Brevet FR3117235A1 — publié le 20220610

Un procédé de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification d’un individu est décrit. Le procédé comprend : acquérir (S102) une image courante comprenant une empreinte de doigt et segmenter ladite empreinte de doigt ; déterminer (S104) une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante ; déterminer (S106) une valeur représentative de la netteté de ladite image courante ; déterminer (S108) un score, ledit score étant une combinaison de ladite valeur représentative d’une stabilité, de ladite valeur représentative d’une netteté et d’un nombre d’empreintes de doigt segmentées; sélectionner (S112) ladite image courante pour identification dudit individu dans le cas où ledit score est supérieur à une valeur de seuil et, sinon, stocker en mémoire ladite image courante en tant que meilleure image dans le cas où son score est supérieur à une valeur de meilleur score et répéter les étapes a) à e). Fig. 1 PROCEDE ET DISPOSITIF DE SELECTION D’UNE IMAGE D’EMPREINTE DIGITALE DANS UNE SEQUENCE D’IMAGES POUR AUTHENTIFICATION OU IDENTIFICATION L’invention concerne un procédé et dispositif de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu. L’image est plus particulièrement sélectionnée dans une séquence d’images acquises par un dispositif de capture d’images. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE L'utilisation d'empreintes digitales, par exemple du type empreinte d’un doigt ou d’une pluralité de doigts permet de sécuriser des accès à des bâtiments ou à des machines. Utiliser cette technologie permet de renforcer la sécurité dans la mesure où la probabilité que deux personnes aient deux empreintes digitales identiques est quasiment nulle. Un système de capture d'empreintes digitales permet d’obtenir au moins une image d'au moins une empreinte digitale. Dans le cas d’une identification, chaque empreinte est comparée avec un ensemble d'empreintes digitales de référence contenues dans une base de données. Dans le cas d’une authentification, chaque empreinte est comparée à une seule empreinte digitale. La comparaison permet de déterminer si chaque empreinte digitale obtenue appartient ou non à une personne référencée dans la base de données ou si la personne est bien celle qu’elle prétend être. A cet effet, il est connu d’utiliser un équipement mobile, e.g. un téléphone intelligent (« smartphone » en anglais) afin de capturer une ou des empreintes de doigt d’un individu afin de l’identifier ou de l’authentifier. Un système de capture d’empreintes peut être ajouté à l’équipement mobile lors de sa fabrication. Un tel système de capture d’empreintes sur « smartphone » a souvent une surface d’acquisition inférieure à la taille de l’empreinte. Il nécessite donc l’utilisation d’algorithmes de mosaïquage d’images adaptés afin de reconstruire l’empreinte dans son intégralité. Une telle solution est donc coûteuse à mettre en œuvre. La plupart de ces équipements mobiles étant équipés d’une caméra couleur, le document de Lee et al intitulé « Image Preprocessing of Fingerprint Images Captured with a Mobile Camera » publié en 2006 dans ICB (« International Conference on Advances in Biometrics ») suggère d’utiliser directement cette caméra pour développer un système de reconnaissance d’empreintes. Toutefois, une telle approche pose de nombreux problèmes par rapport aux systèmes classiques de capture d’empreintes. Notamment, les arrière-plans des images de doigt(s) capturées sont très variables (e.g. sol, paysages, etc). La qualité des images acquises est également très variable d’un équipement mobile à un autre. Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l’état de la technique. Il est notamment souhaitable de proposer un procédé et un dispositif qui permettent d’utiliser tout type de capteurs d’images présents sur les équipements mobiles grand public afin d’acquérir au moins une empreinte digitale de bonne qualité dans une séquence d’images. Par ailleurs, ce procédé doit être d’exécution rapide et utiliser peu de mémoire. Un procédé de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu est décrit. L’image étant sélectionnée dans une séquence d’images acquises par un module de capture d’images, le procédé comprend : acquérir une image, dite image courante, comprenant au moins une empreinte de doigt avec ledit module de capture d’images et segmenter ladite au moins une empreinte de doigt; déterminer une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée; déterminer une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; déterminer un score pour ladite image courante, ledit score étant une combinaison de ladite valeur représentative d’une stabilité, de ladite valeur représentative d’une netteté et d’un nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante; sélectionner ladite image courante pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ledit score est supérieur à une première valeur de seuil et, sinon, stocker en mémoire ladite image courante en tant que meilleure image dans le cas où son score est supérieur à une valeur de meilleur score, ladite valeur de meilleur score étant alors mise égale au score de ladite image courante et répéter les étapes a) à e). Le procédé décrit permet avantageusement d’accélérer le contrôle d’accès à des bâtiments, e.g à des stades afin notamment de lutter contre la fraude. En effet, le procédé permet d’améliorer la précision de l’identification et de l’authentification et de diminuer le temps d’acquisition avec une augmentation du temps de calcul négligeable. Selon un mode de réalisation particulier, déterminer une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée comprend : - pour chaque empreinte de doigt segmentée, ladite empreinte de doigt étant segmentée sous la forme d’une région, dite région courante : déterminer un centre de gravité de ladite région courante ; déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante en fonction d’un critère de proximité spatiale entre ladite région courante et des régions déterminées dans f images précédant temporellement ladite image courante ; - déterminer une valeur moyenne desdites valeurs de stabilité déterminées, ladite valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante étant égale à ladite valeur moyenne déterminée. Selon un mode de réalisation particulier, déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante comprend : déterminer une distance entre le centre de gravité de ladite région courante et le centre de gravité d’au moins une région déterminée dans une des f images précédant temporellement ladite image courante, dite région précédente, à laquelle est associée une étiquette ; associer ladite étiquette à ladite région courante dans le cas où ladite distance est inférieure à une deuxième valeur de seuil ; et associer une nouvelle étiquette à ladite région courante sinon ; déterminer le pourcentage d’occurrences dans F images précédant ladite image courante de ladite étiquette, ladite valeur de stabilité de ladite région courante étant égale audit pourcentage. Selon une variante de réalisation, déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante comprend : déterminer une distance entre le centre de gravité de ladite région courante et le centre de gravité d’au moins une région déterminée dans une des f images précédant temporellement ladite image courante, dite région précédente, à laquelle est associée une étiquette ; déterminer un premier vecteur directeur de ladite région courante et un second vecteur directeur de ladite région précédente ; associer ladite étiquette à ladite région courante dans le cas où ladite distance est inférieure à une deuxième valeur de seuil et un produit scalaire dudit premier vecteur directeur et dudit second vecteur directeur est supérieur à une troisième valeur de seuil ; associer une nouvelle étiquette à ladite région courante sinon. déterminer le pourcentage d’occurrences dans F images précédant ladite image courante de ladite étiquette, ladite valeur de stabilité de ladite région courante étant égale audit pourcentage. Selon une caractéristique particulière, f=0.2*fps et F=0.8*fps où fps est le nombre d’images par seconde. Selon un mode de réalisation particulier, déterminer une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée comprend : déterminer des gradients dans ladite image courante ; pour chaque empreinte de doigt segmentée, ladite empreinte de doigt étant segmentée sous la forme d’une région, déterminer une somme des magnitudes des gradients à l’intérieur de ladite région ; déterminer une valeur moyenne desdites sommes déterminées, ladite valeur représentative de la netteté de ladite image courante étant égale à ladite valeur moyenne déterminée. Selon un mode de réalisation particulier, chaque région est érodée préalablement à ladite détermination d’une somme des magnitudes des gradients et ladite détermination d’une somme des magnitudes des gradients comprend déterminer une somme des magnitudes des gradients à l’intérieur de ladite région érodée. Selon un mode de réalisation particulier, ledit score pour ladite image courante est déterminé selon la formule suivante : Score (Im t ) = min(TH1, Stabilité(Im t ))*min(TH2, Netteté(Im t ))*min(TH3, Nt) où TH1, TH2 et TH3 sont des valeurs de seuil, Stabilité(Im t ) est la valeur de stabilité de ladite image courante, Netteté(Imt) est la valeur de netteté de ladite image courante et Nt est le nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante. Selon un mode de réalisation particulier, l’étape e) comprend en outre mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image en tenant compte de la valeur représentative de la stabilité de ladite image courante ; et sélectionner ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ladite valeur de meilleur score mise à jour est supérieure à ladite première valeur de seuil et audit score de ladite image courante. Selon un mode de réalisation particulier, mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image en tenant compte de la valeur représentative de la stabilité de ladite image courante comprend, pour chaque région que ladite meilleure image partage avec ladite image courante, remplacer la stabilité associée à ladite région dans ladite meilleure image par la stabilité associée à ladite région dans ladite image courante dans le cas où la stabilité associée à ladite région dans ladite image courante est supérieure à la stabilité associée à ladite région dans ladite meilleure image et mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite meilleure image en tenant compte desdites stabilités remplacées. Un dispositif de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu est également décrit. Le dispositif de sélection comprend un module de capture d’images, ladite image étant sélectionnée dans une séquence d’images acquises par ledit module de capture d’images. Le dispositif de sélection comprend de la circuiterie électronique configurée pour : a) acquérir une image, dite image courante, comprenant au moins une empreinte de doigt avec ledit module de capture d’images et segmenter ladite au moins une empreinte de doigt ; b) déterminer une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; c) déterminer une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; d) déterminer un score pour ladite image courante, ledit score étant une combinaison de ladite valeur représentative d’une stabilité, de ladite valeur représentative d’une netteté et d’un nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante ; e) sélectionner ladite image courante pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ledit score est supérieur à une valeur de seuil et, sinon, stocker en mémoire ladite image courante en tant que meilleure image dans le cas où son score est supérieur à une valeur de meilleur score, ladite valeur de meilleur score étant alors mise égale au score de ladite image courante et répéter les étapes a) à e). Un produit programme d’ordinateur est décrit. Il comprend des instructions pour mettre en œuvre, par un dispositif de sélection d’une image, le procédé selon l’un des modes de réalisation précédents, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif de sélection d’une image. Un support de stockage est décrit. Il stocke un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre, par un dispositif de sélection d’une image, le procédé selon l’un des modes de réalisation précédents, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif de sélection d’une image. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : illustre schématiquement un procédé de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu selon un mode de réalisation particulier ; illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’une étape de détermination d’une valeur représentative d’une stabilité d’une image selon un mode de réalisation particulier ; illustre schématiquement un procédé d’association de régions entre elles selon un mode particulier de réalisation ; illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’une étape de détermination d’une valeur représentative d’une netteté d’une image selon un mode de réalisation particulier ; et, illustre schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour authentification ou identification. EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION La illustre schématiquement un procédé de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu, ladite image étant sélectionnée dans une séquence d’images acquises par un dispositif de capture d’images selon un mode de réalisation particulier. Le dispositif de capture d’images est avantageusement une caméra d’un équipement mobile grand public, e.g. un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur fixe ou portable, etc. Dans la suite, les termes « empreinte digitale » et « empreinte de doigt » sont considérés comme des synonymes. Le procédé démarre à l’étape S100, à un instant t. Lors d’une étape S102, une image Im t comprenant au moins une empreinte digitale de l’individu est acquise avec un capteur d’images. L’individu positionne sa main devant le capteur de telle sorte que ces empreintes soient visibles, la main étant fixe ou en mouvement. Au moins une empreinte de doigt est segmentée dans l’image Im t sous la forme d’une région ROI n , n est un indice servant à identifier la région. De manière générale, Nt empreintes de doigt sont segmentées dans ladite image avec Nt entre 1 et 5. A titre de simples exemples illustratifs, le procédé de segmentation de doigt décrit dans le document de Lee et al intitulé « Preprocessing of a Fingerprint Imag e Captured with a Mobile Camera », publié en 2006 dans International Conference on Biometrics (ICB) 348-355, permet d’obtenir des empreintes de doigt segmentées. Le procédé décrit dans le document de Suzuki et al intitulé « Topological structural analysis of digitized binary images by border following » publié en 1985 dans Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, permet d’obtenir des contours d’empreintes de doigt à partir d’empreintes de doigt segmentées. Le procédé décrit dans le document de Ramer et al intitulé « An iterative procedure for the polygonal approximation of plane curves » publié en 1972 dans Computer Graphics and Image Processing, 1(3), 244–256, permet d’obtenir des polygones à partir desdits contours d’empreintes de doigt. Il est à noter cependant que les modes de réalisation décrits ne se limitent à cette seule méthode de segmentation de doigt. D’autres méthodes peuvent être utilisées. Ainsi des méthodes de segmentation basées sur modèles déformables utilisant des courbes paramétriques (e.g. des splines de degré 1) peuvent être utilisées. Chaque région ROI n , avec n variant de 0 à Nt-1, est par exemple identifiée à l’aide d’un polygone convexe de m sommets (xi, yi) avec m entier et (xi, yi) sont les coordonnées d’un sommet d’indice i, i variant de 0 à m, avec x0=xm et y0=ym. Les sommets correspondants au bord de l’image ou à la ligne de coupe séparant l’empreinte de doigt de la phalange intermédiaire sont identifiés avec une étiquette spécifique lors de l’étape de segmentation. Lors d’une étape S104, une valeur représentative d’une stabilité de l’image Imt est déterminée. Un mode particulier de réalisation de l’étape S104 est illustré schématiquement par la . Lors d’une étape S106, une valeur représentative d’une netteté de l’image Imt est déterminée. Un mode particulier de réalisation de l’étape S106 est illustré schématiquement par la . Lors d’une étape S108, un score est déterminé pour l’image Im t , le score étant une combinaison des valeurs représentatives de la stabilité et de la netteté et du nombre Nt d’empreintes de doigts segmentées dans l’image Im t . Le score est représentatif de la qualité de l’image. Plus le score est grand, plus la qualité de l’image est élevée et donc meilleure sera une identification/authentification effectuée à partir de cette image. Dans un mode de réalisation, le score Score(Im t ) associé à l’image Im t est calculé comme suit : Score (Im t ) = f(Stabilité(Im t ))*g(Netteté(Im t ))*h(Nt) où f, g et h sont des fonctions. Par exemple, f, g et h sont identiques et sont égales à la fonction identité. Dans une variante, f(Stabilité(Im t ))=min(THS, Stabilité(Im t )), g(Netteté(Im t ))=min (THN, Netteté(Im t )) et h(Nt)= min(THNt, Nt) où THS, THN et THNt sont des valeurs de seuil prédéfinies. Par exemple, THS= 0.67, THN= 1500 et THNt=2 Lors d’une étape S110, le score Score(Im t ) est comparé à une valeur de seuil TH. Par exemple, TH = THS*THN*THNt. La valeur TH est fixée en fonction d’un compromis qualité d’image versus vitesse d’exécution du procédé. Si le score associé à l’image Im t est supérieur ou égal à TH, alors l’image est considérée comme de suffisamment bonne qualité pour être sélectionnée lors d’une étape S112 aux fins d’identification/authentification de l’individu auquel elle appartient. Dans le cas contraire, i.e. Score(Im t ) Dans une variante de réalisation optionnelle, à chaque itération, la meilleure image acquise jusqu’à présent, i.e. celle dont le score est le plus élevé, est stockée en mémoire. Ainsi, si Score(Im t ) t ) est comparé, lors d’une étape S114, au score le plus élevé obtenu jusqu’à présent et noté ScoreMax. Si Score(Im t )> ScoreMax alors, lors d’une étape S116, ScoreMax est mis égal à Score(Im t ) et Im t est stockée en mémoire comme étant la meilleure image, notée MeilleureImage, pour une identification/authentification. Le cas échéant, l’image précédemment stockée comme étant la meilleure image est donc supprimée. Dans une autre variante de réalisation optionnelle, à chaque nouvelle itération, la stabilité et donc le score de l’image MeilleureImage est mis à jour en tenant compte d’informations sur la stabilité provenant d’images acquises postérieurement à la meilleure image. En effet, la notion de stabilité pénalise indument certaines images potentiellement nettes et avec des empreintes de doigt correctement segmentées. Par exemple, dans une suite de n images parfaitement stables , à nombre d’empreintes de doigt segmentées égal et mesure de netteté égale, le score de la dernière image Score(Im t+n ) est plus grand que Score(Im t ) car la valeur représentative d’une stabilité est plus élevée pour l’image Im t+n que pour l’image Im t . Or il s’agit des mêmes images. La mise à jour du score de la meilleure image à chaque itération en tenant compte d’informations sur la stabilité provenant d’images acquises postérieurement à la meilleure image permet de compenser cet effet. Soit une séquence d’images , ,… , …, acquise par le capteur d’images. Soit la meilleure image courante qui a été acquise à l’instant t’. Sa valeur de stabilité est mise à jour en tenant compte des informations sur la stabilité d’images acquises postérieurement à t’. Le score de après la mise à jour, est à nouveau comparé à TH. Si le score mis à jour est supérieur à TH alors le procédé continue à l’étape S112 avec . Cette approche permet de diminuer le temps moyen de sélection d’une image pour identification /authentification puisque le score Score(Im t’ ) mis à jour est potentiellement plus élevé qu’avant la mise à jour et peut égaler ou dépasser le seuil TH. Dans un mode particulier de réalisation, la mise à jour de la stabilité et donc du score de l’image (la meilleure image courante) est effectuée même dans le cas où le score associé à l’image Im t est supérieur ou égal à TH. En effet, il est possible que suite à cette mise à jour, le score de l’image soit finalement supérieur au score de l’image Im t et donc à TH. Dans ce cas, il est préférable de sélectionner l’image qui est de meilleure qualité que l’image Im t . Dans un autre mode particulier de réalisation, un critère d’arrêt supplémentaire est utilisé lors de l’étape S110. Si le nombre d’images acquises est supérieur à une valeur de seuil alors MeilleureImage est sélectionnée pour identification ou authentification de l’individu. Ainsi, au bout d’un certain temps d’acquisition, si aucune image n’a été trouvée avec un Score supérieur à TH, la meilleure image qui est stockée en mémoire est utilisée. La illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre de l’étape S104. L’étape S104 démarre (S104-2) avec n=0. Il s’agit d’une simple convention. Lors d’une étape S104-4, le centre de gravité de la région ROI n est déterminé. Les coordonnées (cx, cy) du centre de gravité sont par exemple déterminées comme suit : où : , xm=x0 et ym=y0. Lors d’une étape S104-6, une valeur de stabilité est déterminée pour la région ROI n . La valeur de stabilité pour la région ROI n de l’image Im t est égale à un pourcentage d’occurrences, dans F images précédant l’image Im t , d’une étiquette qui lui est associée. F est proportionnel à la fréquence image fps, e.g. F=0.8*fps. Par exemple, F=20 quand fps est égal à 25 images par seconde. A cet effet, la région ROI n est comparée avec des régions segmentées ROI p dans f images Im t ’ qui la précèdent, e.g. f=5 pour une fréquence de 25 images par secondes. Plus généralement, f est proportionnel à la fréquence image, e.g. f=0.2*fps. Cette étape a pour objectif d’associer à la région ROI n une étiquette d’une région déjà étiquetée précédemment en tenant compte d’un critère de proximité spatiale ou le cas échéant à associer une nouvelle étiquette dans le cas où ce critère de proximité spatiale n’est vérifié avec aucune région des images précédentes. Cette étape est illustrée sur la . La valeur t’ est initialisée (S300) à la valeur t-1 et p à la valeur 0. Lors d’une étape S302, une distance spatiale entre les régions ROI n et ROI p est comparée à un seuil d. A titre d’exemple la distance spatiale est égale à la distance euclidienne où est le centre de gravité de la région ROI n dans l’image Im t et est le centre de gravité de la région ROI p dans l’image Im t ’ précédant l’image Im t . D’autres distances peuvent être utilisées. Par exemple, d=100 pour des images de taille 2000x2000 pixels. Ce critère de proximité permet de vérifier que la région ROI n n’a pas trop dérivé entre l’instant t’ et l’instant t. Si alors la région ROI n dans l’image Im t est associée à la région ROI p dans l’image Im t’ , i.e. que l’étiquette de ROI p est associée à ROI n (étape S304). La région ROI p aura, le cas échéant, été associée à une région ROI q dans une image Im t’’ qui précède Imt’. Toutes les régions ainsi associées entre elles auront la même étiquette, une étiquette étant créée lors de la première occurrence. Dans un mode de réalisation particulier, si , l’orientation de la région ROI n dans l’image Im t est comparée à l’orientation de la région ROI p dans l’image Im t’ . A cet effet, un vecteur directeur est déterminé pour chacune des deux régions. Ce vecteur directeur est défini par le centre de gravité de la région et le point central de la ligne de coupe définissant le bas de la région lors de l’étape de segmentation. Dans le cas où le produit scalaire PS des deux vecteurs directeurs est supérieur à un seuil prédéterminé R (étape S303), la région ROI n dans l’image Im t est associée à la région ROI p dans l’image Im t’ , i.e. que l’étiquette de ROI p est associée à ROI n . Si le produit scalaire est inférieur à R, alors les deux régions ne sont pas associées. On choisira par exemple R ≥0 ou selon un autre exemple R≥0,5. Par exemple, quand R = 0, si le produit scalaire est positif ou nul, la région ROI n dans l’image Im t est associée à la région ROI p dans l’image Im t’ , i.e. que l’étiquette de ROI p est associée à ROI n . Si le produit scalaire est négatif alors les deux régions ne sont pas associées. Ceci a notamment pour effet d’éliminer d’éventuelles fausses détections d’objets situés en arrière-plan. Si , la région ROI n est comparée à une autre région de l’image Im t’ s’il en existe encore une non testée jusqu’à présent. Ainsi, si p p de l’image Im t . Sinon, i.e. si p≥ Nt’-1 (étape S306), alors si |t-t’| p dans la nouvelle image Im t’ . Sinon, i.e. si |t-t’|≥f (étape S310), le procédé continue à l’étape S314. A l’étape S314, une nouvelle étiquette est créée et associée à la région ROI n à laquelle pourront être associées des régions dans des images qui suivent Im t . En effet, dans ce cas aucune région segmentée dans les f images qui la précède n’est proche au sens du critère prédéfini de la région ROI n de l’image Im t . Dans un mode particulier de réalisation, une méthode Hongroise est utilisée pour garantir que plusieurs ROI n de l’image courante ne soient pas associées à une ROI p d’une image précédente et inversement, et que ces associations soient optimales au sens de la distance entre centres de gravité. Le document de Kuhn intitulé “ The Hungarian Method for the assignment problem ” et publié en 1955 dans Naval Research Logistics Quarterly, 2: 83–97, décrit cette méthode qui permet de trouver un couplage optimal de poids maximum (respectivement minimum) dans un graphe biparti dont les arêtes sont valuées. La valeur de stabilité S n pour la région ROI n de l’image Im t est égale à un pourcentage d’occurrences, dans F images précédant l’image Im t , de l’étiquette qui lui est associée. Ainsi, pour la région ROI n de Im t , S n = où Nb_occurrence est le nombre de fois où l’étiquette associée à ROI n est associée à une région dans les F images qui précèdent Im t . De retour à la , lors d’une étape S104-8, n est comparé à Nt-1. Si n Lors de l’étape S104-12, une valeur représentative d’une stabilité de l’image Im t est déterminée. Elle est égale à la moyenne des valeurs de stabilité des ROI n de l’image : Dans la variante de réalisation dans laquelle, à chaque nouvelle itération, la stabilité et donc le score de l’image MeilleureImage est mis à jour en tenant compte d’informations sur la stabilité provenant d’images acquises postérieurement à la meilleure image, la valeur de stabilité est mise à jour en tenant compte des occurrences des étiquettes associées à ses régions dans les images suivantes. A cet effet, si la stabilité d’une région ROI m dans l’image est inférieure à la stabilité de la région ROI p dans l’image , la région ROI p dans l’image Im t ayant la même étiquette que la région ROI m dans l’image Im t’ , la stabilité associée à la région ROI m dans l’image est remplacée par la stabilité associée à la région ROI p dans l’image . Ceci est effectué pour chacune des régions que l’image partage avec l’image , i.e. deux régions qui ont même étiquette dans les deux images. La stabilité globale de l’image est mise à jour, i.e. recalculée, en tenant compte des stabilités mises à jour associées aux régions qu’elle comprend. Soit Im t' la meilleure image courante qui a été acquise à l’instant t’. Pour chaque région présente à la fois dans l’image Im t' et dans l’image Im t acquise à l’instant courant t, la valeur de stabilité associée à la région ROI m dans l’image Im t' est mise à jour comme suit : (t’) = max(S p (t), S m (t’)) où S p (t) est la stabilité associée à la région ROI p dans l’image Im t ; S m (t’) est la stabilité associée à la région ROI m dans l’image Im t' ; et (t’) est la stabilité associée à la région ROI m dans l’image Im t' après la mise à jour. La valeur représentative de la stabilité de MeilleureImage est donc mise à jour en utilisant dans l’équation (Eq.1), les valeurs (t’). Le score est mis à jour en tenant compte de la valeur représentative de la stabilité de MeilleureImage mise à jour. La illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre de l’étape S106. L’étape S106 démarre (S106-2) avec n=0, par convention. Lors d’une étape S106-4, des gradients de l’image sont déterminés. Dans un mode particulier de réalisation, les gradients horizontaux et verticaux sont déterminés. Dans une variante, des gradients dans l’image sont déterminés dans d’autres directions que les directions horizontales et verticales. Des filtres de Sobel sont par exemple utilisés pour déterminer les gradients horizontaux et verticaux. Les matrices Gx et Gy ci-dessous définissent de tels filtres de Sobel : et Lors d’une étape optionnelle S106-6, les contours de la régions ROI n sont érodés de l’ordre d’un facteur alpha de la largeur du doigt en utilisant les segments formés par le centre de gravité (Cx, Cy) déterminé à S104-4 et chacun des points du contour (xi, yi) i=0,m comme axes de régression. Ainsi, chaque point du contour est déplacé sur l’axe qui le relie au centre de gravité de telle sorte que la longueur du segment soit réduite de r, avec r=alpha*l où l est la largeur du doigt dans l’image, alpha ayant par exemple pour valeur 0,25. Lors d’une étape S106-8, une somme Tn des magnitudes des gradients sur la surface de la région ROI n est déterminée. Dans une variante, la somme des magnitudes des gradients sur la surface de la région ROI n après érosion du contour est déterminée. Cette variante permet de déterminer la valeur Tn sur une zone centrale de la région ROI n et ainsi d’éviter des effets de bords. En effet, de forts contrastes entre le fond et le contour du doigt vont induire des contours saillants ce qui va augmenter la somme des magnitudes des gradients. Tn est par exemple calculée comme suit à partir de la fonction de Tenengrad à partir de ROI n : où * est l'opérateur de convolution. Tn est par exemple calculée comme suit à partir de la fonction de Tenengrad à partir de ROI n après érosion : Lors d’une étape S106-10, n est comparé à Nt-1. Si n Lors de l’étape S106-14, une valeur T représentative d’une netteté de l’image Im t est déterminée. Elle est égale à la moyenne des valeurs sommes Tn des ROI n de l’image : Le procédé décrit est avantageusement utilisé pour accélérer les flux de contrôle d’accès dans les stades et pour lutter contre la fraude et le marché noir de billets. L’individu s’identifie/s’enregistre en amont de l’évènement, e.g. à domicile, par l’intermédiaire de la caméra de son téléphone intelligent qui capture les empreintes de ses doigts. A cet effet, l’utilisateur positionne sa main devant l’objectif (avec ou sans mouvement) de la caméra. Une image est alors sélectionnée en utilisant les procédés décrits en lien avec les Figs 1 à 4. L’image sélectionnée sera utilisée pour son identification. A son arrivée au stade, l’individu est identifié par un capteur d’empreintes dédié. Le capteur d'empreinte dédié vérifie alors si l'empreinte capturée correspond à une empreinte de la base de données. Cette procédure permet donc de fluidifier les flux de spectateurs dans le stade, de s’affranchir de tickets papiers et ainsi pallier la perte éventuelle des tickets. Le procédé décrit permet d’améliorer de l’ordre de 0 à 7 % les performances en termes de précision de l’identification et de diminuer le temps d’acquisition de l’ordre 40%, avec une augmentation du temps de calcul négligeable. Par ailleurs, le procédé est robuste au changement de module de capture d’images, e.g. au changement de téléphone intelligent. La illustre schématiquement un exemple d’architecture matérielle dispositif 140 de sélection d’une image d’au moins une empreinte de doigt pour authentification ou identification. Selon l’exemple d’architecture matérielle représenté à la , le dispositif 140 comprend alors, reliés par un bus de communication 1400 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 1401 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 1402 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 1403 ; une unité de stockage telle qu’un disque dur ou telle qu’un lecteur de support de stockage, e.g. un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 1404 ; au moins une interface de communication 1405 permettant au dispositif 140 d’envoyer ou de recevoir des informations. Le processeur 1401 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la RAM 1402 à partir de la ROM 1403, d’une mémoire externe (non représentée), d’un support de stockage (tel qu’une carte SD), ou d’un réseau de communication. Lorsque le dispositif 140 est mis sous tension, le processeur 1401 est capable de lire de la RAM 1402 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant la mise en œuvre, par le processeur 1401, de tout ou partie des procédés décrits en relation avec les Figs. 1 à 4. Les procédés décrits en relation avec les Figs 1 à 4 peuvent être implémentés sous forme logicielle par exécution d’un ensemble d’instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémentés sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). En général, le dispositif 140 comprend de la circuiterie électronique configurée pour mettre en œuvre les procédés décrits en relation avec les Figs. 1 à 4. Un procédé de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu, ladite image étant sélectionnée dans une séquence d’images acquises par un module de capture d’images caractérisé en ce que le procédé comprend : a) acquérir (S102) une image, dite image courante, comprenant au moins une empreinte de doigt avec ledit module de capture d’images et segmenter ladite au moins une empreinte de doigt; b) déterminer (S104) une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; c) déterminer (S106) une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; d) déterminer (S108) un score pour ladite image courante, ledit score étant une combinaison de ladite valeur représentative d’une stabilité, de ladite valeur représentative d’une netteté et d’un nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante ; e) sélectionner (S112) ladite image courante pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ledit score est supérieur à une première valeur de seuil et, sinon, stocker en mémoire ladite image courante en tant que meilleure image dans le cas où son score est supérieur à une valeur de meilleur score, ladite valeur de meilleur score étant alors mise égale au score de ladite image courante et répéter les étapes a) à e). Le procédé selon la revendication 1, dans lequel déterminer (S104) une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée comprend : - pour chaque empreinte de doigt segmentée, ladite empreinte de doigt étant segmentée sous la forme d’une région, dite région courante : déterminer un centre de gravité de ladite région courante ; déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante en fonction d’un critère de proximité spatiale entre ladite région courante et des régions déterminées dans f images précédant temporellement ladite image courante ; - déterminer une valeur moyenne desdites valeurs de stabilité déterminées, ladite valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante étant égale à ladite valeur moyenne déterminée. Le procédé selon la revendication 2, dans lequel déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante comprend : déterminer une distance entre le centre de gravité de ladite région courante et le centre de gravité d’au moins une région déterminée dans une des f images précédant temporellement ladite image courante, dite région précédente, à laquelle est associée une étiquette ; associer ladite étiquette à ladite région courante dans le cas où ladite distance est inférieure à une deuxième valeur de seuil ; et associer une nouvelle étiquette à ladite région courante sinon ; déterminer le pourcentage d’occurrences dans F images précédant ladite image courante de ladite étiquette, ladite valeur de stabilité de ladite région courante étant égale audit pourcentage. Le procédé selon la revendication 2, dans lequel déterminer une valeur de stabilité de ladite région courante comprend : déterminer une distance entre le centre de gravité de ladite région courante et le centre de gravité d’au moins une région déterminée dans une des f images précédant temporellement ladite image courante, dite région précédente, à laquelle est associée une étiquette ; déterminer un premier vecteur directeur de ladite région courante et un second vecteur directeur de ladite région précédente ; associer ladite étiquette à ladite région courante dans le cas où ladite distance est inférieure à une deuxième valeur de seuil et un produit scalaire dudit premier vecteur directeur et dudit second vecteur directeur est supérieur à une troisième valeur de seuil ; associer une nouvelle étiquette à ladite région courante sinon. déterminer le pourcentage d’occurrences dans F images précédant ladite image courante de ladite étiquette, ladite valeur de stabilité de ladite région courante étant égale audit pourcentage. Le procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel f=0.2*fps et F=0.8*fps où fps est le nombre d’images par seconde. Le procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel déterminer (S106) une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée comprend : déterminer des gradients dans ladite image courante ; pour chaque empreinte de doigt segmentée, ladite empreinte de doigt étant segmentée sous la forme d’une région, déterminer une somme des magnitudes des gradients à l’intérieur de ladite région ; déterminer une valeur moyenne desdites sommes déterminées, ladite valeur représentative de la netteté de ladite image courante étant égale à ladite valeur moyenne déterminée. Le procédé selon la revendication 6, dans lequel chaque région est érodée préalablement à ladite détermination d’une somme des magnitudes des gradients et dans lequel ladite détermination d’une somme des magnitudes des gradients comprend déterminer une somme des magnitudes des gradients à l’intérieur de ladite région érodée. Le procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel ledit score pour ladite image courante est déterminé selon la formule suivante : Score (Im t ) = min(TH1, Stabilité(Im t ))*min(TH2, Netteté(Im t ))*min(TH3, Nt) où TH1, TH2 et TH3 sont des valeurs de seuil, Stabilité(Im t ) est la valeur de stabilité de ladite image courante, Netteté(Imt) est la valeur de netteté de ladite image courante et Nt est le nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante. Le procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape e) comprend en outre mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image en tenant compte de la valeur représentative de la stabilité de ladite image courante ; et sélectionner ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ladite valeur de meilleur score mise à jour est supérieure à ladite première valeur de seuil et audit score de ladite image courante. Le procédé selon la revendication 9, dans lequel mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite image stockée en mémoire en tant que meilleure image en tenant compte de la valeur représentative de la stabilité de ladite image courante comprend, pour chaque région que ladite meilleure image partage avec ladite image courante, remplacer la stabilité associée à ladite région dans ladite meilleure image par la stabilité associée à ladite région dans ladite image courante dans le cas où la stabilité associée à ladite région dans ladite image courante est supérieure à la stabilité associée à ladite région dans ladite meilleure image et mettre à jour ladite valeur de meilleur score de ladite meilleure image en tenant compte desdites stabilités remplacées. Un dispositif de sélection d’une image d’une empreinte digitale pour identification ou authentification d’un individu, ledit dispositif de sélection comprenant un module de capture d’images, ladite image étant sélectionnée dans une séquence d’images acquises par ledit module de capture d’images caractérisé en ce que le dispositif de sélection comprend de la circuiterie électronique configurée pour : a) acquérir (S102) une image, dite image courante, comprenant au moins une empreinte de doigt avec ledit module de capture d’images et segmenter ladite au moins une empreinte de doigt ; b) déterminer (S104) une valeur représentative d’une stabilité de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; c) déterminer (S106) une valeur représentative de la netteté de ladite image courante à partir de ladite au moins une empreinte de doigt segmentée ; d) déterminer (S108) un score pour ladite image courante, ledit score étant une combinaison de ladite valeur représentative d’une stabilité, de ladite valeur représentative d’une netteté et d’un nombre d’empreintes de doigt segmentées dans ladite image courante ; e) sélectionner (S112) ladite image courante pour identification ou authentification dudit individu dans le cas où ledit score est supérieur à une valeur de seuil et, sinon, stocker en mémoire ladite image courante en tant que meilleure image dans le cas où son score est supérieur à une valeur de meilleur score, ladite valeur de meilleur score étant alors mise égale au score de ladite image courante et répéter les étapes a) à e). Un produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour mettre en œuvre, par un dispositif de sélection d’une image, le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif de sélection d’une image. Un support de stockage caractérisé en ce qu’il stocke un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre, par un dispositif de sélection d’une image, le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif de sélection d’une image.