Brevet FR3161491A1 — publié le 20251024

Procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile Procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile, utilisant des capteurs disposés sur ledit véhicule, le procédé comportant les étapes suivantes lorsque ledit individu s’approche dudit véhicule automobile : a) détecter sa démarche par le biais des capteurs, analyser au moins un paramètre lié à la démarche, le comparer à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance de démarche, b) détecter le visage dudit individu par le biais des capteurs, analyser au moins un paramètre dudit visage, le comparer à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance faciale, c) normaliser lesdits scores en fonction de scores de référence, d) fusionner lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale afin d’identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile La présente invention concerne un procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile, notamment en vue de son authentification afin de déterminer si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. L'accès aux véhicules par des objets connectés est une technologie déployée dans les véhicules automobiles. Elle est apparue grâce à l'évolution des réseaux sans fil, de la connectivité Bluetooth et des technologies de l'Internet des Objets (IoT). L'accès au véhicule par objet connecté est principalement utilisé pour des fonctions simples, telles que l'ouverture des portes du véhicule à distance à l'aide d'un smartphone ou d'une télécommande. Renault par son projet Virtual Key basé sur la technologie Bluetooth Low Energy (BLE) offre cette prestation pour le confort client. La solution Virtual Key s’appuie sur la création d’un boitier physique contenant un module BLE qui interagit avec une télécommande à distance sans-fil de la gamme Renault. L’accès aux ouvrants se fait à travers cette télécommande à distance qui a déjà tous les mécanismes d’appairage avec le véhicule et en particulier le module qui actionne les ouvrants du véhicule. Cette technologie est présente dans l’art antérieur. Il est aussi possible de pouvoir gérer l’accès à sa voiture avec son smartphone plutôt qu’avec sa clef, ceci de façon interopérable avec le plus grand nombre de références de smartphones présents dans le monde. L'accès aux véhicules par des objets connectés est par conséquent un moyen mature d’accès au véhicule. L'accès au véhicule sans appareil connecté pourrait être envisagé, de sorte que la personne propriétaire du véhicule n'a plus besoin ni de clé ni de code pour ouvrir son véhicule. Ce dernier reconnaîtrait à l'approche les personnes identifiées légitimes et peut ainsi déverrouiller les ouvrants puis les accueillir sans aucune contrainte pour eux. La demande KR 20220144186 décrit une méthode d'authentification biométrique qui utilise le schéma de marche d'un individu comme moyen d'identification, ainsi qu’un modèle de réseau neuronal multiplicateur composite bidimensionnel pour la classification. La demande US 2022/0201389 divulgue une méthode pour la localisation d'un utilisateur principal effectuant une opération de contrôle à distance d'un véhicule et utilise la communication par ultrasons modulés en amplitude (AM) via un dispositif de formation de faisceau ultrasonique. La demande EP 4 139 177 décrit un système pour évaluer le risque que représente une personne approchant un véhicule équipé de caméras de surveillance. La demande US 2019/0051069 divulgue un système de reconnaissance d'utilisateur pour une reconnaissance automatisée dans un véhicule autonome qui comprend un capteur environnemental, afin notamment de reconnaître un geste de demande d'arrêt de la part de l'utilisateur. Il est connu de la demande internationale WO 2017/176618 d’utiliser la biométrie gestuelle et la biométrie cardiaque pour déterminer si un utilisateur est autorisé à utiliser le véhicule. La demande EP 3 342 097 décrit un dispositif gérant des informations biométriques, permettant notamment à l'utilisateur d’enregistrer une nouvelle information biométrique, comme l’empreinte digitale et celle issue d’un appareil connecté. La demande US 2020/0193005 divulgue une méthode permettant de déverrouiller un véhicule lorsque la personne approchant le véhicule correspond à une personne autorisée. Des images sont acquises et le pas ainsi que les traits du visage de la personne sont déterminés et comparés à des données stockées. Il existe ainsi un besoin pour perfectionner encore les moyens pour sélectionner et identifier un individu aux abords d’un véhicule automobile afin de faciliter l’accès éventuel audit véhicule. Procédé d’identification La présente invention répond à ce besoin grâce à, selon l’un de ses aspects, un procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile, utilisant une pluralité de capteurs disposés sur ledit véhicule, le procédé comportant au moins les étapes suivantes lorsque ledit individu s’approche dudit véhicule automobile : a) détecter sa démarche par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre lié à la démarche, le comparer à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance de démarche, b) détecter le visage dudit individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre dudit visage, le comparer à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance faciale, c) normaliser lesdits scores en fonction de scores de référence, et d) fusionner lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale afin d’obtenir un score d’identification pour identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. Grâce à l’invention, il est possible de sélectionner et de détecter un piéton qui se dirige vers le véhicule et qui pourrait potentiellement être le propriétaire du véhicule à identifier. Le véhicule est équipé d'un système sophistiqué qui lui permet d'estimer la trajectoire de l'utilisateur et de sécuriser une identification biométrique fiable. L’invention permet d'identifier un individu en se basant notamment sur sa manière de marcher, c'est-à-dire sa démarche (en anglais « Gait »). Cette démarche peut être considérée comme une caractéristique distinctive de la personne, car elle est unique et peut être utilisée pour l'authentifier. Le processus d'identification et d'authentification implique une analyse approfondie de la façon dont la personne se déplace, y compris la façon dont elle positionne ses pieds, les mouvements de ses bras, sa vitesse de marche et son rythme. La fusion des deux techniques de reconnaissance permet d'améliorer la précision de l'identification et de l'authentification de la personne, en utilisant les informations provenant de chaque technique pour compenser les éventuelles limites de l'une ou de l'autre. La fusion de ces deux techniques permet ainsi d'obtenir une reconnaissance plus fiable et plus précise de la personne, en réduisant les risques d'erreurs ou d'incertitudes dans l'identification. La fusion garantit la sécurité et la protection des véhicules en veillant à ce que seules les personnes autorisées y aient accès. Pour y parvenir, un système d'identification et d'authentification finale de la personne est mis en place avant de lui permettre de rentrer dans son véhicule. Ce système utilise des technologies de reconnaissance faciale et de la démarche, dont la fusion permet de vérifier l'identité de la personne en comparant ces éléments à une base de données préalablement complétée. Une fois que la double reconnaissance a été effectuée avec succès, l'accès au véhicule est autorisé. Cette procédure de sécurité garantit la confidentialité et la sécurité des véhicules, en évitant que des personnes non autorisées y aient accès. Le propriétaire d'un véhicule peut y accéder librement, sans avoir besoin d'aucun objet connecté avec lui. Grâce à l’invention, l'utilisateur peut entrer dans son véhicule de manière tout à fait naturelle, sans rencontrer aucune contrainte ni difficulté. En d'autres termes, il n'est pas nécessaire de transporter une clé, un badge ou tout autre dispositif de déverrouillage, car le système d'accès est entièrement automatisé et personnalisé. Le procédé selon l’invention permet de minimiser la puissance consommée nécessaire à la mise en œuvre de ses étapes. Lorsque le dispositif électronique du véhicule effectue des traitements de données, cela peut engendrer une consommation importante de puissance. Par conséquent, pour préserver l'autonomie de la batterie, il est important de réduire au maximum cette consommation. Dans le cas de l’invention, afin d’optimiser la consommation de puissance, les traitements de données ne sont activés que lorsque cela est vraiment nécessaire. Ainsi, chaque étape du procédé ne s'enclenche avantageusement que si la précédente a validé sa nécessité d'enclenchement. Cette approche permet donc d'économiser l'énergie de la batterie en évitant des traitements inutiles. Le dispositif électronique du véhicule, notamment le système multi média, ne fait appel à ses ressources qu'au moment opportun, de façon sélective, en fonction des besoins de la tâche en cours. Cette technique vise à optimiser l'autonomie de la batterie, ce qui est crucial. En outre, en optimisant la consommation de puissance, on améliore donc l'efficacité énergétique du système multi média, ce qui peut aussi avoir des implications importantes sur le plan environnemental et économique. En effet, une réduction de la consommation d'énergie permet de réduire l'impact environnemental des activités de production et de transport d'énergie. L’étape b) de détection du visage de l’individu utilise avantageusement l’analyse d’au moins une image dudit individu, prise par l’un au moins de ladite pluralité de capteurs. Dans un mode de réalisation préféré, au moins un algorithme d'apprentissage automatique, notamment utilisant au moins un réseau de neurones, est utilisé pour établir les modèles de démarche et les modèles de visage. L’étape a) peut débuter lorsqu’un individu est détecté aux abords du véhicule à une distance minimum prédéfinie, notamment comprise entre 2 et 5 mètres. Le procédé selon l’invention peut comporter en outre une étape d’authentification de l’individu afin de lui autoriser ou non l’accès au véhicule, notamment grâce à un score d’authentification. Biométrie de la démarche La biométrie de la démarche est une technologie biométrique qui se concentre sur les caractéristiques uniques de la démarche d'une personne. Elle est basée sur le fait que chaque personne a une façon unique de marcher. La biométrie de reconnaissance de la marche fait partie de la biométrie comportementale, dans laquelle les sujets peuvent être identifiés avec leur manière de marcher. La théorie derrière ce système de reconnaissance est que chaque personne a une démarche unique. Il est courant qu'une personne familière puisse être reconnue à distance par sa démarche. C'est l'une des rares méthodes de reconnaissance capable d'identifier les personnes à distance. La démarche d'une personne est aussi unique que le timbre de sa voix. Grâce à ces connaissances, une technologie de reconnaissance de la marche peut être mise en œuvre sur la base d'algorithmes d'apprentissage automatique/Machine Learning (ML). De nos jours, l'identification des individus par leur démarche se déploie pour les raisons suivantes : - la reconnaissance de la démarche fonctionne bien à distance, - la reconnaissance de la démarche peut être effectuée à partir d'une basse résolution vidéo et avec une instrumentation simple, - la reconnaissance de la démarche peut se faire sans la coopération des personnes, - la reconnaissance de la marche peut bien fonctionner tandis que d'autres fonctionnalités telles que les visages et les empreintes digitales ne sont pas disponible, - les caractéristiques de la démarche sont généralement difficiles à imiter. L’analyse de la démarche se concentre avantageusement sur un éventail de caractéristiques personnelles au moins comme suit et de manière non exhaustive: - vitesse de la marche : la vitesse de la marche est la distance parcourue par un individu pendant une période donnée de temps, - longueur de la foulée : la longueur de la foulée correspond à la distance parcourue par un pied entre deux contacts successifs avec le sol, - temps de contact du pied avec le sol : le temps de contact du pied avec le sol est le temps pendant lequel un pied est en contact avec le sol pendant une foulée, - temps de swing : le temps de swing est la durée pendant laquelle un pied est en l'air pendant une foulée, - longueur des pas : la longueur des pas est la distance parcourue par les deux pieds pendant une foulée, - amplitude des mouvements : l'amplitude des mouvements est la distance parcourue par un membre du corps pendant une marche normale, - symétrie de la démarche : la symétrie de la démarche est la similitude entre les mouvements du corps gauche et droit pendant la marche, - angle de la cheville : l'angle de la cheville est l'angle formé entre le pied et la jambe pendant la marche, - mouvement du bassin : le mouvement du bassin est l'amplitude du mouvement du bassin pendant la marche, - cadence de la marche : la cadence de la marche est le nombre de pas effectués par un individu pendant une période donnée de temps, - angle du genou : l'angle du genou est l'angle formé par la jambe et la cuisse pendant la marche, - la taille : répertorier que la personne recherchée est très grande ou très petite peut aider à la sélection, - hauteur de la hanche : la hauteur de la hanche est la distance entre la hanche et le sol pendant la marche. Ces caractéristiques peuvent ensuite être analysées à l'aide d'au moins un algorithme de reconnaissance de modèles basé sur l'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais, ou ML) pour créer un modèle unique de la démarche de l'individu. Un tel algorithme peut utiliser une architecture à base de réseaux neuronaux profonds pour identifier des modèles et des relations entre les données de la démarche et les caractéristiques de l'individu. Une fois que le modèle de la démarche de l'individu a été créé, il peut être utilisé pour reconnaître cette personne en comparant les caractéristiques de sa démarche à celles du modèle, afin de l'identifier si son score de reconnaissance de démarche est supérieur à un seuil de référence prédéterminé.. Biométrie faciale La reconnaissance faciale est une méthode d'identification et d’authentification qui utilise les traits du visage pour identifier une personne de manière unique. Elle est basée sur l'analyse des caractéristiques physiques du visage telles que la distance interoculaire, la forme de la mâchoire, la distance nez-bouche, la forme des joues et des sourcils. Le traitement d’authentification, pour sa part, consiste à vérifier que la personne identifiée est bien présente et que par conséquent le système n’est pas en présence d’une fraude par photo, vidéo ou masque, notamment. La biométrie faciale est notamment basée sur des techniques d'apprentissage profonds automatique offrant une reconnaissance faciale précise et robuste. Pour ce faire, les algorithmes de Machine Learning analysent un grand nombre d'images de visages afin d'identifier des caractéristiques communes et de construire un modèle qui permettra de détecter et d'extraire les mêmes caractéristiques dans de nouvelles images. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour comparer une image de visage inconnue à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable, afin d'identifier la personne lorsque son score de reconnaissance faciale est supérieur à un seuil de référence prédéterminé. Dans l’invention, la biométrie faciale à l'extérieur du véhicule. Pour ce faire elle doit être capable de fonctionner dans une variété de conditions environnementales, telles que la lumière du soleil, le vent, la pluie ou la neige. Elle capture le suivi de visage d'une personne dans une vidéo en temps réel, même lorsque cette personne est en mouvement d’approche du véhicule. Fusion Les scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale sont fusionnés. Chaque biométrie se comporte avantageusement comme une source de détection reportant si une hypothèse unique est vraie ou fausse, de même pour l’hypothèse opposée. Cela signifie que ces détecteurs produisent une réponse binaire à partir d'un seuil de décision : soit ils indiquent qu'il y a une détection, dans notre cas biométrique, soit une identification, c'est-à-dire que l'hypothèse est vraie, soit ils indiquent qu'il n'y a pas de détection, c'est-à-dire que l'hypothèse est fausse. Ils peuvent donc générer les quatre situations suivantes : - le « vrai positif » est une situation dans laquelle un test ou un modèle prédit correctement l'existence d'une hypothèse. En d'autres termes, un vrai positif est lorsque le résultat du test est positif et que la condition testée existe réellement. - le « faux positif » se produit lorsqu'une hypothèse de test est rejetée à tort, c'est-à-dire qu'elle est signalée comme positive alors qu'elle est en réalité négative. - le « faux négatif » se produit lorsqu'une hypothèse de test est acceptée à tort, c'est-à-dire qu'elle est signalée comme négative alors qu'elle est en réalité positive. - le « vrai négatif » se produit lorsqu'une hypothèse de test est correctement acceptée comme négative. Cela signifie que le test indique correctement l'absence de la condition ciblée. Ceci explique pourquoi, dans les statistiques et l'apprentissage automatique, diverses métriques telles que la précision, le rappel et le score F1 peuvent être utilisées pour évaluer les mesures de performances du modèle. On définit de manière connue : - le taux de faux positifs (False Positive Rate, FPR) est la probabilité que la détection signale à tort la présence d'une condition qui est en réalité absente. C'est la proportion d'erreurs de type faux positif dans le cadre de tests de détection. - le taux de faux négatifs (False Negative Rate, FNR) est la probabilité que la détection ne parvienne pas à identifier correctement une condition qui est réellement présente. C'est la proportion d'erreurs de faux négatifs dans le cadre de tests de détection. Dans l’invention, le système de détection biométrique peut être considéré comme bimodal car il utilise deux biométries qui combinent leurs scores de détection. Par conséquent, la fusion de scores s’applique. Un système d’algorithmes d’apprentissage automatique de détection biométrique à fusion bimodale, et plus optionnellement, peut être utilisé. Ledit système est avantageusement rendu apprenant pour qu’il se perfectionne. Cela permet de minimiser la consommation d’énergie dudit système. Dans sa définition générale, la fusion des scores est le processus de combinaison des résultats de plusieurs classificateurs ou détecteurs pour produire une estimation plus précise et fiable. La raison d'être de la fusion des scores est la suivante : différents modèles ou classificateurs utilisent différentes caractéristiques ou différentes méthodes de traitement pour représenter le même objet ou phénomène. La fusion des scores de chaque modèle ou classificateur donne une estimation plus robuste, complète et précise. La fusion au niveau des scores est l'approche la plus courante car les scores générés par différents détecteurs peuvent être facilement consultés et combinés. Cette fusion est avantageusement précédée d'une étape de normalisation des scores. Les modèles de démarche et de visage établis sont de préférence enregistrés au préalable dans une ou plusieurs bases de données de référence. Ces modèles peuvent être utilisés pour établir des statistiques. Des distributions et des histogrammes de scores issus des tests de candidatures légitimes et de candidatures non légitimes ou imposteurs sont avantageusement calculés. Dans un mode de réalisation préféré, la fusion desdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale est effectuée par combinaison linéaire. La fonction suivante est appliquée aux ensembles de scores de détection de la démarche #1 et de détection du visage #2 pour obtenir la statistique de fusion S : Avec i :1..N, N le nombre de scores issus des détections #1 et #2, s1 les N scores normalisés de la détection #1, s2 les N scores normalisés de la détection #2, . Dans ce mode préféré de l’invention, les scores de fusion sont ainsi construits par combinaison linéaire. Cette fusion est avantageusement optimisée en cherchant le α minimisant l’Equal Error Rate (ou EER) associée : Le score de reconnaissance de démarche et le score de reconnaissance faciale sont avantageusement comparés à des seuils de référence prédéterminés. Capteurs Le procédé selon l’invention peut utiliser au moins un capteur vidéo, notamment une ou plusieurs caméras, le procédé utilisant notamment en outre un capteur radar et/ou un capteur audio. Ces capteurs permettent non seulement de détecter les mouvements à proximité du véhicule, mais également de capturer des vidéos et des images. Cette combinaison de capteurs offre un potentiel considérable pour identifier une personne à l'extérieur du véhicule, en fournissant des informations précises sur son apparence physique, sa position et ses mouvements. Les capteurs vidéo extérieurs du véhicule sont des dispositifs de contrôle qui permettent de capturer des images et des vidéos de l'environnement extérieur. Ces capteurs peuvent être situées à différents endroits sur le véhicule, tels que le pare-brise, les côtés, et à l'arrière de la carrosserie. L'intérêt principal des capteurs vidéo extérieurs d'un véhicule est d'améliorer la sécurité et la visibilité du conducteur pour détecter les obstacles et les dangers potentiels afin d'éviter les collisions. Les capteurs radar externes du véhicule sont des capteurs qui utilisent des ondes radio pour détecter des objets et des obstacles dans l'environnement extérieur. Le capteur radar fonctionne en établissant son RCS (Radar Cross Section) qui est une mesure de la capacité d'un objet à renvoyer les ondes radio émises par un radar. Le RCS est déterminé par plusieurs facteurs, tels que la taille, la forme, la texture et la composition de l'objet. Dans le contexte des capteurs radar automobiles, le RCS est utilisé pour évaluer la capacité d'un "objet", potentiellement un piéton, à être détecté par le radar et pour aider à déterminer la distance, la vitesse et la direction de cet objet par rapport au véhicule. Ces capteurs peuvent être placés à différents endroits du véhicule, comme le pare-chocs avant ou arrière. L'intérêt principal des capteurs radar externes d'un véhicule est d'améliorer la sécurité en détectant les obstacles et les dangers potentiels sur la route. Ces capteurs radar sont particulièrement utiles dans les situations de visibilité limitée, comme la nuit, par temps de brouillard ou de pluie. Les capteurs radar peuvent détecter la présence d'objets en mouvement ou immobiles à proximité du véhicule, tels que des voitures, des piétons, des animaux ou des obstacles. Ce type de capteur peut donc être utilisé pour améliorer les fonctions d'assistance à la conduite. Tout type de capteurs vidéo, radar ou autres peuvent être utilisés. Identification spécifique Le procédé selon l’invention peut comporter une étape d’identification spécifique ou réidentification qui consiste à identifier un individu qui a déjà été précédemment identifié et que l'intervalle de temps entre ces deux identifications est suffisamment court pour que l'on puisse légitimement penser que ses caractéristiques fondamentales n'ont pas changé entre ces deux identifications. Ces caractéristiques fondamentales considérées comme des connaissances à priori peuvent alors aider considérablement les autres systèmes d'identification. Il est ainsi possible de retrouver une personne spécifique dans une scène en utilisant des informations préalablement collectées lors de sa première identification. Cette technique repose sur l'exploitation de critères fortement discriminants, notamment : - la couleur de la peau : cette information permet de différencier les personnes selon leur teinte de peau, ce qui peut être utile pour identifier une personne dans une scène où plusieurs individus se ressemblent, - le genre : une caractéristique qui permet de distinguer les personnes selon leur sexe masculin ou féminin, - l'estimation de la taille de la personne : un critère qui peut aider à identifier une personne parmi un groupe en prenant en compte sa taille estimée, - la forme générale de la morphologie de la personne : cette caractéristique permet d'identifier des individus en prenant en compte leur silhouette générale, leur corpulence ou leur posture, femme enceinte, - les vêtements portés : cette information peut aider à différencier les personnes en fonction de leur tenue vestimentaire, - les accessoires portés tels que des chapeaux, des sacs ou des lunettes : ces objets distinctifs peuvent aider à identifier une personne dans une scène, - les mouvements ou gestes distinctifs de la personne : des particularités comme un boitement, un balancement ou un geste spécifique peuvent également aider à identifier une personne dans une scène. Grâce à la combinaison de ces critères discriminants, la technique de réidentification permet de trier une personne spécifique dans une scène, même si elle ne se trouve pas dans la même position ou le même contexte que lors de sa première identification. Ces critères sont avantageusement associés à des classes d’un modèle basé sur des techniques d'apprentissage profonds automatique permettant une détection de critères discriminants via différentes classes que l’on cherche à extraire de la personne à identifier. Autres reconnaissances Le procédé selon l’invention peut comprendre en outre une étape de reconnaissance de la voix de l’individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, ladite voix étant comparée à des modèles de voix enregistrés au préalable. L'identification et l'authentification se font ainsi par biométrie vocale, en demandant par exemple à l'utilisateur de prononcer une phrase secrète qui l'aurait enrôlé au préalable. Au moins un des capteurs peut ainsi être un microphone extérieur pour capturer la voix de l’individu afin que celle-ci s’identifie par biométrie vocale. Le procédé selon l’invention peut comprendre en outre une étape de reconnaissance d’un geste particulier de l’individu. L'utilisateur peut exécuter un geste particulier que lui seul connaît et qui servirait d’authentification supplémentaire pour sécuriser l’accès au véhicule. Estimation de la trajectoire des individus Le procédé selon l’invention peut comprendre une étape préalable de prédiction de trajectoire des individus, si la détection est positive, indiquant que l’individu s’approche du véhicule, les étapes a) à d) sont effectuées. Cette étape consiste à estimer la trajectoire d'un piéton vers le véhicule. Cette étape permet d’enclencher les étapes plus complexes décrites précédemment. Cette étape doit également se dérouler avec un minimum d'énergie consommée car elle est fonctionnelle en veille. Le problème de prédiction de la trajectoire d'un piéton consiste à prédire où et dans quelle direction le piéton sera dans le futur en utilisant des informations sur le piéton et l'environnement. La prédiction de la trajectoire des piétons est complexe en raison de l'incertitude de son interaction avec l’environnement. Il existe deux types de méthodes connues pour prédire la trajectoire des piétons : les méthodes qui consistent à établir un modèle de la cinématique du piéton pour prédire sa trajectoire, puis récemment les méthodes basées sur la prédiction basées sur l'apprentissage en profondeur. Cependant, comme cette étape peut être la première à être mise en place pendant ce qui sera le cycle de veille du véhicule, elle se doit de consommer un minimum de ressources énergétiques. L’invention utilise avantageusement une estimation de trajectoire cinématique simple plutôt qu'un traitement par apprentissage profond qui serait trop couteux en ressources à ce stade. Le modèle de la cinématique du piéton est une méthode physique pour prédire la trajectoire d'un piéton. Elle utilise des informations telles que la variation de la position du piéton, sa vitesse initiale, son accélération et sa direction. Le procédé selon l’invention calcule avantageusement l'estimation et la confirmation d'une trajectoire. Seul le fait d'établir qu'un piéton a pour cap le véhicule peut suffire à mettre en œuvre les étapes a) à d) du procédé. Modèles apprenants Dans un mode de réalisation de l’invention, les modèles des deux biométries de la démarche et du visage sont mis à jour en temps différé. Chaque fois qu'un individu est correctement identifié et authentifié, les données vidéo qui ont permis cette décision sont avantageusement utilisées pour créer de nouvelles données d'alimentation, telles que des données de validation ou de développement. Ces données sont différentes des données d'entraînement utilisées pour calculer les valeurs du modèle de référence et des données de test utilisées pour mesurer la précision du modèle. Le modèle mis à jour peut être évalué sur les données de test une fois que l'entraînement est terminé pour mesurer sa performance finale. Deux algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés en parallèle de ceux utilisés pour établir les modèles de démarche et les modèles de visage, afin d'enrichir les détections à venir. La performance des modèles de détection des biométries de la démarche et du visage de l’invention est améliorée en continu en utilisant ces nouvelles données d'alimentation provenant des expériences des utilisateurs déjà authentifiés. Dispositif Selon un autre de ses aspects, l’invention porte sur un dispositif pour identifier un individu aux abords d’un véhicule automobile, le dispositif comportant une pluralité de capteurs disposés sur ledit véhicule et étant configuré pour réaliser au moins les étapes suivantes lorsque ledit individu s’approche dudit véhicule automobile : a) détecter sa démarche par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre lié à la démarche, le comparer à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance de démarche, b) détecter le visage dudit individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre dudit visage, le comparer à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance faciale, c) normaliser lesdits scores en fonction de scores de référence, et d) fusionner lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale afin d’obtenir un score d’identification pour identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. Le dispositif comporte avantageusement au moins un capteur vidéo, notamment une ou plusieurs caméras. Le dispositif peut comporter en outre un capteur radar et/ou un capteur audio. Les caractéristiques énoncées en relation avec le procédé s’appliquent au dispositif et vice-versa. Véhicule automobile Selon un autre de ses aspects, l’invention porte sur un véhicule automobile comprenant un groupe motopropulseur et au moins un dispositif d’identification selon l’invention. Les caractéristiques énoncées en relation avec le procédé s’appliquent au véhicule et vice-versa. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’un exemple de mise en œuvre non limitatif de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel FIG. 1 la FIG. 1 illustre un exemple de mise en œuvre de l’invention, FIG. 2 la FIG. 2 représente un logigramme illustrant l’exemple de mise en œuvre de l’invention de la FIG. 1 , FIG. 3 la FIG. 3 illustre un exemple de mise en œuvre de l’invention sur un véhicule automobile, FIG. 4 la FIG. 4 illustre la reconnaissance de la démarche selon l’invention, FIG. 5 la FIG. 5 illustre la reconnaissance du visage selon l’invention, FIG. 6 FIG. 6 FIG. 6 FIG. 6 FIG. 6 FIG. 6 les figures 6a à 6f sont des histogrammes et des courbes illustrant le principe de la fusion, FIG. 7 la FIG. 7 illustre un exemple de mise en œuvre d’une partie de l’invention, FIG. 8 la FIG. 8 représente un logigramme illustrant l’exemple de mise en œuvre de l’invention de la FIG. 7 , FIG. 9 la FIG. 9 illustre un autre exemple de mise en œuvre de l’invention, et FIG. 10 la FIG. 10 illustre une variante de réalisation de la FIG. 9 . Description détaillée La FIG. 1 illustre un exemple de mise en œuvre de l’invention. Dans une étape 0, le véhicule est stationné, ses capteurs sont prêts à fonctionner. Un individu approche du véhicule. Dans une étape 1 où l’individu se tient à une distance supérieure à 5 mètres, l’estimation basique de la trajectoire piéton débute, tel que décrit précédemment. Dans une étape 2, si l’individu s’approche d’une distance inférieure à 5 mètres, l’identification spécifique ou réidentification est enclenchée. Dans une étape 3, la démarche de l’individu est détectée par le biais d’une pluralité de capteurs, visible à la FIG. 3 . Au moins un paramètre lié à la démarche est analysé et comparé à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable. Un score de reconnaissance de démarche est calculé. Ces étapes sont également effectuées pour la biométrie du visage de l’individu, un score de reconnaissance faciale étant calculé. Ces scores sont normalisés. Dans des étapes 4 et 5, lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale sont fusionnés afin d’identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile, et de l’authentifier. Des scores d’identification et d’authentification sont calculés. Dans une étape 6, l’identification spécifique ou réidentification peut être enclenchée de nouveau. L’étape 7 correspond à une étape optionnelle de reconnaissance de la voix de l’individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, ladite voix étant comparée à des modèles de voix enregistrés au préalable, et à une étape optionnelle de reconnaissance d’un geste particulier de l’individu. Dans une étape 8, l’accès au véhicule peut être accordé à l’individu s’il a été correctement identifié et authentifié. La FIG. 2 est un logigramme illustrant l’invention et se découpant ainsi : 1) Situation d'origine dans laquelle le véhicule est garé. 2) Estimation de trajectoire d'un piéton se dirigeant vers le véhicule. 3) S'il y a détection d'un piéton se dirigeant vers le véhicule le traitement continue ; sinon, retour à l'estimation de trajectoire. 4) Si c'est le premier passage il n'y a pas de comparaison possible pour une nouvelle identification. 5) Sinon, le module d'identification spécifique établit les classes courantes instantanées. 6) S'il y a cohérence avec les classes précédemment établies la personne a donc les mêmes caractéristiques discriminantes qu’à la précédente identification, le traitement peut poursuivre ; sinon, retour à l'estimation de trajectoire. 7) Traitement biométrique par la démarche et par la reconnaissance faciale. 8) Fusion des scores. 9) Report du score d'identification et du score d'authentification. 10) S'il y a identification et d'authentification, la personne est celle escomptée ; sinon, retour à l'estimation de trajectoire. 11) le module d'identification spécifique établit les classes courantes instantanées et les transmet au même module d'avant traitement afin de lui servir de classes de référence. 12) Biométries optionnelles nécessitant l'intervention de l'utilisateur comme la biométrie vocale ou gestuelle. 13) S'il y a identification et d'authentification, la personne est celle escomptée ; sinon, retour à l'estimation de trajectoire. 14) La personne identifiée et authentifiée est légitime à accéder à son véhicule. La FIG. 3 montre les capteurs et leur place sur le véhicule automobile. La FIG. 4 illustre la biométrie de la démarche, et la FIG. 5 FIG. 5 illustre la biométrie faciale, comme décrites précédemment. L’architecture interne des réseaux de neurones utilisés est indicative et se décline par rapport aux besoins et performances attendues. La FIG. 6 décrit les réponses possibles fournies par les capteurs, comme décrites précédemment. Les modèles de démarche et de visage établis sont de préférence enregistrés au préalable dans une ou plusieurs bases de données de référence. Ces modèles peuvent être utilisés pour établir des statistiques. Des distributions et des histogrammes de scores issus des tests de candidatures légitimes et de candidatures non légitimes ou imposteurs sont avantageusement calculés. La FIG. 6 illustre un exemple d’histogramme d’un premier système biométrique #1 que l’on pourrait affecter à la biométrie faciale et de sa courbe DET associée, avec ‘tar’ pour ‘target’ qui représente l’histogramme des scores des tests légitimes, et ‘nontar’ pour ‘non target’ qui représente l’histogramme des scores des tests imposteurs. La droite rouge médiatrice intercepte l’EER. La FIG. 6 illustre un exemple d’histogramme d’un premier système biométrique #1 que l’on pourrait affecter à la biométrie de la démarche et de sa courbe DET associée, avec les mêmes notations que pour la FIG. 6 . En regroupant les deux courbes DET sur le même graphe, à la FIG. 6 , on constate que la courbe DET du système de détection #1 est inférieure à celle du système de détection #2 avec EER#1 La figure 6e montre l’EER de la fusion des deux biométries. Dans l’exemple illustré, on observer une EER minimale pour un _min valant 0.62. La fusion par combinaison linéaire est donc optimale pour ce α_min. Comme représenté à la figure 6f, la fusion optimale produit une courbe DET inferieure aux deux courbes DET des systèmes de détections #1 et #2 avec une EER minimale inferieure. La fusion optimale est donc la plus sélective. Cette fusion avec ce _min génère une courbe DET inferieure à chacune des deux courbes DET des systèmes de détections #1 et #2 mais aussi inférieure à toutes celles issues de cette même fusion avec un différent. Cette fusion avec ce _min est donc la plus sélective. La FIG. 7 illustre un exemple de détection de la trajectoire, utilisant le radar de côté avant gauche. Le véhicule ego est stationné. Le radar de côté avant du véhicule égo reçoit l’écho de la personne cible. Si la trajectoire de la personne converge simplement vers le radar du véhicule égo, cela réveille les étapes plus complexes d’identification selon l’invention. La FIG. 8 est un logigramme illustrant le traitement pour un radar et se découpant ainsi : 1) Le radar en veille fonctionnelle à un échantillonnage de F=5 Hz. 2) Le radar reçoit la "Surface équivalente radar" ou (RCS radar cross section) 3) Le radar établit les coordonnées polaires des cibles visibles pour un maximum de 10. 4) Pour l'ensemble des cibles. 5) Si la cible est à moins de 5 mètres elle a un intérêt sinon pas d'intérêt. 6) Calcul de la variation de sa distance au véhicule. 7 et 8) Si la distance de la cible au véhicule diminue, elle approche le véhicule ; Sinon elle s'éloigne du véhicule et n'a pas d'intérêt. 9) Comme la cible s'approche du véhicule, on réveille les traitements plus complexes pour identifier la personne. La FIG. 9 illustre un autre exemple de mise en œuvre de l’invention, utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique (3’) en parallèle de ceux utilisés pour établir les modèles de démarche et les modèles de visage. A l’étape 8’, ces données sont transmises afin d'enrichir les détections à venir. Dans cet exemple, ce traitement étant différé, il est possible de l’effectuer via le cloud, comme illustré à la FIG. 10 . L’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. En particulier, la disposition et le nombre de capteurs sur le véhicule peuvent être différents. Les réseaux de neurones utilisés peuvent en outre être différents. Procédé d’identification d’un individu aux abords d’un véhicule automobile, utilisant une pluralité de capteurs disposés sur ledit véhicule, le procédé comportant au moins les étapes suivantes lorsque ledit individu s’approche dudit véhicule automobile : a) détecter sa démarche par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre lié à la démarche, le comparer à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance de démarche, b) détecter le visage dudit individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre dudit visage, le comparer à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance faciale, c) normaliser lesdits scores en fonction de scores de référence, et d) fusionner lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale afin d’obtenir un score d’identification pour identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape b) de détection du visage de l’individu utilise l’analyse d’au moins une image dudit individu, prise par l’un au moins de ladite pluralité de capteurs. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la fusion desdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale est effectuée par combinaison linéaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape a) débute lorsqu’un individu est détecté aux abords du véhicule à une distance minimum prédéfinie, notamment comprise entre 2 et 5 mètres. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, utilisant au moins un capteur vidéo, notamment une ou plusieurs caméras, le procédé utilisant notamment en outre un capteur radar et/ou un capteur audio. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins un algorithme d'apprentissage automatique, notamment utilisant au moins un réseau de neurones, est utilisé pour établir les modèles de démarche et les modèles de visage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le score de reconnaissance de démarche et le score de reconnaissance faciale sont comparés à des seuils de référence prédéterminés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant en outre une étape d’authentification de l’individu afin de lui autoriser ou non l’accès au véhicule, notamment grâce à un score d’authentification. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape de reconnaissance de la voix de l’individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, ladite voix étant comparée à des modèles de voix enregistrés au préalable. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape de reconnaissance d’un geste particulier de l’individu. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape préalable de prédiction de trajectoire des individus, si la détection est positive, indiquant que l’individu s’approche du véhicule, les étapes a) à d) sont effectuées. Dispositif pour identifier un individu aux abords d’un véhicule automobile, le dispositif comportant une pluralité de capteurs disposés sur ledit véhicule et étant configuré pour réaliser au moins les étapes suivantes lorsque ledit individu s’approche dudit véhicule automobile : a) détecter sa démarche par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre lié à la démarche, le comparer à des modèles de démarche établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance de démarche, b) détecter le visage dudit individu par le biais de l’un au moins de ladite pluralité de capteurs, analyser au moins un paramètre dudit visage, le comparer à des modèles de visage établis et enregistrés au préalable et calculer un score de reconnaissance faciale, c) normaliser lesdits scores en fonction de scores de référence, et d) fusionner lesdits scores normalisés de reconnaissance de démarche et de reconnaissance faciale afin d’obtenir un score d’identification pour identifier si l’individu est associé ou non audit véhicule automobile. Dispositif selon la revendication précédente, comportant au moins un capteur vidéo, notamment une ou plusieurs caméras. Dispositif selon la revendication 12 ou 13, comportant en outre un capteur radar et/ou un capteur audio. Véhicule automobile comprenant un groupe motopropulseur et au moins un dispositif d’identification selon l’une quelconque des revendications 12 à 14.