 cosinus oscillant à des fréquences différentes. Chaque bloc est ainsi décrit en une carte de fréquences et en amplitudes plutôt qu'en pixels et coefficients de couleur. L'application de la DCT permet de crypter et de compresser simultanément les images. A partir des intensités des blocs, des coefficients F(u, 12) sont obtenus. Les coefficients 1),1 sont des coefficients fréquentiels. Pour chaque bloc, les coefficients F(I, y) sont 30 arrangés des fréquences les plus basses /T(0, 0) aux fréquences les plus hautes F(7, 7). L'utilisation de la DCT peut être justifiée par le fait que les informations fréquentielles permettant de reconstruire l'image sont regroupés autour des fréquences les plus basses 110, 0). Toutefois, l'utilisation de la DCT implique que la forme et la décroissance des 35 informations fréquentielles sont connues. 13 Ainsi, une étape supplémentaire de cryptage peut être proposée pour augmenter encore la sénilité du cryptage. Plus précisément, chaque bloc peut être découpé en quatre sous-blocs de 16 pixels à 5 l'étape S23. Chaque sous-bloc de 16 pixels correspond par exemple un sous-bloc de quatre pixels sur quatre pixels. La taille des sous-blocs est choisie de manière à permettre une reconstruction qualitative de l'image Puis, un lissage peut être appliqué aux coefficients F(u, 12) à l'étape S24. Le lissage permet notamment de lisser et crypter l'information fréquentielle en divisant chaque coefficient 10 fréquentiel par un coefficient de lissage : P- _ (zi,1(14 F Utt, Avec F'(u, y) l'information cryptée. F(u, y) le coefficient et L(//, 1.) le coefficient de lissage. Le coefficient de lissage correspond à une première clé de cryptage. Ainsi, en connaissant la première clé de cryptage, autrement dit en connaissant le 15 coefficient de lissage L(u, v), les coefficients F(u, r) peuvent être retrouvés. Puis, à l'étape S25, un opérateur modulo peut être appliqué à l'information cryptée F'(u, y). Notamment, l'opérateur modulo peut être appliqué à l'information cryptée F'(u, y) avec un diviseur d, choisi aléatoirement. Le diviseur d peut être compris entre 0 et I. Un opérateur module est un opérateur non réversible, retournant une valeur comprise en 0 20 inclus et le diviseur d exclu. La valeur retournée est du même signe que le diviseur d. La partie entière du résultat issu de la division entre l'information cryptée F'(u, v) et le diviseur d peut être ajouté : Avec - la partie entière du résultat de la division entre l'information cryptée 25 h-Yu, r) et le diviseur d. Le diviseur d correspond à une deuxième clé de cryptage. Le diviseur d étant compris entre 0 et 1. F"(u, y) est toujours compris entre 0 et 1. L'opérateur modulo étant irréversible, et lorsque l'information cryptée F'(u, 12) veut être retrouvée, la partie entière de la division entre l'information cryptée F'(u, et le diviseur d est ajoutée de la manière suivante : FI v 30 14 Avec L la partie entière de la division entre l'information cryptée F'(u, et le diviseur d. Ainsi, seules les personnes connaissant la deuxième clé de cryptage, c'est-à-dire le 5 diviseur d, sont aptes à retrouver l'information cryptée F'(u, Puis, à l'étape S26, les sous-blocs sont réassemblés afin d'obtenir REVENDICATIONS1 Procédé de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique comprenant : - une étape de fourniture d'au moins un signal biométrique, représentatif d'un individu à reconnaître, - une étape de prétraitement dudit signal biométrique comprenant une reconstruction du signal bioménique, par un réseau de neurones (4), pour obtenir un signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître. - une étape de comparaison dudit signal biométrique normalisé avec une pluralité de signaux biométriques référencés dans une base de données (5) et, en fonction du résultat de la comparaison : - une étape de détermination comprenant : o une identification de l'individu, ou o un rejet de l'individu. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones (4) est un auto-encodeur non-associatif, le procédé comprenant une étape d'apprentissage préalable comprenant : - injecter, en entrée de l'auto-encodeur, pour une pluralité d'individus, une pluralité de signaux biométrique représentatifs de chaque individu, pour chaque individu, indiquer un signal biométrique normalisé cible à reconstruire, chaque signal biométrique normalisé cible formant lesdits signaux biométriques référencés dans ladite base de données (5), - entraîner l'auto-encodeur jusqu'à ce qu'il converge, - stocker ledit auto-encodeur. 16 3 Procédé selon la revendication 2, dans lequel lorsque le réseau de neurones (4) a été entraîné avec des signaux biométriques représentant l'individu à reconnaître, le signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître correspond au signal biométrique normalisé cible associé à 5 cet individu. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 ou 3, dans lequel lorsque le réseau de neurones (4) n'a pas été entraîné avec des signaux biométriques représentant l'individu à reconnaître, le signal biométrique 10 normalisé de l'individu à reconnaître correspond à une combinaison de plusieurs signaux biométrique normalisés cibles. 5 Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape de détermination comprend une application d'un filtre de corrélation sur le 15 signal biornétrique normalisé de l'individu à reconnaître pour déterminer un niveau de corrélation entre ledit signal biométrique normalisé de l'individu à reconnaître et au moins un signal biométrique référencé dans la base de données (5). 20 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, comprenant, entre l'étape de fourniture d'au moins un signal biométrique, représentatif d'un individu à reconnaître et entre l'étape de prétraitement dudit signal biométrique : - une étape de cryptage et de compression dudit signal 25 biométrique représentatif de l'individu à reconnaître par application d'un filtre permettant d'effectuer simultanément un cryptage et une compression dudit signal biométrique, l'étape de prétraitement comprenant une reconstruction dudit signal biométrique crypté et compressé, par ledit réseau de neurones (4), 30 pour obtenir un signal biométrique normalisé crypté et compressé de l'individu à reconnaître, 17 l'étape de comparaison comprenant une comparaison dudit signal biométrique normalisé crypté et compressé de l'individu à reconnaître avec la pluralité de signaux biométrique référencés dans la base de données, la pluralité de signaux biométrique référencés 5 étant cryptés et normalisés par application du même filtre. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le réseau de neurones (4) est entraîné sur la base de signaux biométriques cryptés et compressés par application dudit filtre. 10 8. Procédé selon l'une des revendications 6 à 7, dans lequel ledit filtre est une transformée en cosinus discrète. 9 Procédé selon l'une des revendications 6 à 8, comprenant en outre une 15 étape de cryptage supplémentaire comprenant l'application de deux clés de cryptages. 10. Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, dans lequel le signal biométrique comprend l'un et/ou l'autre de : 20 - une image représentative d'un visage de l'individu à reconnaître un signal vidéo représentatif d'une démarche de l'individu à reconnaître, - un signal représentatif d'une empreinte digitale de l'individu à reconnaître, 25 - un signal audio représentatif d'une voix de l'individu à reconnaître. 11. Système (1) de reconnaissance sécurisé d'un signal biométrique comprenant : - un dispositif de capture (2), adaptée pour capture au moins un signal 30 biométrique représentatif d'un individu, 18 - un réseau de neurones (4) entraîné pour reconstruire un signal biométrique normalisé en fonction d'un signal biométrique reçu en entrée, - un processeur (3), en communication avec le dispositif de capture 5 (2), et adapté pour transmettre le signal biométrique représentatif de l'individu audit réseau de neurones (4), ledit réseau de neurones (4) étant en outre configuré pour déterminer, à partir du signal biométrique normalisé, une identification de l'individu ou un rejet de l'individu. 10 12. Système (1) selon la revendication 11, dans lequel le réseau de neurones (4) est un auto-encodeur non-associatif 13. Système (1) selon l'une des revendications 11 à 12, dans lequel le 15 processeur (3) est configure pour simultanément compresser et crypter le signal biométrique représentatif de l'individu avant de la transmettre au réseau de neurones (4). 14. Système (1) selon l'une des revendications 11 à 13, comprenant en outre 20 un serveur (6), apte à stocker une base de données (5) comprenant une pluralité de signaux biométrique référencés d'une pluralité d'individus, le réseau de neurones (4) étant apte à communiquer avec ledit serveur (6).