Brevet FR3143787A1 — publié le 20240621

L’invention concerne un procédé d’identification et/ou d’authentification d’un occupant (20) d’un véhicule automobile (10) par un calculateur, dans lequel il est prévu des étapes : - d’acquisition de données et d’établissement d’au moins deux empreintes biométriques dudit occupant en fonction desdites données, lesdites moins deux empreintes biométriques étant de types différents, - de comparaison de chacune des au moins deux empreintes biométriques avec une empreinte de référence associée afin d’en déduire au moins deux scores (SCO vocal , SCO facial ), - de fusion des scores, et - d’identification et/ou d’authentification dudit occupant en fonction du résultat de la fusion. Selon l’invention, il est prévu une étape de détermination d’au moins un paramètre de bruit relatif au bruit d’acquisition des données, et la fusion des scores est réalisée en fonction dudit paramètre de bruit. Figure pour l’abrégé : Fig.2 Procédé d’identification ou d’authentification d’un occupant de véhicule automobile Domaine technique de l'invention La présente invention concerne de manière générale le domaine de l’identification de personnes sur la base de données biométriques. Elle concerne plus particulièrement un procédé d’identification et/ou d’authentification d’un occupant d’un véhicule automobile par un calculateur, dans lequel il est prévu des étapes : - d’acquisition de données et d’établissement d’au moins deux empreintes biométriques dudit occupant en fonction desdites données, lesdites moins deux empreintes biométriques étant de types différents, - de comparaison de l’une et l’autre des au moins deux empreintes biométriques avec une empreinte de référence qui leurs sont associées afin d’en déduire des scores, - de fusion des scores, et - d’identification et/ou d’authentification dudit occupant en fonction du résultat de la fusion. Elle concerne aussi un véhicule automobile comportant les moyens techniques nécessaires à la mise en œuvre de ce procédé. Etat de la technique Un axe de recherche actuel dans l’automobile consiste à permettre d’adapter automatiquement les différentes fonctions offertes par un véhicule à son utilisateur. Dans ce contexte, il s’avère nécessaire de pouvoir identifier ou authentifier toute personne, afin par exemple de régler le véhicule de façon adaptée ou de s’assurer que cette personne est autorisée ou non à utiliser des fonctions particulières du véhicule. A titre d’exemple, on souhaite pouvoir s’assurer que le passager qui commande l’ouverture totale de sa fenêtre est autorisé à le faire. On souhaite également pourvoir offrir des fonctions personnalisées aux passagers du véhicule (réglage automatique des sièges, réglages audio, paiement sans contact…). La biométrie vocale, qui est une technologie d'identification par la voix, peut alors être utilisée. Elle s'appuie sur des algorithmes capables d'identifier des caractéristiques vocales spécifiques à chaque personne, afin de construire une empreinte vocale propre à chaque personne. La biométrie faciale est une autre technologie d'identification (par traitement d’images du visage d’une personne) qui peut être utilisée. Elle s'appuie de la même façon sur des algorithmes capables d'identifier des caractéristiques spécifiques à chaque visage, afin de construire une empreinte faciale propre à chaque personne. Lorsqu’un passager souhaite s’identifier, une image de sa figure et un signal vocal sont acquis pour créer ses empreintes vocale et faciale. Ces deux empreintes peuvent alors être chacune comparées à des empreintes de référence stockées dans une base de données et associées chacune à un utilisateur enregistré, afin d’en déduire des scores. Le score obtenu par comparaison entre l’empreinte faciale et l’empreinte de référence considérée permet alors de conclure si oui ou non l’utilisateur est reconnu. De la même façon, le score obtenu par comparaison entre l’empreinte vocale et l’empreinte de référence considérée permet alors de conclure si oui ou non l’utilisateur est reconnu. Une idée consiste à ne pas utiliser ces biométries de façon séparée mais à fusionner les scores obtenus via les deux méthodes biométriques afin d’en déduire un nouveau score permettant de conclure de manière plus fiable si oui ou non l’usager est reconnu. Malheureusement, cette méthode n’est pas infaillible. Ainsi, il arrive régulièrement qu’elle ne permette pas d’identifier une personne ou qu’elle identifie une personne à tort. En effet, ce type de technologie, une fois implantée dans un véhicule, se trouve confronté à des difficultés liées au contexte dans lequel la voix ou le visage de l’usager est enregistré (présence de bruits, zones d’ombres, surexpositions soudaines…). En outre, ce type de technologie s’avère en pratique très consommateur en puissance de calcul, si bien qu’il est souvent onéreux à implanter. Présentation de l'invention Afin de remédier aux inconvénients précités de l’état de la technique, la présente invention propose de fusionner de façon simple mais performante les scores obtenus par deux technologies biométriques, de telle sorte que le contexte de l’enregistrement des données (visage, voix…) ait peu d’influence sur le résultat de l’identification. Plus particulièrement, on propose selon l’invention un procédé d’identification tel que défini dans l’introduction, dans lequel il est prévu une étape de détermination d’au moins un paramètre de bruit relatif au bruit d’acquisition des données, et dans lequel la fusion des scores est réalisée en fonction dudit paramètre de bruit. Ainsi, grâce à l’invention, le bruit d’acquisition est pris en compte au sein de l’étape de fusion des scores, de façon à ce que cette fusion fournisse des résultats fiables quel que soit le type de bruit et le niveau de bruit. D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - la fusion des scores est réalisée selon une méthode qui est sélectionnée en fonction dudit paramètre de bruit ; - ladite méthode est sélectionnée parmi une méthode de fusion par combinaison linéaire et une méthode fusion par produit de puissances ; - ladite méthode est sélectionnée en choisissant une fonction ou une cartographie en fonction dudit paramètre de bruit, calculant la valeur d’un point d’équilibre entre taux de fausses acceptations et taux de faux rejet donnée par chaque méthode, à l’aide de la fonction ou de la cartographie choisie, et en sélectionnant la méthode pour laquelle la valeur calculée est la plus faible ; - la fusion des scores est opérée à l’aide d’une équation mathématique qui utilise une variable déterminée en fonction dudit au moins un paramètre de bruit ; - ladite fonction ou cartographie permet de calculer la valeur du point d’équilibre en fonction de ladite variable ; - l’une des données acquises est un signal vocal émis par ledit occupant et l’une des deux empreintes biométriques est de type vocal ; - ledit au moins un paramètre de bruit est relatif à l’intensité sonore du bruit ambiant au moment de l’étape d’acquisition ; - ledit au moins un paramètre de bruit est relatif à un type de bruit détecté au moment de l’étape d’acquisition parmi plusieurs types de bruits prédéfinis. L’invention propose également un véhicule automobile comportant au moins un siège d’accueil d’un occupant, des moyens de mesure de données permettant d’établir deux empreintes biométriques de types distincts, et un calculateur adapté à mettre en œuvre un procédé d’identification tel que précité. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : représente plusieurs graphiques qui illustrent les variations de différents paramètres utilisés dans le cadre de l’invention ; est une représentation schématique des différentes étapes d’un procédé d’identification conforme à l’invention. Sur la , on a représenté une partie d’un véhicule automobile 10 et un usager de ce véhicule automobile, à savoir ici le conducteur 20. Il pourrait s’agir de n’importe quel type de véhicule, par exemple un camion, un bus, un train ou même un avion. Il s’agit ici d’une voiture comportant classiquement un châssis qui délimite un habitacle. Dans cet habitacle, le véhicule comporte différents équipements permettant d’identifier au moins le conducteur 20, voire chacun des occupants du véhicule. Dans la suite de cet exposé, pour des raisons de clarté, on s’intéressera uniquement à l’identification du conducteur 20. Ces équipements sont conçus pour permettre de réaliser une identification selon au moins deux méthodes d’identification biométrique différentes. Il s’agira ici d’identification faciale et vocale, mais d’autres méthodes pourraient être employées en complément ou en variante (reconnaissance d’iris, d’empreintes digitales, de veinage de la main…). L’un de ces équipements est un microphone 11 placé et orienté de telle sorte qu’il est en mesure d’enregistrer la voix du conducteur 20. Un autre de ces équipements est un capteur d’images, et plus précisément ici une caméra 12 placée et orientée de telle manière qu’elle est en mesure de capter des images du visage du conducteur 20 lorsque ce dernier conduit le véhicule. Le véhicule automobile 10 comporte par ailleurs un calculateur (non représenté) conçu pour mettre en œuvre un procédé d’identification du conducteur, comme cela sera bien décrit ci-après en référence à la . Ce calculateur comporte un processeur, une mémoire et une interface d'échange de données, connectée par exemple à un réseau du véhicule de type CAN. Grâce à cette interface, le calculateur est adapté à recevoir différentes informations, et notamment les signaux acquis (et éventuellement prétraités) par le microphone 11 et la caméra 12 (voir ). Grâce à sa mémoire, le calculateur mémorise une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par le processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé d’identification décrit ci-après. Le calculateur mémorise en outre une base de données 13 d’empreintes biométriques de référence. Cette base de données 13 enregistre, pour chaque utilisateur du véhicule qui s’est enregistré auprès de ce service d’identification (on parle « d’enrôlement »), au moins une empreinte vocale de référence et au moins une empreinte faciale de référence. Ces empreintes sont des caractéristiques permettant d’identifier une personne de façon fiable. L’empreinte vocale de référence est ici construite lors de la phase d’enrôlement, laquelle consiste à demander au conducteur de prononcer (et éventuellement de répéter plusieurs fois) une phrase clé, puis à tirer de ces enregistrements des informations permettant de construire l’empreinte vocale de référence. Cette phase d’enrôlement est réalisée une seule fois, par exemple lorsque le conducteur conduit pour la première fois le véhicule. La phrase clé est soit imposée par le constructeur du véhicule (par exemple « Hello Renault »), soit choisie par le conducteur (par exemple un code secret composé de chiffres). On peut ici décrire succinctement le processus de construction d’une empreinte vocale de la façon suivante. Ce processus comporte tout d’abord une analyse acoustique qui consiste à extraire du signal vocal d’enregistrement des informations pertinentes et caractéristiques. Pour cela, des jeux de coefficients acoustiques sont calculés à intervalles de temps réguliers (c’est-à-dire pour des fenêtres d’observations successives), sur des blocs de signal de longueurs fixes. Ces jeux de coefficients constituent ensemble une matrice acoustique qui forme une signature numérique de la voix du conducteur. Chaque jeu de coefficient est par exemple calculé en utilisant des transformées de Fourier inverse du logarithme de la densité spectrale de puissance du signal. Les coefficients cepstraux issus d’une telle analyse caractérisent en effet bien la forme du spectre. Les coefficients cepstraux utilisés sont typiquement les MFCC (de l’anglais « Mel Frequency Cepstral Coefficients). Ils présentent en effet l’avantage d’être peu corrélés entre eux. Le processus peut en outre être complété par un filtrage de type « mel-filterbank », ce qui permet de privilégier la richesse des sons voisés. Le processus de génération d’empreinte acoustique permet ainsi de générer, en fonction du signal vocal d’enregistrement, une signature vocale de base caractéristique de la voix du conducteur. L’empreinte faciale de référence est construite de façon similaire au cours de la phase d’enrôlement. Ces deux empreintes de référence sont donc enregistrées dans une base de données 13 de telle sorte que chaque enregistrement de cette base de données soit associé à un usager particulier et comporte un identifiant de cet usager, les deux empreintes de référence et des droits et préférences associés à cet usager (droit d’ouvrir les fenêtres, préférence musicale…). Le calculateur mémorise alors un algorithme qui permet de réaliser l’identification du conducteur 20. Cet algorithme sera décrit en détail plus loin dans cet exposé. On pourra ici seulement préciser que, lorsque le conducteur déjà enrôlé souhaite s’identifier, il doit prononcer la phrase clé et se placer face à la caméra. Dès lors, le calculateur peut générer des « empreintes temporaires » à partir des enregistrements qui en sont faits, selon un processus identique à celui utilisé pour construire les empreintes de référence. Ces empreintes temporaires sont alors comparées avec chacune des empreintes de référence enregistrées dans la base de données 13. Le calculateur détermine alors un score SCO vocal , SCO faci al pour chaque empreinte de référence, qui est d’autant plus élevé que l’empreinte temporaire est proche de cette empreinte de référence. Si l’un des scores SCO vocal , SCO faci al est supérieur à un seuil SCO min , il est envisageable que l’usager ait été identifié (le seuil utilisé sera ici considéré le même dans les deux cas puisqu’on considérera que les scores ont été normalisés). Dans le cadre de l’invention, le score SCO vocal issu de la comparaison entre l’empreinte temporaire et l’empreinte de référence utilisés dans le cadre de la reconnaissance vocale est fusionné avec le score SCO faci al issu de la comparaison entre l’empreinte temporaire et l’empreinte de référence utilisés dans le cadre de la reconnaissance faciale. Ainsi, ce sera le résultat de cette fusion (ci-après appelé score fusionné SCO f ) qui sera comparé avec seuil minium SCO f, min afin de déterminer si le conducteur est identifié ou non. Avant de décrire plus en détail comment cette méthode d’identification est mise en œuvre en référence à la , on peut expliquer les calculs sur lesquels s’appuie cette méthode. Ces calculs seront en effet utiles pour comprendre comment paramétrer le calculateur afin qu’il puisse mettre en œuvre cette méthode d’identification. L’utilisation du score SCO vocal , SCO faci al issu de la reconnaissance faciale ou vocale et sa comparaison avec un seuil SCO min donne des résultats qui ne sont pas toujours fiables. Il est en effet possible de se trouver dans les quatre situations suivantes : - l’usager pré-enrôlé est bien identifié (on parle de bonne acceptation « BA »), - l’usager pré-enrôlé n’est pas identifié (on parle de faux rejet « FR »), - l’usager non-enrôlé est identifié à tort (on parle de fausse acceptation « FA »), - l’usager non-enrôlé n’est à juste raison pas identifié (on parle de bon rejet « BR »). Pour bien illustrer ces situations, il est possible de réaliser une « batterie de tests » au cours de laquelle on demande à un nombre N de locuteurs placés sur le siège conducteur d’un véhicule de test (dont une moitié seulement est déjà enrôlée), de tenter de se faire identifier par le calculateur via chacun des deux processus de reconnaissance vocale et faciale. Ici, cette batterie de tests est réalisée avec aucun bruit dans l’habitacle (moteur éteint, véhicule à l’arrêt…) et avec une luminosité moyenne. Le premier graphique G1 illustré sur la représente deux histogrammes qui illustrent le répartition (en ordonnée) des scores (en abscisse) en utilisant le processus de reconnaissance faciale. Ainsi, lors de cette batterie de tests, les scores se répartissent en deux courbes de Gauss centrées sur des scores de 0,5 et 1. La courbe de Gauss la plus à gauche est une illustration du taux BRR de bons rejets BR et celle de droite est une illustration du taux BAR de bonne acceptation BA, en utilisant le processus de reconnaissance faciale. Le second graphique G2 représente les mêmes paramètres, obtenus toutefois dans le cadre de la reconnaissance vocale. On comprend que l’idéal serait, sur ces graphiques, que les deux courbes de Gauss soient disjointes, ce qui signifierait que les méthodes utilisées permettent d’éviter tout faux rejet et toute fausse acceptation. Mais tel n’est pas le cas. La zone de recouvrement entre les courbes est en effet une zone illustrant qu’il existe de tels faux rejets et fausses acceptations. On comprend également sur ces graphiques G1, G2 que plus le seuil SCO min sera grand, moins il y aura de fausses acceptations FA mais plus il y aura de faux rejet FR, et vis-versa. A ce stade, on pourra définir plusieurs notions utiles dans le cadre du procédé décrit ci-après. Le taux FRR de faux rejet FR sera considéré égal au nombre de faux-rejets FR sur le nombre total de tests effectués durant cette batterie de tests avec des locuteurs pré-enrôlés (ou « légitime »). Le taux FAR de fausses acceptations FA sera considéré égal au nombre de fausses acceptations FA sur le nombre total de tests effectués avec des usagers non-enrôlés (ou « imposteurs »). Le point d’équilibre EER (de l’anglais « Equal Error Rate ») correspondra au point où les taux FRR et FAR sont égaux. Ce point d’équilibre est préféré puisqu’il évite de privilégier les fausses acceptations au détriment des faux rejets, et vis-versa. On comprend qu’en faisant varier le seuil SCO min utilisé, les valeurs des taux FAR et FRR varieront. On peut alors construire une courbe pour illustrer cette variation. Ici, la courbe choisie sera une courbe dite DET (de l’anglais « Detection Error Tradeoff ») qui permettra d’écrire le taux FRR en fonction du taux FAR (soit FRR= f(FAR)). En variante, on pourrait utiliser une courbe dite ROC (de l’anglais « Receiver Operating Characteristic »). Sur le graphique G3, on a alors illustré deux courbes de type DET, référencées DET1, DET2 et correspondant respectivement aux deux graphiques G1, G2. On constate sur ce graphique G3 que la courbe DET1 correspondant au processus de reconnaissance faciale est plus proche de l’origine que la courbe DET2 correspondant au processus de reconnaissance vocal. En effet, les courbes de gauss représentées sur le graphique G1 présentent une zone de recouvrement plus faible que celles représentées sur le graphique G2, ce qui signifie que le processus de reconnaissance facial fournit de meilleurs résultats (autrement formulé, le processus de reconnaissance facial est plus fiable que le processus de reconnaissance vocal). Les résultats de ces deux processus de reconnaissance, c’est-à-dire leurs scores SCO facial , SCO vocal sont ici fusionnés. Ainsi, les deux processus de reconnaissance peuvent être combinés de manière que l’identification se fasse sur la base de ces deux processus. La fusion va permettre de combiner ces scores afin d’en obtenir un seul (le score fusionné SCO f ). Ce score fusionné pourra alors être comparé avec un seuil afin de déterminer de façon plus fiable si un individu est identifié ou non. Préférentiellement, la méthode de fusion des scores pourra ne pas être la même en fonction des conditions d’enregistrement de la voix et du visage de l’usager. Ainsi, la méthode la plus efficace pourra être choisie. Pour comprendre comment ce choix est réalisé et comment la méthode choisie est ensuite paramétrée, on peut continuer à travailler sur les résultats de la batterie de tests effectués et illustrés sur les graphiques G1 et G2. La première méthode de fusion qui pourra être choisie est, de préférence, la fusion par combinaison linéaire. Ce type de fusion s’exprime sous la forme de l’équation mathématique suivante : Dans cette équation : - i est un nombre entier compris entre 1 et N, qui permet donc d’identifier chaque test facial et vocal correspondant, - SCO f 1 est le score issu de la fusion, également appelé statistique de fusion, - α est un poids s’exprimant sous la forme d’un nombre compris entre 0 et 1, bornes incluses, - SCO facial , i est le ième des N scores normalisés obtenus via le système de reconnaissance facial, et - SCO voc al , i est le ième des N scores normalisés obtenus via le système de reconnaissance vocal. On comprend donc que la fusion consiste à combiner les scores obtenus avec les deux technologies de reconnaissance faciale et vocale, en donnant un poids α plus ou moins important à chaque score. Le résultat de la fusion permettrait ici encore d’établir un histogramme du type de ceux illustrés sur les graphiques G1 et G2, sur lequel le recouvrement des courbes de Gauss serait minimisé. Il est donc aussi possible de tracer une courbe de type DET, notée DETs sur le graphique G3, illustrant la variation du taux FRR de faux-rejets en fonction du taux FAR de fausses acceptations obtenus en fusionnant les deux technologies de reconnaissance faciale et vocale. On remarque que cette courbe DETs est plus proche de l’origine que les courbes DET1 et DET2 car cette méthode de fusion est plus fiable que chacune des deux technologies de reconnaissance faciale et vocale considérées isolément. Sur ce même graphique G3, on a représenté la droite D EER illustrant les points d’équilibre EER, dont on rappelle qu’ils correspondent aux points où le taux FRR de faux rejet FR est égal au taux FAR de fausses acceptations FA. On notera qu’en jouant sur la valeur du poids α, il est possible de modifier la courbe DETs. On rappelle ici que plus un point de cette courbe DETs est proche de l’origine, meilleur sera le résultat de la fusion. L’idée consiste alors à optimiser la fusion en cherchant le poids α qui minimise la courbe DETs au niveau de la droite D EER . Sur le graphique G4, on a illustré la valeur du point d’intersection entre la courbe DETs et la droite D EER (cette valeur étant ci-après appelée « taux d’équilibre EERf1 »), en faisant varier le poids α entre 0 et 1. On constate que dans cet exemple, le poids donnant au taux d’équilibre EERf1 une valeur minimum EERf1 min est de 0,62. On peut donc considérer que dans les conditions considérées d’enregistrement des voix et visages, la fusion par combinaison linéaire donne des résultats optimaux pour cette valeur de poids optimal α opt . Comme cela a été expliqué supra, la batterie de tests ayant conduit aux tracés des histogrammes des graphiques G1 et G2 est réalisée dans l’habitacle du véhicule de test, en l’absence de bruits extérieurs. L’idée va consister ici à répéter les opérations précédentes en faisant varier les bruits extérieurs, afin de trouver les valeurs de poids optimal α opt dans des conditions de bruit variées. Plus précisément, selon une caractéristique avantageuse de l’invention, le processus précité est répété en utilisant les résultats d’au moins une autre « batterie de tests » réalisée en présence d’un bruit donné dans l’habitacle. A titre d’exemple, le bruit ici employé est celui généré par le groupe motopropulseur dans l’habitacle du véhicule de test. En pratique, le processus est répété pour plusieurs niveaux de bruits (par exemple avec différents régimes du groupe motopropulseur et/ou en faisant varier l’intensité de la voix du locuteur). On peut pour cela introduire la notion de « rapport SNR » correspondant au rapport entre la puissance acoustique du signal vocal servant à la biométrie vocale et la puissance acoustique du bruit dans l’habitacle (ou au rapport de leurs intensités sonores respectives). Alors, pour chaque rapport SNR considéré, il est possible de réaliser une nouvelle batterie de tests, puis de tracer une courbe du type de celle représentée sur le graphique G4 afin de trouver un nouveau poids optimal α opt , ce qui est illustré sur le graphique G5. Sur ce graphique G5, l’un des poids optimaux correspond au cas où il n’y a pas de bruit, un autre correspond à un rapport SNR de 0dB, un autre à un rapport SNR de 5dB et un dernier à un rapport SNR de 10dB. Bien entendu, plus le nombre batteries de tests sera grand, plus le nombre de poids optimaux α opt trouvés sera élevé, et plus le résultat du processus sera fiable. Il convient donc de multiplier les batteries de tests avec différents rapports SNR, le nombre de batteries de tests étant au moins égal à 4 et étant de préférence supérieur à 8. Ici, l’idée consiste à réaliser les batteries de tests pour des rapports SNR compris entre -20 et +40 dB, en faisant par exemple varier de 5 dB ce rapport entre deux batteries de tests. Sur le graphique G6, on a alors illustré les valeurs des poids optimaux α opt trouvés en fonction des rapports SNR testés. Un processus d’interpolation permet alors de trouver la fonction permettant d’écrire : α opt =f1(SNR). En d’autres termes, grâce à ce graphique, il sera possible de trouver, en fonction du rapport SNR relevé au moment de l’enregistrement d’un signal vocal d’identification, le poids optimal α opt correspondant. Grâce au graphique G6, il est aussi possible de tracer les valeurs minimales EERf min des taux d’équilibre EERf correspondants, en fonction des valeurs de poids optimal α opt (graphique G7). Un processus d’interpolation permet alors de trouver la fonction permettant d’écrire : EERf1 min =f1 EER (α opt ). L’ensemble du processus précité peut être répété pour d’autres types de bruits μ k . Par exemple, on peut ensuite considérer le bruit provoqué par le déplacement du véhicule (bruits aérodynamiques et de route), puis le bruit causé par l’ouverture de la vitre du conducteur, puis le bruit généré par la musique émis par le système multimédia du véhicule, puis le bruit généré par des voix de passagers du véhicule. Il est ainsi possible de multiplier les batteries de tests afin de tracer des courbes telles que celles illustrés sur les graphiques G6 et G7 pour chacun de ces autres types de bruits μ k . On considérera de préférence au moins trois types de bruits différents. Ici, le nombre k de types de bruits considérés sera égal à cinq. De façon plus générale, on peut donc trouver les fonctions permettant d’écrire, pour chaque type de bruit k : α opt,k =f1 k (SNR) EERf1 min ,k =f1 EER ,k (α opt,k ) On comprend alors que grâce à l’ensembles des graphiques G6, G7 tracés, il sera possible de trouver, en fonction du type de bruit et du rapport SNR relevé au moment de l’enregistrement du signal vocal d’identification, le poids optimal α opt correspondant (grâce aux graphiques G6). Il sera également possible de trouver la valeur minimale du point d’équilibre correspondant (grâce aux graphiques G7). La seconde méthode de fusion qui pourra être choisie est, de préférence, la fusion par produit de puissances pondérées. Ce type de fusion s’exprime sous la forme de l’équation mathématique suivante : Dans cette équation : - SCO f2 est le score de la fusion, et - β est un poids s’exprimant sous la forme d’un nombre compris entre 0 et 1, bornes incluses. On applique le même processus pour cette méthode de fusion que pour la première méthode, ce qui permet de trouver des courbes du types de celles illustrées sur les graphiques G6 et G7, pour les différents types de bruits évoqués. On peut donc trouver les fonctions permettant d’écrire, pour chaque type de bruit k : β opt,k =f2 k (SNR) EERf2 m in ,k =f2 EER ,k (β opt,k ) Comme on l’a expliqué supra, la fusion fournira des résultats d’autant plus fiables que la valeur minimale EERf1 min,k , EERf2 min,k du taux d’équilibre sera faible. Dès lors, lorsqu’un conducteur cherchera à s’identifier, on pourra choisir la meilleure des deux méthodes de fusion en comparant les valeurs minimales EERf1 min,k , EERf2 min,k . Ainsi, si la valeur de la fonction EERf1 min,k est inférieure à celle de la fonction EERf2 min,k , on sélectionnera la fusion par combinaison linéaire. Sinon, on sélectionnera l’autre. On pourra également calculer le poids optimal α opt , β opt correspondant, de manière que la méthode de fusion choisie présente les meilleures performances possibles, compte tenu du type de bruit et du niveau SNR. On notera ici que les batteries de tests, opérées avec les différents niveaux de bruits et pour les différents types de bruits, sont réalisées hors-ligne, c’est-à-dire au stade de conception de la gamme du véhicule, sur un véhicule de test sensiblement identique à ceux qui seront ensuite commercialisés et équipés du calculateur programmé pour réaliser les identifications de conducteurs. Les calculs pour déterminer les courbes des fonctions α opt,k , EERf1 min ,k , β opt,k , EERf2 min ,k précitées sont également réalisés hors ligne, si bien que la puissance de calcul nécessaire pour les mettre en œuvre est sans conséquence sur le prix final du véhicule. En effet, le calculateur du véhicule n’aura pas à redéterminer ces fonctions, mais il pourra se contenter de les utiliser pour identifier le conducteur du véhicule. Pour cela, les équations des fonctions α opt,k , EERf1 min ,k , β opt,k , EERf2 min ,k (ou des cartographies issues de ces fonctions) peuvent être enregistrées dans la mémoire du calculateur du véhicule automobile 10, lequel est de la même gamme que le véhicule de test utilisé hors-ligne pour établir ces fonctions. On peut alors décrire le procédé qui sera mis en œuvre par le calculateur du véhicule. Comme on le verra, ce procédé ne fera intervenir que des calculs simples, si bien que la puissance de calcul du calculateur n’aura pas à être très élevée, au bénéfice de son coût de revient. Ce procédé d’identification du conducteur comprend plusieurs étapes illustrées sur la . Une tâche de fond consiste à enregistrer en continu les signaux sonores dans l’habitacle du véhicule à l’aide du microphone 11. La première étape E0 consiste alors à détecter à chaque instant si le conducteur 20 prononce la phrase clé (la même que celle utilisée pendant la phase d’enrôlement) puis à enregistrer soit le signal vocal correspondant à la prononciation de cette phrase clé, soit des données caractérisant ce signal. Ici, en pratique, une empreinte de ce signal est générée au cours d’une étape E2 en employant le même algorithme que celui utilisé pendant la phase d’enrôlement pour créer l’empreinte vocale de référence. Cette empreinte dite temporaire est alors stockée dans un registre de la mémoire du calculateur. En parallèle une autre étape E30, déclenchée par la première, consiste à prendre une photo ou un séquence vidéo de courte durée du visage du conducteur 20 puis à enregistrer dans la mémoire du calculateur soit cette image ou cette séquence, soit des données issues de cette image ou de cette séquence. Ici, en pratique, une empreinte biométrique du visage du conducteur est générée au cours d’une étape E32 en employant le même algorithme que celui utilisé pendant la phase d’enrôlement pour créer l’empreinte faciale de référence. Cette empreinte dite temporaire est alors stockée dans un registre de la mémoire du calculateur. Au cours des étapes E4 et E34, le calculateur procède d’une manière classique à une tentative d’identification du conducteur par biométrie vocale et par biométrie faciale. Pour cela, le couple d’empreintes temporaires faciale et vocale est comparé avec chaque couple d’empreintes vocale et faciale de référence mémorisé dans la base de données 13. Lors de chaque comparaison, le calculateur calcule deux scores SCO vocal , SCO facial permettant d’évaluer les ressemblances entre les deux empreintes temporaires et les deux empreintes vocale et faciale de référence sélectionnées (étapes E6 et E36). Avant de fusionner ce couple de scores SCO vocal , SCO facial (étape E40), il est ici prévu de rechercher l’algorithme de fusion qui sera potentiellement le plus efficace compte tenu des conditions d’enregistrement de la phrase clé, puis de paramétrer cet algorithme de fusion de manière optimale. Pour cela, au cours d’une étape E8, il est prévu de déterminer le type de bruit μ k enregistré par le microphone au moment de l’instant d’acquisition de la phrase clé (ou immédiatement avant ou après). En pratique, un traitement de classification de bruit est appliqué au signal vocal capturé lors de la locution de la phrase clé. De nombreuses technologies sont connues, si bien que cette étape ne sera pas ici décrite en détail. On pourra seulement expliquer qu’en manière générale, plusieurs types de bruits seront détectés mais seul le prédominant sera sélectionné. Puis, au cours de l’étape E10, le calculateur détermine la valeur du rapport SNR, c’est-à-dire la valeur du rapport de puissances entre le signal vocal et le bruit de fond. Ici encore, de nombreuses technologies sont connues, si bien que cette étape ne sera pas ici décrite en détail. Dès lors, au cours des étapes E12, E14, E16 et E18, en s’appuyant sur les fonctions ou cartographies stockées dans sa mémoire, le calculateur peut déterminer les valeurs des fonctions α opt,k , EERf1 min ,k , β opt,k , EERf2 min ,k . Pour cela, il commence par sélectionner les fonctions ou les cartographies correspondant au type de bruit détecté. Puis, compte tenu du rapport SNR, le calculateur calcule les valeurs des poids α opt,k , β opt,k , en s’appuyant sur la fonction ou cartographie correspondant au graphique G6 de la . Il en déduit ensuite les valeurs des fonctions EERf1 min ,k , EERf2 min ,k , en s’appuyant sur la fonction ou cartographie correspondant au graphique G7 de la . Au cours de l’étape E20, le calculateur compare les valeurs des fonctions EERf1 min ,k et EERf2 min ,k . L’idée ici consiste à sélectionner l’algorithme de fusion qui donnera les meilleurs résultats compte tenu du type de bruit et du rapport SNR, en recherchant celui pour lequel la valeur minimale du taux d’équilibre est la plus proche de zéro. Alors, au cours de l’étape E40, si la valeur minimale EERf1 min ,k est inférieure à celle EERf2 min ,k , la fusion des scores est réalisée par combinaison linéaire (E40a). Sinon, la fusion des scores est réalisée par produit de puissances (E40b). Quelle que soit la méthode employée, la fusion se fera compte tenu de la valeur optimale du poids α opt,k , β opt,k . Le résultat de la fusion sera un score fusionné qui pourra être comparé ensuite à un seuil afin de déterminer si le conducteur a pu ou non être identifié. La présente invention n’est nullement limitée au mode de réalisation décrit et représenté, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention. Typiquement, il serait possible d’appliquer le même type de procédé que celui décrit supra au processus de reconnaissance faciale. Ainsi, on pourrait réaliser des batteries de tests avec différents niveaux de luminosité et pour des perturbations distinctes. En effet, la reconnaissance faciale est utilisée dans un contexte de capture contraignant où peuvent apparaitre des zones d’ombres successives, une surexposition ou une sous-exposition soudaine lors de l’entrée puis de la sortie d’un tunnel, impactant directement la qualité de la capture vidéo. On notera par ailleurs que si le processus précité est utilisé pour identifier un conducteur, il pourra également être utilisé pour l’authentifier. En effet, le processus utilisé permettra, en ajustant le seuil utilisé, de s’assurer que l’usager est identifié à juste raison et que ce dernier n’est pas un imposteur tentant de pirater le système. Encore en variante, on a précisé ici que l’on cherchait toujours à se placer sur la droite D EER de façon à ce que les taux de faux rejets et de fausses acceptations soient identiques. Bien entendu, en variante, on aurait pu se placer sur une autre droite afin de favoriser la réduction des faux rejets (au détriment des fausses acceptations) ou vis-versa. Procédé d’identification et/ou d’authentification d’un occupant (20) d’un véhicule automobile (10) par un calculateur, dans lequel il est prévu des étapes : - d’acquisition de données et d’établissement d’au moins deux empreintes biométriques dudit occupant (20) en fonction desdites données, lesdites moins deux empreintes biométriques étant de types différents, - de comparaison de chacune des au moins deux empreintes biométriques avec une empreinte de référence associée afin d’en déduire au moins deux scores (SCO vocal , SCO facial ), - de fusion des scores (SCO vocal , SCO facial ), et - d’identification et/ou d’authentification dudit occupant (20) en fonction du résultat de la fusion, caractérisé en ce qu’il est prévu une étape de détermination d’au moins un paramètre de bruit (μ k , SNR) relatif au bruit d’acquisition des données, et en ce que la fusion des scores est réalisée en fonction dudit paramètre de bruit (μ k , SNR). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la fusion des scores est réalisée selon une méthode qui est sélectionnée en fonction dudit paramètre de bruit (μ k , SNR). Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite méthode est sélectionnée parmi une méthode de fusion par combinaison linéaire et une méthode fusion par produit de puissances. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel ladite méthode est sélectionnée en : - choisissant une fonction ou une cartographie en fonction dudit paramètre de bruit (μ k , SNR), - calculant la valeur (EERf) d’un point d’équilibre entre taux (FAR) de fausses acceptations (FA) et taux (FRR) de faux rejet (FR) donnée par chaque méthode, à l’aide de la fonction ou de la cartographie choisie, - sélectionnant la méthode pour laquelle la valeur calculée est la plus faible. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la fusion des scores (SCO vocal , SCO facial ) est opérée à l’aide d’une équation mathématique qui utilise une variable (α, β) déterminée en fonction dudit au moins un paramètre de bruit (μ k , SNR). Procédé selon les revendications 4 et 5, dans lequel ladite fonction ou cartographie permet de calculer la valeur (EERf) du point d’équilibre en fonction de ladite variable (α, β). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel l’une des données acquises est un signal vocal émis par ledit occupant (20) et l’une des deux empreintes biométriques est de type vocal. Procédé selon la revendication 7, dans lequel ledit au moins un paramètre de bruit (SNR) est relatif à l’intensité sonore du bruit ambiant au moment de l’étape d’acquisition. Procédé selon l’une des revendications 7 et 8, dans lequel ledit au moins un paramètre de bruit (μ k ) est relatif à un type de bruit détecté au moment de l’étape d’acquisition parmi plusieurs types de bruits prédéfinis. Véhicule automobile (10) comportant au moins un siège d’accueil d’un occupant (20) et des moyens de mesure de données permettant d’établir deux empreintes biométriques de types distincts, caractérisé en ce qu’il comporte en outre un calculateur (30) programmé pour mettre en œuvre un procédé d’identification et/ou d’authentification conforme à l’une des revendications précédentes.