FR 3037422 A1 20161216 FR 1555440 A 20150615 1 DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention a pour objet un procédé amélioré d'identification ou d'authentification biométrique par reconnaissance d'iris. ETAT DE LA TECHNIQUE Afin de comparer l'iris d'un individu à des données d'iris mémorisées dans une base de données de référence, l'iris de cet individu doit être caractérisé numériquement. Pour cela, une méthode communément employée est la méthode de Daugman (US5291560). Cette méthode prévoit que l'image de l'oail à analyser est segmentée afin d'isoler la partie de l'image correspondant à l'iris de l'individu, comme représenté en figure 1. Afin de pouvoir comparer cette partie d'image aux données d'iris de référence, la zone de l'iris à analyser peut ensuite être découpée en un certain nombre de zones angulaires, et découpée radialement en un certain nombre d'anneaux, comme représenté en figure 2. Afin de pouvoir comparer efficacement l'iris à analyser aux iris de référence malgré une dilatation variable selon les conditions de prise de vue, l'image de l'iris à analyser peut être normalisée sous la forme d'une image rectangulaire de taille fixe, transformant ainsi les coordonnées cartésiennes de l'image d'origine en coordonnées polaires, comme représenté en figures 3a à 3c. Afin de transformer cette image normalisée en code binaire, dit code d'iris, un filtrage, par exemple de Gabor, peut être appliqué à diverses zones de cette image, par exemple à chaque zone correspondant à l'intersection d'un anneau et d'un secteur angulaire. Une valeur binaire 0 ou 1 peut alors être attribuée à chaque zone en fonction du signe du résultat du filtrage sur cette zone. Un tel code binaire peut ensuite être aisément comparé bit à bit à un ou plusieurs codes binaires de référence stockés dans une base de données afin d'identifier ou d'authentifier l'individu dont l'iris a été analysé. Une telle comparaison binaire revient à comparer entre elles des zones de l'iris positionnées à la même position dans l'image normalisée. A noter que les bords gauche et droit de l'image normalisée correspondent en réalité à des zones voisines de l'iris et doivent être considérés comme tel dans les analyses postérieures à la normalisation. Une telle normalisation compenserait parfaitement une dilatation/contraction linéaire de l'iris en fonction de la luminosité. En pratique la dilatation de l'iris observée est loin d'être linéaire. Un anneau de l'iris peut alors se trouver à différentes positions dans l'image normalisée en fonction de la dilatation de la pupille. Dans ce cas, la comparaison bit à bit des codes binaires peut revenir à comparer entre elles des zones de l'image normalisées qui ne correspondent en fait pas à des zones identiques de l'iris. De plus, le mouvement de l'iris 3037422 2 lors de la dilatation de la pupille se fait en trois dimensions. Certains anneaux de l'iris peuvent apparaître ou disparaitre lors de la dilatation du fait du chevauchement de différentes zones de l'iris. Des modèles complexes ont été proposés afin de modéliser plus finement le 5 mouvement de l'iris en fonction de la dilatation tel que le modèle de Wyatt (Harry Wyatt, « A minimum wear-and-tear meshwork for the iris », Vision Research 40 (2000) 2167-2176). Mais un tel modèle ne prend pas en compte l'apparition ou la disparition de zones de l'iris. Un modèle tel que le modèle de Clark (A. Clark, S. Kulp, I. Herron and A; Ross, « A theorical model for describing iris dynamics », Handbook of Iris Recognition, pp. 129-150, 10 2013») permet de prendre en compte à la fois une variation non linéaire de l'iris et une apparition/disparition de certaines zones de l'iris. Néanmoins, la prédiction du mouvement de l'iris par un tel modèle est fonction d'un paramètre, dit paramètre de Poisson, dont la valeur varie d'un individu à un autre. Il est donc nécessaire pour pouvoir reconnaitre un individu par son iris à l'aide d'un tel modèle de réaliser un apprentissage spécifique permettant de 15 déterminer la valeur du paramètre de Poisson pour cet individu. Dans l'article ("lnmaculada Tomeo-Reyes, Arun Ross, Antwan D. Clark, Vinod Chandran"A Biomechanical Approach to Iris Normalization) les auteurs proposent une méthodologie de normalisation de la texture de l'iris basée sur le modèle de Clark. Comme indiqué par les auteurs, cette méthodologie requière la connaissance du ratio de dilatation de la pupille de 20 l'image de référence pour normaliser l'image de test. Si cette approche peut être acceptable pour un scénario de vérification (où l'image de référence est connue), elle devient impossible à mettre en oeuvre pour un scénario d'identification (où l'image de référence à comparer est inconnue). Les auteurs ont aussi fixé le paramètre de poisson à 0.49 pour toutes les personnes. 25 Afin de limiter la dépendance à de tels modèles complexes de dilatation de l'iris, des procédés d'identification ou d'authentification par reconnaissance d'iris ont été élaborés dans lesquels la dilatation de la pupille n'est pas prise en compte lors de l'étape de normalisation mais lors de l'étape de comparaison des codes binaires. De tels modèles tentent généralement, lors de la comparaison de deux images d'iris, de déterminer, le mouvement le 30 plus probable des anneaux de l'iris entre ces deux images à partir des codes d'iris, avant de calculer une distance entre les images à partir des codes d'iris en tenant compte de ce mouvement. Chaque zone de l'iris dans l'image normalisée n'est alors plus nécessairement comparée à la zone correspondante de l'image de référence mais peut être comparée à une zone de cette image qui lui correspond mieux. Une telle comparaison prend mieux en compte la nature non linéaire du mouvement de l'iris en fonction de la dilatation de la pupille. 3037422 3 Elle peut également prendre en compte les apparitions ou disparitions de certaines zones de l'iris. La distance entre les codes binaires comparés peut alors être réduite, améliorant ainsi l'efficacité du procédé de reconnaissance. A titre d'exemple, le procédé décrit dans Uhl&VVild (Andreas Uhl, Peter Wild, « Enhancing Iris Matching Using Levenshtein Distance with 5 Alignement Constraints », In G. Bebis, R. Boyle, B. Parvin, D. Koracin, R. Chung, R. Hammoud, editors, Advances in Visual Computing : 6th International Symposium, (ISVC 2010) pp. 469-479, LNCS, 6453, Springer Verlag, 2010) propose de comparer bit à bit les codes binaires d'une image à analyser et d'une image de référence, et de prendre en compte lors d'une non concordance entre ces codes la possibilité que celle-ci soit le résultat 10 d'une insertion ou d'une disparition d'une zone d'iris dans une des images, ou bien d'une substitution entre les zones d'iris correspondant aux bits en écart entre ces deux images. Chaque opération ayant un coût prédéterminé, le procédé propose de déterminer le jeu d'opérations de substitution, disparition et apparition permettant d'expliquer les différences entre les codes d'iris comparés pour le coût le plus faible. Un tel procédé a néanmoins pour 15 défaut de traiter les codes binaires bit à bit et ne tient pas compte de la corrélation du mouvement d'une zone de l'iris et des autres zones appartenant au même anneau de l'iris. Une telle corrélation est importante du fait de la nature isotrope du mouvement de l'iris. Un tel traitement bit à bit augmente ainsi fortement la probabilité de faux positif lors de comparaison de deux images d'iris d'individus différents. 20 Il existe donc un besoin d'un procédé efficace d'identification ou d'authentification d'individu par reconnaissance d'iris permettant de prendre en compte la nature non linéaire du déplacement de l'iris ainsi que l'apparition ou la disparition de certaines zones de l'iris en fonction de la dilatation de la pupille, tout en tirant partie de la nature isotrope de ce mouvement, sans nécessiter un apprentissage spécifique à cet individu. 25 PRESENTATION DE L'INVENTION La présente invention se rapporte ainsi selon un premier aspect à un procédé d'identification et/ou d'authentification d'un individu comprenant les étapes suivantes mises en oeuvre par un système d'identification et/ou d'authentification d'un individu, ledit système d'identification et/ou d'authentification d'un individu comprenant un dispositif de stockage 30 stockant au moins un code binaire d'un iris de référence obtenu à partir d'une image d'iris de référence divisé en un premier nombre prédéterminé Ni d'anneaux concentriques, et un code binaire de masque de référence associé identifiant des régions de l'iris de référence dans lesquelles des paupières, des cils, des réflexions ou d'autres sources de bruit ont été détectés : 35 - acquisition d'une image d'un oeil de l'individu à identifier et/ou authentifier, 3037422 4 - segmentation de l'image de l'oail acquise de sorte à isoler une région contenant la texture de l'iris et à déterminer un masque associé, - division de ladite région contenant la texture d'iris et dudit masque en un deuxième nombre N2 d'anneaux concentriques, 5 - normalisation de ladite région contenant la texture de l'iris et dudit masque de coordonnées cartésiennes en coordonnées polaires, - détermination d'un code binaire d'iris IC de taille égale à N2*P*F codant ladite région contenant la texture de l'iris normalisée et d'un code binaire de masque IM de taille égale à N2*P*F codant le masque associé, par application d'un troisième nombre prédéterminé de 10 filtres de Gabor F en chaque position parmi un quatrième nombre prédéterminé P de positions de chaque anneau, - mise en correspondance d'au moins un anneau de l'iris de l'image acquise avec un anneau d'un desdits iris de référence, de manière à minimiser une distance de correspondance, entre l'image acquise et l'image de référence, ladite distance de correspondance étant 15 obtenue à partir des codes d'iris déterminé et de référence stocké et des codes de masque associés en calculant une somme de distances entre chacun desdits anneaux de l'iris de l'image acquise mis en correspondance et l'anneau de l'iris de référence qui lui correspond, - calcul de ladite distance de correspondance minimisée, - identification et/ou authentification de l'individu si ladite distance de correspondance 20 minimisée est inférieure à un seuil prédéterminé. L'étape de mise en correspondance peut mettre en oeuvre un algorithme de Viterbi. L'étape de mise en correspondance peut comprendre : - un calcul d'une matrice de comparaison M de taille N1*N2, chaque coefficient M(i,j) de ladite matrice de comparaison codant le résultat de la comparaison entre le ième anneau de 25 l'iris de référence stocké et le jème anneau de l'iris de l'image acquise à l'aide desdits codes d'iris déterminé et de référence et des codes de masque associés, - une construction d'un treillis de Viterbi dans lequel chaque mise en correspondance d'un anneau i de l'iris de référence et d'un anneau j de l'iris de l'image acquise a pour coût : pour i = 1, Cost(i,j)=Prob(i,j)*M(i,j) 3037422 5 pour tout i > 1 : Cost(i, j) = Prob(i, j) * M(i, j) + minL-ii:is et k=kmin:kmax ProbT((i, j), - L, j + k)) * Cost - L, j + k)) avec : o li, Is, kmin, kmax des entiers relatifs prédéterminés, avec li k 1 et 0 l(r,e) avec 1 l'image d'iris acquise. Dans cette image normalisée, les anneaux de subdivision de l'iris forment des lignes. 10 Afin de transformer cette image normalisée en code binaire, dit code d'iris, un filtrage par un troisième nombre prédéterminé de filtres F, peut être appliqué, lors d'une étape de détermination de code binaire F 105, en chaque position parmi un quatrième nombre prédéterminé P de positions de chaque anneau. L'iris peut par exemple être subdivisé angulairement en P régions angulaire et un tel filtrage peut alors être appliqué à chaque 15 zone correspondant à l'intersection d'un anneau et d'un secteur angulaire. Dans l'image normalisée de l'iris chacun de ces secteurs angulaires constitue une colonne. De tels filtres peuvent être des filtres de Gabor, caractérisant les variations de luminosité de la texture de l'iris dans la zone auquel il est appliqué. Une valeur binaire 0 ou 1 peut alors être attribuée à chaque position en fonction du signe du résultat du filtrage sur cette position. Une opération 20 similaire peut être réalisée sur le masque associé à l'image acquise. Un code binaire d'iris IC de taille égale à N2*P*F codant ladite région contenant la texture de l'iris normalisée et filtrée peut ainsi être déterminé. Un code binaire de masque IM de taille égale à N2*P*F codant le masque associé peut également être déterminé. Ces codes binaires peuvent être mis sous la forme de deux matrices de taille N2x(P*F) dont chaque ligne correspond à un anneau 25 (comme dans l'image normalisée) et chaque groupe de P colonnes correspond à un secteur angulaire de l'image d'iris. La ligne 1 de chacune de ces matrices peut par exemple être associée à l'anneau le plus proche de la pupille. Dans un mode de mise en oeuvre Ni peut être égal à N2 et peut par exemple être égal à 8. A titre d'exemple, l'iris peut être subdivisé en 32 anneaux et en 64 régions angulaires et le nombre de filtres appliqués à chaque 30 position peut être égal à 4. Puis, lors d'une étape de mise en correspondance 106, au moins un anneau de l'iris de l'image acquise est mis en correspondance avec un anneau d'un desdits iris de référence, de manière à minimiser une distance, dite distance de correspondance (1-1Dv iterbi) entre l'image acquise et l'image de référence, ladite distance de correspondance étant 35 obtenue à partir des codes d'iris déterminé et de référence stocké et des codes de masque 3037422 13 associés en calculant une somme de distances (Dist) entre chacun desdits au moins un anneau de l'iris de l'image acquise mis en correspondance et l'anneau de l'iris de référence qui lui correspond. L'étape de mise en correspondance 106 peut mettre en oeuvre un algorithme de Viterbi. 5 Plus précisément l'étape de mise en correspondance 106 comprend les étapes suivantes. Une matrice de comparaison M de taille N1*N2 est tout d'abord calculée 1061. Cette matrice de comparaison reflète le degré de ressemblance de chacun des N2 anneaux de l'iris de l'image acquise avec les Ni anneaux de l'iris de référence auquel il est comparé. Chaque 10 coefficient M(i,j) de ladite matrice de comparaison code le résultat de la comparaison entre le ième anneau de l'iris de référence stocké et le jème anneau de l'iris de l'image acquise à l'aide desdits codes d'iris déterminé et de référence et des codes de masque associés. Chaque coefficient M(i,j) de ladite matrice de comparaison M peut être le résultat d'une transformation LT du rapport entre Dist(i,j,t) et Mask(i,j,t) pour un t fixé où : 15 Dist 0, j, = EIP,=1Epo1pc1o,p + 0 - 1c2(j, p + t + 01, P F-1 Mask(i,j,t) = IM10, p +f) * IM2(j, p + t + 0 p=1 f=0 avec IC1, IC2, IM1 et IM2, des matrices de taille N1x(P*F) ou N2x(P*F) correspondant respectivement au code de l'iris de référence, au code de l'iris de l'image acquise, et aux codes de masque associés. Le paramètre de rotation t permet de prendre en compte une rotation de l'iris autour de l'axe 20 de symétrie de l'oail passant par le centre de la pupille entre l'image acquise et l'image de référence, par exemple du fait d'une inclinaison différente de la tête de l'individu. Une telle matrice peut être calculée pour chaque valeur du paramètre de rotation t à prendre en compte, par exemple pour toutes les valeurs de t multiples de F comprises dans l'intervalle [- T ; T] avec T une tolérance maximale prédéterminée à une rotation entre l'image acquise et 25 l'image de référence. Le résultat de la transformation LT peut correspondre à un niveau de gris représentatif du niveau de ressemblance entre les anneaux comparés. A titre d'exemple, la transformation peut attribuer la valeur 255 lors d'une distance nulle entre les anneaux comparés et une valeur nulle lorsque le rapport entre Dist(i,j,t) et Mask(i,j,t) est inférieur à 0.5. Plus deux 3037422 14 anneaux comparés sont semblables, plus le niveau de gris associés à leur comparaison sera alors proche du blanc. Deux exemples de matrices de comparaison sont représentés en figure 6d et figure 6e, la figure 6d correspondant à la comparaison de deux images d'oeil présentant une dilatation de 5 pupille représentées en figure 6a et figure 6b, la figure 6e correspondant à la comparaison de l'image d'oeil de la figure 6a avec l'image d'oeil de la figure 6c présentant une dilatation de la pupille beaucoup plus prononcée. Sur la figure 6d, les pixels les plus blancs, correspondant aux distances les plus faibles entre anneaux, sont majoritairement situés le long de la diagonale de la matrice. Ceci est la conséquence d'une faible distorsion entre les 10 iris des figures 6a et 6b. Chaque zone de l'iris de l'image acquise correspond alors à peu près à la zone de l'iris de référence placée à la même position dans l'image de référence. A l'inverse, les zones les plus claires de la figure 6e ne sont pas situées sur la diagonale de l'image, du fait de la grande différence de dilatation de pupille entre les images 6a et 6c. Puis un treillis de Viterbi est construit 1062 dans lequel chaque mise en 15 correspondance d'un anneau i de l'iris de référence et d'un anneau j de l'iris de l'image acquise a pour coût : pour i = 1, Cost(i,j)=Prob(i,j)*M(i,j) pour tout i > 1 : Cost(i, j) = Prob(i, j) * M(i, j) + minL=ii:is et k=kmin:kmax ProbT((i, j), - L, j + k)) * Cost - L, j + k)) avec : o li, Is, kmin, kmax des entiers relatifs prédéterminés, avec li k 1 et 0 REVENDICATIONS1. Procédé d'identification et/ou d'authentification d'un individu (1) comprenant les étapes suivantes mises en oeuvre par un système d'identification et/ou d'authentification (100) d'un individu, ledit système d'identification et/ou d'authentification d'un individu comprenant un dispositif de stockage (3) stockant au moins un code binaire d'un iris de référence obtenu à partir d'une image d'iris de référence divisé en un premier nombre prédéterminé Ni d'anneaux concentriques, et un code binaire de masque de référence associé identifiant des régions de l'iris de référence dans lesquelles des paupières, des cils, des réflexions ou d'autres sources de bruit ont été détectés : - acquisition (101) d'une image d'un oeil de l'individu à identifier et/ou authentifier, - segmentation (102) de l'image de l'oail acquise de sorte à isoler une région contenant la texture de l'iris et à déterminer un masque associé, - division (103) de ladite région contenant la texture d'iris et dudit masque en un deuxième nombre N2 d'anneaux concentriques, - normalisation (104) de ladite région contenant la texture de l'iris et dudit masque de coordonnées cartésiennes en coordonnées polaires, - détermination (105) d'un code binaire d'iris IC de taille égale à N2*P*F codant ladite région contenant la texture de l'iris normalisée et d'un code binaire de masque IM de taille égale à N2*P*F codant le masque associé, par application d'un troisième nombre prédéterminé de filtres de Gabor F en chaque position parmi un quatrième nombre prédéterminé P de positions de chaque anneau, - mise en correspondance (106) d'au moins un anneau de l'iris de l'image acquise avec un anneau d'un desdits iris de référence, de manière à minimiser une distance de correspondance (HDviterbi) 1, entre l'image acquise et l'image de référence, ladite distance de correspondance étant obtenue à partir des codes d'iris déterminé et de référence stocké et des codes de masque associés en calculant une somme de distances (Dist) entre chacun desdits anneaux de l'iris de l'image acquise mis en correspondance et l'anneau de l'iris de référence qui lui correspond, 3037422 19 - calcul de ladite distance de correspondance minimisée (107), - identification et/ou authentification de l'individu (108) si ladite distance de correspondance minimisée est inférieure à un seuil prédéterminé. 2. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon la revendication précédente 5 dans lequel l'étape de mise en correspondance (106) met en oeuvre un algorithme de Viterbi. 3. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon la revendication précédente dans lequel l'étape de mise en correspondance (106) comprend : - un calcul (1061) d'une matrice de comparaison M de taille N1*N2, chaque coefficient M(i,j) de ladite matrice de comparaison codant le résultat de la comparaison entre le ième anneau 10 de l'iris de référence stocké et le jème anneau de l'iris de l'image acquise à l'aide desdits codes d'iris déterminé et de référence et des codes de masque associés, - une construction d'un treillis de Viterbi (1062) dans lequel chaque mise en correspondance d'un anneau i de l'iris de référence et d'un anneau j de l'iris de l'image acquise a pour coût : pour i = 1, Cost(i,j)=Prob(i,j)*M(i,j) pour tout i > 1 : Cost(i, j) = Prob(i, j) * M(i, j) + minL=ii:is et k=kmin:kmax 15 avec : ProbT((i, j), - L, j + k)) * Cost - L, j + k)) o li, Is, kmin, kmax des entiers relatifs prédéterminés, avec li k 1 et 0 4. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon la revendication précédente 10 dans lequel le calcul (107) de la distance de correspondance minimisée est réalisé à l'aide de la formule H Dv iterbi = MI Nt=_T:T 1 + E;\' M ask(i, Path(i),t) avec : o T une tolérance maximale prédéterminée à une rotation entre l'image acquise et l'image de référence, 15 o IC1, 102, IM1 et IM2, des matrices de taille N1x(P*F) ou N2x(P*F) correspondant respectivement au code de l'iris de référence, au code de l'iris de l'image acquise, et aux codes de masque associés, o Dist 0, j, = EIP,=1ErT01-11C10, p +f) - 1c2(j,p + t + I , o Mask j, = E117,=, Epolimio,p + 0 * IM2(j, p + t+ 0 20 5. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon la revendication précédente dans lequel chaque coefficient M(i,j) de ladite matrice de comparaison M est le résultat d'une transformation LT du rapport entre Dist(i,j,t) et Mask(i,j,t) pour un t fixé. 6. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon l'une des revendications précédentes dans lequel lesdits anneaux concentriques sont d'épaisseurs variées. 25 7. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon l'une des revendications précédentes dans lequel au moins deux desdits anneaux concentriques se chevauchent. riv Dist(i, Path(i),t) 3037422 21 8. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon l'une des revendications 2 à 6 dans lequel les probabilités ProbT et Prob sont déterminées par apprentissage automatique ou en utilisant un modèle de distorsion de la texture de l'iris. 9. Procédé d'identification et/ou d'authentification selon l'une des revendications 2 à 7 5 dans lequel les probabilités ProbT et Prob sont fonction du niveau de dilatation de la pupille. 10. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d'un procédé d'identification et/ou d'authentification d'un individu selon l'une des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 11. Dispositif de traitement de données (4) caractérisé en ce qu'il est susceptible d'être 10 relié à un dispositif de stockage (3) stockant au moins un code binaire d'un iris de référence obtenu à partir d'une image d'iris de référence divisé en un premier nombre prédéterminé Ni d'anneaux concentriques, et un code binaire de masque de référence associé identifiant des régions de l'iris de référence dans lesquelles des paupières, des cils, des réflexions ou d'autres sources de bruit ont été détectés et en ce qu'il comprend : 15 -une interface de communication (6) configurée pour recevoir une image d'un oeil d'un individu à identifier et/ou authentifier acquise ; -un calculateur (5) configure pour : o segmenter l'image de l'oail reçue de sorte à isoler une région contenant la texture de l'iris et à déterminer un masque associé, 20 o diviser ladite région contenant la texture d'iris et ledit masque en un deuxième nombre N2 d'anneaux concentriques, o normaliser ladite région contenant la texture de l'iris et ledit masque de coordonnées cartésiennes en coordonnées polaires, o déterminer un code binaire d'iris IC de taille égale à N2*P*F codant ladite région 25 contenant la texture de l'iris normalisée et un code binaire de masque IM de taille égale à N2*P*F codant le masque associé, par application d'un troisième nombre prédéterminé de filtres de Gabor F en chaque position parmi un quatrième nombre prédéterminé P de positions de chaque anneau, o mettre en correspondance au moins un anneau de l'iris de l'image acquise avec un 30 anneau d'un desdits iris de référence de manière à minimiser une distance de correspondance (HDViterbi), entre l'image acquise et l'image de référence, ladite distance 3037422 22 de correspondance étant obtenue à partir des codes d'iris déterminé et de référence stocké et des codes de masque associés en calculant une somme de distances (Dist) entre chacun desdits anneaux de l'iris de l'image acquise mis en correspondance et l'anneau de l'iris de référence qui lui correspond, 5 o calculer ladite distance de correspondance minimisée, o comparer ladite distance de correspondance minimisée à un seuil prédéterminé. 12. Système d'identification et/ou d'authentification (100) d'un individu comprenant : - un dispositif de stockage (3) stockant au moins un code binaire d'un iris de référence obtenu à partir d'une image d'iris de référence divisé en un premier nombre prédéterminé Ni 10 d'anneaux concentriques, et un code binaire de masque de référence associé identifiant des régions de l'iris de référence dans lesquelles des paupières, des cils, des réflexions ou d'autres sources de bruit ont été détectés, - un dispositif de capture d'image (2) configuré pour acquérir une image d'un oeil de l'individu à identifier et/ou authentifier, 15 - un dispositif de traitement de données (4) selon la revendication précédente configure pour minimiser une distance de correspondance (HIDviterbi) entre l'image acquise et l'image de référence, et pour identifier et/ou authentifier l'individu si ladite distance de correspondance minimisée est inférieure à un seuil prédéterminé.