Brevet FR3132970A1 — publié le 20230825

L’invention concerne un procédé de segmentation de doigts à partir d’une image utilisateur (i), comprenant: - une étape de détection (100) de doigts mettant en œuvre un premier réseau de neurones pour générer une première image (i1) comprenant un masque global des phalanges d’extrémité, - une étape d’érosion (101) générant une deuxième image (i2) réduisant le masque global à une pluralité de noyaux, - une étape d’isolation (102) comptabilisant dans la deuxième image (i2) le nombre de noyaux et générant autant de troisièmes images (i3) que de noyaux, - une étape de segmentation (103) mettant en œuvre pour chaque troisième image (i3), un deuxième réseau de neurones et générant une quatrième image (i4) comprenant un masque de la phalange d’extrémité correspondante, - une étape de résultat (104) générant un résultat de segmentation (RS) comprenant une cinquième image (i5) comprenant tous les masques de toutes les quatrièmes images (i4). Figure pour l’abrégé : figure 3 Procédé de segmentation de doigts et produit programme d’ordinateur associé L’invention concerne le domaine des procédés de segmentation de doigts à partir d’une image comprenant des doigts d’un individu, par exemple en vue d’une identification, reconnaissance ou authentification d’empreintes digitales. Il est connu de l’état de la technique d’utiliser des algorithmes pour réaliser des segmentations de doigts sur des dispositifs biométriques dédiés. Les conditions d’acquisition des images sont maîtrisées et les images sont de bonne qualité. Cependant, il est exprimé un besoin de réaliser des segmentations de doigts à partir d’images acquises par des dispositifs non dédiés tels que par exemple la caméra d’un téléphone, d’une tablette, d’un ordinateur. Les conditions d’acquisitions peuvent alors être très diverses et sont non maîtrisées. La qualité de l’image peut ne pas être bonne et les solutions de l’état de la technique ne conviennent plus. La segmentation des doigts n’est pas précise et elle peut être erronée. Les solutions à base de réseau de neurones commencent à se développer. Mais elles se heurtent au même problème. Si le réseau de neurones n’a pas été entraîné avec des images prises selon toutes conditions d’acquisitions possibles, sa performance en est réduite. Les conditions d’acquisitions d’un appareil mobile pouvant être très diverses et ni maîtrisées ni prévisibles, il est nécessaire de développer de nouveaux procédés de segmentation de doigts plus robustes quelques soient les conditions d’acquisition. L’invention vise à résoudre les problèmes susmentionnés de l’état de la technique en proposant un procédé de segmentation dissociant la tâche de détection des doigts et la tâche de segmentation des doigts, chaque tâche étant associée à un réseau de neurones dédié. L’invention porte sur un procédé de segmentation de doigts à partir d’une image de doigts d’une main d’un utilisateur, dite image utilisateur, à l’aide d’un calculateur, comprenant les étapes suivantes : - une étape de détection de doigts dans laquelle le calculateur met en œuvre un premier réseau de neurones pour générer à partir de l’image utilisateur une première image de pixels comprenant un masque global des phalanges d’extrémité, une valeur d’un pixel du masque global représentant une probabilité d’un point dans l’image utilisateur d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt, - une étape d’érosion dans laquelle le calculateur génère une deuxième image dans laquelle le masque global est réduit à une pluralité de noyaux, chaque noyau représentant une forte probabilité d’appartenance à une phalange d’extrémité d’un doigt, - une étape d’isolation dans laquelle le calculateur comptabilise dans la deuxième image le nombre de noyaux et génère autant de troisièmes images que de noyaux, chaque troisième image comprenant un unique noyau distinct d’un noyau d’une quelconque autre troisième image, - une étape de segmentation dans laquelle le calculateur met en œuvre pour chaque troisième image, un deuxième réseau de neurones afin de générer à partir de l’image utilisateur et de chaque troisième image, une quatrième image comprenant un masque de la phalange d’extrémité correspondante, - une étape de résultat dans laquelle le calculateur génère un résultat de segmentation comprenant une cinquième image comprenant tous les masques de toutes les quatrièmes images. Selon un aspect de l’invention, la réduction en la pluralité de noyaux comprend une minimisation de la valeur de chaque pixel de la première image à la plus petite des valeurs des pixels d’une fenêtre de pixels prédéterminée centrée sur ledit pixel à minimiser. Selon un aspect de l’invention, l’image utilisateur comprend un grand côté et un petit côté, la fenêtre prédéterminée étant un carré dont la dimension d’un côté est un nombre impair de pixels et qui correspond à la taille du petit côté divisé par un nombre compris entre 7 et 13. Selon un aspect de l’invention, les premier et deuxièmes réseaux de neurones sont du type U-NET. Selon un aspect de l’invention, le procédé de segmentation de doigts comprend en outre une étape préalable d’entraînement par une unité de contrôle, d’un système neuronal comprenant les premier et deuxième réseaux de neurones et le calculateur, l’étape préalable d’entraînement comprenant deux étapes d’entraînement : - une étape de premier entraînement avec des images d’une base d’images historique associée à un algorithme analytique historique, en fonction de résultats de segmentation historique dudit algorithme analytique, - une étape de deuxième entraînement avec des images d’une base d’images filtrée, en fonction des résultats de segmentation historique, la base d’image filtrée étant générée à partir d’images de la base d’images historique filtrées de manière semi-automatique. Selon un aspect de l’invention, la base d’images filtrée est filtrée à l’aide de l’unité de contrôle et d’une expertise d’opérateur humain, de manière à rejeter des images pour lesquelles les résultats de segmentation historique sont incorrects. Selon un aspect de l’invention, l’étape préalable d’entraînement comprend : - une étape de comparaison dans laquelle l’unité de contrôle compare à partir d’images de la base d’images historique, des résultats de segmentation fournis par le système neuronal aux résultats de segmentation historique correspondants, - une étape de filtrage dans laquelle, pour les images dont le résultat de segmentation historique diffère du résultat de segmentation, l’opérateur expertise les résultats de segmentation historique, sélectionne les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique est correct, et rejette les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique est incorrect, les images dont le résultat de segmentation historique et le résultat de segmentation est identique, étant automatiquement sélectionnées par l’unité de contrôle, la base d’images filtrée comprenant les images sélectionnées et ne comprenant pas les images rejetées. Selon un aspect de l’invention, l’étape préalable d’entraînement comprend les étapes suivantes: - une étape de première sélection dans laquelle l’opérateur ou l’unité de contrôle sélectionne une première pluralité d’images dans la base d’images historique et envoie la première pluralité d’images dans la base d’images filtrée, - l’étape de premier entraînement avec les images de la base d’images filtrée, - une étape de deuxième sélection dans laquelle l’opérateur ou l’unité de contrôle sélectionne une autre pluralité d’images dans la base d’images historique, - l’étape de comparaison à partir de l’autre pluralité d’images, - l’étape de filtrage pour les images de l’autre pluralité d’images, - une étape d’envoi par l’unité de contrôle des images sélectionnées par l’unité de contrôle et d’envoi par l’unité de contrôle ou l’opérateur, des images sélectionnées par l’opérateur, dans la base d’images filtrée, - l’étape de deuxième entraînement avec les images de la base d’images filtrée. Selon un aspect de l’invention, les étapes de deuxième sélection, de comparaison, d’expertise, d’envoi et de deuxième entraînement sont répétées plusieurs fois pour plusieurs pluralités d’images distinctes. Selon un aspect de l’invention, une pluralité d’images comprend entre 1000 images et 10000 images. Selon un aspect de l’invention, un masque de la cinquième image comprend des pixels de même valeur. Selon un aspect de l’invention, une valeur différente de pixel est associée à chaque masque de la cinquième image. Selon un aspect de l’invention, le résultat de segmentation comprend en outre l’attribution d’une classe différente à chaque phalange d’extrémité associée à un masque de la cinquième image. Selon un aspect de l’invention, le résultat de segmentation comprend en outre la labélisation de chaque phalange d’extrémité en fonction de sa localisation. Selon un aspect de l’invention, les étapes de deuxième sélection, de comparaison, d’expertise, d’envoi et de deuxième entraînement sont répétées autant de fois que la base d’images historique comprend de pluralité d’images distinctes. Selon un aspect de l’invention, les étapes de deuxième sélection, de comparaison, d’expertise, d’envoi et de deuxième entraînement sont répétées un nombre de fois égal à un seuil prédéterminé. L’invention porte également sur un produit programme d’ordinateur comprenant les instructions de programme mettant en œuvre les étapes du procédé de segmentation de doigts lorsque les instructions de programme sont exécutées par un ordinateur. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à la lecture de la description et des dessins. illustre un système apte à mettre en œuvre le procédé. représente les étapes d’une étape préalable du procédé. représente les étapes du procédé selon l’invention. représente des images correspondant aux premières étapes du procédé. représente des images correspondant aux étapes suivantes du procédé. La illustre un système comprenant un système neuronal 10, une unité de contrôle 2 et une base d’images historique BH associée à un algorithme analytique historique 30. Le système neuronal 10 comprend un premier réseau de neurones 11, un deuxième réseau de neurones 12 et un calculateur 1. Par exemple, les premier et deuxièmes réseaux de neurones sont du type U-NET. La base d’images historique BH comprend des images de doigts de main. La base d’images historique BH peut être une association de plusieurs bases distinctes ou une unique base. La base d’images historique BH comprend plusieurs pluralités d’images P. Une pluralités d’images P est un sous ensemble d’images contenues la base d’images historique BH. A partir d’une image de doigts issue de la base d’images historique BH, l’algorithme analytique 30 fournit un résultat de segmentation historique RH. A partir d’une image utilisateur i de doigts ou d’une image issue de la base d’images historique BH, le système neuronal 10, en particulier le calculateur 1, génère un résultat de segmentation RS. L’unité de contrôle 2 est apte à comparer un résultat de segmentation historique RH avec un résultat de segmentation RS, en particulier si lesdits résultats sont tous deux issus d’une même image de doigts provenant de la base d’images historique BH. Le système neuronal 10 est entraîné par l’unité de contrôle 2 à partir d’une base d’images filtrée BF générée à partir de la base d’images historique BH. La base d’images filtrée BF est un sous ensemble de la base d’images historique BH. Certaines images de la base d’images historique BH sont rejetées par un filtrage semi-automatique, d’autres images de la base d’images historique BH sont sélectionnées et envoyées la base d’images filtrée BF. Le filtrage semi-automatique est réalisé par l’unité de contrôle 2, en particulier en fonction de résultats de comparaison effectués par l’unité de contrôle 2, et à l’aide d’une expertise humaine, de manière à rejeter des images pour lesquelles les résultats de segmentation historique RH sont incorrects. L’unité de contrôle 2 et le calculateur 1 peuvent être deux dispositifs distincts ou ne former qu’un seul dispositif de calcul. La illustre les étapes d’une étape préalable du procédé selon l’invention. L’étape préalable dans ce procédé est une étape préalable d’entraînement 90 du système neuronal 10 tel que décrit sur la . Selon l’étape préalable d’entraînement 90, le système neuronal 10 est entraîné avec des images de la base d’images filtrée BF, en fonction des résultats de segmentation historiques RH. En particulier, l’étape préalable d’entraînement 90 comprend une étape de première sélection 91, une étape de premier entraînement 92, une étape de deuxième sélection 93, une étape de comparaison 94, une étape de filtrage 95, une étape d’envoi 96 et une étape de deuxième entraînement 97. Selon l’étape de première sélection 91, une première pluralité d’images P est sélectionnée dans la base d’images historique BH et envoyée dans la base d’images filtrée BF. De préférence, la sélection est réalisée par l’unité de contrôle 2. Cependant, la sélection peut être réalisée par un opérateur humain. Par exemple, la première pluralité d’images P comporte 1000 images. Selon l’étape de premier entraînement 92, l’unité de contrôle 2 entraîne le système neuronal 10 avec les images de la base d’images filtrée BF, en fonction des résultats de segmentation historique RH. Dans l’étape de premier entraînement 92, les images de la base d’images filtrée BF sont des images non filtrées par le filtrage semi-automatique mentionné précédemment. Selon l’étape de deuxième sélection 93, une autre pluralité d’images P est sélectionnée dans la base d’images historique BH. De préférence, la sélection est réalisée par un opérateur humain. Cependant, la sélection peut être réalisée par l’unité de contrôle 2. Par exemple, ladite autre pluralité d’images P comporte 1000 images. Selon l’étape de comparaison 94, l’unité de contrôle 2 compare des résultats de segmentation RS fournis par le système neuronal 10 à partir de l’autre pluralité d’images P, aux résultats de segmentation historique RH correspondants. Pour chaque image de l’autre pluralité d’image P, l’unité de contrôle 2 compare le résultat de segmentation RS fourni par le système neuronal 10 et le résultat de segmentation historique RH. Pour une image de la pluralité d’images P, on distingue deux résultats de comparaison possible : - le résultat de segmentation historique RH diffère du résultat de segmentation RS, - le résultat de segmentation historique RH et le résultat de segmentation RS sont identiques. Un résultat de segmentation comprend une image comportant des masques de phalanges d’extrémité de doigts. Il est considéré que le résultat de segmentation historique RH et le résultat de segmentation RS sont identiques si au moins 95% des pixels de la surface des masques de phalanges d’extrémité de doigts se retrouvent à la fois dans le résultat de segmentation historique RH et dans le résultat de segmentation RS. Selon l’étape de filtrage 95 : - pour les images dont le résultat de segmentation historique RH diffère du résultat de segmentation RS, l’opérateur humain expertise les résultats de segmentation historique RH, sélectionne les images pour lesquelles le résultats de segmentation historique RH est correct, et rejette les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique RH est incorrect, - les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique RH et le résultat de segmentation RS est identique, sont automatiquement sélectionnées par l’unité de contrôle 2. Selon l’étape d’envoi 96, l’unité de contrôle 2 envoie dans la base d’images filtrée BF les images sélectionnées par l’unité de contrôle 2 et par l’opérateur. L’envoi dans la base d’images filtrée BF des images sélectionnées par l’opérateur peut aussi être réalisé par ledit opérateur. Selon l’étape de deuxième entraînement 97, l’unité de contrôle 2 entraîne le système neuronal 10 avec les images de la base d’images filtrée BF en fonction de résultats de segmentation historique RH. Les étapes de l’étape préalable d’entraînement 90 ayant été décrites, on comprend donc que l’étape préalable d’entraînement 90 comprend deux étapes d’entraînement : - une étape de premier entraînement 92 avec des images d’une base d’images historique BH associée à un algorithme analytique historique 30, en fonction de résultats de segmentation historique RH dudit algorithme analytique, - une étape de deuxième entraînement 97 avec des images d’une base d’images filtrée BF, en fonction des résultats de segmentation historique RH, la base d’image filtrée BF étant générée à partir d’images de la base d’images historique BH filtrées de manière semi-automatique. La base d’images filtrée BF est filtrée à l’aide de l’unité de contrôle 2 et d’une expertise d’opérateur humain, de manière à rejeter des images pour lesquelles les résultats de segmentation historique RH sont incorrects. La base d’images filtrée BF comprend les images sélectionnées et ne comprend pas les images rejetées. Les étapes de deuxième sélection 93, de comparaison 94, d’expertise 95, d’envoi 96 et de deuxième entraînement 97 sont répétées plusieurs fois pour plusieurs pluralités d’images P distinctes. Ainsi, le nombre d’images dans la base d’images filtrée BF augmente à chaque itération. Selon l’étape de deuxième entraînement 97, l’unité de contrôle 2 entraîne le système neuronal 10 avec de plus en plus d’images au fur et à mesure des itérations. Par exemple, les étapes de deuxième sélection 93, de comparaison 94, d’expertise 95, d’envoi 96 et de deuxième entraînement 97 sont répétées autant de fois que la base d’images historique BH comprend de pluralité d’images P distinctes. Par exemple, les étapes de deuxième sélection 93, de comparaison 94, d’expertise 95, d’envoi 96 et de deuxième entraînement 97 sont répétées un nombre de fois égal à un seuil prédéterminé ou jusqu’à atteindre un nombre prédéterminé d’images dans la base d’images filtrée BF. Grâce à l’étape de filtrage 95, le système neuronal 10 est entraîné à chaque itération avec des résultats de segmentation historique RH plus fiables car associés à des images sélectionnées. Par exemple, une pluralité d’images P comprend entre 1000 images et 10000 images. A chaque itération, le nombre d’images de la pluralité d’image P peut être identique ou différent. L’étape préalable d’entraînement 90 telle que décrite, permet d’entraîner de manière efficace un système neuronal 10 apte à générer un résultat de segmentation RS à partir d’une image de doigts, tout en limitant l’intervention d’un opérateur humain. L’entraînement du système neuronal 10 décrit dans cette étape préalable d’entraînement 90 est particulièrement avantageux mais n’est pas limitatif dans la réalisation du procédé de l’invention. Comme illustré sur la , le procédé de l’invention, pour générer un résultat de segmentation RS à partir d’une image utilisateur i, comprend une étape de détection 100, une étape d’érosion 101, une étape d’isolation 102 et une étape de résultat 104. L’image utilisateur i est de forme rectangulaire et comprenant un grand côté et un petit côté. Selon l’étape de détection 100 de doigts, le calculateur 1 met en œuvre le premier réseau de neurones 11 pour générer à partir d’une l’image utilisateur i une première image i1 de pixels comprenant un masque global des phalanges d’extrémité, une valeur d’un pixel du masque global représentant une probabilité d’un point dans l’image utilisateur i d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. La première image i1 comprend un masque global des phalanges d’extrémité, les contours de chaque phalange ne sont pas très précis. Par exemple, le fond de la première image i1 est noir, correspondant à des pixels de valeur zéro et représentant une probabilité de zéro d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, dans la première image i1, le centre de chaque phalange dans le masque global des phalanges d’extrémité est blanc, correspondant à des pixels de valeur 255 et représentant une probabilité de 100% d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, dans la première image i1, le contour de chaque phalange dans le masque global des phalanges d’extrémité est gris, correspondant à des pixels de valeur comprise entre 1 et 254 et représentant une probabilité intermédiaire d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Selon l’étape d’érosion 101, le calculateur 1 génère une deuxième image i2 dans laquelle le masque global est réduit à une pluralité de noyaux, chaque noyau représentant une forte probabilité d’appartenance à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, la réduction en la pluralité de noyaux comprend une minimisation de la valeur de chaque pixel de la première image i1 à la plus petite des valeurs des pixels d’une fenêtre de pixels prédéterminée centrée sur ledit pixel à minimiser. Par exemple, la fenêtre prédéterminée est un carré dont la dimension d’un côté est un nombre impair de pixels et qui correspond à la taille du petit côté de l’image utilisateur i divisé par un nombre compris entre 7 et 13. Par exemple, le grand côté de l’image utilisateur i est égal à 1920 pixels. Le petit côté de l’image utilisateur est égal à 1080 pixels. La dimension d’un côté de la fenêtre prédéterminé est égale à 101 pixels. Ainsi, la valeur de chaque pixel dans la première image i1 est minimisé par la plus petite des valeurs des pixels de la fenêtre prédéterminée centrée sur ledit pixel. La deuxième image i2 comprend les pixels minimisés de la première image i1. Il est à noter que près des bords de la première image i1, la fenêtre de pixels comprend moins de pixels par exemple qu’au centre de la première image i1. Selon un exemple illustratif, pour une fenêtre de côté égal à 5 pixels, un pixel localisé dans un coin de la première image i1 sera minimisé par la plus petite des valeurs des 9 pixels contenus dans la fenêtre de pixels centrée sur ledit pixel. La fenêtre étant centré sur un pixel en coin de la première image i1, la fenêtre comprend une partie localisée en dehors de la première image i1. Un pixel localisé plus au centre de la première image i1 sera minimisé par la plus petite des valeurs des 25 pixels contenus dans la fenêtre de pixels centrée sur ledit pixel. Selon l’étape d’isolation 102, le calculateur 1 comptabilise dans la deuxième image i2 le nombre de noyaux et génère autant de troisièmes images i3 que de noyaux, chaque troisième image i3 comprenant un unique noyau distinct d’un noyau d’une quelconque autre troisième image i3. Par exemple, pour une image utilisateur i comprenant quatre doigts, le masque global de la première image i1 comprend quatre phalanges d’extrémité mal délimitées, la deuxième image i2 comprend quatre noyaux. Ainsi, dans l’étape l’isolation 102, le calculateur 1 comptabilise quatre noyaux et génère quatre troisièmes images i3, chaque troisième image i3 comprenant un noyau associé à un doigt différent dans l’image utilisateur i. Selon l’étape de segmentation 103, le calculateur 1 met en œuvre pour chaque troisième image i3, un deuxième réseau de neurones 12 afin de générer à partir de l’image utilisateur i et de chaque troisième image i3, une quatrième image i4 comprenant un masque de la phalange d’extrémité correspondante. Selon l’exemple précédent, le calculateur 1 génère quatre quatrièmes images i4, chacune associée à une troisième image i3. Les masques des quatrièmes images i4 sont très précis étant donné que chaque doigt a été isolé au moyen du noyau correspondant. Tout comme pour la première image i1, une valeur d’un pixel du masque représente une probabilité d’un point dans la quatrième image i4 d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, le fond de la quatrième image i4 est noir, correspondant à des pixels de valeur zéro et représentant une probabilité de zéro d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, dans la quatrième image i4, le centre de chaque phalange dans le masque global des phalanges d’extrémité est blanc, correspondant à des pixels de valeur 255 et représentant une probabilité de 100% d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Par exemple, dans la quatrième image i4, le contour de chaque phalange dans le masque global des phalanges d’extrémité est gris, correspondant à des pixels de valeur comprise entre 1 et 254 et représentant une probabilité intermédiaire d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt. Une quatrième image i4 comprend en proportion moins de pixels représentant une probabilité intermédiaire d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt que la première image i1, puisqu’un masque de quatrième image i4 est très précis étant donné que chaque doigt a été isolé au moyen du noyau correspondant. Selon l’étape de résultat 104, le calculateur 1 génère un résultat de segmentation RS comprenant une cinquième image i5 comprenant tous les masques de toutes les quatrièmes images i4. Par exemple, ne sont retenus dans la cinquième image i5 que les pixels des masques des quatrièmes images i4 correspondant à une probabilité d’appartenir à une phalange d’extrémité supérieure à un seuil prédéterminé. Par exemple le seuil prédéterminé est compris entre 75% et 90%. Par exemple, la cinquième image i5 comprend tous les pixels des masques des quatrièmes images i4. Avantageusement, chaque masque de la cinquième image i5 comprend des pixels de même valeur. Avantageusement, une valeur différente de pixel est associée à chaque masque de la cinquième image i5. Cela permet d’extraire facilement à partir de la cinquième image i5 l’un quelconque des masques individuellement, par exemple pour une utilisation d’enrôlement ou de vérification. Selon un aspect de l’invention, le résultat de segmentation comprend en outre l’attribution d’une classe différente à chaque phalange d’extrémité associée à un masque de la cinquième image i5 : classe 1, classe 2, classe 3, classe 4. Selon un aspect de l’invention, le résultat de segmentation comprend en outre la labélisation de chaque phalange d’extrémité en fonction de sa localisation : index, majeur, annulaire, auriculaire. La illustre un exemple d’image utilisateur i, et d’images générées par les premières étapes du procédé de l’invention : une première image i1 et une deuxième image i2. L’image utilisateur i comprend quatre doigts comportant : - une première phalange d’extrémité d’index P1, - une deuxième phalange d’extrémité de majeur P2, - une troisième phalange d’extrémité d’annulaire P3, - une quatrième phalange d’extrémité d’auriculaire P4. La première image i1, telle qu’issue de l’étape de détection 100 du procédé de l’invention, comprend un masque global M. Le fond de la première image i1 est noir. Les contours de chaque phalange d’extrémité ne sont pas très précis et ont des pixels associés de couleur grise de différentes nuances. Le centre de chaque phalange d’extrémité du masque global est blanc. La deuxième image i2, telle qu’issue de l’étape d’érosion 101 du procédé de l’invention, comprend quatre noyaux N1, N2, N3, N4 : - un premier noyau N1 correspondant à la première phalange d’extrémité d’index P1, - un deuxième noyau N2 correspondant à la deuxième phalange d’extrémité de majeur P2, - un troisième noyau N3 correspondant à la troisième phalange d’extrémité d’annulaire P3, - un quatrième noyau N4 correspondant à la quatrième phalange d’extrémité d’auriculaire P4. Les noyaux N1, N2, N3, N4 sont bien distincts et il est aisé de les compter. La illustre un exemple d’images générées par les étapes suivantes du procédé de l’invention : quatre troisièmes images i31, i32, i33, i34, quatre quatrièmes images i41, i42, i43, i44, et une cinquième image i5, avec comme point de départ la deuxième image i2 de la . Les quatre troisièmes images i31, i32, i33, i34, telles qu’issues de l’étape d’isolation 102 du procédé de l’invention, comprennent chacune un noyau : - une première image i31 comprend le premier noyau N1, - une deuxième image i32 comprend le deuxième noyau N2, - une troisième image i33 comprend le troisième noyau N3, - une quatrième image i34 comprend le quatrième noyau N4. La localisation des noyaux N1, N2, N3, N3 dans les troisièmes images i31, i32, i33, i34 sont identiques à la localisation desdits noyaux N1, N2, N3, N3 dans la deuxième image i2. Une superposition des troisièmes images i31, i32, i33, i34 correspond à la deuxième image i2. Les quatre quatrièmes images i41, i42, i43, i44, telles qu’issues de l’étape de segmentation 104 du procédé de l’invention, comprennent chacune : - un premier masque M1 correspondant au premier noyau N1 et associé à la première phalange d’extrémité P1, - un deuxième masque M2 correspondant au deuxième noyau N2 et associé à la deuxième phalange d’extrémité P2, - un troisième masque M3 correspondant au troisième noyau N3 et associé à la troisième phalange d’extrémité P3, - un quatrième masque M1 correspondant au quatrième noyau N4 et associé à la quatrième phalange d’extrémité P4. Contrairement au marque global M qui ne permet pas de distinguer avec précision les contours de chaque phalange d’extrémité, les masques M1, M2, M3, M4, qui correspondent chacun à une phalange d’extrémité P1, P2, P3, P4, ont des contours mieux déterminés. La cinquième image i5 comprend : - un masque d’index M’1 correspondant au premier masque M1 et associé à la première phalange d’extrémité P1, - un masque de majeur M’2 correspondant au deuxième masque M2 et associé à la deuxième phalange d’extrémité P2, - un masque d’annulaire M’3 correspondant au troisième masque M3 et associé à la troisième phalange d’extrémité P3, - un masque d’auriculaire M’4 correspondant au quatrième masque M1 et associé à la quatrième phalange d’extrémité P4. Dans la cinquième image i5, une valeur différente de pixel est associée à chaque masque. Par exemple, le fond de la cinquième image i5 est constitué de pixels de valeur zéro, tous les pixels associés au masque d’index M’1 ont une valeur de 255, tous les pixels associés au masque de majeur M’2 ont une valeur de 200, tous les pixels associés au masque d’annulaire M’3 ont une valeur de 150, tous les pixels associés au masque d’auriculaire M’4 ont une valeur de 100. Ainsi, chaque masque M’1, M’2, M’3, M’4 de la cinquième image i5 apparait dans une couleur ou un ton de gris différent. Procédé de segmentation de doigts à partir d’une image de doigts d’une main d’un utilisateur, dite image utilisateur (i), à l’aide d’un calculateur, comprenant les étapes suivantes : - une étape de détection (100) de doigts dans laquelle le calculateur (1) met en œuvre un premier réseau de neurones (11) pour générer à partir de l’image utilisateur (i) une première image (i1) de pixels comprenant un masque global (M) des phalanges d’extrémité, une valeur d’un pixel du masque global représentant une probabilité d’un point dans l’image utilisateur (i) d’appartenir à une phalange d’extrémité d’un doigt, - une étape d’érosion (101) dans laquelle le calculateur (1) génère une deuxième image (i2) dans laquelle le masque global est réduit à une pluralité de noyaux, chaque noyau représentant une forte probabilité d’appartenance à une phalange d’extrémité d’un doigt, - une étape d’isolation (102) dans laquelle le calculateur (1) comptabilise dans la deuxième image (i2) le nombre de noyaux et génère autant de troisièmes images (i31, i32, i33, i34) que de noyaux, chaque troisième image comprenant un unique noyau distinct d’un noyau d’une quelconque autre troisième image (i31, i32, i33, i34), - une étape de segmentation (103) dans laquelle le calculateur (1) met en œuvre pour chaque troisième image (i31, i32, i33, i34), un deuxième réseau de neurones (12) afin de générer à partir de l’image utilisateur (i) et de chaque troisième image (i31, i32, i33, i34), une quatrième image (i41, i42, i43, i44) comprenant un masque de la phalange d’extrémité correspondante, - une étape de résultat (104) dans laquelle le calculateur (1) génère un résultat de segmentation (RS) comprenant une cinquième image (i5) comprenant tous les masques de toutes les quatrièmes images (i41, i42, i43, i44). Procédé de segmentation de doigts selon la revendication 1, la réduction en la pluralité de noyaux comprenant une minimisation de la valeur de chaque pixel de la première image (i1) à la plus petite des valeurs des pixels d’une fenêtre de pixels prédéterminée centrée sur ledit pixel à minimiser. Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, l’image utilisateur (i) comprenant un grand côté et un petit côté, la fenêtre prédéterminée étant un carré dont la dimension d’un côté est un nombre impair de pixels et qui correspond à la taille du petit côté divisé par un nombre compris entre 7 et 13. Procédé de segmentation de doigts selon l’une quelconque des revendications précédentes, les premier et deuxièmes réseaux de neurones étant du type U-NET. Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, comprenant en outre une étape préalable d’entraînement (90) par une unité de contrôle (2), d’un système neuronal (10) comprenant les premier et deuxième réseaux de neurones et le calculateur (1), l’étape préalable d’entraînement (90) comprenant deux étapes d’entraînement : - une étape de premier entraînement (92) avec des images d’une base d’images historique (BH) associée à un algorithme analytique historique (30), en fonction de résultats de segmentation historique (RH) dudit algorithme analytique, - une étape de deuxième entraînement (97) avec des images d’une base d’images filtrée (BF), en fonction des résultats de segmentation historique (RH), la base d’image filtrée (BF) étant générée à partir d’images de la base d’images historique (BH) filtrées de manière semi-automatique. Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, la base d’images filtrée (BF) étant filtrée à l’aide de l’unité de contrôle (2) et d’une expertise d’opérateur humain, de manière à rejeter des images pour lesquelles les résultats de segmentation historique (RH) sont incorrects. Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, l’étape préalable d’entraînement (90) comprenant : - une étape de comparaison (94) dans laquelle l’unité de contrôle (2) compare à partir d’images de la base d’images historique (BH), des résultats de segmentation (RS) fournis par le système neuronal (10) aux résultats de segmentation historique (RH) correspondants, - une étape de filtrage (95) dans laquelle, pour les images dont le résultat de segmentation historique (RH) diffère du résultat de segmentation (RS), l’opérateur expertise les résultats de segmentation historique (RH), sélectionne les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique (RH) est correct, et rejette les images pour lesquelles le résultat de segmentation historique (RH) est incorrect, les images dont le résultat de segmentation historique (RH) et le résultat de segmentation (RS) est identique, étant automatiquement sélectionnées par l’unité de contrôle (2), la base d’images filtrée (BF) comprenant les images sélectionnées et ne comprenant pas les images rejetées. Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, l’étape préalable d’entraînement (90), comprenant les étapes suivantes: - une étape de première sélection (91) dans laquelle l’opérateur ou l’unité de contrôle (2) sélectionne une première pluralité d’images (P) dans la base d’images historique (BH) et envoie la première pluralité d’images (P) dans la base d’images filtrée (BF), - l’étape de premier entraînement (92) avec les images de la base d’images filtrée (BF), - une étape de deuxième sélection (93) dans laquelle l’opérateur ou l’unité de contrôle sélectionne une autre pluralité d’images (P) dans la base d’images historique (BH), - l’étape de comparaison (94) à partir de l’autre pluralité d’images (P), - l’étape de filtrage (95) pour les images de l’autre pluralité d’images (P), - une étape d’envoi (96) par l’unité de contrôle (2) des images sélectionnées par l’unité de contrôle (2) et d’envoi par l’unité de contrôle (2) ou l’opérateur, des images sélectionnées par l’opérateur, dans la base d’images filtrée (BF), - l’étape de deuxième entraînement (97) avec les images de la base d’images filtrée (BF). Procédé de segmentation de doigts selon la revendication précédente, les étapes de deuxième sélection (93), de comparaison (94), d’expertise (95), d’envoi (96) et de deuxième entraînement (97) étant répétées plusieurs fois pour plusieurs pluralités d’images (P) distinctes. Produit programme d’ordinateur comprenant les instructions de programme mettant en œuvre les étapes du procédé de segmentation de doigts selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque les instructions de programme sont exécutées par un ordinateur.