FR 3041524 A1 20170331 FR 1559045 A 20150925 1 PROCÉDÉ POUR DISTINGUER AUTOMATIQUEMENT UNE PEAU D'UN ÊTRE HUMAIN D'UN LEURRE INANIMÉ DE PEAU HUMAINE [1] L'invention concerne un procédé pour distinguer automatiquement une peau 5 d'un être humain d'un leurre inanimé de peau humaine. L'invention concerne également un support d'enregistrement d'informations et un calculateur électronique pour la mise en oeuvre de ce procédé. [2] De façon connue, les systèmes de reconnaissance faciale ou d'empreintes digitales permettent d'identifier un individu humain à partir d'une image numérique du 10 visage ou de l'empreinte digitale de cet individu. Cette image numérique peut notamment être obtenue à partir d'une photographie. De tels systèmes jouent un rôle important en matière de sécurité publique et constituent un moyen d'identification biométrique non intrusif. [3] Un inconvénient de ces procédés est qu'il est possible pour un individu 15 d'usurper l'identité d'un autre individu (« spoofing >> en langue anglaise) en présentant au système un leurre spécifiquement conçu à cet effet tel qu'une image numérique, une séquence d'images, un masque de visage, ... etc. Par exemple, le port d'un masque en latex à l'effigie d'une personne particulière, réalisé sur mesure au moyen d'un procédé d'impression tridimensionnelle, permet à un individu portant ce masque 20 d'être faussement reconnu comme étant cette personne. [4] La demande de brevet US2004/0240712 décrit un système d'identification biométrique apte à identifier automatiquement si un objet dont l'image numérique est acquise, est formé de peau d'un être humain ou bien s'il s'agit d'un leurre inanimé de peau humaine. 25 [005] Dans ce texte, les termes « peau d'un être humain » et « peau humaine » sont considérés comme des synonymes. Il s'agit d'une matière vivante. Sauf précision contraire, le terme « peau artificielle » désigne un leurre inanimé de peau humaine. Par exemple, un tel leurre est seulement formé de matière inerte et non-vivante. Ce leurre n'est pas un tissu de peau humaine. Il peut s'agir d'un morceau de 30 latex ou de silicone dont la texture et/ou la coloration extérieure sont spécifiquement choisies pour imiter l'apparence de la peau humaine. Ainsi, par la suite, les termes «leurre inanimé de peau humaine » et « peau artificielle » sont considérés comme des synonymes. [006] Le système de la demande de brevet US2004/0240712 est basé sur des 35 mesures de caractéristiques des ondes lumineuses réfléchies par l'objet à identifier à différentes longueurs d'ondes et à différents emplacements. Pour une longueur d'onde donnée, ces mesures forment une « image » de l'objet. Typiquement, la caractéristique mesurée est l'intensité des ondes lumineuses réfléchies. La distinction entre peau humaine et peau artificielle est réalisée à partir des valeurs propres d'une 40 matrice composée des différentes images de l'objet mesurées à différentes longueurs 3041524 2 d'onde. Ce procédé fonctionne correctement. Toutefois, il est souhaitable d'améliorer encore plus la fiabilité de ce procédé de distinction entre une peau humaine et une peau artificielle. [007] L'invention concerne donc un procédé pour distinguer automatiquement une 5 peau d'un être humain d'un leurre inanimé de peau humaine, ce procédé comportant : a) l'acquisition de mesures permettant de calculer des valeurs de la réflectance optique d'un objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm ; 10 b) l'estimation automatique, à partir des mesures acquises lors de l'étape a) et à l'aide d'un modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain, d'au moins un paramètre choisi dans le groupe composé de : - une fraction volumique, notée foie, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, au rapport entre le volume de mélanine contenue dans une 15 couche d'épiderme de cette peau et le volume de cette couche d'épiderme, - une fraction volumique, notée fhg, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être vivant, au rapport entre le volume d'hémoglobine contenue dans une couche du derme de cette peau et le volume de cette couche du derme, - une proportion bme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être 20 humain, à la proportion de mélanine présente sous forme d'eumélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, - une proportion pme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme de phéomélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, 25 - une proportion roh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une proportion rdh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine 30 désoxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une épaisseur dePi qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche d'épiderme de cette peau, et - une épaisseur dde" qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche du derme de cette peau; 35 le modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain reliant ledit au moins un paramètre à estimer aux valeurs de réflectance de cette peau auxdites au moins cinq longueurs d'onde différentes, 3041524 3 c) le classement automatique de l'objet dans l'une ou l'autre des catégories suivantes en fonction dudit au moins un paramètre estimé lors de l'étape b) : une catégorie contenant les peaux d'un être humain vivant et une catégorie contenant des leurres inanimés de peaux humaines. [008] Les inventeurs ont découvert qu'en estimant au moins un paramètre qui correspond à une caractéristique physiologique réelle de la peau d'un être humain et en l'utilisant pour classer un objet soit dans la catégorie des peaux humaines soit dans la catégorie des peaux artificielles, le procédé permettait de distinguer la peau humaine de la peau artificielle avec un taux de succès accru. [009] Les modes de réalisation de l'invention peuvent présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - ledit au moins un paramètre comporte au moins les fractions volumiques f me et fhg 5 - le procédé comporte la réalisation des mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm, une fois lorsque ces mesures sont réalisées alors que l'objet est éclairé par une source lumineuse et une fois lorsque ces mesures sont réalisées en absence d'éclairage de l'objet par cette même source lumineuse, et lors de l'étape b), seul l'écart entre les mesures réalisées lorsque l'objet est éclairé par la source lumineuse et les mesures réalisées en absence de cet éclairage est pris en compte pour estimer ledit au moins un paramètre ; - le modèle mathématique utilisé lors de l'étape b) comporte des premières relations qui relient les mesures acquises lors de l'étape a) aux coefficients d'absorption optique des couches d'épiderme, noté 6aePI, et de derme, noté (jade", et des secondes relations qui relient les coefficients d'absorption 6aeP1 et o-aderm, aux fractions volumiques fine et fhg et aux proportions bme, Pme, roh, rdh, ces secondes relations étant définies par les formules suivantes pour chacune desdites au moins cinq longueurs d'onde : - 6aeP1 est le coefficient d'absorption optique de la couche d'épiderme, 35 - bme est la proportion bme de mélanine présente sous la forme d'eumélanine, - (1-bme) est la proportion pme de mélanine présente sous la forme de phéomélanine, - Gaem est le coefficient d'absorption optique de l'eumélanine, - o-dPm est le coefficient d'absorption optique de la phéomélanine, 3041524 4 - Gao est le coefficient d'absorption optique de la couche d'épiderme en l'absence de mélanine, - o-dderm est le coefficient d'absorption optique de la couche du derme, - roh est la proportion roh d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine 5 oxygénée, - (1- roh) est la proportion rdh d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée, - o-de est le coefficient d'absorption optique de l'hémoglobine oxygénée, - crodh est le coefficient d'absorption optique de l'hémoglobine désoxygénée ; 10 - avant l'étape b), le procédé comporte une étape de construction automatique par apprentissage d'un modèle statistique qui associe les valeurs de réflectance optique audit au moins paramètre estimé à partir de plusieurs jeux de valeurs mesurées expérimentalement sur des peaux d'êtres humains différents, chaque jeu de valeurs expérimentales comportant : 15 - la valeur de la réflectance mesurée sur la peau de l'être humain, et - les valeurs dudit au moins un paramètre estimé, mesurées sur la même peau ; - l'étape a) comporte l'acquisition de mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet pour au moins cent longueurs d'onde différentes comprises entre entre 390 nm et 1 mm ; 20 - l'étape a) comporte l'acquisition de mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet uniquement pour des longueurs d'ondes comprises dans le spectre visible entre 390 nm et 780 nm ; - avant l'étape a), le procédé comporte, pour lesdites au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm, la mesure de la 25 réflectance optique de l'objet. [0010] Ces modes de réalisation présentent en outre les avantages suivants : - Utiliser parmi l'ensemble des paramètres qui caractérisent une peau d'un être humain, au moins les fractions volumiques fine et fhg permet d'obtenir de très bon résultat. En effet, il a été découvert que les fractions volumiques f me et fhg sont de très 30 bons discriminant pour distinguer la peau humaine d'une peau artificielle. - Utiliser l'écart entre la réflectance de la peau en présence et en absence d'une source lumineuse pour estimer les paramètres de la peau permet d'améliorer la précision de cette estimation. [0011] Selon un autre aspect, l'invention concerne un support d'enregistrement 35 d'informations comportant des instructions pour l'exécution du procédé ci-dessus, lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur électronique. [0012] Selon un autre aspect, l'invention concerne un calculateur électronique pour distinguer automatiquement une peau d'un être humain d'un leurre inanimé de peau humaine, ce calculateur étant programmé pour : 3041524 5 a) acquérir des mesures permettant de calculer des valeurs de la réflectance optique d'un objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm ; b) estimer automatiquement, à partir des mesures acquises lors de l'étape a) et à 5 l'aide d'un modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain, au moins un paramètre choisi dans le groupe composé de : - une fraction volumique, notée foie, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, au rapport entre le volume de mélanine contenue dans une couche d'épiderme de cette peau et le volume de cette couche d'épiderme, 10 - une fraction volumique, notée fhg, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être vivant, au rapport entre le volume d'hémoglobine contenue dans une couche du derme de cette peau et le volume de cette couche du derme, - une proportion bme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme d'eumélanine dans 15 la couche d'épiderme de cette peau, - une proportion pme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme de phéomélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, - une proportion roh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être 20 humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une proportion rdh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée dans la couche du derme de cette peau, 25 - une épaisseur deP1 qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche d'épiderme de cette peau, et - une épaisseur dde" qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche du derme de cette peau; le modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain reliant 30 ledit au moins un paramètre à estimer aux valeurs de réflectance de cette peau auxdites au moins cinq longueurs d'onde différentes, c) classer automatiquement l'objet dans l'une ou l'autre des catégories suivantes en fonction dudit au moins un paramètre estimé lors de l'étape b) : une catégorie contenant les peaux d'un être humain vivant, et une catégorie contenant des leurres 35 inanimés de peaux humaines. [0013] L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins sur lesquels : 3041524 6 - la figure 1 est une illustration schématique d'un dispositif pour distinguer automatiquement une peau humaine d'une peau artificielle ; - la figure 2 est une illustration schématique d'une unité de calcul du dispositif de la figure 1 ; 5 - la figure 3 est une illustration schématique d'une coupe transversale d'un morceau de peau humaine ; - la figure 4 illustre l'évolution de la valeur de coefficients d'absorption de la lumière pour différents constituants de la peau de la figure 3, en fonction de la longueur d'onde d'un rayonnement lumineux incident ; 10 - la figure 5 est un ordinogramme d'un procédé pour distinguer automatiquement une peau humaine d'une peau artificielle ; - la figure 6 illustre l'évolution de la valeur de coefficients de réflectance optique, en fonction de la longueur d'onde d'un rayonnement lumineux incident, pour différents objets mesurés à l'aide du dispositif de la figure 1 ; 15 - la figure 7 illustre le résultat d'un classement d'une pluralité d'objets au moyen du procédé de la figure 5 ; - la figure 8 est un ordinogramme d'un autre mode de réalisation du procédé de la figure 5 ; - la figure 9 est un ordinogramme d'un procédé pour classer 20 automatiquement une peau d'un être humain en fonction de l'âge de cet être humain. [0014] Dans ces figures, les mêmes références sont utilisées pour désigner les mêmes éléments. [0015] Dans la suite de cette description, les caractéristiques et fonctions bien connues de l'homme du métier ne sont pas décrites en détails. 25 [0016] La figure 1 représente un exemple d'un dispositif 2 pour distinguer automatiquement si un objet 4 est une peau humaine ou bien une peau artificielle. [0017] Le dispositif 2 est configuré pour acquérir des valeurs de réflectance optique de l'objet 4 pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 780 nm. Ces longueurs d'onde correspondent ici au domaine de la lumière visible. 30 Cela rend particulièrement simple la réalisation de la source de lumière qui va éclairer l'objet 4 lors des mesures de réflectance. [0018] De préférence, ici, le dispositif 2 est capable d'acquérir ces valeurs pour plus de 50 ou 100 plages étroites de longueurs d'onde différentes comprises à l'intérieur d'un intervalle I = [390 nm ; 780 nm]. Chacune de ces plages étroites de longueurs d'onde a généralement une largeur inférieure 10nm ou 15nm. Ces plages étroites sont immédiatement juxtaposées les unes aux autres sans se chevaucher. Ainsi, le dispositif 2 permet d'acquérir une courbe de réflectance optique quasiment continue sur cet intervalle I. Par abus de langage, dans ce texte, on dit que le dispositif 2 mesure une valeur de la réflectance de l'objet 4 à une longueur d'onde donnée alors 3041524 7 qu'en réalité il mesure cette réflectance sur une plage étroite de longueurs d'onde contenant cette longueur d'onde donnée. [0019] Le dispositif 2 comporte à cet effet : - une source 6 de lumière visible, pour illuminer au moins une face extérieure de 5 l'objet 4 ; - un capteur 8 d'imagerie, pour mesurer la réflectance optique de ladite face de l'objet 4 lorsqu'il est illuminé par la source 6 ; - une unité 10 de calcul. [0020] Dans cette description, la réflectance optique R de l'objet 4 est définie comme 10 étant le rapport R = crir/c1), , où - cl), est le flux énergétique reçu par cet objet lorsqu'il est éclairé par la source 6, et - Dr est le flux énergétique rayonné par cet objet en réponse à son éclairage par la source 6. [0021] La source 6 est apte à émettre des rayonnements lumineux à plusieurs 15 longueurs d'onde différentes comprises dans l'intervalle I. En particulier, la source 6 est capable d'émettre un rayonnement lumineux pour une ou plusieurs valeurs spécifiques de ces longueurs d'onde. [0022] Le capteur 8 mesure la réflectance pour une superficie donnée de l'objet 4. Ici, le capteur 8 mesure la réflectance de toute la surface de l'objet 4 qui a été 20 éclairée par la source 6. Le capteur 8 comporte généralement plusieurs transducteurs agencés en lignes et/ou en colonnes pour former une matrice de transducteurs. Chaque transducteur transforme l'énergie du rayonnement lumineux reçu sur sa surface sensible à une longueur d'onde donnée en une grandeur électrique représentative de cette énergie. Ce capteur 8 génère donc une image de l'objet dans 25 laquelle chaque pixel correspond à la surface sensible d'un de ces transducteurs. Dans cette image, chaque pixel est associé à plusieurs valeurs de la réflectance obtenues pour différentes longueurs d'onde rayonnées par la source 6. Un tel capteur 8 est connu sous le terme de « caméra hyper-spectrale » et l'image mesurée par ce capteur est souvent appelée « image hyper-spectrale ». Par exemple, le 30 capteur 8 est un capteur d'image de type CCD (« charge-coupled device » en langue anglaise) ou CMOS. Un exemple de réalisation d'une telle caméra hyper-spectrale est décrit dans l'article suivant : « Practical Spectral Photography", Ralf Habel et Michael Kudenov et Michael Wimmer, Eurographics 2012, Vol 31, Cagliari, Italy. Le capteur 8 est ici raccordé à l'unité 10 par une liaison de transport de données. 35 [0023] La figure 2 représente un exemple d'unité 10. L'unité 10 comporte ici : - un support 20 d'enregistrement d'informations ; - un calculateur 22 électronique programmable ; - une interface 24 d'échange de données. [0024] Le support 20 comporte les instructions pour exécuter le procédé de la figure 40 5, 8 ou 9. Le calculateur 22 lit et exécute les instructions enregistrées sur le support 3041524 8 20. L'interface 24 permet d'acquérir des données par exemple en provenance du capteur 8. L'interface 24 permet également de transmettre des données, par exemple, vers une interface homme-machine ou un dispositif électronique de contrôle d'accès pour indiquer si l'objet 4 est de la peau humaine ou artificielle. 5 Avantageusement, l'unité 10 est apte à commander sélectivement la mise en marche et l'arrêt de la source 6. [0025] Par exemple, l'unité 10 est un micro-ordinateur. Le support 20 comporte une mémoire non volatile de type Flash ou EEPROM ou bien un support d'enregistrement magnétique. Le calculateur 22 est ici un microprocesseur programmable de la famille 10 8086 de la société INTEL®. [0026] Lorsqu'une peau humaine est éclairée par un rayonnement lumineux incident, ce dernier subit plusieurs types d'interaction avec la peau. Généralement, une partie de ce rayonnement incident est réfléchie à la surface de la peau. Une autre partie du rayonnement incident pénètre à l'intérieur de la peau et y est ensuite diffusée. De là, 15 une partie de rayonnement pénétrant est ensuite rétrodiffusée vers l'extérieur de la peau alors qu'une autre partie est absorbé. Ce rayonnement rétrodiffusé ainsi que celui réfléchi présentent des propriétés qui permettent d'obtenir une information sur des caractéristiques des couches de la peau situées sous sa face extérieure. L'absorption du rayonnement pénétrant est notamment causé par des pigments 20 contenus dans la peau, tels l'hémoglobine et la mélanine, qui sont aptes à interagir avec la lumière. Les phénomènes de réflexion et de rétrodiffusion sont notamment causés par l'interaction du rayonnement lumineux avec des molécules ou des particules de la peau dont la taille est typiquement inférieure ou égale à la longueur d'onde du rayonnement lumineux. 25 [0027] Ces interactions peuvent être décrites et quantifiées par une fonction physique qui relie la réflectance de la peau à des caractéristiques histologiques de la peau. Un exemple de fonction est connu sous l'acronyme BRDF pour « Bidirectional reflectance distribution function » en langue anglaise. Un exemple plus complet de mise en oeuvre d'un modèle physique permettant la réalisation de la fonction BRDF 30 est décrit plus en détail dans l'article de Claridge E., COTTON S.D. : « Developing a Predictive Model of Human Skin Colouring », SPIE Procedings, Vol. 2708 Medical Imaging 1996 : Physics of Medical Imaging (1996), pp 814-825. [0028] La figure 3 représente plus en détail une coupe transversale d'un échantillon 30 de peau humaine tel que modélisé à l'aide du modèle BRDF. 35 [0029] Dans cet exemple, la peau humaine est modélisée comme comportant : - une couche d'épiderme 32, dont une face 33 est tournée vers l'extérieur de la peau, et - une couche de derme 34, placée sous la couche 32. Celle-ci est divisée en deux couches qui sont : la couche papillaire supérieure (« Upper Papillary Dermis » en 40 anglais) et la couche papillaire inférieure (« Lower Papillary Dermis » en anglais). 3041524 9 [0030] Dans ce modèle, la réflectance optique de la peau est fonction des coefficients d'absorption et de diffusion (« scattering » en langue anglaise) des couches 32 et 34. [0031] Dans ce modèle, l'équation de transfert radiatif est exprimée comme suit : 5 - rTri.I r - J;) où : 10 - o-t = o-, + as est le coefficient d'extinction, o-, est le coefficient d'absorption et as le coefficient de diffusion du milieu - L(x, co) est l'irradiance à la position x dans la direction co, co étant un vecteur, - p(co - co' ) est la fonction de phase décrivant la distribution angulaire de l'intensité lumineuse diffusée par des particules de matière, cette fonction étant normalisée 15 comme suit : - Q(x, co) est le terme d'émission correspondant à la source du rayonnement, - le symbole « . » désigne l'opération produit scalaire, et 20 - le symbole « . » désigne l'opération gradient. [0032] Les couches 32 et 34 sont directement superposées l'une au-dessus de l'autre. Lorsque l'échantillon 30 est éclairé par la source 6, une partie de la lumière incidente pénètre à l'intérieur de la couche 32 et une autre partie est réfléchie par la face 33. Dans ce modèle, la couche 32 présente une épaisseur dePi typiquement 25 comprise entre 0,05 mm et 0,30mm. La couche 34 présente une épaisseur dderm typiquement comprise entre 0,5 mm et 3,5 mm. Les épaisseurs sont ici mesurées selon une direction Z perpendiculaire à la face 33. [0033] Les pigments de la peau sont répartis dans les couches 32 et 34. Ces pigments sont principalement la mélanine et l'hémoglobine. Au moins 80 %, et de 30 préférence au moins 90 % ou 95 %, en volume de la mélanine est contenue dans la couche 32. Au moins 80 %, et de préférence au moins 90 % ou 95 %, en volume de l'hémoglobine est contenue dans la couche 34. [0034] De façon connue, la mélanine peut se présenter sous deux formes différentes : la phéomélanine ou l'eumélanine. On note o-aPm le coefficient d'absorption 35 optique de la phéomélanine et Craem le coefficient d'absorption optique de l'eumélanine. Par exemple, dans ce mode de réalisation, ces coefficients o-aPm et Craem sont donnés par les relations suivantes : = 6,6 1 4 -11 3041524 10 [0035] L'hémoglobine se trouve soit dans un état oxygéné, soit dans un état désoxygéné. Dans l'état oxygéné, l'hémoglobine est appelée « hémoglobine 5 oxygénée ». Dans l'état désoxygéné, l'hémoglobine est appelée « hémoglobine désoxygénée ». Les coefficients d'absorption respectifs de l'hémoglobine oxygénée et desoxygénée sont notés crash et o-odh. Par exemple, les valeurs de ces coefficients o-ae et a-2h sont obtenues de manière expérimentale. [0036] Les coefficients d'absorption des couches 32 et 34, respectivement notés o-oeP' 10 et croderm, sont donnés par les formules suivantes : OÙ - fine est la fraction volumique entre le volume de mélanine contenue dans la couche 32 et le volume de cette couche 32, - bme est la proportion de mélanine présente sous la forme d'eumélanine, cette 15 proportion étant comprise entre zéro et un, - (1-bme) est la proportion de mélanine présente sous la forme de phéomélanine, - fhg est la fraction volumique entre le volume d'hémoglobine contenue dans la couche 34 et le volume de cette couche 34, - roh est la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée, 20 cette proportion étant comprise entre zéro et un, - (1 - roh) est la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée, - crodP est le coefficient d'absorption de la peau dépigmentée, c'est-à-dire en l'absence de mélanine et d'hémoglobine. Ce coefficient d'absorption o-odP représente la 25 contribution de l'absorption de la peau qui n'est pas causée par des pigments. Cette absorption est par exemple causée par des structures cellulaires de la peau, comme des membranes ou des organelles. Ce coefficient est par exemple déterminé au moyen de la formule suivante : o-adP = 0,0244 + 8,53 x e-(À - 154)/66,2 (exprimé en mm-1) [0038] Dans cette description, la fraction volumique d'un pigment présent dans une 30 des couches 32 ou 34 est définie comme étant le rapport entre le volume occupé par ce pigment et le volume total des constituants de cette couche. Les fractions f me et fhg appartiennent ici à l'intervalle [0 ;1]. [0039] Typiquement, le rapport roh est compris entre 0,6 et 0,8. Ici, le rapport roh est pris égal à 0,75. Le rapport bme est compris dans l'intervalle [0 ; 1]. 3041524 11 [0040] La figure 4 représente (en ordonnée) les valeurs des coefficients d'absorption crapm craem, crach, cradh et o- -adp de la peau pour les différentes valeurs de longueur d'onde (en asbcisse) du domaine visible. Plus précisément, les courbes 40, 42, 44, 46 et 48 correspondent respectivement aux coefficients d'absorption o-aPm , aaem, Gach, aadh et 5 o-adP. Ces coefficients d'absorption sont exprimés en mm-1. Certaines de ces valeurs ont par exemple été obtenue à partir des informations disponibles sur le site Internet suivant : http://omIc.org/spectra/. [0041] Les coefficients de diffusion des couches 32 et 34, notés respectivement o-sem et o-sderm, sont obtenus en calculant, pour chaque couche, la somme des coefficients 10 de diffusion de Rayleigh et de Mie. [0042] Par exemple, le coefficient de Rayleigh de la couche 32 est calculé au moyen de la fonction suivante : o-sRayleigh = 2X1011XÀ4 mm 1, où « À » désigne la longueur d'onde du rayonnement lumineux, exprimée en nanomètres et « x» désigne l'opérateur de multiplication entre deux nombres réels. 15 [0043] Par exemple, le coefficient de Mie de la couche 32 est calculé au moyen de la fonction suivante : o-smie = 2x104xÀ-1,5 mm-1. [0044] Le coefficient o-sderm de la couche 34 est ici estimés être 1,5 fois plus élevé que le coefficient o-seo. [0045] Les coefficients d'absorption o-aePl, craderm, 6sderm et use° sont reliés à la 20 réflectance totale R de la peau. Par exemple, pour chaque couche 32, 34, les coefficients d'absorption et de diffusion de cette couche permettent de calculer la réflectance et la transmittance de cette couche à l'aide des relations suivantes : - R(pi.K.d) 25 - - où « d » est l'épaisseur de cette couche, et les coefficients « K » et « [3 » sont donnés par les formules suivantes : K + 8csacy, 30 et 9a« 2 G' +4G, dans lesquelles o-a et o-s sont respectivement les coefficients d'absorption et de 35 diffusion de cette couche. [0046] A partir de la réflectance et la transmittance de chaque couche, il est possible de calculer la réflectance totale de l'échantillon de peau. Par exemple, la réflectance totale R de l'échantillon est exprimée comme suit, notamment pour tenir compte des réflexions qui peuvent survenir entre les couches 32 et 34 : 40 R + x R2 x + x R2x R1 x R2 x ... 3041524 12 où R, et T, représentent la réflectance et la transmitivité de la i-ième couche, i étant un indice entier égal à 1 ou 2, l'indice i = 1 désignant la couche 32 et l'indice i=2 désignant la couche 34 [0047] En supposant que R1 et R2 soient chacun strictement inférieurs à 1, il peut 5 être montré que cette série converge vers une valeur limite finie, ce qui donne l'expression suivante de la réflectance R : R = R1 + (T1 x R2 x T1)/(1 - R1 x R2). [0048] Ainsi, connaissant les fractions volumiques fme et fhm, les proportions bme, roh et les épaisseurs de) et dderm d'un morceau de peau et à l'aide du modèle mathématique 10 ci-dessus, il est possible d'estimer la réflectance totale de ce morceau de peau. A l'inverse, connaissant la réflectance totale R pour au moins cinq longueurs d'onde différentes et à l'aide de ce modèle mathématique, il est possible d'estimer les valeurs des fractions volumiques fme et fhm, de la proportion bme et des épaisseurs dePI et dderm du morceau de peau correspondant lorsque la proportion roh est fixée par avance à 15 0,75. [0049] Un exemple de mise en oeuvre d'une méthode pour distinguer automatiquement si un objet est un échantillon de peau humaine ou de peau artificielle va maintenant être décrit, en référence à l'ordinogramme de la figure 5 et à l'aide des figures 1 à 4. 20 [0050] Lors d'une étape 98, l'objet 4 est présenté devant la source 6 et le capteur 8 mesure l'intensité du rayonnement réfléchi par l'objet 4 pour plusieurs dizaines de longueurs d'onde différentes comprises dans l'intervalle I. Par exemple, on éclaire la surface de l'objet 4 uniformément avec la source 6 pour une valeur de longueur d'onde donnée et avec un flux énergétique donné. Puis, on mesure le flux 25 énergétique réfléchi et réémis en provenance de l'objet 4 à l'aide du capteur 8. Cette opération est ensuite réitérée pour un grand nombre de longueurs d'onde différentes. [0051] Lors d'une étape 100, l'unité 10 acquière les mesures du capteur 8 et calcule pour chaque pixel les valeurs correspondantes de la réflectance. L'unité 10 obtient ainsi une image hyper-spectrale de l'objet 4. Ici, ces valeurs de réflectance sont 30 calculées pour plus de dix ou vingt longueurs d'onde différentes toutes contenues à l'intérieur de l'intervalle I pour obtenir une courbe pratiquement continue de réflectance. [0052] La figure 6 représente l'évolution, en fonction de la longueur d'onde, d'une pluralité de courbes de réflectance mesurées pour plusieurs objets 4 différents. Par 35 exemple, sur la figure 6, les courbes portant les références P et N correspondent, respectivement, à une peau humaine, à une peau artificielle en silicone et à un leurre en papier. [0053] Ensuite, lors d'une étape 102, des valeurs des fractions fme et fhg, de la 40 proportion bme et des épaisseurs de) et dderm qui correspondent aux mesures acquises 3041524 13 lors de l'étape 100 sont estimées automatiquement pour chacun des pixels de l'image hyper-spectrale. Pour cela, l'unité 10 utilise la courbe de réflectance acquise et le modèle mathématique précédemment décrit. Par exemple, l'unité 10 estime les valeurs des fractions fine et fhg, de la proportion bme et des épaisseurs deP1 et dde" qui 5 minimisent la quantité e suivante : 5:7 - ode l r (/(./ où 10 - RmeasuredN désigne la réflectance obtenue à partir des mesures acquises lors de l'étape 100 pour une valeur de longueur d'onde À, - Rmodeled(À) désigne la réflectance calculée par le calculateur 22 pour cette longueur d'onde À à l'aide du modèle mathématique précédemment décrit, - l'opérateur IÀ désigne la sommation sur toutes les longueurs d'onde sélectionnées, 15 ici celles de l'intervalle I, et - l'opérateur I ... I désigne la valeur absolue. [0054] Cette minimisation est ici réalisée au moyen de méthodes d'optimisation mathématique classiques. Dans cet exemple, le modèle est paramétré par les fractions fme et fhg et, avantageusement, par le paramètre bme, l'épaisseur dePi et 20 l'épaisseur dde". Par exemple, des valeurs initiales prédéterminées des paramètres Ume, A uepi, dderm, fme et fhg sont choisies. Pour chacune des longueurs d'onde de l'intervalle I, le calculateur 22 calcule ensuite la valeur Rmodeled, au moyen des paramètres bme, dePi, dderm, fme et fhg. Ensuite, l'opération est répétée avec d'autres valeurs des paramètres bme, dePi, dderm, fme et fhg jusqu'à trouver les valeurs des 25 paramètres qui minimisent la quantité E. Les valeurs de fme et fhg qui minimisent cette quantité e sont alors retenues et dites être les valeurs estimées des fractions fme et fhg. [0055] Ensuite, lors d'une étape 104, l'objet 4 est automatiquement classé, en fonction des valeurs estimées des fractions fme et fhg pour chacun des pixels de l'image hyper-spectrale lors de l'étape 102, dans l'une ou l'autre des catégories 30 suivantes : - une catégorie contenant les peaux humaines, et - une catégorie contenant les peaux artificielles. [0056] Dans cet exemple, ce classement est réalisé au moyen d'un classifieur (« classifier » en langue anglaise), implémenté par le calculateur 22. Par exemple, le 35 classifieur est une machine à vecteur de support utilisant la fonction noyau connue sous le nom de « radial basis function kernel » en langue anglaise. Ce classifieur est préalablement entraîné à partir d'un ensemble de données d'apprentissage. Ces données d'apprentissage comportent des couples de valeurs (fme , fhg) chacun associés à un objet 4 dont on sait préalablement à quelle catégorie il appartient. Ce 40 classifieur étant bien connu, il n'est pas décrit ici plus en détail. 3041524 14 [0057] Par exemple, lors de l'étape 104, le couple de valeurs Ume , fhg) estimées pour chaque pixel de l'image hyper-spectrale est classé automatiquement dans l'une ou l'autre de ces catégories. Si le nombre de pixels de l'image hyper-spectrale classés dans la catégorie des peaux humaines est supérieur à un seuil Sp, alors l'objet 4 est 5 classé dans la catégorie des peaux humaines. Si le nombre de pixels de l'image hyper-spectrale classés dans la catégorie des peaux humaine est inférieur à un seuil Sa, alors l'objet 4 est classé dans la catégorie des peaux artificielles. A titre d'illustration, ici les seuils Sp et Sa sont égaux de sorte que tout objet 4 est soit classé dans la catégorie des peaux humaines soit classés dans la catégorie des peaux 10 artificielles. Le seuil Sp est ici égal à 0,5NP ou 0,7NP ou 0,8NP, où NP est le nombre de pixel dans l'image hyper-spectrale. [0058] Le résultat du classement est alors avantageusement fourni par le dispositif 2 à destination d'un utilisateur du procédé par l'intermédiaire d'une interface homme-machine ou à un dispositif électronique de contrôle d'accès. 15 [0059] Les inventeurs ont déterminé qu'en utilisant les caractéristiques histologiques fme et fhg, les objets 4 pouvaient être classés avec un meilleur taux de succès. [0060] Un exemple applicatif du procédé va maintenant être décrit. [0061] Par exemple, le procédé a été testé sur un ensemble de valeurs de réflectance mesurées pour 170 objets et fournies dans l'article de M. J. Vrhel et al, 20 « Measurement and analysis of objet reflectance spectra », Color Research & Application, vol. 19, p. 4-9, 1994. Sur ces 170 objets, 30 concernent des peaux humaines. Le reste concerne des peaux artificielles fabriquées à partir de silicone ou autre matériau plastique, des textiles ou des végétaux. [0062] Les étapes 102 et 104 du procédé ont été appliquées successivement pour 25 chacun de ces objets. Les inventeurs ont déterminé que le procédé avait permis de classer ces objets dans les deux catégories précitées avec un taux de succès de 96,4%. Ce taux est supérieur à celui obtenu à partir d'autres procédés connus. [0063] La figure 7 représente les couples de valeurs (fme , fhg) de ces objets. [0064] A chacun des objets, et donc des couples de valeurs (fme , fhg), est associé de 30 façon unique un point, qui a pour abscisse la valeur fme et pour ordonnée la valeur fhg de ce couple. Ce résultat se présente sous la forme d'un graphe bidimensionnel ayant pour origine la valeur (fme , fhg) = (0 ;0), pour abscisse le paramètre fine et pour ordonnée le paramètre fhg. Sur cette figure, les points associés aux objets qui sont de la peau sont représentés par un cercle 110. Les points associés aux objets qui ne 35 sont pas de la peau sont représentés par une croix 112. [0065] On constate que la plupart des points correspondant à de la peau humaine sont concentrés près de l'origine du graphe. Plus précisément, la très grande majorité des points qui correspondent à de la peau humaine sont situés à l'intérieur d'une région Rif. La plupart des points correspondant à un objet qui n'est pas de la peau 40 sont répartis ailleurs. Ce résultat provient du fait qu'un modèle de peau est utilisé, qui 3041524 15 tient compte des interactions entre le rayonnement et les pigments de la peau humaine. Lorsque l'objet 4 est de la peau humaine, il est possible de relier la réflectance mesurée à des propriétés de ces pigments et ainsi de trouver des valeurs Ume , fhg) qui correspondent à des caractéristiques histologiques plausible pour de la 5 peau. Au contraire, lorsque l'objet 4 n'est pas de la peau, les valeurs estimées des fractions fine , fhg sont généralement très éloignées des valeurs plausibles de sorte qu'il est alors facile d'identifier une peau artificielle. Typiquement, dans ce dernier cas, les valeurs estimées des fractions fine , fhg sont en dehors de la région Rif. En effet, les pigments tels que l'hémoglobine et la mélanine ne se trouvent que dans la peau d'un 10 être humain vivant et pas dans des matériaux inertes qui ne sont pas de la peau humaine. [0066] Ainsi, le présent procédé obtient des meilleurs résultats que les méthodes qui ne tiennent pas compte des interactions entre le rayonnement lumineux et la peau qui se déroulent dans les couches en profondeur de la peau, et non pas seulement à la 15 surface de la peau. [0067] De nombreux autres modes de réalisation sont possibles. Par exemple, le dispositif 2 peut être différent. Notamment, la source 6 peut être réalisée d'une autre manière. Par exemple, plusieurs sources monochromatiques peuvent être utilisées pour éclairer successivement l'objet 4 aux longueurs d'onde désirées. Un autre 20 exemple est d'utiliser comme source 6, l'éclairage naturel comme le soleil. [0068] Le capteur 8 peut être différent. Par exemple, ce capteur 8 comporte un seul transducteur et le procédé décrit ci-dessus est alors mis en oeuvre pour un seul point de la peau et non pas pour de multiple points de la peau correspondant chacun à un pixel comme décrit précédemment. 25 [0069] Dans un autre mode de réalisation, l'allumage et, en alternance, l'extinction de la source 6 est commandé par l'unité 10. Dans ce mode de réalisation, l'étape 98 est exécutée au moins une fois alors que la source 6 est éteinte et au moins une fois alors que la source 6 est allumée. Lors de l'étape 100, l'unité 10 calcule une première image hyper-spectrale à partir des mesures réalisées uniquement lorsque la source 6 30 est éteinte et un seconde image hyper-spectrale à partir des mesures réalisées uniquement lorsque la source 6 est allumée. Ensuite, toujours lors de cette étape 100, l'unité 10 construit une image hyper-spectrale différentielle correspondant à la différence entre les première et seconde images hyper-spectrales. Par exemple, pour cela, pour chaque pixel de la second image hyper-spectrale, l'unité 10 soustrait à la 35 réflectance du pixel de la seconde image, la réflectance du pixel situé à la même position dans la première image. Ensuite, les étapes suivantes du procédé sont les mêmes que celles précédemment décrites sauf que l'on utilise l'image hyperspectrale différentielle construite à la place d'une image hyper-spectrale simple. Cela permet d'éliminer la contribution de sources d'éclairage parasites également 3041524 16 présentes lors de l'étape 98 en plus de la source 6. Cela permet donc d'améliorer la fiabilité du procédé. [0070] Les longueurs d'onde peuvent être choisies différemment. Par exemple, le domaine spectral peut couvrir le domaine visible ainsi que le proche infrarouge ou 5 infrarouge. Le capteur 8 est alors un capteur hyper-spectral apte à acquérir des images numériques hyper-spectrales. Par proche infrarouge, on désigne la portion du spectre électromagnétique dont la longueur d'onde est comprise entre 800 nm et 2,5pm. Le domaine spectral peut également couvrir le domaine infrarouge. Par exemple, les longueurs d'onde pour lesquelles des mesures sont acquise sont alors 10 comprises entre 390nm et 1mm. [0071] En variante, il n'est pas nécessaire d'acquérir une courbe de valeurs de réflectance pour toutes les longueurs d'onde de l'intervalle I ; on peut se contenter de valeurs de réflectance pour certaines longueurs d'onde choisies au sein de cet intervalle et éloignées les unes des autres par des plages de longueurs d'onde 15 supérieur à 10 nm de largeur. Il est aussi possible de ne retenir que les longueurs d'onde discriminantes. Celles-ci sont obtenues au préalablement par analyse de la réflectance de la peau à différente longueur d'onde. En particulier, les inventeurs ont déterminé que les longueurs d'onde suivantes sont particulièrement discriminantes et permettaient avantageusement d'améliorer la fiabilité du procédé : 516 nm, 540 nm, 20 564 nm et 576 nm. Ces longueurs d'onde correspondent à un motif particulier présent sur la courbe de réflectance optique, essentiellement causé par l'évolution du coefficient 6e°11. [0072] Lors de l'étape 102, le nombre de paramètres dont les valeurs sont fixées à l'avance peut être plus important. Par exemple, en plus ou à la place de la valeur du 25 paramètre rom les valeurs des paramètres de) et dde" sont fixées à l'avance. Cela simplifie l'estimation des valeurs des autres paramètres. A l'inverse, le nombre de paramètres dont les valeurs doivent être estimées peut être plus important. Par exemple, dans une mode de réalisation particulier, la valeur du paramètre roh est considérée comme étant inconnue et doit être estimée lors de l'étape 102. 30 Avantageusement, en plus des paramètres estimés, telles que les fractions fractions volumiques fine et fhg, on peut utiliser un paramètre V1 défini comme suit pour classer un objet soit dans la catégorie des peaux humaines soit dans la catégorie des peaux artificielle. Le paramètre Vf est défini en fonction des valeurs de réflectance R de l'objet 4 pour ces longueurs d'onde : 35 où : 3041524 17 - v1 prend la valeur booléenne « vrai » si l'expression « R(À=516nm) > R(À=540nm) » est vraie, et prend la valeur « faux » dans le cas contraire ; - v2 prend la valeur booléenne « vrai » si l'expression « R(À=540nm) R(À=576nm) » est vraie, et prend la valeur « faux » dans le cas contraire, - R(À=yyy nm) est la valeur mesurée de la réflectance à la longueur d'onde yyy nm. [0073] Ce paramètre Vf est alors pris en compte lors de l'étape 104 pour classer l'objet 4. Cette variante a été appliquée sur l'ensemble de test précédemment défini, 10 et a permis de détecter les peaux artificielles avec un taux de succès supérieur à 99%. [0074] L'étape 98 peut être omise lorsqu'on dispose déjà de valeurs de réflectance. Ces valeurs ont par exemple été acquises préalablement à la mise en oeuvre du procédé. Par exemple, on peut se procurer de telles valeurs de réflectance dans 15 l'article de M. J. Vrhel précédemment cité. Dans ce cas, la source 6 et le capteur 8 peuvent être omis. [0075] L'étape 102 peut être réalisée différemment. En particulier, d'autres modèles peuvent être utilisés pour modéliser les interactions entre la lumière et la peau. Par exemple, on utilise un modèle dans lequel le nombre de couches est différent pour 20 modéliser le derme et l'épiderme. Dans un autre exemple, on peut utiliser un modèle de Monte Carlo pour estimer le comportement du rayonnement lumineux qui pénètre à l'intérieur des couches 34 et 32 et ainsi déduire les fractions volumiques fine et fhg. Le brevet US2014/0213909 décrit un exemple de modèle alternatif pouvant être utilisé en lieu et place des modèles décrits. Il est également possible de combiner plusieurs 25 de ces modèles entre eux. Un exemple d'un autre modèle multi-couches de la peau est décrit dans l'article suivant : « The Recognition of Ethnic Groups based on Histological Skin Properties", C. Malskies and E. Eibenberger and E. Angelopoulou, Vision, Modeling, and Visualization (2011). [0076] Selon une autre variante, le modèle physique peut être remplacé par un 30 modèle statistique d'apprentissage profond (« deep learning » en langue anglaise). Selon cette variante, lors de l'étape 102, les valeurs de réflectance acquises pour l'objet 4 sont comparées à des valeurs de réflectance connues et déjà associées à des valeurs des fractions fine et fhg. On estime ainsi un couple de valeurs Ume , fhg) pour l'objet 4. On peut également utiliser le modèle connu sous le nom d'analyse 35 canonique des corrélations (« canonical correlation analysis » en langue anglaise) ou SVR (Support Vector Regression). Dans ces derniers cas, le modèle est d'abord construit automatiquement par apprentissage. Par exemple, le procédé comporte alors une étape de construction automatique par apprentissage d'un modèle statistique qui associe les mesures acquises aux fractions volumiques fine et fhg à partir 3041524 18 de plusieurs jeux de valeurs mesurées expérimentalement sur des peaux d'êtres humains différents, chaque jeu de valeurs expérimentales comportant : - la mesure acquise permettant de calculer la réflectance de la peau de l'être humain, et 5 - les valeurs des fractions volumiques fine et fhg mesurées sur la même peau. [0077] Comme illustré à la figure 8, l'étape 102 est alors remplacée par une étape 202 dans laquelle les paramètres sont estimés au moyen de cette méthode statistique. [0078] L'étape 104 peut être différente. D'autres classifieurs et/ou fonctions de 10 noyau peuvent être utilisés. Notamment, des classifieurs linéaires peuvent être utilisés, s'ils sont aptes à mettre en oeuvre la méthode connue sous le nom anglais de « kernel trick ». Dans d'autres variantes, l'utilisation d'un classifieur est omise. Par exemple, la région Rff (figure 7) est prédéfinie expérimentalement à l'avance. Ensuite, lors de l'étape 104, le calculateur vérifie si le point de coordonnées (fme, fhg) est 15 compris à l'intérieur de la région Rff. Dans l'affirmative, une peau humaine est détectée. Dans le cas contraire, une peau artificielle est détectée. [0079] En variante, lors de l'étape 104, pour le classement de l'objet 4, l'unité 10 prend en compte en plus la mesure de l'écart entre, d'une part, les valeurs de réflectance acquises et, d'autre part, un ensemble prédéfini de valeurs de référence. 20 Par exemple, on mesure l'écart entre une courbe de réflectance mesurée pour l'objet 4 et une courbe de réflectance prédéterminée, dont on sait qu'elle correspond à un échantillon de peau humaine. Cette réflectance prédéterminée peut par exemple être obtenue préalablement par simulation numérique. L'écart est par exemple mesuré au sens des moindres carrés. Par exemple, l'écart est défini comme étant égal à la 25 quantité suivante : I Rmeasuree) Rref(À) 12 , où - Rmeasuree) désigne la réflectance acquise pour une valeur de longueur d'onde À, - Rref(À) désigne la réflectance prédéterminée, pour une valeur de longueur d'onde À, - l'opérateur IÀ désigne la sommation sur toutes les longueurs d'onde sélectionnées, ici celles de l'intervalle I, et 30 - l'opérateur I ... I désigne la valeur absolue. [0080] Si cet écart est supérieur à un seuil prédéterminé, alors l'objet 4 est considéré comme étant de la peau artificielle. Dans le cas contraire, il est déterminé comme étant de la peau humaine. En effet, les inventeurs ont déterminé qu'il existait un écart entre les valeurs de réflectance optique théoriques prévues par le modèle et les 35 valeurs réelles, cet écart étant plus important pour la peau artificielle que pour de la peau humaine. Dans l'état actuel des connaissances des inventeurs, cet écart est attribué au fait que le modèle numérique utilisé semble surestimer l'épaisseur de la couche 32. [0081] Les modes de réalisation précédents ont tous été décrits dans le cas 40 particulier où les fractions fme et fhg sont systématiquement utilisées pour faire la 3041524 19 distinction entre peau humaine et peau artificielle. Toutefois, quel que soit le mode de réalisation considéré, d'autres paramètres du modèle de peau peuvent être utilisés en plus ou à la place des fractions fine et fhg pour faire cette distinction. Par exemple, lors de l'étape 104, c'est l'un des paramètres suivants ou une combinaison des 5 paramètres suivants qui est utilisé pour distinguer une peau humaine d'une peau artificielle : - la proportion bme de mélanine présente sous la forme d'eumélanine, - la proportion de mélanine présente sous la forme de phéomélanine, - la proportion roh d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée, 10 - la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée, - l'épaisseur deP' de l'épiderme, et - l'épaisseur dde" du derme. Par exemple, dans une mode de réalisation particulier la proportion bme et la fraction fhg sont utilisées lors de l'étape 104 mais pas la fraction fine. Dans une autre variante, 15 lors de l'étape 104, il est possible d'utiliser en plus des fractions f me et fhg d'autres paramètres pour classer l'objet 4 soit dans la catégorie des peaux humaines soit dans la catégorie des peaux artificielles. Par exemple, au moins l'un des paramètres bme, dePI, dde" estimés lors de l'étape 102 est également utilisé en plus lors de l'étape 104 pour classer l'objet 4 entre les catégories peaux humaines ou artificielles. 20 [0082] Selon un autre mode de réalisation, le dispositif 2 est en plus apte à être utilisé pour classer une peau humaine dans une classe d'âges de son propriétaire. Le calculateur 22 est alors modifié en conséquence. [0083] Par exemple, comme illustré à la figure 9, le procédé comporte : - des étapes 298, 300 et 302 identiques, respectivement, aux étapes 98, 100 et 102 25 du procédé de la figure 5, et - l'étape 302 est suivie d'une étape 304 de classement automatique de l'objet 4. Cette étape 304 est identique à l'étape 104 sauf qu'elle comporte en plus une opération de classement automatique de l'objet 4 dans une classe d'âges en fonction des épaisseurs dderm et dePi estimées parmi une pluralité de classes d'âges 30 préalablement définies. Chaque classe d'âges correspond à la classe d'âges dans laquelle se situe l'être humain auquel appartient le morceau de peau si l'objet 4 a été reconnu comme étant de la peau humaine. [0084] Par exemple, on définit les classes d'âge suivantes : 0 à 19 ans, 20 à 39 ans, 40 à 59 ans, 60 ans ou plus. Ainsi, le procédé de la figure 9 fournit également une 35 estimation de l'âge de l'être humain. [0085] Dans une autre variante, le procédé est apte à classer l'objet 4 selon d'autres critères, tels que, lorsque l'objet 4 est une peau d'un être humain, le sexe (mâle ou femelle) de cet humain. 3041524 20 [0086] Les procédés décrits ci-dessus peuvent être utilisés pour distinguer de la peau humaine sur toute partie du corps humain, telle que sur un visage, un doigt, une main, un pied ou autre. [0087] Dans le procédé de la figure 9, l'opération de distinction entre de la peau 5 humaine et de la peau artificielle peut être omise. Dans ce cas, le procédé de la figure estime seulement la classe d'âges à laquelle appartient l'être humain sans chercher à savoir si les mesures traitées correspondent bien à un morceau de peau humaine. [0088] L'estimation des valeurs des paramètres d'un modèle de la réflectance de la peau humaine à partir d'une image hyper-spectrale différentielle, telle que décrite ci- 10 dessus, peut aussi être mise en oeuvre dans d'autres procédés dépourvus d'étape de distinction entre de la peau humaine et de la peau artificielle. Plus généralement, l'utilisation d'une image hyper-spectrale différentielle est utilisable dans tout procédé où il existe des sources lumineuses parasites qui peuvent perturber les mesures. REVENDICATIONS1. Procédé pour distinguer automatiquement une peau d'un être humain d'un leurre inanimé de peau humaine, ce procédé comportant : a) l'acquisition (100) de mesures permettant de calculer des valeurs de la réflectance optique d'un objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm ; caractérisé en ce que ce procédé comporte aussi : b) l'estimation automatique (102), à partir des mesures acquises lors de l'étape a) et 10 à l'aide d'un modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain, d'au moins un paramètre choisi dans le groupe composé de : - une fraction volumique, notée foie, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, au rapport entre le volume de mélanine contenue dans une couche d'épiderme de cette peau et le volume de cette couche d'épiderme, 15 - une fraction volumique, notée fhg, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être vivant, au rapport entre le volume d'hémoglobine contenue dans une couche du derme de cette peau et le volume de cette couche du derme, - une proportion bme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme d'eumélanine dans la 20 couche d'épiderme de cette peau, - une proportion pme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme de phéomélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, - une proportion roh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être 25 humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une proportion rdh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée dans la couche du derme de cette peau, 30 - une épaisseur de) qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche d'épiderme de cette peau, et - une épaisseur dde" qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche du derme de cette peau; le modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain reliant 35 ledit au moins un paramètre à estimer aux valeurs de réflectance de cette peau auxdites au moins cinq longueurs d'onde différentes, c) le classement (104) automatique de l'objet dans l'une ou l'autre des catégories suivantes en fonction dudit au moins un paramètre estimé lors de l'étape b) : une 3041524 22 catégorie contenant les peaux d'un être humain vivant, et une catégorie contenant des leurres inanimés de peaux humaines. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un paramètre 5 comporte au moins les fractions volumiques fme et fhg. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : - le procédé comporte la réalisation (98) des mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm, une fois lorsque ces mesures sont réalisées alors que l'objet est éclairé par une source lumineuse et une fois lorsque ces mesures sont réalisées en absence d'éclairage de l'objet par cette même source lumineuse, et - lors de l'étape b), seul l'écart entre les mesures réalisées lorsque l'objet est éclairé 15 par la source lumineuse et les mesures réalisées en absence de cet éclairage est pris en compte pour estimer ledit au moins un paramètre. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle mathématique utilisé lors de l'étape b) comporte des premières relations 20 qui relient les mesures acquises lors de l'étape a) aux coefficients d'absorption optique des couches d'épiderme, noté GaePI, et de derme, noté o-aderm, et des secondes relations qui relient les coefficients d'absorption GaePi et o-aderm, aux fractions volumiques fme et fhg et aux proportions bme, Pme, ron, rdh, ces secondes relations étant définies par les formules suivantes pour chacune desdites au moins cinq longueurs 25 d'onde : 30 - 0aeP1 est le coefficient d'absorption optique de la couche d'épiderme, - bme est la proportion bme de mélanine présente sous la forme d'eumélanine, - (1-bme) est la proportion pme de mélanine présente sous la forme de phéomélanine, - Gaem est le coefficient d'absorption optique de l'eumélanine, - craPm est le coefficient d'absorption optique de la phéomélanine, 35 - o-edP est le coefficient d'absorption optique de la couche d'épiderme en l'absence de mélanine, - o-aderm est le coefficient d'absorption optique de la couche du derme, 3041524 23 - roh est la proportion roh d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine oxygénée, - (1- roh) est la proportion rdh d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée, 5 - croe est le coefficient d'absorption optique de l'hémoglobine oxygénée, - o-odh est le coefficient d'absorption optique de l'hémoglobine désoxygénée. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, avant l'étape b), le procédé comporte une étape de construction automatique par 10 apprentissage d'un modèle statistique qui associe les valeurs de réflectance optique audit au moins paramètre estimé à partir de plusieurs jeux de valeurs mesurées expérimentalement sur des peaux d'êtres humains différents, chaque jeu de valeurs expérimentales comportant : - la valeur de la réflectance mesurée sur la peau de l'être humain, et 15 - les valeurs dudit au moins un paramètre estimé, mesurées sur la même peau. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape a) comporte l'acquisition (100) de mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet pour au moins cent longueurs d'onde différentes 20 comprises entre entre 390 nm et 1 mm. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape a) comporte l'acquisition de mesures permettant de calculer les valeurs de la réflectance optique de l'objet uniquement pour des longueurs d'ondes comprises 25 dans le spectre visible entre 390 nm et 780 nm. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, avant l'étape a), le procédé comporte, pour lesdites au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm, la mesure (98) de la réflectance optique 30 de l'objet. 9. Support d'enregistrement d'informations (20), caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour l'exécution d'un procédé conforme à l'une quelconque des revendications précédentes lorsque ces instructions sont exécutées par un 35 calculateur électronique. 3041524 24 10. Calculateur électronique (22) pour distinguer automatiquement une peau d'un être humain d'un leurre inanimé de peau humaine, ce calculateur étant programmé pour a) acquérir des mesures permettant de calculer des valeurs de la réflectance optique 5 d'un objet pour au moins cinq longueurs d'onde différentes comprises entre 390 nm et 1 mm ; caractérisé en ce que ce calculateur est également programmé pour : b) estimer automatiquement, à partir des mesures acquises lors de l'étape a) et à l'aide d'un modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être 10 humain, au moins un paramètre choisi dans le groupe composé de : - une fraction volumique, notée foie, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, au rapport entre le volume de mélanine contenue dans une couche d'épiderme de cette peau et le volume de cette couche d'épiderme, - une fraction volumique, notée fhg, qui correspond, lorsque l'objet est de la peau 15 d'un être vivant, au rapport entre le volume d'hémoglobine contenue dans une couche du derme de cette peau et le volume de cette couche du derme, - une proportion bme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme d'eumélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, 20 - une proportion pme qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion de mélanine présente sous forme de phéomélanine dans la couche d'épiderme de cette peau, - une proportion roh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine 25 oxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une proportion rdh qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à la proportion d'hémoglobine présente sous la forme d'hémoglobine désoxygénée dans la couche du derme de cette peau, - une épaisseur deP1 qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être 30 humain, à l'épaisseur de la couche d'épiderme de cette peau, et - une épaisseur dde" qui correspond, lorsque l'objet est de la peau d'un être humain, à l'épaisseur de la couche du derme de cette peau; le modèle mathématique de la réflectance optique de la peau d'un être humain reliant ledit au moins un paramètre à estimer aux valeurs de réflectance de cette peau 35 auxdites au moins cinq longueurs d'onde différentes, c) classer automatiquement l'objet dans l'une ou l'autre des catégories suivantes en fonction dudit au moins un paramètre estimé lors de l'étape b) : une catégorie 3041524 25 contenant les peaux d'un être humain vivant, et une catégorie contenant des leurres inanimés de peaux humaines.