FR 3008511 A1 20150116 FR 1356928 A 20130715 La présente invention concerne un procédé de vérification de la véracité d'un doigt ou d'une paume, ainsi qu'un dispositif de vérification adapté à mettre en oeuvre un tel procédé de vérification. Elle trouve application dans le domaine de la reconnaissance biométrique et en particulier dans le domaine de l'identification par analyse des empreintes d'un doigt, de la paume, ou d'un réseau veineux. Dans le cadre d'une identification/authentification d'une personne par analyse de sa biométrie (empreinte, veine, paume), il est préférable de s'assurer que l'élément porteur de l'empreinte est un vrai doigt et non un leurre présenté dans le but de tromper le système d'identification/authentification. Il existe de nombreuses solutions permettant de vérifier que l'élément porteur de l'empreinte est véritablement un doigt. On peut citer des solutions logicielles comme celles présentées dans le document intitulé « Wavelet based fingerprint liveness detection » de Y.S. Moon et al (Electron. Lett. Vol 41, No. 20, pp 1112-1113, 2005. On peut également citer des solutions matérielles basées sur des caractéristiques physiques du doigt, comme par exemple l'oxymétrie, la température, etc. Ces solutions donnent de bons résultats dans la plupart des cas de fraudes, mais les leurres deviennent de plus en plus sophistiqués et dans certains cas, ces nouveaux leurres parviennent à tromper ces systèmes de vérification. Un objet de la présente invention est de proposer un procédé de vérification de la véracité d'un doigt ou d'une paume qui ne présente pas les inconvénients de l'art antérieur et qui, en particulier, permet d'assurer une meilleure détection d'un leurre. A cet effet, est proposé un procédé de vérification de la véracité d'un doigt ou d'une paume par un dispositif de vérification comportant un dispositif de capture prévu pour capturer une image du doigt ou de la paume et une unité de traitement, le procédé comportant: - une étape de capture au cours de laquelle le dispositif de capture capture une image du doigt ou de la paume, - une étape de calcul de matrice de co-occurrence au cours de laquelle l'unité de traitement calcule la matrice de co-occurrence de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul d'entropie au cours de laquelle l'unité de traitement calcule l'entropie de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul de contraste au cours de laquelle l'unité de traitement calcule le contraste de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul de moyenne au cours de laquelle l'unité de traitement calcule la moyenne de l'image ainsi capturée, - une étape de comparaison au cours de laquelle l'unité de traitement compare les caractéristiques ainsi calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et - une étape de prise de décision au cours de laquelle l'unité de traitement prend une décision concernant la véracité du doigt ou de la paume à partir du résultat de l'étape de comparaison. Avantageusement, le dispositif de capture est un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique, et l'étape de capture consiste en une capture d'une image OCT du doigt ou de la paume. Avantageusement, le procédé de vérification comporte entre l'étape de capture et l'étape de calcul de co-occurrence, une étape de lissage gaussien mise en oeuvre par l'unité de traitement et au cours de laquelle l'image capturée subit un lissage gaussien, et l'étape de calcul de co-occurrence, l'étape de calcul d'entropie, l'étape de calcul de contraste et l'étape de calcul de moyenne sont effectuées sur l'image ainsi lissée. Avantageusement, le procédé comporte une étape de calcul de Kurtosis au cours de laquelle l'unité de traitement calcule le Kurtosis de l'image ainsi capturée ou lissée. Avantageusement, le procédé comporte une étape de calcul de saturation au cours de laquelle l'unité de traitement calcule la densité des pixels saturés de l'image ainsi capturée ou lissée. Avantageusement, le procédé comporte une étape de calcul de surface au cours de laquelle l'unité de traitement effectue, sur l'image capturée ou lissée, une segmentation des ridges et des pores par seuillage d'histogramme en niveau de gris, un nettoyage du masque binaire en appliquant une ouverture morphologique, et enfin un calcul de la densité surfacique des ridges et des pores de l'image ainsi traitée et nettoyée. Avantageusement, le procédé comporte une étape de calcul de Skewness au cours de laquelle l'unité de traitement calcule le rapport entre le Skewness et le Kurtosis de l'image ainsi capturée ou lissée. Avantageusement, le procédé comporte une étape de calcul de variance au cours de laquelle l'unité de traitement calcule la variance de l'image ainsi capturée ou lissée. L'invention propose également un dispositif de vérification de la véracité d'un doigt ou d'une paume, le dispositif de vérification étant destiné à mettre en oeuvre le procédé de vérification selon l'une des variantes précédentes et comportant: - un dispositif de capture prévu pour capturer une image du doigt ou de la 5 paume, - une unité de traitement comportant: - des moyens de calcul de matrice de co-occurrence prévus pour calculer la matrice de co-occurrence de l'image capturée, - des moyens de calcul d'entropie prévus pour calculer l'entropie de 10 l'image capturée, - des moyens de calcul de contraste prévus pour calculer le contraste de l'image capturée, - des moyens de calcul de moyenne prévus pour calculer la moyenne de l'image capturée, 15 - des moyens de comparaison prévus pour comparer les caractéristiques calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et - des moyens de prise de décision prévus pour prendre une décision concernant la véracité du doigt ou de la paume à partir du résultat fourni par les 20 moyens de comparaison. Avantageusement, le dispositif de capture est un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique. Avantageusement, l'unité de traitement comporte en outre des moyens de lissage gaussien prévus pour faire subir à l'image capturée un lissage gaussien, et en ce que 25 les moyens de calcul de co-occurrence, les moyens de calcul d'entropie, les moyens de calcul de contraste et les moyens de calcul de moyenne sont prévus pour traiter l'image lissée par les moyens de lissage gaussien. Avantageusement, l'unité de traitement comporte des moyens de calcul de Kurtosis prévus pour calculer le Kurtosis de l'image capturée ou lissée. 30 Avantageusement, l'unité de traitement comporte des moyens de calcul de saturation prévus pour calculer la densité des pixels saturés de l'image capturée ou lissée. Avantageusement, l'unité de traitement comporte des moyens de calcul de surface prévus pour effectuer, sur l'image capturée ou lissée, une segmentation des ridges et des pores par seuillage d'histogramme en niveau de gris, un nettoyage du masque binaire en appliquant une ouverture morphologique, et un calcul de la densité surfacique des ridges et des pores de l'image ainsi traitée et nettoyée. Avantageusement, l'unité de traitement comporte des moyens de calcul de Skewness prévus pour calculer le rapport entre le Skewness et le Kurtosis de l'image capturée ou lissée. Avantageusement, l'unité de traitement comporte des moyens de calcul de variance prévus pour calculer la variance de l'image capturée ou lissée. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : la Fig. 1 représente un dispositif de vérification de la véracité d'un doigt ou d'une paume selon l'invention, la Fig. 2 représente un algorithme d'un procédé de vérification de la véracité d'un doigt selon l'invention, la Fig. 3 montre une image d'un doigt véritable, la Fig. 4 montre une image d'un faux doigt pour un exemple particulier de fraude, et la Fig. 5 montre un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique utilisé dans le cadre de l'invention. La Fig. 1 montre un dispositif de vérification 100 destiné à vérifier si le doigt 50 est un vrai doigt ou non. Le dispositif de vérification 100 comporte un dispositif de capture 102 destiné à capturer une image du doigt 50 et une unité de traitement 104. Le dispositif de capture 102 comporte des moyens nécessaires à la capture d'une image du doigt 50. En particulier, le dispositif de capture 102 comporte au moins un moyen de capture comme une caméra. Le dispositif de capture 102 est de préférence un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique (en Anglais : Optical Coherence Tomography, OCT), dont un mode de réalisation est représenté sur la Fig. 5. Dans le cas où on cherche à effectuer une reconnaissance du réseau veineux du doigt ou de la paume, on utilisera une variante sans contact de l'OCT. Ceci afin de permettre l'acquisition de l'information du réseau veineux et de l'OCT simultanément. La profondeur à laquelle le relevé tomographique est effectué est de 0,6 mm 5 environ, bien que des profondeurs différentes peuvent donner des résultats comparables en termes de performance. Dans le cas d'un dispositif de capture OCT, le moyen de capture est un photo-détecteur. En particulier, l'utilisation d'un dispositif de capture OCT permet d'obtenir une 10 image de l'intérieur du doigt 50 et donc d'améliorer la fiabilité de la vérification réalisée par le dispositif de vérification 100 puisque la structure interne d'un doigt est différente de la structure interne d'un leurre qui n'est pas vivant. La Fig. 5 montre un exemple de dispositif de capture OCT 102 qui est basé sur un interféromètre de Michelson et qui comporte ici: 15 - une source de lumière 402, - un séparateur de faisceau 404, - un miroir de référence 406, et - un photo-détecteur 408. La double flèche 410 représente la direction transversale de scan parallèle à l'axe 20 x. La double flèche 412 représente la direction axiale de scan en profondeur parallèle à l'axe z. La source de lumière 402 présente une faible longueur de cohérence donnée par la formule: L = 2.1n(2)* A , où Ac est la longueur d'onde centrale de la source de 7r 4A 25 lumière 402 et où 42 représente la largeur spectrale de la source de lumière 402. Le phénomène d'interférence entre le faisceau lumineux venant du miroir de référence 406 et le faisceau lumineux venant du doigt 50 apparaît si la différence de chemin optique de la lumière est inférieure à L. . Le miroir de référence 406 se déplace pour permettre le balayage du doigt 50 30 selon l'axe de profondeur z également appelé scan-A et un ensemble de scan-A est appelé scan-B. La résolution axiale (6z sur l'axe z) est liée à Lc par la formule 6z = où 'n' est l'indice de réfraction optique du doigt 50. Ainsi, pour réduire la résolution axiale, une source de lumière 402 à large bande proche de la diffusion gaussienne à large bande passante est utilisée. Par exemple, avec un laser Ti ( Ac = 810nm , 42 = 260nm ), la résolution axiale est de 1,5 microns. La profondeur de scan est limitée par la pénétration de longueurs d'ondes et les dispersions multiples dans le doigt 50 et par l'ouverture numérique (en anglais: Numerical Aperture NA) du système optique qui capture la lumière réfléchie ou diffusée par le doigt 50. L'absorption et les phénomènes de diffusion de la lumière dans le doigt 50 font chuter la profondeur de pénétration. Il faut choisir la source de lumière 402 de manière à permettre une bonne caractérisation de la structure interne du doigt 50. L'ouverture numérique joue un rôle dans la profondeur de champ du système optique qui capture la lumière réfléchie ou diffusée par le doigt 50, et il faut une ouverture numérique petite pour que la profondeur de champ soit élevée, et donc une grande profondeur de scan. En général, la profondeur de scan en OCT est de quelques millimètres. Le scan transversal appelé le scan-C est réalisé en utilisant le faisceau illuminant le doigt 50, ou en déplaçant le doigt 50. Grâce au scan transversal, la surface du doigt 50 est parcourue. Un ensemble de scan-C est appelé scan-T. La résolution transversale (3x,3y) est exprimée par 3x = 3y = 0,61 Ac . NA Ainsi, la résolution transversale diminue lorsque NA augmente, tandis que la profondeur de champ du système optique est faible, et de là une profondeur de scan faible. En général, des réglages optiques sont réalisés pour obtenir des résolutions axiale et transversale modérées et approximativement égales à 10 microns. En technologie OCT, la résolution et la profondeur de pénétration dans le doigt 50 varient respectivement de 1 micron à 15 microns et de 1 mm à 3 mm. Ainsi, la technologie OCT est adaptée à l'analyse des tissus de la peau de quelques millimètres d'épaisseur. Cette profondeur de pénétration est suffisante pour capturer des images OCT révélant les structures internes du doigt 50. En particulier, la technologie OCT utilisée est la technologie appelée en Anglais: Full Field OCT (FF OCT). Grâce à cette technologie, tous les pixels du dispositif de capture 102 acquièrent simultanément la lumière provenant de la surface du doigt 50 éclairée. Le balayage transversal de la source n'est plus nécessaire pour obtenir une image bidimensionnelle du doigt 50. Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, le dispositif de capture OCT 102 comporte: - une source de lumière du type lampe halogène blanche filtrée entre 600 nm et 800 nm et dont la longueur de cohérence est d'environ 1 micron, - la résolution axiale est de 1 micron, - la résolution transversale est de 0.8 micron, - la profondeur de scan est de 0.6 mm, - la surface d'acquisition est de 1 mm x 1 mm, - les vibrations du miroir de référence sont réalisées par des moteurs 10 micrométriques, - le moyen de capture est une caméra CCD à haute résolution de 4301 pixels x 4301 pixels dont le nombre d'images par seconde est 200 fps. Pour améliorer la stabilité du doigt 50 lors de la capture, une vitre transparente peut être placée entre le dispositif de capture 102 et le doigt 50, qui est alors posé sur 15 ladite vitre. La Fig. 3 montre une image 300 d'un vrai doigt 50 capturée par un dispositif de capture OCT 102 à une profondeur de 5 microns et sur laquelle sont visibles en particulier les frontières du doigt 50 et un pore ouvert. Les frontières du doigt 50 et les bords du pore sont matérialisés par des lignes blanches tandis que l'intérieur reste 20 globalement uniforme et gris. La Fig. 4 montre une image 400 d'un exemple de fraude où un faux doigt 50 est réalisé en silicone blanc. Dans ce cas, il n'y a pas de véritables différences entre les frontières et l'intérieur qui restent ici tous les deux globalement blancs. A partir de l'image capturée par le dispositif de capture 102, différentes 25 caractéristiques relatives au doigt 50 sont calculées puis analysées par l'unité de traitement 104, ce qui permet d'en déduire que le doigt 50 est un vrai doigt ou un faux doigt. Les caractéristiques primordiales qui ont été identifiées sont l'entropie, le contraste et la moyenne. L'utilisation de ces trois critères permet de filtrer la majorité 30 de fraudes sans se tromper sur les vrais doigts. L'entropie de l'image est représentative du désordre de la structure visible sur l'image, et le contraste est représentatif de la différence de niveau de gris (également appelé: intensité) entre un pixel et ses voisins. L'entropie et le contraste sont calculés à partir de la matrice de co-occurrence d'une taille de 255x255 dont une méthode de calcul est donnée sur le site http://en.wikipedia.org/wiki/Co-occurrence matrix. Les éléments de la matrice de co-occurrence sont notés PoT (i, j) et dénotent une probabilité de transition d'un niveau de gris i d'un pixel originel, vers un niveau de gris j d'un pixel voisin situé à une distance de T du pixel originel dans la direction 0. Dans le cadre de l'invention, l'angle 0=00 a été préféré, mais d'autres angles comme par exemple 45°, 90° ou 135° peuvent également être utilisés. De la même manière, dans le cadre de l'invention, T a été choisi égal à 15, car cela donne de bons résultats. L'entropie de la matrice de cooccurrence est donnée par la formule: E = (1, j). log(PoT (i, j)) (1). Le contraste de la matrice de cooccurrence est donné par la formule: C = (I - i)2/30T (I, i) (2). Dans les formules (1) et (2) i et j sont les indices de la matrice de co-occurrence et varient de 0 à 255. La moyenne de l'image est donnée par la formule: W H m _ k=1 1=1 W .H où W est la largeur de l'image, H est la hauteur de l'image, 1(k,l) est le niveau de gris du pixel de position (k,1). Après calcul de ces caractéristiques, l'unité de traitement 104 compare les valeurs de ces caractéristiques (entropie, contraste, moyenne) avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et en fonction de ces comparaisons, l'unité de traitement 104 en déduit que le doigt 50 est un vrai ou un faux doigt. Selon un mode particulier de l'invention, un doigt 50 est considéré comme vrai lorsque l'entropie est comprise entre 6,8 et 9, le contraste est compris entre 300 et 680, et la moyenne est comprise entre 60 et 115. La comparaison peut être une comparaison par rapport à un seuil, c'est-à-dire que chaque caractéristique est comparée à un seuil et selon sa position par rapport au seuil, l'unité de traitement 104 en déduit que la caractéristique est représentative d'un vrai ou d'un faux doigt. L'analyse des trois caractéristiques simultanément permet d'assurer de bons résultats. (3) La comparaison peut être basée sur d'autres méthodes comme par exemple, l'analyse discriminante linéaire (en anglais: Linear Discrimnant Analysis, LNA), la mise en oeuvre de machines à vecteurs de support (en anglais: Support Vector Machine, SVM), La Fig. 2 montre un algorithme d'un procédé de vérification 200 de la validité d'un doigt 50 mis en oeuvre par le dispositif de vérification 100. Le procédé de vérification 200 comporte: - une étape de capture 202 au cours de laquelle le dispositif de capture 102 capture une image du doigt 50, - une étape de calcul de matrice de co-occurrence 204 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule la matrice de co-occurrence [PoT (i, j)] de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul d'entropie 206 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule l'entropie de l'image ainsi capturée en particulier selon la formule (1): E = - le (1, j).log(PoT (i, j)) où i et j sont les indices de la matrice de co-occurrence, - une étape de calcul de contraste 208 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule le contraste de l'image ainsi capturée en particulier selon la formule (2): C =(I - i)2 PET j) où i et j sont les indices de la matrice de 1,1 co-occurrence, - une étape de calcul de moyenne 210 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule la moyenne de l'image ainsi capturée en particulier W H selon la formule (3): M - k=1 1=1 , où W est la largeur de l'image, H est W .H la hauteur de l'image, 1(k ,1) est le niveau de gris du pixel de position (k ,1), - une étape de comparaison 212 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 compare les caractéristiques ainsi calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et - une étape de prise de décision 214 au cours de laquelle l'unité de traitement 104 prend une décision concernant la véracité du doigt 50 à partir du résultat de l'étape de comparaison 212. Lorsque le dispositif de capture 102 est un dispositif de capture OCT, l'étape de capture 202 consiste en une capture d'une image OCT du doigt 50. Pour limiter l'impact du bruit de l'image sur les résultats des vérifications, une étape de lissage gaussien est mise en oeuvre par l'unité de traitement 104 entre l'étape de capture 202 et l'étape de calcul de co-occurrence 204. Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, le lissage gaussien est effectué avec un noyau de taille 15x15 pixels et l'écart type de la gaussienne vaut 3 pour éviter de casser la structure des cellules qu'on cherche à caractériser tout en atténuant le bruit. L'étape de lissage gaussien consiste à faire subir à l'image capturée un lissage gaussien. L'étape de calcul de co-occurrence 204, l'étape de calcul d'entropie 206, l'étape de calcul de contraste 208 et l'étape de calcul de moyenne 210 sont alors effectuées sur l'image ainsi lissée. Pour améliorer les résultats des vérifications, une étape de calcul de Kurtosis au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule le Kurtosis de l'image ainsi capturée W H - ou lissée en particulier selon la formule: K = k=1 1=1 (4) (W .H -1).a4 où W est la largeur de l'image, H est la hauteur de l'image, 1(k,l) est le niveau de gris du pixel de position (k,1), a est l'écart type de l'image, c'est-à-dire la racine W H 1)-M)2 = carrée de la variance définie par la formule: V - k 11 , et M la W .H -1 moyenne de l'image. L'étape de calcul de Kurtosis est effectuée avant l'étape de comparaison 212. L'étape de comparaison 212 et l'étape de prise de décision 214 prendront aussi alors en compte cette caractéristique, le Kurtosis ainsi calculé, pour évaluer la véracité du doigt 50. Pour améliorer les résultats des vérifications, le procédé de vérification 200 comporte, avant l'étape de comparaison 212, une étape de calcul de saturation au cours de laquelle l'unité de traitement 104 calcule la densité des pixels saturés de l'image W H 1) - ainsi capturée ou lissée en particulier selon la formule: S = k=1 1=1 (5) (W .H -1).cy3 où W est la largeur de l'image, H est la hauteur de l'image, 1(k,l) est le niveau de gris du pixel de position (k,1), a est l'écart type de l'image, c'est-à-dire la racine W H - carrée de la variance définie par la formule: V - k=1 1=1 , et M la W .H -1 moyenne de l'image. Un pixel est dit saturée, si son niveau de gris est supérieur à un seuil qui selon un mode de réalisation particulier est égal à 200. L'étape de comparaison 212 et l'étape de prise de décision 214 prendront aussi alors en compte cette caractéristique, la densité des pixels saturés ainsi calculée, pour évaluer la véracité du doigt 50. La densité de pixels saturés est donnée par la formule: W H l(I(k, > seuil) dsat k=1 1=1 W .H où 1(/(k,/)> seuil) = 1 si I(k,1)>seuil, et 1(/(k, /) > seuil) = 0 si I(k,1) L'unité de traitement 104 comporte plus particulièrement: - des moyens de calcul de la matrice de co-occurrence prévus pour calculer la matrice de co-occurrence [Po' (I, j)] de l'image capturée, - des moyens de calcul d'entropie prévus pour calculer l'entropie de l'image capturée selon la formule E = (i , j). log(Pj(i, j)) (1) où i et j sont les indices de la matrice de co-occurrence, - des moyens de calcul de contraste prévus pour calculer le contraste de l'image capturée selon la formule C = J)2 Fo'-'1' ('j) (2) où i et j sont les indices de la matrice de co-occurrence, - des moyens de calcul de moyenne prévus pour calculer la moyenne de l'image W H capturée selon la formule M - k=1 1=1 (3), où W est la largeur de l'image, H W .H est la hauteur de l'image, 1(k,l) est le niveau de gris du pixel de position (k,1), - des moyens de comparaison prévus pour comparer les caractéristiques calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et - des moyens de prise de décision prévus pour prendre une décision concernant la véracité du doigt 50 à partir du résultat fourni par les moyens de comparaison. Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de lissage gaussien, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de lissage gaussien prévus pour faire subir à l'image capturée un lissage gaussien, et les moyens de calcul de co-occurrence, les moyens de calcul d'entropie, les moyens de calcul de contraste et les moyens de calcul de moyenne sont prévus pour traiter l'image lissée par les moyens de lissage gaussien. Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de calcul de Kurtosis, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de calcul de Kurtosis prévus pour calculer le Kurtosis de l'image capturée ou lissée selon la formule: W H - K - k=1 1=1 (4). (W .H -1).a4 Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de calcul de saturation, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de calcul de saturation prévus pour calculer la densité des pixels saturés de l'image capturée ou lissée selon la W H ,1)- formule: S = k=1 1=1 (5). (W .H -1).cy3 Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de calcul de surface, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de calcul de surface prévus pour effectuer, sur l'image capturée ou lissée, une segmentation des ridges de la peau et des pores par seuillage d'histogramme en niveau de gris, un nettoyage du masque binaire en appliquant une ouverture morphologique, et un calcul de la densité surfacique des ridges et des pores de l'image ainsi traitée et nettoyée selon la formule: W H 11(S (k ,1)) d_ k=1 1=1 W.H Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de Skewness, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de calcul de Skewness prévus pour calculer le rapport entre le Skewness et le Kurtosis de l'image capturée ou lissée selon la formule: W H ,1) - R_ _ k=1 1=1 KW 1± (I(k, l) m)4 k=1 1=1 Lorsque le procédé de vérification 200 comporte une étape de calcul de variance, l'unité de traitement 104 comporte des moyens de calcul de variance prévus pour calculer la variance W H - M)2 V - k=1 1=1 W.H -1 Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et modes de réalisation décrits et représentés, mais elle est susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. (6). (7) de l'image capturée ou lissée selon la formule: (8). REVENDICATIONS1) Procédé de vérification (200) de la véracité d'un doigt ou d'une paume (50) par un dispositif de vérification (100) comportant un dispositif de capture (102) prévu pour capturer une image du doigt ou de la paume (50) et une unité de traitement (104), le procédé comportant: - une étape de capture (202) au cours de laquelle le dispositif de capture (102) capture une image du doigt ou de la paume (50), - une étape de calcul de matrice de co-occurrence (204) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule la matrice de co-occurrence de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul d'entropie (206) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule l'entropie de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul de contraste (208) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule le contraste de l'image ainsi capturée, - une étape de calcul de moyenne (210) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule la moyenne de l'image ainsi capturée, - une étape de comparaison (212) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) compare les caractéristiques ainsi calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et - une étape de prise de décision (214) au cours de laquelle l'unité de traitement (104) prend une décision concernant la véracité du doigt ou de la paume (50) à partir du résultat de l'étape de comparaison (212). 2) Procédé de vérification (200) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le 25 dispositif de capture (102) est un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique, et en ce que l'étape de capture (202) consiste en une capture d'une image OCT du doigt ou de la paume (50). 3) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comporte entre l'étape de capture (202) et l'étape de calcul de co-occurrence 30 (204), une étape de lissage gaussien mise en oeuvre par l'unité de traitement (104) et au cours de laquelle l'image capturée subit un lissage gaussien, et en ce que l'étape de calcul de co-occurrence (204), l'étape de calcul d'entropie (206), l'étape de calcul decontraste (208) et l'étape de calcul de moyenne (210) sont effectuées sur l'image ainsi lissée. 4) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul de Kurtosis au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule le Kurtosis de l'image ainsi capturée ou lissée. 5) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul de saturation au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule la densité des pixels saturés de l'image ainsi capturée ou lissée. 6) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul de surface au cours de laquelle l'unité de traitement (104) effectue, sur l'image capturée ou lissée, une segmentation des crêtes et des pores par seuillage d'histogramme en niveau de gris, un nettoyage du masque binaire en appliquant une ouverture morphologique, et enfin un calcul de la densité surfacique des crêtes et des pores de l'image ainsi traitée et nettoyée. 7) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul de la densité des pixels saturés au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule le rapport entre la densité des pixels saturés et le Kurtosis de l'image ainsi capturée ou lissée. 8) Procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul de variance au cours de laquelle l'unité de traitement (104) calcule la variance de l'image ainsi capturée ou lissée. 9) Dispositif de vérification (100) de la véracité d'un doigt ou d'une paume (50), le dispositif de vérification (100) étant destiné à mettre en oeuvre le procédé de vérification (200) selon l'une des revendications 1 à 8 et comportant: - un dispositif de capture (102) prévu pour capturer une image du doigt ou de la paume (50), - une unité de traitement (104) comportant:des moyens de calcul de matrice de co-occurrence prévus pour calculer la matrice de co-occurrence de l'image capturée, des moyens de calcul d'entropie prévus pour calculer l'entropie de l'image capturée, des moyens de calcul de contraste prévus pour calculer le contraste de l'image capturée, des moyens de calcul de moyenne prévus pour calculer la moyenne de l'image capturée, des moyens de comparaison prévus pour comparer les caractéristiques calculées avec des valeurs de référence de ces caractéristiques, et des moyens de prise de décision prévus pour prendre une décision concernant la véracité du doigt ou de la paume (50) à partir du résultat fourni par les moyens de comparaison. 10) Dispositif de vérification (100) selon la revendication 9, caractérisé en que le 15 dispositif de capture (102) est un dispositif de capture par tomographie par cohérence optique. 11) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 ou 10, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte en outre des moyens de lissage gaussien prévus pour faire subir à l'image capturée un lissage gaussien, et en ce que les moyens 20 de calcul de co-occurrence, les moyens de calcul d'entropie, les moyens de calcul de contraste et les moyens de calcul de moyenne sont prévus pour traiter l'image lissée par les moyens de lissage gaussien. 12) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 à 11, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte des moyens de calcul de Kurtosis 25 prévus pour calculer le Kurtosis de l'image capturée ou lissée. 13) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte des moyens de calcul de saturation prévus pour calculer la densité des pixels saturés de l'image capturée ou lissée. 14) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 à 13, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte des moyens de calcul de surface prévus pour effectuer, sur l'image capturée ou lissée, une segmentation des crêtes et des pores par seuillage d'histogramme en niveau de gris, un nettoyage du masque binaire en appliquant une ouverture morphologique, et un calcul de la densité surfacique des crêtes et des pores de l'image ainsi traitée et nettoyée. 15) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 à 14, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte des moyens de calcul de la densité des pixels saturés prévus pour calculer le rapport entre la densité des pixels saturés et le Kurtosis de l'image capturée ou lissée. 16) Dispositif de vérification (100) selon l'une des revendications 9 à 15, caractérisé en ce que l'unité de traitement (104) comporte des moyens de calcul de variance prévus pour calculer la variance de l'image capturée ou lissée.