Brevet FR3157634A1 — publié le 20250627

Dispositif d’identification biométrique à transducteur ultrasonore et détection de preuve de vie La présente description concerne un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) comportant au moins un circuit transducteur à ultrasons (104), un circuit de commande (106) et un circuit de traitement de données (108), configurés pour mettre en œuvre au moins les étapes suivantes : - acquisition (216) d’images de profondeur (164) successives d’au moins un élément (101) destiné à être disposé contre une surface de capture (102) du dispositif (100) ; - détection (218), par comparaison des images de profondeur (164) entre elles, d’au moins une modification représentative d’une circulation sanguine dans une vasculature de l’élément (101) ; - détermination (220) du caractère vivant ou non de l’élément (101) en fonction de la détection ou non de la modification représentative de la circulation sanguine. Figure pour l'abrégé : Fig. 3 Dispositif d’identification biométrique à transducteur ultrasonore et détection de preuve de vie La présente description concerne le domaine des dispositifs d’identification biométrique basés sur la capture et la détection par transduction ultrasonore. Un dispositif d’identification biométrique permet de vérifier ou déterminer l’identité d’un utilisateur du dispositif en se basant sur une mesure d’au moins une caractéristique biométrique de l’utilisateur telle qu’une empreinte digitale, la forme du visage, le motif de l’iris, le motif de la rétine, etc. Les différentes techniques permettant de réaliser les mesures de l’une ou l’autre de ces caractéristiques comportent chacune des avantages et des inconvénients selon différents critères dont notamment : taux d’erreur plus ou moins important, facilité ou non du vol du gabarit avec lequel les mesures sont comparées, possibilité de détecter ou non une imitation, preuve ou non du vivant, facilité et confort d’utilisation, taille du capteur nécessaire, consommation énergétique nécessaire, etc. Il est connu de réaliser un dispositif d’identification biométrique, d’anti-usurpation (« anti-spoofing » en anglais) et de détection du vivant en utilisant un capteur d’empreinte digitale réalisant des mesures optiques ou capacitives afin de vérifier si l’empreinte du doigt capturée correspond à celle attendue (phase de vérification d’identité), puis de mettre en œuvre un algorithme de détection du vivant et d’anti-usurpation via un traitement d’image réalisé à partir de l’empreinte digitale capturée ou en utilisant un système infrarouge permettant par exemple de détecter si le doigt disposé sur le dispositif lors de la capture d’empreinte est un faux doigt (par exemple réalisé en utilisant l’image d’une empreinte digitale présente sur un objet touché par la personne dont l’identité est celle attendue par le dispositif). Le document US10262188B2 propose de réaliser une détection d’un faux doigt par un capteur d’empreinte à ultrasons se basant sur la quantité d’énergie réfléchie par le doigt présent sur le capteur. Cette solution a toutefois pour inconvénient de ne pas détecter certaines situations de fraude, comme par exemple l’utilisation d’un doigt coupé de l’utilisateur dont l’identité est celle attendue par le capteur, ou bien encore lorsque cet utilisateur est décédé. Il existe un besoin de proposer un dispositif d’identification biométrique ne présentant pas au moins une partie des inconvénients des solutions existantes. Un mode de réalisation pallie tout ou partie des inconvénients des solutions connues et propose un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant comportant au moins un circuit transducteur à ultrasons, un circuit de commande et un circuit de traitement de données, configurés pour mettre en œuvre au moins les étapes suivantes : - acquisition d’images de profondeur successives d’au moins un élément destiné à être disposé contre une surface de capture du dispositif ; - détection, par comparaison des images de profondeur entre elles, d’au moins une modification représentative d’une circulation sanguine dans une vasculature de l’élément ; - détermination du caractère vivant ou non de l’élément en fonction de la détection ou non de la modification représentative de la circulation sanguine. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons, le circuit de commande et le circuit de traitement de données sont également configurés pour mettre en œuvre les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image de surface de l’élément ; - détermination de minuties d’une empreinte de l’élément à partir de l’image de surface ; - caractérisation des minuties déterminées à partir de l’image de surface ; - comparaison des caractéristiques des minuties précédemment déterminées avec des caractéristiques de minuties théoriques attendues pour identifier ou non l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que l’étape de comparaison comporte un calcul de score dont la valeur dépend des corrélations entre d’une part des caractéristiques des minuties déterminées à partir de l’image de surface et d’autre part des caractéristiques de minuties théoriques attendues pour identifier l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons, le circuit de commande et le circuit de traitement de données sont également configurés pour mettre en œuvre une étape préalable d’enrôlement à l’issue de laquelle des caractéristiques de minuties de l’utilisateur sont enregistrées. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons est configuré pour réaliser l’acquisition des images de profondeur de l’élément par imagerie de type Doppler pulsé. Selon un mode de réalisation particulier, les images de profondeurs correspondent à des images 3D ou à des images 2D prises dans un plan parallèle ou perpendiculaire à la surface de détection. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons et le circuit de commande sont configurés tels que des ondes ultrasonores émises lors de l’acquisition des images de profondeur atteignent une profondeur de l’élément supérieure ou égale à 1 mm par rapport à la surface de capture. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons et le circuit de commande sont configurés tels que les images de profondeur soient acquises à une fréquence d’au moins 50 Hz, et/ou pendant une durée d’au moins 1 seconde. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour appliquer, lors de l’acquisition des images de profondeur successives, un traitement de type formation de faisceau sur des signaux de réponses délivrés par le circuit transducteur à ultrasons. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour réaliser la comparaison des images de profondeur entre elles en calculant au préalable des images de différence absolue entre des images de profondeur immédiatement consécutives ou non immédiatement consécutives. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre un traitement de type seuillage automatique des images de différence absolue. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre un traitement de type fenêtre de glissement temporel à partir d’images issues du traitement de type seuillage automatique. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre, entre la détection de la modification représentative de la circulation sanguine et la détermination du caractère vivant ou non de l’élément, une détermination d’une vasculature de l’élément à partir de la modification représentative de la circulation sanguine. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour réaliser la détermination du caractère vivant ou non de l’élément en fonction de caractéristiques de la vasculature de l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre, après la détermination du caractère vivant ou non de l’élément : - une comparaison de caractéristiques de la modification représentative de la circulation sanguine avec des caractéristiques attendues enregistrées lors d’une étape préalable d’enrôlement, ou - l’application d’un algorithme d’apprentissage automatique sur des caractéristique de la modification représentative de la circulation sanguine pour déterminer si l’élément est celui d’un utilisateur attendu. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons, le circuit de commande et le circuit de traitement de données sont configurés pour mettre en œuvre l’étape préalable d’enrôlement pour différentes pressions d’appui et/ou différentes positions de l’élément contre la surface de capture, et pour mettre en œuvre l’étape d’acquisition des images de profondeur de l’élément pour au moins une partie des différentes pressions d’appui et/ou des différentes positions de l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons, le circuit de commande et le circuit de traitement de données sont configurés pour mettre en œuvre, avant l’acquisition des images de profondeur, une étape de mesure d’une pression d’appui de l’élément contre la surface de capture, et pour mettre en œuvre l’acquisition des images de profondeur avec des paramètres choisis en fonction de la pression d’appui de l’élément contre la surface de capture. Selon un mode de réalisation particulier, le dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant comporte en outre un élément d’indication de la pression d’appui de l’élément contre la surface de capture. Ces caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres, seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : - la FIG. 1 et la FIG. 2 représentent schématiquement un dispositif d’identification biométrique selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 3 représente, sous la forme d’un diagramme schématique, des étapes mises en œuvre par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 4 illustre schématiquement des minuties identifiées dans une image de surface capturée par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 5 représente un premier exemple schématique d’images de profondeur acquises par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 6 représente un deuxième exemple schématique d’images de profondeur acquises par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 7 représente des données de traitement obtenues à partir d’images de profondeur acquises par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier ; – la FIG. 8 représente des exemples d’images calculées lors du traitement des images de profondeur acquises par un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant selon un mode de réalisation particulier. De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références dans les différentes figures. En particulier, les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différents modes de réalisation peuvent présenter les mêmes références et peuvent disposer de propriétés structurelles, dimensionnelles et matérielles identiques. Par souci de clarté, seuls les étapes et éléments utiles à la compréhension des modes de réalisation décrits ont été représentés et sont détaillés. En particulier, différents éléments (circuit transducteur à ultrasons, circuit de commande, circuit de traitement de données, …) et différentes étapes mises en œuvre (acquisition des images, traitement des images acquises, détermination des minuties, détails des calculs réalisés) ne sont pas détaillés. L’homme du métier sera à même de réaliser de manière détaillée ces éléments à partir de la description fonctionnelle donnée ici. Sauf précision contraire, lorsque l'on fait référence à deux éléments connectés entre eux, cela signifie directement connectés sans éléments intermédiaires autres que des conducteurs, et lorsque l'on fait référence à deux éléments reliés (en anglais "coupled") entre eux, cela signifie que ces deux éléments peuvent être connectés ou être reliés par l'intermédiaire d'un ou plusieurs autres éléments. Dans la description qui suit, lorsque l'on fait référence à des qualificatifs de position absolue, tels que les termes "avant", "arrière", "haut", "bas", "gauche", "droite", etc., ou relative, tels que les termes "dessus", "dessous", "supérieur", "inférieur", etc., ou à des qualificatifs d'orientation, tels que les termes "horizontal", "vertical", etc., il est fait référence sauf précision contraire à l'orientation des figures dans une position normale d'utilisation. Sauf précision contraire, les expressions "environ", "approximativement", "sensiblement", et "de l'ordre de" signifient à 10 % près, de préférence à 5 % près. Dans tout le document, le terme « vasculature » est utilisé indifféremment pour désigner des vaisseaux sanguins ou des micro-vaisseaux sanguins, de type artère et/ou veine, et est utilisé comme synonyme du terme « microvasculature ». Un dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant 100 selon un mode de réalisation particulier est décrit ci-dessous en lien avec les figures 1 et 2. Sur l’exemple visible sur la FIG. 1 , le dispositif 100 est configuré pour mettre en œuvre une identification biométrique à partir d’un élément 101 de l’utilisateur du dispositif 100, cet élément 101 correspondant par exemple à un ou plusieurs doigts de cet utilisateur. Le dispositif 100 comporte une surface de capture 102 sur laquelle cet élément 101 de l’utilisateur du dispositif 100 est destiné à être disposé lors de l’identification. Le dispositif 100 comporte au moins un circuit transducteur à ultrasons 104, un circuit de commande 106, et un circuit de traitement de données 108. Sur l’exemple schématique représenté sur la FIG. 2 , le circuit de commande 106 peut être couplé électriquement au circuit transducteur à ultrasons 104 et être ainsi apte à transmettre au circuit transducteur à ultrasons 104 des signaux commandant l’émission d’ultrasons pour les mesures à réaliser, et également apte à recevoir des signaux électriques de mesure transmis par le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit de commande 106 peut également être couplé au circuit de traitement de données 108 afin de transmettre au circuit de traitement de données 108 les résultats de mesure obtenus depuis le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit 104 peut comporter une pluralité de transducteurs à ultrasons pour réaliser les acquisitions d’images requises pour l’identification biométrique et la détection du vivant. Les transducteurs à ultrasons sont par exemple agencés de manière matricielle, ou d’une autre manière adaptée aux captures à réaliser. Le nombre de transducteurs à ultrasons du circuit 104 peut dépendre des dimensions de la surface de capture 102 et/ou de la résolution souhaitée. Dans l’exemple de réalisation décrit, le dispositif 100 peut être configuré pour réaliser des acquisitions d’au moins une image de surface du ou des doigts de l’utilisateur disposés sur la surface de capture 102 du dispositif 100 et en contact avec celle-ci, c’est-à-dire une acquisition d’au moins une image d’empreinte digitale formée de crêtes et de vallées présentes en surface de la peau du ou des doigts disposés sur la surface de capture 102. Dans le dispositif 100, l’acquisition d’une image de surface du ou des doigts de l’utilisateur disposés sur la surface de capture 102 et en contact avec celle-ci est basée sur le fait que les ultrasons émis par le circuit transducteur 104 se réfléchissent de manière plus importante contre l’air présent dans les vallées de l’empreinte digitale du ou des doigts que contre les crêtes de l’empreinte. De plus, le dispositif 100 peut également être configuré pour réaliser des acquisitions d’images de profondeur successives du ou des doigts disposés sur la surface de capture 102 du dispositif 100 et en contact avec celle-ci, et pour détecter, par comparaison des images de profondeur entre elles, au moins une modification représentative d’une circulation sanguine dans une vasculature de ce ou ces doigts. Les images de profondeur peuvent correspondre à des images d’au moins une partie du ou des doigts qui est localisée sous la peau de ce ou ces doigts, par exemple à une profondeur comprise entre 1 mm et 6 mm (cette profondeur correspond à la dimension parallèle à l’axe Z visible sur la FIG. 1 et qui est par exemple sensiblement perpendiculaire à la surface de capture 102). Le circuit transducteur à ultrasons 104 est par exemple configuré pour réaliser une acquisition des images de profondeur du ou des doigts posés sur la surface de capture 102 par imagerie de type Doppler pulsé (« Pulsed wave Doppler » en anglais). Dans une telle configuration, le circuit 104 est configuré pour émettre une série d’impulsions ultrasonores. Les réponses obtenues dans une telle configuration ne correspondent pas à un changement de la fréquence de l’onde émise, mais correspondent à un effet pseudo-Doppler, c’est-à-dire un changement de l’intervalle de temps entre les échos reçus par rapport à l’intervalle de temps entre les ondes émises. Dans le dispositif 100, l’imagerie de type Doppler pulsé peut donc être utilisée pour déterminer la présence de mouvements vasculaires dans les images de profondeur acquises, la présence de ces mouvements servant à prouver que l’élément 101 fait partie d’un être vivant. Le circuit transducteur à ultrasons 104 peut par exemple comporter des transducteurs de type CMUT (« Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducer » en anglais, ou transducteur ultrasonore micro-usiné capacitif) ou de type PMUT (« Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducer » en anglais, ou transducteur ultrasonore micro-usiné piézoélectrique) ou d’un autre type. Dans l’exemple de réalisation décrit ici, le circuit de commande 106 peut être configuré pour fournir au circuit transducteur à ultrasons 104 des signaux électriques d’excitation provoquant l’émission d’ondes ultrasonores par le circuit 104, et pour recevoir des signaux électriques de réponse générés par le circuit 104 sous l’effet de la réception d’ondes ultrasonores réfléchies par l’élément 101 présent sur la surface de capture 102. Dans l’exemple de réalisation décrit, le circuit de traitement de données 108 peut être configuré pour analyser et traiter les signaux électriques de réponse reçus par le circuit de commande 106 et envoyés par le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit de traitement 108 peut comporter par exemple au moins un microprocesseur couplé à au moins une mémoire pour réaliser le traitement des données reçues. Le circuit de commande 106 et le circuit de traitement de données 108 peuvent être configurés pour réaliser une identification biométrique et une détection du vivant en mettant en œuvre les étapes décrites ci-dessous et représentées sous la forme d’un diagramme sur la FIG. 3 . Au cours d’une première étape 202, le dispositif 100 peut réaliser une détection de la présence d’un élément sur la surface de capture 102. Si un élément est effectivement détecté sur la surface de capture 102, une deuxième étape 204 peut être mise en œuvre. En l’absence d’élément détecté, cette étape de détection 202 peut être répétée jusqu’à ce qu’un élément soit détecté sur la surface de capture 102. L’étape de détection 202 peut être répétée en continue ou à des intervalles de temps pouvant être réguliers ou non. Le dispositif 100 peut ensuite être configuré tel qu’il soit apte à réaliser une acquisition d’au moins une image de surface de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 (étape 204). Par exemple, cette configuration du dispositif 100 peut comporter l’envoi d’un ordre d’acquisition, ou d’une séquence d’instructions, au circuit de commande 106 pour l’acquisition de l’image de surface de l’élément 101. Au cours d’une étape suivante 206, une acquisition d’au moins une image de surface de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 peut ensuite être mise en œuvre. Cette acquisition peut comporter l’émission d’une série de signaux ultrasonores sous forme d’impulsions par le circuit transducteur 104, puis la réception des échos par le circuit transducteur 104 et le traitement des réponses obtenues pour obtenir l’image de surface de l’élément 101, c’est-à-dire l’image de la ou des empreintes digitales de l’utilisateur. Le traitement des réponses obtenues pour obtenir l’image de surface de l’élément 101 correspond par exemple à un traitement de signaux de type « beamforming » ou « micro-beamforming », également appelé formation de faisceaux ou filtrage spatial. Des exemples de traitements de signaux de type « beamforming » sont décrits dans le document de M. F. Rasmussen et al., "3-D imaging using row-column-addressed arrays with integrated apodization - part i: apodization design and line element beamforming", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 62, no. 5, pp. 947-958, Mai 2015, ainsi que dans le document de Perrot Vincent et al., “So You Think You Can DAS? A Viewpoint on Delay-and-Sum Beamforming.” Ultrasonics, vol. 111, Mars 2021, 106309. En variante, il est possible de réaliser l’émission et la réception de signaux du circuit transducteur 104 par multiplexage, pour réaliser une acquisition d’image en mode B focalisée au niveau de la surface de l’élément 101. Selon une autre variante, il est possible de réaliser un adressage orthogonal de la matrice de transducteurs du circuit 104 pour émettre une série d’impulsions ultrasonores sous forme d’ondes focalisées, ou d’ondes planes, ou pour réaliser une capture matricielle complète de type RCA-OPW (« Row column addressing orthogonal plane wave imaging » en anglais). L’acquisition de l’image de surface de l’élément 101 peut comporter également la mise en œuvre d’autres étapes non détaillées ici : filtrage du signal de réponse obtenu, détection d’enveloppe, compression logarithmique, etc. L’image de surface acquise peut correspondre à la capture d’une empreinte de l’élément 101, par exemple une ou plusieurs empreintes digitales lorsque l’élément 101 correspond à un ou plusieurs doigts de l’utilisateur. Les données relatives à l’image acquise sont par exemple mémorisées dans une mémoire du dispositif 100 ou dans une mémoire externe du dispositif 100 par exemple reliée au dispositif 100 par une liaison de communication. Au cours d’une étape suivante 208, à partir de l’image de surface précédemment acquise, le circuit de traitement de données 108 peut déterminer ou extraire des minuties de l’empreinte de l’élément 101 obtenue sur cette image. Cette détermination de minuties peut être réalisée par un ou plusieurs algorithmes de traitement d’images non décrits en détails ici et connus de l’homme du métier. Sur la FIG. 4 , un exemple d’image de surface acquise par le dispositif 100 est représenté et désigné par la référence 110. Cette image de surface 110 correspond ici à l’empreinte d’un doigt présent sur la surface de capture 102 du dispositif 100. Les minuties déterminées dans cette image de surface 110 sont représentées par des points et désignées par la référence 112. Au cours d’une étape suivante 210, chacune des minuties extraites de l’image de surface est caractérisée (type de minutie, position dans le plan de l’image de surface, orientation de la minutie, orientation par rapport aux autres minuties, etc.). Au cours d’une étape suivante 212, les caractéristiques des minuties sont comparées avec des caractéristiques attendues de minuties, par exemple précédemment déterminées lors d’une étape préliminaire d’enrôlement de l’utilisateur, pour confirmer ou non l’identité de l’utilisateur dont le ou les doigts forment l’élément 101. Selon un exemple particulier, la comparaison des caractéristiques des minuties 112 avec les caractéristiques attendues de minuties peut comporter un calcul de score dont la valeur dépend des corrélations entre d’une part les caractéristiques des minuties 112 précédemment déterminées et d’autre part les caractéristiques attendues de minuties pour confirmer ou non l’identité de l’utilisateur. Par exemple, la méthode de calcul de score mise en œuvre peut permettre l’obtention d’un score proche ou égal à 1 lorsque l’utilisateur du dispositif 100 est bien la personne dont l’identité doit être vérifiée, et un score proche de 0 dans le cas contraire. Selon un exemple, un tel score peut être calculé pour chaque minutie précédemment déterminée. Ensuite, il est possible de sélectionner une partie ou la totalité des scores obtenus et de calculer un score global représentatif des scores précédemment calculés (somme, moyenne, etc.). La méthode de calcul de score n’est pas décrite en détails ici et peut correspondre à une adaptation d’une des méthodes connues de l’homme du métier et par exemple appliquées pour une identification par comparaison d’empreintes digitales. La valeur du score global peut ensuite être comparée avec une valeur seuil afin d’évaluer la correspondance entre la mesure biométrique réalisée et les données biométriques attendues, et ainsi confirmer ou non l’identité de l’utilisateur. Ensuite, le dispositif 100 peut être configuré tel qu’il soit apte à réaliser des acquisitions successives dans le temps de plusieurs images de profondeur de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 (étape 214). Par exemple, cette configuration du dispositif 100 peut comporter l’envoi d’un ordre d’acquisition, ou d’une séquence d’instructions, au circuit de commande 106 pour l’acquisition des images de profondeur de l’élément 101. Au cours d’une étape suivante 216, une acquisition de plusieurs images de profondeur successives de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 peut être mise en œuvre. L’acquisition des images de profondeur peut être réalisée à une fréquence par exemple au moins égale à 50 Hz, par exemple égale ou supérieure à 150 Hz, et pendant une durée suffisante pour que la série d’images de profondeur capturées inclut au moins un mouvement de parois artérielles et des tissus localisés autour de ces parois dû au sang circulant dans la vasculature de l’élément 101, par exemple une durée comprise entre 1 seconde et 2 secondes, ou entre 1,5 seconde et 2 secondes. Les ondes ultrasonores émises pour cette acquisition peuvent correspondre à des ondes planes. Les images de profondeur capturées peuvent correspondre à des images 2D ou 3D (en volume). Le traitement des réponses obtenues pour obtenir les images de profondeur de l’élément 101 correspond par exemple à un traitement de signaux de type « beamforming ». L’acquisition des images de profondeur de l’élément 101 peut comporter également la mise en œuvre d’autres étapes non détaillées ici : filtrage des signaux de réponse obtenus, détection d’enveloppe, compression logarithmique, etc. Dans le dispositif 100, grâce à la série d’images de profondeur acquises, des mouvements des tissus et des parois artérielles dus à la circulation sanguine peuvent être détectés puis analysés pour déterminer une preuve du caractère vivant de l’élément 101 présent sur la surface de détection 102. Les données relatives aux images de profondeur obtenues peuvent être mémorisées dans une mémoire du dispositif 100 ou dans une mémoire externe du dispositif 100 par exemple reliée au dispositif 100 par une liaison de communication. Sur la FIG. 5 , un premier exemple schématique d’images de profondeur acquises par le dispositif 100 sont représentées et sont désignées par la référence 164. La succession de N images de profondeurs 164 acquises aux instants t0 à TN montrent l’évolution du mouvement des parois artérielles d’un vaisseau lorsque du sang circule dans ce vaisseau. Dans cet exemple, les images de profondeurs 164, qui sont des images 3D, sont représentées sur la FIG. 5 sous la forme d’images 2D prises dans un plan sensiblement parallèle à la surface de capture 102. Sur la FIG. 6 , un deuxième exemple schématique d’images de profondeur 164 acquises par le dispositif 100 sont représentées. La succession des N images de profondeurs 164 acquises aux instants t0 à TN montrent l’évolution du mouvement des parois artérielles d’un vaisseau, vu en coupe, lorsque du sang circule dans ce vaisseau. Dans cet exemple, les images de profondeur 164 correspondent à des images 2D prises dans un plan perpendiculaire à la surface de capture 102 et perpendiculaire au vaisseau considéré dans cette acquisition. Dans les exemples schématiques des figures 5 et 6, seul le mouvement dans le vaisseau dans lequel le sang circule est représenté. Dans les images réelles acquises, les tissus localisés autour du vaisseau subissent également des mouvements liés à la circulation du sang dans le vaisseau. Lors d’une étape suivante 218, une détection des déplacements ou mouvements dans les images de profondeur acquises est mise en œuvre, puis une analyse de ces mouvements est ensuite mise en œuvre afin de déterminer si ces mouvements sont liés à la circulation du sang dans la vasculature de l’élément 101, et donc déterminer une preuve du caractère vivant de l’élément 101. Selon un premier exemple, les traitements mis en œuvre pour détecter les modifications entre les images de profondeur et déterminer si celles-ci sont représentatives d’une circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101 peuvent correspondre à la mise en œuvre d’un filtrage spatio-temporel, ou « clutter filtering » en anglais. Par exemple, l’estimation des mouvements liés à la circulation du sang dans la vasculature peut être réalisée par l’application de matrices de Casorati, puis par décomposition SVD (« singular value decomposition » en anglais) et sélection des composants correspondant aux mouvements des tissus, et reconstruction d’une image 3D, définissant des voxels des mouvements détectés. Le document de Demené C. et al. “Spatiotemporal Clutter Filtering of Ultrafast Ultrasound Data Highly Increases Doppler and fUltrasound Sensitivity”, IEEE Trans Med Imaging. 2015 Nov, 34(11), 2271-85, décrit un exemple de mise en œuvre d’un tel filtrage spatio-temporel. Une projection d’intensité maximale peut ensuite être réalisée afin de réduire la quantité de données traitées et obtenir des images 2D. Un réseau de neurones convolutif peut ensuite être utilisé afin de déterminer si les différences identifiées correspondent à une modification représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature. Ce premier exemple peut avantageusement être mis en œuvre lorsque la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 est faible et que la circulation sanguine a lieu dans les artères et les veines de l’élément 101. Selon un deuxième exemple, la détection de modifications représentatives d’une circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101 peut être réalisée en définissant des champs vectoriels représentatifs des directions et amplitudes des différences entre les images de profondeur successivement acquises. Une telle détection s’approche de la technique dite de « speckle tracking » telle que décrite dans le document de L.N. Bohs et al., « Speckle tracking for multi-dimensional flow estimation », Ultrasonics, Volume 38, Issues 1–8, 2000, pages 369-375, ainsi que dans le document de P. Joos et al ., "High-Frame-Rate Speckle-Tracking Echocardiography,", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 65, no. 5, pp. 720-728, May 2018, cette technique de « speckle tracking » pouvant être adaptée pour réaliser une telle détection. Ces champs vectoriels peuvent être agrégés et classifiés pour déterminer si une modification entre les images de profondeur successivement acquises est représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature. Avec une telle détection, la fréquence d’acquisition des images de profondeur choisie peut être supérieure à 150 Hz. Selon un troisième exemple, la détection de modifications représentatives d’une circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101 peut être réalisée par une comparaison, pixel par pixel dans le cas d’images de profondeur 2D, ou voxel par voxel (un voxel correspondant à un pixel dans une image 3D) dans le cas d’images de profondeur 3D, des différences entre les images de profondeur successivement acquises. Les différences identifiées peuvent ensuite être groupées afin d’identifier un trajet d’une impulsion sanguine dans la vasculature. Ce trajet peut ensuite être analysé par exemple par une squelettisation (« skeletonization », ou « thinning » en anglais) de ce trajet, puis une extraction de caractéristiques de ce trajet (par exemple la longueur totale, le nombre de ramifications, le nombre de points d’inflexion, etc., afin de déterminer si les différences identifiées correspondent à une modification représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature. En variante, lorsque les images de profondeur sont des images 3D, l’analyse de ce trajet peut être réalisée en mettant en œuvre une projection d’intensité maximale (MIP ou « Maximum intensity projection » en anglais) des images de profondeur, le long de l’axe correspondant à la profondeur des images (dimension perpendiculaire à la surface de détection 102), afin de réduire la quantité de données traitées et obtenir des images 2D du trajet. Un réseau de neurones convolutif peut ensuite être utilisé avec l’image obtenue afin de déterminer si les différences identifiées correspondent à une modification représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature. Comme précédemment, une telle détection s’approche de la technique dite de « speckle tracking » qui peut être adaptée pour réaliser une telle détection. Selon un quatrième exemple, à partir des images de profondeur obtenues, il est possible de calculer les différences absolues, voxel par voxel, entre les données d’images de profondeur immédiatement consécutives ou non immédiatement consécutives (séparées dans le temps d’une ou plusieurs images de profondeur l’une de l’autre). De manière optionnelle, il est possible d’appliquer en plus un filtrage spatial passe-bas sur les images de différences absolues afin d’écarter les modifications isolées. Il est possible de calculer ensuite soit le maximum des différences absolues à chaque instant, soit un quantile par exemple d’au moins environ 95 % pour obtenir une bonne robustesse vis-à-vis des maximums aberrants présents dans les images, le résultat obtenu correspondant à la courbe désignée par la référence 150 sur la FIG. 7 . Sur la FIG. 7 , les pics 152 correspondent aux impulsions qui apparaissent lorsque le sang circule dans les vaisseaux de l’élément 101. Ce quatrième exemple peut avantageusement être mis en œuvre lorsque la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 est forte et que la circulation sanguine n’a lieu que dans les artères (la forte pression appliquée empêchant la circulation sanguine dans les veines qui sont localisées à plus faible distance de la peau que les artères). Selon un exemple, l’identification des pics 152 est obtenue en réalisant un traitement de type seuillage automatique des valeurs des quantiles telles que représentées sur la FIG. 7 . Par exemple, ce seuillage automatique peut être réalisé en calculant une médiane, appelée med , de ces quantiles, représenté par la droite 154 sur la FIG. 7 , de choisir un seuil représentant une forte proportion de pixels ayant été modifiés entre les images de profondeur successives, par exemple un seuil S 98% représentant 98% des quantiles (représenté par la droite 156 sur la FIG. 7 ), puis de déterminer, à partir de ce seuil et de la valeur de la médiane, une valeur seuil S (représentée par la droite 158 sur la FIG. 7 ) des quantiles au-delà de laquelle un mouvement est considéré comme correspondant à un mouvement de circulation de sang dans la vasculature. Cette valeur seuil S est par exemple calculée selon la formule : avec α correspondant à un coefficient dont la valeur peut être choisie en fonction des caractéristiques du dispositif 100, et par exemple égale à 0,7. Dans l’exemple décrit en lien avec la FIG. 7 , cela revient à identifier les moments, ou instants, pour lesquels les quantiles dépassent le seuil S. En outre, le seuil S peut être utilisé pour effectuer un seuillage automatique des images de différences absolues telles que décrites dans le quatrième exemple ci-dessus et représentées sur la FIG. 8 (désignées par la référence 160). Ensuite, il est possible d’appliquer un traitement de type fenêtre de glissement temporel, ou « temporal sliding window » en anglais, afin d’obtenir une image représentant la propagation du mouvement. Pour cela, pour chaque voxel ou pixel, la formule suivante peut être appliquée : avec βcorrespond à un coefficient dont la valeur peut être choisie en fonction des caractéristiques du dispositif 100, et par exemple égale à 0,6 ; PrevAWT correspond à la valeur du paramètre CurrentAWT calculée pour l’image précédente ; Cu r rentThresDiff correspondant à l’image de différences absolues courante, éventuellement filtrée spatialement par un filtre passe-bas, désignée par la référence 160 sur la FIG. 8 . La FIG. 8 représente des exemples d’images 160 de différences absolues telles que décrites ci-dessus. Sur cette figure, la référence 162 désigne l’image finale obtenue représentant la propagation du mouvement observé. Sur cet exemple d’image finale, plus un pixel est clair, plus ce pixel a subi de changement dans la séquence d’images 160. Au cours d’une étape suivante 220, il est déterminé si l’élément 101 a un caractère vivant ou non en fonction de la détection ou non de la modification représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101. Les informations obtenues à partir des images de profondeur et relatives aux mouvements observés dans ces images peuvent être utilisées pour déterminer si ces mouvements sont liés à la circulation du sang dans la vasculature de l’élément 101. Par exemple, il est possible de déterminer si les mouvements observés sont liés ou non à la circulation du sang dans la vasculature de l’élément 101 en fonction de la régularité des impulsions capturées (correspondant aux pics 152) et/ou de la durée entre ces impulsions. Selon un autre exemple, il est possible d’utiliser un classifieur vivant / non vivant pouvant correspondre à un réseau de neurones convolutif 2D (pouvant utiliser dans ce cas les images après l’application d’un procédé de type MIP, ou « Maximum Intensity Projection » en anglais, ou projection d’intensité maximale) ou 3D. Selon un autre exemple, cette classification vivant / non vivant peut être réalisée à partir d’indicateurs tels que le nombre de voxels traversés par l’impulsion, la quantité totale d’énergie de l’impulsion (par exemple la somme de tous les voxels), des indicateurs de forme (rapports longueur/largeur/ profondeur, nombre de ramifications après squelettisation, longueur de chaque branche du squelette), etc. Dans les exemples précédemment décrits, l’élément 101 est déterminé comme ayant un caractère vivant dès lors qu’une modification détectée dans les images de profondeur est bien représentative d’une circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101. En variante, il est possible que le circuit de traitement de données 108 soit configuré pour mettre en œuvre, après la détermination du caractère vivant ou non de l’élément 101, une étape permettant de confirmer ou non l’identité de l’utilisateur sur la base des informations précédemment obtenues. Par exemple, il est possible que le dispositif 100 soit configuré tel que la forme et/ou la position de la propagation du mouvement observé dans l’image finale (image 162 de la FIG. 8 ) servent également à confirmer que l’élément 101 correspond à au moins un doigt d’une personne vivante, et que cette personne est l’utilisateur attendu. Pour cela, des caractéristiques telles que des paramètres de forme et/ou de position attendus pour la modification représentative de la circulation sanguine dans la vasculature de l’élément 101 peuvent être acquises et mémorisées lors d’une étape d’enrôlement préalable. Ensuite, un alignement de l’image finale avec l’image de surface peut être réalisé, puis une corrélation spatiale entre ces caractéristiques de l’image finale obtenue et celles obtenues lors de l’enrôlement peut être déterminée. Suivant le niveau de corrélation obtenu, il est possible de déterminer si l’utilisateur correspond à l’utilisateur attendu. Selon un autre exemple, il est possible d’utiliser un algorithme d’apprentissage automatique appliqué aux caractéristiques de la modification déterminée dans les images de profondeur, et déterminer, en fonction par d’exemple d’un score déterminé par l’algorithme, si l’élément 101 appartient au bon utilisateur. En variante de l’exemple de réalisation décrit ci-dessus, il est possible que les étapes 208 à 212 liées aux traitements de l’image de surface réalisés après son acquisition soient mises en œuvre après l’acquisition des images de profondeur ou même après les traitements des images de profondeur. En outre, il est également possible que les étapes 204 et 206 liées à la configuration et à l’acquisition de l’image de surface soient mises en œuvre après les étapes 214 et 216 liées à la configuration et à l’acquisition des images de profondeur, voire après l’étape 218 liée aux traitements des images de profondeur. Dans les exemples de réalisation précédemment décrits, la détermination du caractère vivant ou non de l’élément 101 est basée sur la détection, dans les images de profondeur acquises, d’au moins un mouvement représentatif d’une circulation sanguine dans une vasculature de l’élément 101. En variante, il est possible que la détermination du caractère vivant ou non de l’élément 101 soit basée également sur des caractéristiques de la vasculature de l’élément 101 déterminée à partir des images de profondeur acquises. La vasculature de l’élément 101 peut être déterminée grâce à la série d’images de profondeur acquises et à partir des mouvements des tissus et des parois artérielles dus à la circulation sanguine qui permettent une localisation des éléments de la vasculature, et donc une détermination de celle-ci. Ensuite, des caractéristiques de la vasculature, comme par exemple le nombre de vaisseaux identifiés, leurs emplacements, leurs formes, etc., sont prises en compte pour déterminer si l’élément 101 a un caractère vivant ou non. Le dispositif 100 peut ainsi former un système biométrique complet intégrant des fonctionnalités d’identification et de détection du vivant basées sur une détection de circulation sanguine dans la vasculature. Le dispositif 100 peut notamment permettre d’avoir : – un meilleur niveau de sécurité comparé à un dispositif d’identification se basant uniquement sur une capture d’empreinte digitale ; – meilleur niveau de garantie de détection du vivant du fait de la fiabilité d’une détection du vivant basée sur une détection de circulation sanguine. Dans l’exemple décrit précédemment, le dispositif 100 réalise une identification biométrique en comparant les données mesurées incluses dans l’image de surface avec des données attendues correspondant à celles d’une personne pour laquelle l’identité est vérifiée. En variante, il est possible que le dispositif 100 réalise une comparaison des données mesurées avec des données attendues correspondant à celles de plusieurs personnes, le dispositif 100 pouvant dans ce cas vérifier si l’utilisateur correspond à l’une de ces personnes. Dans la description ci-dessus, le dispositif 100 peut comparer les mesures réalisées avec des données attendues mémorisées dans une mémoire du dispositif 100. En variante, il est possible que le dispositif 100 puisse se connecter à une base de données distante dans laquelle sont stockées les données attendues correspondant à celles d’une ou plusieurs personnes pour vérifier si l’utilisateur du dispositif 100 correspond à cette personne ou l’une de ces personnes. Il est également possible, dans une autre variante, de connecter le dispositif 100 à une carte à puce contenant les données enregistrées lors d’un enrôlement préalable. L’étape de comparaison des données peut alors être effectuée dans la carte à puce et non dans le dispositif 100. Dans la description ci-dessus, le dispositif 100 est utilisé pour réaliser directement une confirmation ou non de l’identité de l’utilisateur du dispositif 100. Préalablement à cette identification, le dispositif 100 peut être utilisé pour réaliser une acquisition initiale de données (image(s) de surface et images de profondeur) lors d’un enrôlement préalable, qui serviront de données attendues au cours de futures identifications de l’utilisateur du dispositif 100. D’autres utilisations du dispositif 100 peuvent également être envisageables. En variante de l’exemple précédemment décrit, le dispositif 100 peut mettre en œuvre des étapes supplémentaires à celles précédemment décrites pour réaliser l’identification biométrique et la détection du vivant. Par exemple, le dispositif 100 peut servir à caractériser la surface de l’élément 101 afin de vérifier que celle-ci correspond bien à de la peau, et/ou à détecter la présence d’os dans l’élément 101. Selon un autre exemple, il est possible que lors de l’enrôlement préalable, des images de profondeur soient également acquises et que ces images soient traitées de manière à déterminer un positionnement des vaisseaux par exemple par rapport à un point de référence et une orientation de la ou des empreintes digitales de l’utilisateur. Un traitement similaire des images de profondeur ultérieurement acquises et une comparaison avec le positionnement attendu des vaisseaux peuvent ensuite être réalisés. Une telle possibilité permet de renforcer l’identification biométrique et la détection du vivant réalisées, par exemple vis-à-vis de l’utilisation d’un faux doigt doté de l’empreinte digitale attendue et d’un ou plusieurs vaisseaux factices (le positionnement attendu des vaisseaux ne pouvant être connu de la personne tentant d’usurper l’identité), ou bien vis-à-vis de l’utilisation, sur un vrai doigt, d’une fausse couche de matériau reproduisant l’empreinte digitale attendue. Selon un autre exemple, il est possible que lors de l’enrôlement, il soit demandé à l’utilisateur de réaliser des acquisitions successives de plusieurs séries d’images de profondeur de l’élément 101 en faisant varier la pression exercée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 et/ou la position de l’élément 101 sur la surface de capture 102. Les différentes séries d’images de profondeur ainsi acquises peuvent permettre une mise en évidence de différentes parties de la vasculature de l’élément 101. Par exemple, lorsque la pression de l’élément 101 sur la surface de capture 102 est faible, les images de profondeur acquises peuvent correspondre à des images représentatives de veines proches de la surface de l’élément 101. Lorsque la pression de l’élément 101 sur la surface de capture 102 est plus importante, les images de profondeur acquises peuvent correspondre à des images représentatives des artères se trouvant à une profondeur plus importante sous la surface de l’élément 101. Dans cet autre exemple, les acquisitions des images de profondeur mises en œuvre après l’enrôlement sont également réalisées en demandant à l’utilisateur de réaliser plusieurs acquisitions en variant la pression d’appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102 et/ou la position de l’élément 101 sur la surface de capture 102. Lorsque plusieurs séries d’images de profondeur sont acquises successivement en faisant varier la pression d’appui et/ou la position sur la surface de capture 102 lors de l’étape d’enrôlement, il est possible de ne conserver qu’une partie de ces séries d’images, par exemple celles sur lesquelles apparaît une vasculature suffisante pour réaliser la détermination du caractère vivant ou non de l’élément 101. Dans ce cas, les acquisitions mises en œuvre après l’enrôlement peuvent être réalisées en demandant à l’utilisateur de réaliser une ou plusieurs acquisitions avec la pression d’appui et/ou la position de l’élément 101 sur la surface de capture 102 correspondant à celles des séries d’images de la phase d’enrôlement qui ont été conservées. Dans l’exemple ci-dessus, les acquisitions réalisées avec les différentes pressions et/ou les différentes positions de l’élément 101 sur la surface de capture 102 peuvent être mises en œuvre avec les mêmes paramètres d’acquisition ou bien avec des paramètres différents qui peuvent dépendre de la pression d’appui demandée et/ou détectée. Par exemple, dans le cas d’un appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102 avec une pression importante, les acquisitions (pour l’enrôlement et pour les acquisitions suivantes) peuvent être mises en œuvre avec une fréquence (« frame rate » en anglais) élevée, par exemple de l’ordre de 150 Hz, et une durée d’acquisition courte, par exemple inférieure ou égale à 2 secondes, tandis que dans le cas d’un appui avec une pression faible, les acquisitions peuvent être mises en œuvre avec une fréquence plus faible, par exemple de l’ordre de 50 Hz, et une durée d’acquisition plus longue, par exemple comprise entre 3 et 4 secondes. De plus, l’algorithme d’extraction de la vasculature et son paramétrage peuvent être choisis en fonction de la pression d’appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102, par exemple selon le premier exemple d’algorithme précédemment décrit lorsque la pression d’appui est faible, et/ou selon le quatrième exemple d’algorithme précédemment décrit lorsque la pression d’appui est forte. Dans les exemples décrits ci-dessus, il est possible que le dispositif 100 soit configuré pour réaliser une détection de la pression d’appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102. Cette détection de la pression d’appui peut correspondre à une mesure, réalisée par le circuit de traitement de données 108 à partir des images acquises, de la position de l’interface formée entre la surface d’appui 102 et l’élément 101 le long d’une direction sensiblement perpendiculaire à la surface de capture 102 et par rapport au circuit 104. Différentes techniques peuvent être mises en œuvre pour réaliser cette mesure. Selon un premier exemple, la position de l’interface élément 101 / surface de capture 102 par rapport au circuit 104 peut être déterminée en détectant au moins une valeur maximale de signaux de réponse d’une partie centrale du circuit 104. En effet, la surface d’appui 102 du dispositif 100 peut être formée par une couche de matériau déformable sous laquelle se trouve le circuit transducteur à ultrasons 104. Dans ce cas, la déformation de la couche formant la surface d’appui 102 est plus ou moins importante suivant la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface d’appui 102. La détection de la position de cette interface le long de l’axe perpendiculaire à la surface de capture 102 peut donc permettre au dispositif 100 d’évaluer si la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 est importante ou non. Selon un deuxième exemple, la position de l’interface élément 101 / surface de capture 102 par rapport au circuit 104 peut être déterminée en appliquant, sur les signaux de réponse du circuit 104, au moins un traitement de type formation de faisceaux, ou « beamforming » en anglais, puis un algorithme de détermination de surface. Selon un autre exemple de réalisation particulier, la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 peut être déterminée en réalisant une mesure d’une énergie de couplage entre l’élément 101 et le circuit 104. En effet, lors des mesures par ultrasons réalisées par le circuit 104, plus l’élément 101 appuie sur la surface de capture 102, plus la somme des énergies des signaux de réponse à ces mesures est importante. En déterminant cette somme des énergies des signaux des réponses délivrés par le circuit 104 et en la comparant à une certaine valeur seuil d’énergie (dont la valeur est fonction notamment des caractéristiques du circuit 104), il est donc possible de déterminer si l’appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102 correspond à un appui avec une forte pression ou à un appui avec une faible pression. Selon un autre exemple de réalisation, la pression appliquée par l’élément 101 sur la surface de capture 102 peut être déterminée par des mesures de variations ou de mouvements détectés dans les images de volume successives acquises. La fonction de mesure de la pression d’appui de l’élément 101 sur la surface de capture 102 peut être utilisée par le dispositif 100 pour réaliser, lors de l’enrôlement et/ou lors des acquisitions ultérieures à l’enrôlement, une estimation de la force d’appui sur la surface de capture 102 afin de choisir les paramètres d’acquisition (fréquence de capture, durée de capture, algorithme d’extraction) les plus adaptés en fonction de la pression d’appui qui est mesurée. De plus, il est possible de combiner cette fonctionnalité avec une utilisation de l’image de surface acquise de l’élément 101 afin de sélectionner une partie de l’élément 101 à partir de laquelle une détection de modification représentative de la circulation sanguine sera mise en œuvre. Pour les différents exemples précédemment décrits, le dispositif 100 peut comporter un élément d’indication, ou « feedback », à l’utilisateur de la pression d’appui qu’il est en train d’exercer sur la surface de capture 102 et/ou de la durée d’appui requise et/ou de la position d’appui requise. Cet élément peut par exemple fournir une indication visuelle, par exemple sous la forme d’une ou plusieurs LEDs affichant une couleur et/ou une intensité représentative de la pression d’appui et/ou de la durée d’appui et/ou de la position d’appui. D’autres types d’indication sont possibles, par exemple sonore, haptique, etc. Le dispositif 100 décrit ci-dessus permet, en utilisant un circuit transducteur à ultrasons, de réaliser une identification et une détection du vivant améliorées via une détection de circulation sanguine dans la vasculature d’au moins un doigt, cette détection de circulation sanguine étant obtenue par une détection de mouvement, ou d’impulsion, de paroi artérielle. Le dispositif 100 peut permettre de vérifier par exemple si le doigt présent sur la surface de capture est un vrai doigt et est bien celui de l’utilisateur attendu, mais également de détecter si l’utilisateur est vivant ou bien que le doigt de l’utilisateur n’ait pas été coupé. Divers modes de réalisation et variantes ont été décrits. La personne du métier comprendra que certaines caractéristiques de ces divers modes de réalisation et variantes pourraient être combinées, et d’autres variantes apparaîtront à la personne du métier. Enfin, la mise en œuvre pratique des modes de réalisation et variantes décrits est à la portée de la personne du métier à partir des indications fonctionnelles données ci-dessus. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) comportant au moins un circuit transducteur à ultrasons (104), un circuit de commande (106) et un circuit de traitement de données (108), configurés pour mettre en œuvre au moins les étapes suivantes : acquisition (216) d’images de profondeur (164) successives d’au moins un élément (101) destiné à être disposé contre une surface de capture (102) du dispositif (100) ; détection (218), par comparaison des images de profondeur (164) entre elles, d’au moins une modification représentative d’une circulation sanguine dans une vasculature de l’élément (101) ; détermination (220) du caractère vivant ou non de l’élément (101) en fonction de la détection ou non de la modification représentative de la circulation sanguine. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 1, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104), le circuit de commande (106) et le circuit de traitement de données (108) sont également configurés pour mettre en œuvre les étapes suivantes : acquisition (206) d’au moins une image de surface (110) de l’élément (101) ; détermination (208) de minuties (112) d’une empreinte de l’élément (101) à partir de l’image de surface (110) ; caractérisation (210) des minuties (112) déterminées à partir de l’image de surface (110) ; comparaison (212) des caractéristiques des minuties (112) précédemment déterminées avec des caractéristiques de minuties théoriques attendues pour identifier ou non l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 2, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que l’étape de comparaison (212) comporte un calcul de score dont la valeur dépend des corrélations entre d’une part des caractéristiques des minuties (112) déterminées à partir de l’image de surface (110) et d’autre part des caractéristiques de minuties théoriques attendues pour identifier l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104), le circuit de commande (106) et le circuit de traitement de données (108) sont également configurés pour mettre en œuvre une étape préalable d’enrôlement à l’issue de laquelle des caractéristiques de minuties de l’utilisateur sont enregistrées. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104) est configuré pour réaliser l’acquisition (216) des images de profondeur (164) de l’élément (101) par imagerie de type Doppler pulsé. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les images de profondeurs (164) correspondent à des images 3D ou à des images 2D prises dans un plan parallèle ou perpendiculaire à la surface de détection (102). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104) et le circuit de commande (106) sont configurés tels que des ondes ultrasonores émises lors de l’acquisition des images de profondeur (164) atteignent une profondeur de l’élément (101) supérieure ou égale à 1 mm par rapport à la surface de capture (102). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104) et le circuit de commande (106) sont configurés tels que les images de profondeur (164) soient acquises à une fréquence d’au moins 50 Hz, et/ou pendant une durée d’au moins 1 seconde. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour appliquer, lors de l’acquisition des images de profondeur (164) successives, un traitement de type formation de faisceau sur des signaux de réponses délivrés par le circuit transducteur à ultrasons (104). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour réaliser la comparaison des images de profondeur (164) entre elles en calculant au préalable des images de différence absolue (160) entre des images de profondeur (164) immédiatement consécutives ou non immédiatement consécutives. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 10, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre un traitement de type seuillage automatique des images de différence absolue (160). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 11, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre un traitement de type fenêtre de glissement temporel à partir d’images issues du traitement de type seuillage automatique. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre, entre la détection de la modification représentative de la circulation sanguine et la détermination du caractère vivant ou non de l’élément (101), une détermination d’une vasculature de l’élément (101) à partir de la modification représentative de la circulation sanguine. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 13, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour réaliser la détermination (220) du caractère vivant ou non de l’élément (101) en fonction de caractéristiques de la vasculature de l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre, après la détermination du caractère vivant ou non de l’élément (101) : une comparaison de caractéristiques de la modification représentative de la circulation sanguine avec des caractéristiques attendues enregistrées lors d’une étape préalable d’enrôlement, ou l’application d’un algorithme d’apprentissage automatique sur des caractéristique de la modification représentative de la circulation sanguine pour déterminer si l’élément (101) est celui d’un utilisateur attendu. Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon la revendication 15, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104), le circuit de commande (106) et le circuit de traitement de données (108) sont configurés pour mettre en œuvre l’étape préalable d’enrôlement pour différentes pressions d’appui et/ou différentes positions de l’élément (101) contre la surface de capture (102), et pour mettre en œuvre l’étape d’acquisition (216) des images de profondeur (164) de l’élément (101) pour au moins une partie des différentes pressions d’appui et/ou des différentes positions de l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104), le circuit de commande (106) et le circuit de traitement de données (108) sont configurés pour mettre en œuvre, avant l’acquisition (216) des images de profondeur (164), une étape de mesure d’une pression d’appui de l’élément (101) contre la surface de capture (102), et pour mettre en œuvre l’acquisition (216) des images de profondeur avec des paramètres choisis en fonction de la pression d’appui de l’élément (101) contre la surface de capture (102). Dispositif d’identification biométrique et de détection du vivant (100) selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre un élément d’indication de la pression d’appui de l’élément (101) contre la surface de capture (102).