FR 3000581 A1 20140704 FR 1203621 A 20121228 Procédé de segmentation d'une image d'un oeil et dispositif associé La présente invention concerne un procédé de segmentation d'une image d'un oeil et un dispositif associé. L'invention se situe plus généralement dans le domaine de la reconnaissance automatique d'iris, qui trouve de nombreuses applications dans des systèmes de reconnaissance biométrique. De manière classique, une image d'un oeil d'un individu est capturée, et segmentée en un nombre prédéterminé de portions, correspondant aux zones connues de l'oeil qui sont respectivement la pupille, l'iris et une zone de fond, incluant le blanc de l'oeil, la peau, les cils et autres. Il a été constaté que c'est l'iris, de part son aspect texturé et caractéristique de l'individu, qui est utilisable pour l'identification. Une fois la segmentation appliquée, la zone correspondant à l'iris est extraite, et peut être utilisée par exemple pour comparaison avec des images d'iris d'une base de données. Dans certaines applications, des bases de données biométriques relatives à un très grand nombre d'individus sont utilisées. Il est important d'assurer un bon niveau de reconnaissance et un faible taux d'erreur. Une des conditions nécessaires pour assurer un bon niveau de reconnaissance est d'obtenir une segmentation fiable. En effet, une erreur de segmentation induit une erreur de caractérisation de la texture de l'iris, et par conséquent peut avoir un impact négatif sur les performances du système de reconnaissance. On connaît dans l'état de la technique des méthodes d'évaluation de la qualité de segmentation, en particulier appliquées à la segmentation d'images d'oeil en vue de la reconnaissance d'iris. L'article « An automated method for predicting iris segmentation failures », de Kalka et al, publié dans « Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Biometrics: Theory, applications and systems », 2009, présente une méthode d'évaluation de la qualité de segmentation d'une image de l'oeil. Dans cet article il est proposé de labéliser les pixels de l'image de l'oeil traitée, chaque pixel ayant une valeur d'intensité associée, c'est-à-dire d'associer à chaque pixel un label ou identifiant relatif à une portion parmi la pupille, l'iris et le fond, des zones circulaires étant associées à la pupille et à l'iris. La labélisation se fait sur la base d'un calcul d'histogramme de l'image de l'ceil, dans lequel sont déterminés deux seuils afin de définir respectivement la région de la pupille et la région de l'iris, se basant sur l'heuristique selon laquelle les pixels appartenant à l'iris ont une valeur d'intensité associée plus basse que celle de l'iris. Un masque de segmentation obtenu par segmentation d'une image d'un oeil est comparé au résultat de la labélisation afin d'obtenir un score reflétant la qualité de la segmentation. Cette méthode d'évaluation de segmentation ne donne pas de résultats suffisamment précis, une labélisation sur base d'histogramme et de modèles circulaires prédéfinis de la pupille et de l'iris étant imprécise. Il est souhaitable d'améliorer les méthodes connues, en proposant une validation de segmentation d'une image de l'ceil qui soit plus robuste et plus fiable. A cet effet, l'invention propose, selon un premier aspect, un procédé de segmentation d'une image d'un oeil, représentée par un ensemble de pixels, comportant une étape de segmentation fournissant un masque de segmentation comportant un nombre P prédéterminé de régions et une étape de validation dudit masque de segmentation obtenu, la validation comportant les étapes de : - association à chaque pixel de l'image d'un identifiant de classification, le nombre N d'identifiants de classification étant strictement supérieur à P, par un procédé de classification non supervisée, - détermination d'un masque de validation comportant P régions, comportant, pour au moins une région dudit masque de segmentation, une sélection d'au moins un identifiant de classification associé à une majorité de pixels de ladite région et une fusion de tous les pixels associés audit au moins un identifiant de classification sélectionné pour former une région correspondante du masque de validation, et - évaluation du masque de segmentation en utilisant le masque de validation déterminé. Avantageusement, le procédé selon l'invention permet d'obtenir dynamiquement un masque de validation ayant le même nombre de régions que le masque de segmentation sans connaissance a priori, ce qui permet une bonne fiabilité pour une grande variété d'images. Le procédé de segmentation d'une image d'un oeil selon l'invention peut 25 également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou en combinaison : - le procédé de classification non supervisée met en oeuvre une représentation des pixels de l'image par une loi mélange de N de variables gaussiennes, chaque variable gaussienne ayant une moyenne et une variance déterminées itérativement ; 30 - le procédé de classification non supervisée met en oeuvre un algorithme de type Expectation Maximization ; - une image d'un oeil est segmentée en trois régions, comprenant une région correspondant à l'iris et une région correspondant à la pupille ; - le nombre N d'identifiants de classification est compris entre 8 et 16 ; 35 - l'étape de détermination d'un masque de validation comporte, pour au moins une région choisie dudit masque de segmentation, les sous-étapes suivantes : - sélection de l'identifiant de classification parmi un ensemble d'identifiants de classification disponibles, tel qu'une majorité de pixels de ladite région choisie sont associés audit identifiant de classification - ajout de tous les pixels associés audit identifiant de classification sélectionné à une région du masque de validation correspondant à ladite région choisie, et suppression dudit identifiant sélectionné de l'ensemble des identifiants disponibles, - obtention d'un taux de recouvrement de ladite région choisie par des pixels de la région correspondante du masque de validation, - si le taux de recouvrement obtenu est inférieur à un seuil prédéterminé, itération des étapes de sélection, ajout et obtention précédentes. Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un dispositif de segmentation d'une image d'un oeil, représentée par un ensemble de pixels, comportant un module de segmentation fournissant un masque de segmentation comportant un nombre P prédéterminé de régions et un module de validation dudit masque de segmentation obtenu. Le module de validation comporte : - un module d'association à chaque pixel de l'image d'un identifiant de classification, le nombre N d'identifiants de classification étant strictement supérieur à P, par un procédé de classification non supervisée, - un module de détermination d'un masque de validation comportant P régions, comportant, pour au moins une région dudit masque de segmentation, une sélection d'au moins un identifiant de classification associé à une majorité de pixels de ladite région et une fusion de tous les pixels associés audit au moins un identifiant de classification sélectionné pour former une région correspondante du masque de validation, et - un module d'évaluation du masque de segmentation utilisant le masque de validation déterminé. Selon une caractéristique particulière, le module de détermination d'un masque de validation comporte, pour au moins une région choisie dudit masque de segmentation : - des moyens de sélection de l'identifiant de classification parmi un ensemble d'identifiants de classification disponibles, tel qu'une majorité de pixels de ladite région choisie sont associés audit identifiant de classification, - des moyens d'ajout de tous les pixels associés audit identifiant de classification sélectionné à une région du masque de validation correspondant à ladite région choisie, et des moyens de suppression dudit identifiant sélectionné de l'ensemble des identifiants disponibles, - des moyens d'obtention d'un taux de recouvrement de ladite région choisie par des pixels de la région correspondante du masque de validation, et - des moyens de comparaison du taux de recouvrement obtenu à un seuil prédéterminé. Selon un troisième aspect, l'invention concerne un système de traitement de données biométriques mettant en oeuvre au moins une image d'un oeil d'un individu, comportant un dispositif de segmentation d'une image d'un oeil tel que brièvement décrit ci-dessus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles : - la figure 1 est un schéma représentant les blocs fonctionnels d'un dispositif programmable apte à mettre en oeuvre l'invention ; - la figure 2 est un schéma bloc des principaux modules fonctionnels d'un dispositifs selon l'invention ; - la figure 3 est un ordinogramme d'un mode de réalisation d'un procédé de segmentation selon l'invention ; - la figure 4 est un exemple schématique d'image à segmenter et de masque de segmentation obtenu ; - les figures 5 et 6 sont des exemples de représentation d'une image par une pluralité de gaussiennes, et - la figure 7 est ordinogramme d'un mode de réalisation d'une détermination de masque de validation selon l'invention. La figure 1 illustre les principaux modules d'un dispositif apte à mettre en oeuvre le procédé de segmentation d'une image d'un oeil selon l'invention. Un dispositif 10 apte à mettre en oeuvre l'invention, typiquement un dispositif programmable de type ordinateur, comprend un écran 12, un module 14 de saisie des commandes d'un utilisateur, par exemple un clavier, optionnellement un moyen supplémentaire de pointage 16, tel une souris, permettant de sélectionner des éléments graphiques affichés sur l'écran 12, une unité centrale de traitement 18, ou processeur, apte à exécuter des instructions de programme de commande lorsque le dispositif 10 est mis sous tension. Le dispositif 10 comporte également un module de stockage d'informations 20, apte à stocker des instructions de code exécutable permettant la mise en oeuvre de programmes aptes à mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. En outre, de manière optionnelle, le dispositif 10 comporte un module de communication 22, apte à envoyer assurer la communication du dispositif 10 avec des dispositifs serveurs connectés via un réseau de communication, par exemple Internet, selon un protocole de communication adapté. Le dispositif 10 comporte également un module de capture d'image 24, qui est exemple un capteur d'iris ou une caméra. Les divers blocs fonctionnels du dispositif 10 décrits ci-dessus sont connectés via un bus de communication 26. A titre d'exemple, dans un scénario d'utilisation, un système de traitement de données biométriques comportant un dispositif 10, est utilisé par un opérateur pour acquérir des données biométriques relatives à un individu et les stocker dans une base de données, qui est par exemple mémorisée dans un serveur central non représenté. Une capture d'image de l'ceil et une segmentation d'image d'iris est effectuée. Avantageusement, le procédé selon l'invention permet la validation de la segmentation effectuée. Dans le cas où la qualité de segmentation est jugée insuffisante et donc la segmentation n'est pas validée, l'opérateur du système est prévenu et effectue une nouvelle capture d'image de et une nouvelle segmentation et validation de segmentation, jusqu'à ce que la segmentation soit validée. La figure 2 illustre un schéma bloc des principaux modules fonctionnels d'un dispositif 28 selon un mode de réalisation de l'invention. Une image numérique d'un ceil, notée I, est reçue en entrée. L'image I est constituée d'un ensemble de pixels, classiquement une matrice de pixels, chaque pixel ayant une valeur d'intensité associée, en général codée sur 8 bits et pouvant prendre une valeur entre 0 et 255. L'image I est d'une part envoyée vers un module 30 de segmentation, qui est apte à segmenter l'image, selon une méthode adaptée, en P régions, typiquement P=3 régions correspondant respectivement à la pupille, à l'iris et au reste de l'image ou zone de fond. Le résultat de la segmentation est appelé masque de segmentation Ms et comprend donc trois régions distinctes. Toutes méthodes de segmentation, plus particulièrement utilisées pour la segmentation des images de comme par exemple la méthode décrite dans l'article « Iris segmentation using geodesic active contours », S. Shah et A. Ross, publié dans IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Décembre 2009, est applicable. L'image I est également fournie à un module de classification non supervisée 32, qui permet d'obtenir une association à chaque pixel de l'image d'un identifiant parmi N identifiants, avec N strictement supérieur à P, et de préférence au moins égal au double de P. Un mode de réalisation particulier de la classification non supervisée sera décrit ci-après en référence aux figures 5 et 6. Ensuite, à partir des N identifiants de classification, le module 32 permet de déterminer un masque de validation, noté Mv, qui contient P régions, comme le masque de segmentation, et dans lequel les P régions sont obtenues à partir d'au moins une partie des N identifiants issus du module de classification 30. Un mode de réalisation de la détermination du masque de validation sera décrit en référence à la figure 7. Les masques respectifs Ms et Mv sont ensuite fournis à un module d'évaluation 36, qui implémente un procédé d'évaluation des différences entre ces deux masques et qui permet de valider la segmentation obtenue par le module 30. Par exemple, un score de similarité entre les deux masques est calculé et comparé à un seuil prédéterminé. Toute méthode connue d'évaluation de ressemblance et de validation est applicable, notamment les méthodes décrites dans « A survey on evaluation methods for image segmentation » par Y. Zhang publié dans la revue « Pattern Recognition » en 1996. La figure 3 illustre les principales étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation d'un procédé de segmentation incluant une validation de la segmentation obtenue, selon un mode de réalisation de l'invention, typiquement mises en oeuvre par le processeur 18 d'un dispositif 10. Lors d'une première étape 40, une image I reçue en entrée, qui est une image d'oeil, est segmentée en P régions comme décrit ci-dessus, et un masque de segmentation Ms est obtenu. Ensuite, une étape de validation de la segmentation Ms est mise en oeuvre. L'étape de validation comporte une étape de classification non supervisée 42 qui réalise l'association de chaque pixel de l'image à un identifiant de classification parmi N identifiants de classification. L'étape 42 est suivie d'une étape 44 de détermination de masque de validation Mv, à partir du masque de segmentation Ms et du résultat de l'étape de classification. Ensuite une étape de comparaison des masques de segmentation Ms et de validation Mv obtenus est mise en oeuvre. Les étapes 42 à 46 font partie de l'étape de validation du masque de segmentation. Un exemple schématique d'image de l'ceil I et de masque de segmentation obtenu est montré à la figure 4. Sur l'image originale I on distingue des portions correspondant respectivement à la pupille, à l'iris et au fond de l'oeil, ainsi qu'aux cils et à la paupière. Pour l'utilisation d'une image de l'oeil dans des applications biométriques, il est utile d'extraire une portion de l'image correspondant à l'iris, afin d'utiliser sa texture. Pour cela, le masque de segmentation Ms distingue une première région Rp correspondant à la pupille, une deuxième région Ri correspondant à l'iris et une région complémentaire Re, ou région de fond, correspondant aux autres parties de l'image de l'oeil qui ne sont pas directement exploitables dans le cadre de la reconnaissance d'iris. Ainsi, le masque de segmentation comporte trois régions distinctes. En alternative, un plus grand nombre de régions pourrait être distingué, par exemple incluant la région des cils dans l'image. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux, le module de classification non supervisée 32 met en oeuvre une étape classification 42 des pixels de l'image I en utilisant une modélisation probabiliste des pixels de l'image par une loi mélange de N variables Gaussiennes, connu sous le nom de « Gaussian Mixture Model » (GMM). Ce modèle GMM est classiquement obtenu en utilisant un algorithme de type Expectation Maximization (EM). De manière connue, un algorithme de type EM est un algorithme itératif permettant d'estimer des paramètres de modèles statistiques non directement observables, les estimations étant faites selon le critère de maximum de vraisemblance ou de maximum a posteriori. Un tel procédé de classification est itératif, la loi mélange étant initialisée avec N variables gaussiennes de même moyenne et même variance, réparties régulièrement sur l'ensemble des valeurs d'intensité que peuvent prendre les pixels de l'image, comme illustré à la figure 5. Les moyennes et variances des différentes gaussiennes sont ensuite recalculées à chaque itération, en fonction de probabilités conditionnelles calculées à partir des valeurs effectives des intensités des pixels de l'image, comme illustré à la figure 6, qui montre l'évolution des gaussiennes après 9 itérations. Ainsi, les variables gaussiennes représentatives de l'image capturent des propriétés statistiques de l'image. De manière classique, un nombre d'itérations compris entre 5 et 15 est préconisé. A chaque pixel de l'image est associé un identifiant parmi les N identifiants possibles, qui est l'identifiant de la variable gaussienne ayant la contribution la plus grande dans la définition de ce pixel. Dans un mode de réalisation, N=16. D'une manière générale, N varie de préférence entre 8 et 16, afin d'obtenir un bon compromis entre le temps de calcul et la pertinence du résultat de la classification. En variante, d'autres procédés de classification non supervisée, notamment utilisant une modélisation probabiliste des valeurs d'intensité des pixels de l'image, sont utilisés. Par exemple la classification non supervisée est réalisée par un algorithme de type « k-means », connu pour générer une partition d'un ensemble d'observations en un nombre donné N de classes, dans lequel chaque observation est classifiée dans la classe ayant la moyenne la plus proche. Selon une autre variante, la classification non supervisée est réalisée par une algorithme de type « mean-shift », par exemple selon la méthode décrite dans « Bayesian image Segmentation with mean shift » par Huiyu Zhou, Schaefer, Celebi et Minrui Fei publié dans Proc. of 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)» en 2009. La figure 7 illustre les principales étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation de la détermination d'un masque de validation, typiquement mises en oeuvre par le processeur 18 d'un dispositif 10. En entrée, le procédé reçoit le résultat de la classification non supervisée, et plus particulièrement l'association de chaque pixel de l'image d'un oeil à traiter à un identifiant de classification parmi N identifiants de classification. De plus, le procédé reçoit également le masque de segmentation Ms composé de P régions, avec P=3 dans le cas particulier considéré. Une première région R du masque de segmentation Ms est sélectionnée à l'étape 50. Par exemple, la région représentative de la pupille Rp est sélectionnée. Ensuite, à l'étape 52, l'ensemble des identifiants de classification disponibles, qui est l'ensemble des N identifiants utilisés pour commencer, est utilisé pour sélectionner l'identifiant 1, tel qu'une majorité de pixels de la région R a l'identifiant de classification 1, comme identifiant associé. Après la sélection de lu, tous les pixels associés à l'identifiant 1, sont associés à l'étape 54 à une région V du masque de validation Mv correspondant à la région R du masque de segmentation, et l'identifiant 1, sélectionné est supprimé de l'ensemble des identifiants disponibles. Un taux de recouvrement T(R,V) de la région R par la région V est ensuite calculé à l'étape 56. Le taux de recouvrement est typiquement le pourcentage de pixels de R qui appartiennent également à la région V. Il est ensuite vérifié à l'étape 58 si le taux de recouvrement T(R,V) est supérieur à un seuil C prédéterminé, qui est par exemple égal à 80%, mais qui est choisi plus généralement dans une plage allant de 70% à 95%. Si le taux de recouvrement T(R,V) calculé est supérieur au seuil C, il est considéré que la région V du masque de validation correspondant à la région R a été suffisamment définie, et l'étape 58 est suivie d'une étape 60 de sélection de la région suivante R', qui est considérée comme région R à traiter (étape 50), s'il reste une telle région à traiter. Par exemple, la région Ri représentative de l'iris est sélectionnée après la région Rp. Si le taux de recouvrement T(R,V) calculé est inférieur au seuil C, alors l'étape 56 est suivie de l'étape 52 déjà décrite, et un autre identifiant 1,, parmi l'ensemble des identifiants de classification disponibles, c'est-à-dire qui n'ont pas encore été sélectionnés, est choisi. La région V correspondant à la région R est agrandie de l'ensemble des pixels ayant comme identifiant de classification associé l'identifiant choisi à l'étape 52. Le taux de recouvrement T(R,V) est mis à jour, et comparé au seuil C. Ainsi, une région V ayant un taux de recouvrement au moins égal au seuil C est formée. Dans l'exemple de segmentation de l'image d'un ceil illustré à la figure 3, seules deux régions, les régions Rp et Ri, correspondant respectivement à la pupille et à l'iris sont traitées. Tous les identifiants de classification restant sont associés à la région complémentaire. Finalement, un masque de validation Mv est obtenu. Le procédé précédemment décrit et illustré par la figure 7 assurera que Mv soit proche de Ms dans le cas ou Ms est de qualité recevable pour une exploitation biométrique, et que Mv soit très différent de Ms dans le cas ou Ms est de qualité insuffisante. Des méthodes classiques d'évaluation de qualité de segmentation peuvent ainsi être utilisées pour comparer Mv et Ms. Avantageusement, l'invention permet de valider de manière plus fiable une segmentation d'une image d'oeil, par détermination d'un masque de validation indépendante de la méthode de segmentation utilisée. Ainsi, l'invention trouve une application dans tout système de traitement biométrique d'images de l'oeil. REVENDICATIONS1.- Procédé de segmentation d'une image d'un oeil, représentée par un ensemble de pixels, comportant une étape de segmentation fournissant un masque de segmentation comportant un nombre P prédéterminé de régions et une étape de validation dudit masque de segmentation obtenu, caractérisé en ce que la validation comporte les étapes de : - association (42) à chaque pixel de l'image d'un identifiant de classification, le nombre N d'identifiants de classification étant strictement supérieur à P, par un procédé de classification non supervisée, - détermination (44) d'un masque de validation comportant P régions, comportant, pour au moins une région dit masque de segmentation, une sélection d'au moins un identifiant de classification associé à une majorité de pixels de ladite région et une fusion de tous les pixels associés audit au moins un identifiant de classification sélectionné pour former une région correspondante du masque de validation, et - évaluation (46) du masque de segmentation en utilisant le masque de validation déterminé. 2.- Procédé de segmentation selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit procédé de classification non supervisée met en oeuvre une représentation des pixels de l'image par une loi mélange de N de variables gaussiennes, chaque variable gaussienne ayant une moyenne et une variance déterminées itérativement. 3.- Procédé de segmentation selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit procédé de classification non supervisée met en oeuvre un algorithme de type Expectation Maximization. 4.- Procédé de segmentation selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'une dite image d'un oeil est segmentée en trois régions, comprenant une région (Ri) correspondant à l'iris et une région (Rp) correspondant à la pupille. 5.- Procédé de segmentation selon la revendication 4, caractérisé en ce que le nombre N d'identifiants de classification est compris entre 8 et 16. 6.- Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de détermination d'un masque de validation comporte, pour au moins une région (R) choisie dudit masque de segmentation, les sous-étapes suivantes : - sélection (52) de l'identifiant de classification parmi un ensemble d'identifiants de classification disponibles, tel qu'une majorité de pixels de ladite région (R) choisie sont associés audit identifiant de classification,- ajout (54) de tous les pixels associés audit identifiant de classification sélectionné à une région (V) du masque de validation correspondant à ladite région (R) choisie, et suppression dudit identifiant sélectionné de l'ensemble des identifiants disponibles, - obtention (56) d'un taux de recouvrement de ladite région (R) choisie par des pixels de la région (V) correspondante du masque de validation, - si le taux de recouvrement obtenu est inférieur à un seuil prédéterminé, itération des étapes de sélection, ajout et obtention précédentes. 7.- Dispositif de segmentation d'une image d'un oeil, représentée par un ensemble de pixels, comportant un module de segmentation fournissant un masque de segmentation comportant un nombre P prédéterminé de régions et un module de validation dudit masque de segmentation obtenu, caractérisé en ce que le module de validation comporte : - un module d'association (32) à chaque pixel de l'image d'un identifiant de classification, le nombre N d'identifiants de classification étant strictement supérieur à P, par un procédé de classification non supervisée, - un module de détermination (34) d'un masque de validation comportant P régions, comportant, pour au moins une région (R) dudit masque de segmentation, une sélection d'au moins un identifiant de classification associé à une majorité de pixels de ladite région (R) et une fusion de tous les pixels associés audit au moins un identifiant de classification sélectionné pour former une région (V) correspondante du masque de validation, et -un module d'évaluation (36) du masque de segmentation utilisant le masque de validation déterminé. 8.- Dispositif de segmentation selon la revendication 7, caractérisé en ce que le module de détermination d'un masque de validation comporte, pour au moins une région (R) choisie dudit masque de segmentation : - des moyens de sélection de l'identifiant de classification parmi un ensemble d'identifiants de classification disponibles, tel qu'une majorité de pixels de ladite région (R) choisie sont associés audit identifiant de classification, - des moyens d'ajout de tous les pixels associés audit identifiant de classification sélectionné à une région (V) du masque de validation correspondant à ladite région (R) choisie, et des moyens de suppression dudit identifiant sélectionné de l'ensemble des identifiants disponibles, - des moyens d'obtention d'un taux de recouvrement de ladite région (R) choisie par des pixels de la région (V) correspondante du masque de validation,- des moyens de comparaison du taux de recouvrement obtenu à un seuil prédéterminé. 9.- Système de traitement de données biométriques mettant en oeuvre au moins une image d'un oeil d'un individu, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de segmentation d'une image d'un oeil selon l'une des revendications 7 à 8.