FR 2688329 A1 19930910 FR 9202656 A 19920305 La présente invention a trait d'une manière générale à la reconnaissance de "formes". Au sens de la présente invention, on entend par "forme" toute représentation visualisable en une à trois, ou plus généralement "n" dimensions, d'une structure ou d'un phenomène susceptible de se traduire sous forme d'un signal. Des exemples de formes sont : des visages d'êtres humains, les représentations graphiques de signaux acoustiques, des images d'empreintes digitales, des caractéristiques radar Doppler d'une cible, etc ... Une application privilégiée, mais non exclusive de la présente invention est celle de la reconnaissance de visages et/ou de voix humaines dans les systèmes d'accès contrôlés et/ou de contrôles d'identité. Le problème technique général auquel l'homme du métier se trouve confronté dans de tels systèmes de contrôle est celui de la fiabilité du procédé, notamment de son caractère non falsifiable par des fraudeurs éventuels. A l'heure actuelle, plusieurs procédés de reconnaissance ou de contrôle d'identité sont mis en oeuvre de façon classique. Certains procédés mettent en oeuvre des badges ou cartes d'identité comportant une photographie, la reconnaissance du porteur étant faite par un prépose. D'autres procédés mettent en oeuvre des badges avec ou sans photographie, comportant un code lu par un moyen de lecture, une clé d'accès pouvant être constituée par un code complémentaire détenu par le porteur du badge Ces procédés classiques présentent divers inconvénients. Tout d'abord, comme mentionné plus haut, certains procédés mettent en oeuvre une reconnaissance purement humaine du porteur du badge ou de la carte d'identité, alors qu'il est connu que les documents d'identité peuvent être falsifiés par une mise en place de photos ne correspondant pas au titulaire du badge t Par ailleurs, les systèmes d'identification à base de badges codés, agrémentés ou non d'un code complémentaire d'accès, posent le problème de la falsification du code par un fraudeur, et n'offrent pas, à ce jour, de sécurité absolue. Aussi sophistiqués soient ils, ces systèmes peuvent, si le fraudeur en prend les moyens, notamment informatiques, être fraudés ou falsifies. I1 s'ensuit que le besoin se fait sentir d'un système d'identification ou de contrôle d'accès à haute sécurité, insusceptible d'être fraudé et/ou contourné même avec l'aide de moyens informatiques puissants, de reconnaissance de formes telles que des visages ou des voix. Les caractères que doivent présenter un tel procédé ou dispositif de codage sont notamment les suivants - infalsifiable, même si le fraudeur a connaissance du code, - en cas de vol du badge d'un titulaire par un fraudeur, impossibilite d'utiliser ce badge et ce même en présence d'une photo ou d'un code donnant l'identité du titulaire sur le badge, - influence nulle des parasites susceptibles d'affecter la reconnaissance : par exemple, reconnaissance du visage même si le titulaire du badge porte des lunettes de soleil, - caractère non bijectif du système de codage la reconnaissance du code relatif au visage, ne permet pas de retrouver la forme du visage pour un fraudeur. On connaît au jour du dépôt de la présente demande, le développement d'une technologie susceptible d'apporter, au moins partiellement, une réponse au cahier des charges qui vient d'être énoncé, à savoir la technique de reconnaissance de formes au moyen de réseaux neuronaux. On assiste, depuis quelques années, à un développement important des réseaux neuronaux, que l'on utilise pour des tâches, telles que la reconnaissance ou le traitement d' images, pour lesquelles les structures classiques d'ordinateurs ne sont pas bien adaptées. Globalement, les réseaux neuronaux sont des structures composées de processeurs élémentaires, appelés "neurones", le plus souvent agencés en couches, interconnectés par des "connexions". Pendant le cours du calcul, chaque neurone reçoit des informations venant de plusieurs autres neurones pour la suite du calcul. Les états de neurones sont transmis à travers les connexions, et modulés en fonction d'un paramètre caractéristique de la connexion, appelé "coefficient synaptique", qui mesure l'amplification (ou l'atténuation) qui est faite de l'information en transit. L'ensemble des neurones et des connexions les reliant constitue "l'architecture" du réseau. En cours de calcul (voir figure 1), le processeur élémentaire constitué par chaque neurone (i) réalisé le calcul du potentiel (Vj) du neurone considéré (voir figure 1). Le potentiel est le résultat de la sommation des états des neurones ou des entrées du réseau qui lui sont connectés (données ej) modulés par les coefficients synaptiques (cil) relatifs aux connexions considérées. L'état (s,) de chaque neurone (i) est ensuite déterminé en appliquant une fonction dite "d'activation" (f(Vj)) qui est généralement du type fonction à seuil ou du type fonction sigmoïde à la valeur du potentiel du neurone. Lorsqu'une donnée est à traiter par un réseau, la représentation de la donnée (par exemple : ensemble des caractéristiques numériques d'une image) se traduit par le choix au moins partiel de l'état initial du réseau (c'est-àdire des états individuels affectés à chaque entrée du réseau correspondant par exemple aux données numériques de l'image à traiter). Puis, les états des différents neurones du réseau évoluent en parallèle, jusqu'à une certaine stabilisation. On lit alors le résultat du traitement de l'information sur l'état final du réseau (c'est-à-dire l'état individuel de chaque sortie du réseau) : on a effectué l'"évaluation" de la donnée (on parle parfois aussi de "relaxation" du réseau). (I1 peut s'agir, dans l'exemple considéré, de la reconnaissance du personnage faisant l'objet de l'image numérique en entrée du réseau). Pour développer une application, on doit disposer d'une base d'exemples de données représentatives des divers cas à traiter. Un exemple est formé d'une donnée à traiter par le réseau (ensemble des états des entrées) (dans l'exemple considéré : image photographique numérisée d'un personnage), et, du résultat voulu après traitement (ensemble des états de sorties) (dans l'exemple considéré : nom du personnage), ou tout au moins de contraintes sur ce résultat. Par comparaison du résultat attendu et du résultat obtenu sur un exemple, on déduit une modification de l'ensemble des coefficients synaptiques du réseau. En itérant ce processus sur tous les exemples de la base de données (dans cet exemple, l'ensemble des images de chaque personnage), on finit par aboutir à un réseau qui donne le résultat attendu (les noms) sur tous les exemples de la base : on a effectué la "phase d'apprentissage". Après la phase d'apprentissage, on peut présenter au réseau de nouvelles données-tests n'ayant pas servi pour l'apprentissage (dans l'exemple considéré : des images des personnages dans d'autres situations); lorsque la base d'exemples est suffisamment représentative, le résau donne, la encore, le résultat attendu (les noms) sur ces nouvelles données test. On a testé la capacité de généralisation du réseau. Ce réseau neuronal peut alors être utilisé en phase de "reconnaissance" pour déterminer le résultat associé à de nouvelles données à traiter (dans l'exemple considéré : images non identifiées des personnages). L'approche neuronale classique rappelée ci-dessus présente, notamment dans l'hypothèse de la reconnaissance de visages, plusieurs inconvénients. Tout d'abord la taille de la population susceptible d'être reconnue par un tel dispositif est, en l'état actuel de la technologie, passablement réduite. Ensuite, la question de la capacité de memorisation des ordinateurs dans certaines applications peut être posée. Par ailleurs, le temps de la phase d'apprentissage pour la reconnaissance par exemple d'une centaine d'individus est prohibitif. En effet, le temps d'apprentissage nécessaire n'augmente pas linéairement avec le nombre d'individus, et si l'on peut estimer qu'une semaine de travail est nécessaire pour réaliser la phase d'apprentissage sur une population d'une centaine d'individus, il est probable que ce temps est beaucoup plus élevé que deux semaines pour deux cents invididus. En tout état de cause, cet aspect du problème est assez mal connu. On observera en outre que la mémorisation des caractéristiques d'une population se fait en un seul et même site Cette caractéristique peut présenter des inconvénients, même en supposant les problèmes relatifs à la taille mémoire et au temps d'apprentissage résolus, dans l'hypothèse d'un contrôle d'identité sur une population, à l'échelle d'un pays. En effet, le contrôle d'identité est une opération purement locale et le dispositif de communication qu'il faudrait envisager pour pouvoir réaliser un tel contrôle sur la base d'un système centralisé comportant les données d'une population très importante présente, en l'état actuel, un coût prohibitif. L'inventeur a imaginé de pallier en partie cet inconvénient en insérant, dans le badge de contrôle, un code relatif à l'identité du titulaire de la carte ; un tel code commanderait à l'unité centrale de charger des coefficients synaptiques relatifs à ce titulaire, le processeur central entrant alors en phase de reconnaissance. Cette idée a été abandonnée par l'inventeur, car elle implique d'une part, la présence d'un code relatif à l'identité sur le badge, cette présence n'étant souvent pas souhaitable, pour les raisons de sécurité mentionnées plus haut, et, d'autre part, une taille mémoire très importante. La présente invention vise un procédé de reconnaissance de formes, en particulier visages ou voix, ne présentant pas les inconvénients dénoncés supra pour l'approche classique et ceux dénoncés dans l'hypothèse de l'emploi d'un réseau neuronal tel que décrit ci-dessus. En particulier, la présente invention vise un procédé de reconnaissance répondant au cahier des charges rappelé plus haut, au moyen d'un réseau neuronal, permettant de réaliser la reconnaissance sur une population élevée. La présente invention remplit ces objectifs puisqu'elle vise un procédé de reconnaissance de formes au moyen d'un réseau neuronal en phase dite de "reconnaissance" mis en oeuvre dans une unité de traitement, procédé dans lequel la forme est enregistrée puis numérisée, et présentée en entrée du réseau, caractérisé en ce que d'une part, le réseau neuronal présente une architecture prédéterminée et unique pour toutes les formes devant être reconnues dans une application prédéterminée, tandis qu 'il met en oeuvre une carte à puce dans laquelle sont stockés les coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître, et en ce que, d'autre part, lors d'une opération de reconnaissance, ces coefficients sont transférés à ladite unité de traitement et chargés dans le réseau, ce réseau étant en outre adapté à délivrer en sortie un signal binaire signifiant la présence ou l'absence de correspondance entre la forme enregistrée et la forme à reconnaître. La présente invention vise également un système de reconnaissance mettant en oeuvre ledit procédé et un badge comportant des moyens de mémorisation, notamment desdits coefficients synaptiques, pour la mise en oeuvre du procédé. Telle que succinctement définie ci-dessus, la présente invention remplit les objectifs rappelés plus haut En effet, la forme à reconnaître, visage en l'espèce, est codée de façon infalsifiable. Même si le fraudeur extrait le code correspondant aux coefficients synaptiques de la carte à puce, et même en supposant qu'il ait connaissance de l'architecture prédéterminée du réseau neuronal, une telle information devant en tout état de cause être considérée comme confidentielle, il ne peut retrouver la forme du visage correspondant au code des coefficients synaptiques : le système n'est pas bijectif. On observera que la présence d'une photo sur le badge d'identification sur ladite carte à puce n'est plus nécessaire. En effet, la reconnaissance se fait par l'enregistrement de la forme, par exemple au moyen d'une prise de vue vidéo, puis par la numérisation de celle-ci, le réseau neuronal fonctionnant ensuite en phase de reconnaissance et délivrant un signal binaire signifiant la présence ou l'absence de correspondance entre la forme enregistrée, et la forme à reconnaître, c'est-à-dire celle correspondant aux coefficients synaptiques mémorisés sur la carte. Une telle caractéristique est particulièrement avantageuse dans l'hypothèse d'une application grand public de la présente invention aux clés de domicile. La clé du domicile d'un particulier peut en effet être constituée par une carte à puce conforme à la présente invention ne portant ni la photographie ni l'identité ni l'adresse du titulaire, mais permettant à ce dernier, et à lui seul, l'accès à son domicile, grâce au procédé conforme à la présente invention. Un tel procédé est peu sensible aux parasites (appelés en terme technique "bruit"). En effet, la reconnaissance de visages au moyen d'un réseau neuronal peut être faite même dans l'hypothèse où certaines caractéristiques du visage sont cachées (comme par un chapeau ou des lunettes de soleil). I1 en va de même de la reconnaissance d'une voix : en effet, certaines caractéristiques de la voix, même en présence d'un important bruit de fond, sont reconnaissables au moyen d'un réseau neuronal. D'un autre côté, on observera que la mémorisation des coefficients synaptiques relatifs à un individu se fait dans la mémoire de sa propre carte à puce. Cela a pour effet que la mémoire de l'unité centrale dans laquelle est mis en oeuvre le réseau neuronal n'est pas chargée par lesdits coefficients synaptiques, et ne comporte que les données relatives à la structure du réseau neuronal. Par ailleurs, on notera que, pour un type de reconnaissance donnée, par exemple celles d'un visage ou d'une voix, l'architecture du réseau neuronal est tunique. Elle est développée dans un tel cas pour permettre la réalisation de la reconnaissance de visages ou de voix, mais seule une architecture prédéterminée est utilisée pour les visages ou les voix d'une population à reconnaître. Sur le plan pratique, cela se traduit par le fait que seule la simulation de l'architecture unique du réseau neuronal est mise en oeuvre dans l'unité centrale, et celleci est indépendante du visage à reconnaître, tandis que le code particulier du visage à reconnaître, constitué par les coefficients synaptiques déterminés lors de la phase d'apprentissage, est mémorisé sur la carte à puce du titulaire. A cet égard, le procédé conforme à la présente invention présente un degré de sécurité élevée du fait même de cette dissociation. De plus, par exemple, dans l'hypothèse d'un système national de contrôle d'identité, le fait que les données relatives au visage d'une personne prédéterminée ne sont stockées que sur sa carte, et non en un site central, est particulièrement favorable sur le plan des libertés publiques en matière de fichiers d'informatique. En outre, on observera que cette dissociation est très avantageuse sur le plan de la taille mémoire au niveau de l'unité centrale. Enfin, on observera que la sortie du réseau neuronal de reconnaissance est binaire ("oui" - "non"). Cela permet d'envisager soit un réseau neuronal relativemet simplifié soit un réseau neuronal de reconnaissance d'architecture plus complexe, du même type que ceux susceptibles de reconnaître plusieurs personnes, mais dont les performances (taux de réussite) sont notablement améliorées du fait qu'il est utilisé pour ne reconnaître qu'une seule personne à la fois. Les caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre en référence aux dessins annexés sur lesquels - la figure 1, déjà décrite, illustre, de façon schématique, les fonctions essentielles d'un neurone, - la figure 2 est un schéma de principe d'un système de contrôle d'accès ou d'identification mettant en oeuvre le procédé conforme à la présente invention, - la figure 2a est une vue semblable à la figure 2, et illustre une variante de réalisation, et - la figure 3 illustre, de façon schématique et simplifiée, le réseau de neurones mis en oeuvre dans le système illustré dans les figures 2 et 2a. Selon 1 invention, le système comporte d'une part, une unité de reconnaissance 10 et, d'autre part, un dispositif de reconnaissance 7 comportant un moyen de mémorisation 8. D'une manière générale, l'unité de reconnaissance 10 comporte - un dispositif 1 d'enregistrement et de numérisation de formes Dans ce mode de réalisation, il s'agit d'un appareil photographique délivrant en sortie un signal numérisé représentant l'image photographiée du visage du personnage 6. L'appareil photographique est ici du type FOTOMAN, Digital camera for computers de LOGITECH, INC, Fremont, CA 94555, U.S.A. - une unité de traitement 2, dans laquelle est mis en oeuvre un réseau neuronal. Dans le mode de réalisation choisi et représenté, il s'agit d'un ordinateur répondant aux normes IBM PC avec processeur INTEL 80i286 ou plus puissant ; système d'explation "Windows 3" ; adaptateur video aux normes EGA ou VGA ; et un port série RS 232 en COM 1 ou COM 2 qui sert d'interface 3, auquel est connecté l'appareil photo 1 susmentionné. Le réseau neuronal mis en oeuvre dans l'unité de traitement 2 est, dans ce mode de réalisation, simulé dans un programme de calcul, susceptible d'être mis en oeuvre sur un ordinateur de type IBM PC (voir infra). - un lecteur 4 adapté à lire l'information contenue dans le moyen de mémorisation 8. Il s'agit dans ce mode de réalisation d'un lecteur 4 de carte à mémoire raccordé à l'ordinateur. Le lecteur de carte à mémoire est ici du type lecteur universel GCR 200, fabriqué par la Société GEMPLUS CARD INTERNATIONAL, siège social Parc d'Activités de la Plaine de Jouques, 13420 GEMENOS, France. Ce lecteur GCR 200 se présente sous forme d'un boîtier plastique compact connectable à un ordinateur de type PC par l'interface série RS 232 ou l'interface parallèle Centronics. L'utilisateur, schématisé sur la figure 2 par la référence 6, est titulaire du dispositif de reconnaissance 7, qui se présente ici sous forme d'une carte 7 comportant une mémoire 8. Dans le mode de réalisation choisi et représenté sur la figure, la carte à mémoire est ici du type COS 16k EEPROM ou MCOS 16k EEPROM, fabriquée par la Société GEMPLUS. Cette carte est susceptible d'être lue dans le lecteur 4. On va maintenant décrire le réseau neuronal mis en oeuvre dans ce mode préféré de réalisation de l'invention. Tout d'abord, les images utilisées pour l'apprentissage du réseau neuronal, et celles utilisées, en phase de reconnaissance, par le dispositif conforme à la présente invention sont des images normalisées du visage du personnage à reconnaître sur un format de 30 x 24 pixels codés en 8 bits (256 niveaux de gris). En réalité, l'image issue soit de l'appareil photographique 1, soit celles qui ont été prises pour la phase d'apprentissage sont des images de taille 256 x 256 pixels, le personnage étant photographié sur un fond clair et uni. Le visage est isolé par seuillage, en détectant les pixels présentant un niveau de gris supérieur à un seuil prédétermine. Le principe de la détection par seuillage est bien connu dans l'état de l'art, et n'a pas à être décrit ici. Cette opération permet donc d'extraire les pixels concernés par le visage. Il est ensuite procédé à une normalisation, pour tenir compte des variations possibles de dimensions d'un visage à un autre, de telle sorte que les images utilisées aussi bien dans la phase d'apprentissage que dans celle de reconnaissance sont des images 30 x 24 pixels codées en 8 bits. Sur la figure 3 une telle image est schématisée sous la référence 30. D'une manière générale, le réseau de neurones utilisé pour la vérification d'identité est basé sur une architecture multi-couches utilisant des connexions locales contraintes (poids partagés). Ce type d'architecture, dit T.D.N.N. (Time Delay Neural Network), permet l'extraction dans les premières couches du réseau de caractéristiques permettant la classification. Le faible nombre de poids synaptiques utilisé permet un apprentissage rapide et une bonne généralisation. Le réseau illustré en figure 3 comporte - une couche d'entrée constituée par les données numérisées de l'image 30 x 24 pixels, - trois couches cachées de neurones 31, 32, 33, - un classifieur 34 comportant deux couches de neurones totalement connectés. La première couche de neurones 31 est ici divisée en quatre groupes de neurones 31,, 312, 313, 314. Chaque groupe 31 n est raccordé à la couche d'entrée 30 par un masque 35n (n = 1 ... 4). En matière de reconnaissance de formes avec une architecture de type T.D.N.N., on entend par "masque" : un ensemble de coefficients agencés en matrice à deux dimensions ce masque est "déplacé" sur les données de l'image qui est, elle aussi, une matrice à deux dimensions (schématisée en figure 3 sous la référence 30) ; un produit de chacun des coefficients du masque par la donnée de l'image correspondant à la position du coefficient considéré du masque est réalisé pour chacune des positions possibles du masque sur l'image : il s'agit en réalité, ici, d'un "produit de convolution" entre les données du masque et celles de l'image. Dans le mode de réalisation choisi et représenté, les masques 3 5n sont des matrices de 7 x 3. Pour chacune des "positions" possibles du masque sur l'image 30 correspond un neurone dans le groupe de neurones 31 n Dans le mode de réalisation choisi et représenté, l'image étant de dimension 30 x 24, il y a 528 positions possibles du masque 35n, et par conséquent 528 neurones dans chacun des groupes de neurones 31n de la première couche masquée 31. Les données associées à chacun des masques 35 sont des coefficients synaptiques de liaison entre la couche d'entrée constituée par les données de l'image 30 et le groupe de neurones 31n considéré. La première couche cachée de neurones comporte donc dans ce mode de réalisation quatre groupes de 528 neurones, soit 2112 neurones. Dans le mode de réalisation choisi et représenté, chaque groupe de neurones 31 n est raccordé à un groupe de neurones 32n par un masque de taille 3 x 5, réalisant sur les états de sortie des neurones du groupe 31 n auquel le groupe considéré 32n est raccordé, les opérations similaires à celles décrites précédemment. A cet égard, on notera que les états de sortie des neurones de chaque groupe 31 n sont agencés en matrice 24 x 22 (correspondant aux positions du masque 35n sur l'image 30). Chaque groupe de neurones 32n comporte 396 neurones, correspondant aux positions possibles des masques 36n sur les matrices constituées par les états de sortie du groupe 31 n considéré. La seconde couche cachée 32 comporte ainsi 1584 neurones. Chacun des neurones de la couche 32 est connecté à chacun des 180 neurones de la troisième couche cachée 33, les interconnexions ayant été schématisées de façon simplifiée sur la figure 3 Ces connexions sont pondérées de façon classique par un coefficient synaptique. Les deux couches de neurones du classifieur 34 comportent : deux neurones pour celle de sortie (acceptationrejet) et vingt neurones pour la couche d'entrée du classifieur, en aval de la troisième couche cachée 33. Chaque neurone de la couche 33 est interconnecté avec chaque neurone de la première couche du classifieur 34, ces connexions étant, elles aussi, pondérées, de façon classique par des coefficients synaptiques. Il en va de même pour les connexions entre les deux couches du classifieur. Les coefficients synaptiques associés aux masques 35, 36 et aux liaisons entre les couches 32, 33 et celles du classifieur, sont déterminés lors d'une phase d'apprentissage par application des algorithmes classiques (rétropropagation en l'espèce). L'apprentissage nécessite une base de données d'images de visages. Cette base comporte ici 20 images du visage du titulaire du dispositif de reconnaissance 7 et 100 visages divers, qui sont des exemples de personnes à rejeter. Chaque personne a été photographiée assise et a répété la même succession de positions (face, profil ...) sous divers éclairages. Le réseau neuronal qui vient d'être succinctement décrit est simulé au moyen d'un logiciel de simulation de réseaux neuronaux. Dans le mode de réalisation choisi et représenté, le logiciel de simulation est le logiciel MIMENICE, développé et commercialisé par la Société MIMETICS, 5 Centrale Parc, Avenue Sully Prud'homme, 92298 CHATENAY MALABRY, France. Un autre logiciel de simulation de réseaux neuronaux est d'ailleurs susceptible de convenir. Il en va de même pour l'architecture du réseau neuronal, qui n'a été décrite ici qu'a titre d'exemple. Le fonctionnement du dispositif est le suivant Conformément à l'invention, les coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître, ici le visage du titulaire 6, sont mémorisés dans le moyen de mémorisation 8, ici dans la mémoire 8 de la carte 7. Cette carte est alors délivrée à son titulaire. On observera que cette carte ne comporte, dans ce mode de réalisation, aucune indication et aucun code relatifs à l'identité du titulaire. De même, elle ne comporte pas la photographie de ce dernier. Lors d'une opération de reconnaissance, telle qu'un contrôle d'accès ou un contrôle d'identité, conformément à l'invention les coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître sont transférés du moyen de mémorisation 8 à l'unité de traitement 2, et chargés dans le réseau neuronal mis en oeuvre dans cette unité de traitement. Dans le mode de réalisation choisi et représenté lors d'un contrôle d'accès ou un contrôle d'identité, pour permettre le transfert des coefficients synaptiques, le titulaire 6 de la carte 7 introduit celle-ci dans le lecteur 4. Conformément à l'invention, lors de la phase de reconnaissance, la forme à reconnaître est enregistrée et numérisée et présentée en entrée du réseau neuronal. Dans le mode de réalisation choisi et représenté, lors du contrôle d'accès, le titulaire se présente devant l'objectif de l'appareil photographique 1 sur un fond uni. L'introduction de la carte 7 dans le lecteur 4 déclenche un signal qui est interprété par le logiciel de l'ordinateur 2 comme un ordre de prise de vue. L'ordinateur 2 commande donc la prise de vue à l'appareil numérique 1. Une photographie numérisée du visage du titulaire 6 de la carte 7 est alors prise. Les données numériques de ladite photographie sont alors renvoyées par l'appareil 1 vers l'interface 3 et chargées dans la mémoire de l'ordinateur qui procède â la normalisation de l'image en 30 x 24 pixels susmentionnée. Parallèlement, le lecteur 4 lit dans la mémoire de la puce 8 les coefficients synaptiques de reconnaissance déterminée lors de la phase d'apprentissage, à propos du titulaire de la carte 7. Ces coefficients synaptiques sont également chargés dans la mémoire de l'ordinateur 2. L'ordinateur 2 procède alors avec les données chargées dans sa mémoire aux calculs des potentiels des neurones simulés par le logiciel mentionné plus haut et, par conséquent, à l'évaluation du réseau. Conformément à l'invention, le résultat du calcul est binaire. Ce résultat est "un" dans l'hypothèse où le calcul d'évaluation montre qu'il y a correspondance entre la forme enregistrée, ici au moyen de l'appareil photographique 1, et la forme à reconnaître, caractérisée par les coefficients synaptiques lus par l'ordinateur 2 dans la mémoire 8 de la carte 7 ; il est "zéro" dans l'hypothèse contraire. Le signal binaire "un" peut alors débloquer un acces. En variante, figure 2a, l'unité de traitement peut être intégrée dans la carte 7a. En effet, il est envisagé à ce jour, que les cartes dites "à puce" puissent comporter des microprocesseurs suffisamment puissants pour mettre en oeuvre un logiciel de simulation de réseaux neuronaux, tels que le réseau et le logiciel mis en oeuvre dans le mode de réalisation qui vient d'être décrit. Dans une telle hypothèse, l'unité de traitement 2a est constituée par le microprocesseur 8a de la carte à puce 7a, tandis que l'unité dite de "reconnaissance" ne comporte qu'un lecteur 4a et un dispositif d'enregistrement et de numérisation tel que l'appareil photographique la, raccordé à ce lecteur. Lorsque le titulaire du badge se présente en face de l'appareil photographique la, il introduit sa carte dans le lecteur 4a. Les données de l'image prise par l'appareil photographique sont alors transmises par le lecteur 4a dans la mémoire du micropr privilégiée consistant en la reconnaissance de visages, une autre application privilégiée consiste en la reconnaissance de voix. Il peut être demandé dans une telle hypothèse au porteur du badge de prononcer une série de mots prédéterminés. Le son enregistré est alors traduit sous forme d'un signal qui est numérisé. Cette forme particulière peut évidemment être reconnue grâce au procédé conforme à la présente invention. De même, d'autres reconnaissances de formes peuvent être envisagées, telles que reconnaissance d'empreintes digitales, ces dernières étant numérisées lors des phases d'apprentissage ou de reconnaissance par tout moyen approprié. D'autres applications peuvent être développées telles que reconnaissance d'images dans le domaine médical (radiographies, etc...).Il peut être en effet intéressant de mémoriser les données relatives aux formes à reconnaître dans des images médicales sur une carte indépendante du reste du système. Cela permet de vendre, de façon séparée, d'une part, une station de traitement générique d'images médicales, et, d'autre part, les cartes correspondant aux diverses formes à reconnaître. La présente invention trouve donc en particulier un intérêt pour la commercialisation sélective sur un support physique séparé de données relatives à la reconnaissance de toutes formes. La présente invention trouve ainsi une application générale à la reconnaissance de toute forme au sens défini dans le préambule de la présente demande. REVENDICATIONS 1. Procédé de reconnaissance de formes au moyen d'un réseau neuronal en phase dite de "reconnaissance" mis en oeuvre dans une unité de traitement (2), procédé dans lequel la forme est enregistrée puis numérisée, et présentée en entrée du réseau, caractérisé en ce que d'une part, le réseau neuronal présente une architecture prédéterminée et unique pour toutes les formes devant être reconnues dans une application prédéterminée, tandis qu'il met en oeuvre un moyen de mémorisation (8) associé à la forme à reconnaître dans lequel sont stockés les coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître, et en ce que, d'autre part, lors d'une opération de reconnaissance, ces coefficients sont transférés dudit moyen de mémorisation (8) à ladite unité de traitement (2) et chargés dans le réseau, ce réseau étant en outre adapté à délivrer en sortie un signal binaire signifiant la présence ou l'absence de correspondance entre la forme enregistrée et la forme à reconnaître. 2. Système de reconnaissance pour la mise en oeuvre du procédé conforme à la revendication 1 mettant en oeuvre d'une part, une unité de reconnaissance (10) comportant une unité de traitement (2), un lecteur (4) de moyen de mémorisation (8) et un dispositif d'enregistrement et de numérisation (1) de formes prédéterminées, et d'autre parut, un dispositif de reconnaissance (7), associé à chaque forme à reconnaître, comportant des moyens de mémorisation (8) de coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître. 3. Système de reconnaissance pour la mise en oeuvre du procédé conforme à la revendication 1 mettant en oeuvre d'une part, une unité de reconnaissance (10a) comportant un lecteur (4a) de moyen de mémorisation (8a) et un dispositif d'enregistrement et de numérisation (la) de formes prédéterminée et, d'autre part, un dispositif de reconnaissance (7a) associé à chaque forme à reconnaltre comportant une unité de traitement (2a) et des moyens de mémorisation (8a) de coefficients synaptiques relatifs à la forme à reconnaître. 4. Dispositif de reconnaissance, pour la mise en oeuvre du procédé conforme à la revendication 1 et du système selon l'une des revendications 2, 3, caractérisé en ce qu'il est destiné à être associé à la forme à reconnaître et en ce qu'il comporte un moyen de mémorisation (8, 8a) dans lequel sont stockés les coefficients synaptiques relatifs à ladite forme à reconnaître. 5. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce que le moyen de mémorisation (8, 8a) est inclus dans un badge sous forme d'une carte à puce. 6. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que l'unité de traitement (2a) est incluse dans un badge sous forme d'une carte à puce.