FR 2950455 A1 20110325 FR 0904515 A 20090922 Procédé de détection de faux doigt pour logiciel d'acquisition d'empreintes digitales. La présente invention concerne un nouveau procédé permettant à un logiciel d'acquisition d'empreintes digitales de détecter d'éventuels « faux doigts ». Par la mise en oeuvre d'une méthode analyse d'image inédite dans ce domaine, le procédé selon l'invention permet une amélioration des performances des logiciels d'acquisition d'empreintes digitales. L'acquisition et la reconnaissance des empreintes digitales sont aujourd'hui devenues incontournables dans le contexte du contrôle de l'identité des personnes. Les systèmes actuels d'acquisition des empreintes digitales comprennent une composante matérielle et une composante logicielle. La composante matérielle repose essentiellement sur la mise en oeuvre d'un capteur permettant l'acquisition d'une image du doigt dont on cherche à acquérir l'empreinte. La composante logicielle comprend une interface homme-machine permettant l'acquisition de renseignements, l'enregistrement de données personnelles, l'affichage d'informations à destination de l'opérateur comme du sujet. Par ailleurs, actuellement, un but des logiciels d'acquisition d'empreintes digitales consiste de plus en plus à détecter d'éventuelles tentatives de fraude de ces systèmes, à travers l'utilisation de faux doigts, tels que des doigts moulés, des doigts en latex ...etc. Ces fraudes peuvent avoir pour motivation une volonté de cacher son identité afin de ne pas être reconnu, d'usurper l'identité de quelqu'un, ou encore de chercher à créer une fausse identité par exemple. Pour garantir l'efficacité des stations d'acquisition d'empreintes digitales, il est important de mettre au point des systèmes de détection de ces tentatives de fraudes. L'invention se situe dans ce contexte de recherche de solutions 3o plus efficaces visant à détecter les faux doigts, par l'intermédiaire d'une approche logicielle du problème. L'état de la technique comprend un certain nombre de solutions techniques permettant de détecter des faux doigts. En particulier, plusieurs technologies fondées sur une approche matérielle de la question ont été mises au point, telles que celle décrite dans le brevet US 7,415,139 ; elles consistent le plus souvent à déterminer si le doigt dont on acquiert l'image est bien vivant, par l'intermédiaire de mesures de températures, de flux sanguin, ou par la détection de phénomènes de sudation par exemple. D'autres technologies sont fondées sur une analyse de l'image de l'empreinte du doigt ; de telles techniques sont par exemple divulguées dans des publications comme R. DERAKHSHANI ET AL, « Determination of vitality from a non-invasive biomedical measurement for use in fingerprint scanners », in Pattern Recognition, v 36, n 2, p 383-96, Feb. 2003, ou encore dans S. NIKAM ET AL, «Wavelet energy signature and GLCM features based fingerprint anti-spoofing », for Sixth IIEEE International conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR-2008), Hong Kong, 30-31 Aug. 2008, pour donner un exemple proposant une analyse en ondelettes de l'image acquise. L'inconvénient des techniques connues réside essentiellement dans leur manque d'efficacité. Un but de l'invention est notamment de pallier ce manque d'efficacité en traitant la problématique de la détection de faux doigts, dans le contexte d'un logiciel d'acquisition d'empreintes digitales, selon deux axes : le premier axe consiste à introduire un nouveau critère d'analyse d'une image de doigt ; le second axe, permettant d'améliorer encore les performances dans le cadre d'un mode de réalisation préféré de l'invention, réside dans l'idée de combiner une analyse statique d'image et une analyse dynamique d'un flux d'images afin de lever un maximum d'ambiguïtés dans le cadre d'un procédé de détection de faux doigt. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection de faux doigt pour logiciel d'acquisition d'empreintes digitales comprenant une étape d'acquisition de l'image d'un doigt, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'analyse statique de ladite image de doigt, ladite analyse statique STAT comprenant : • le calcul de l'une quelconque des matrices de longueur de 35 chaîne des niveaux de gris, dites matrices GLRL pour Gray Level Run Length selon l'acronyme anglais consacré, correspondant à ladite image de doigt ; • la construction d'un premier vecteur caractéristique de l'image de doigt comprenant au moins partiellement ladite matrice 5 GLRL; • la mise en oeuvre de méthodes d'analyse statique dudit premier vecteur caractéristique. Dans un mode de mise en oeuvre de l'invention, les méthodes 10 d'analyse statique comprennent l'une au moins des méthodes suivantes : • une méthode d'analyse de la périodicité des pores de la peau ; • une méthode d'analyse de la matrice de cooccurrence des niveaux de gris, dite GLCM pour Gray Level Cooccurrence Matrix selon l'acronyme anglais consacré, associée à l'image 15 de doigt. Avantageusement, l'étape d'analyse statique peut être suivie de la mise en oeuvre d'une méthode d'analyse en composante principale, dite méthode ACP. 20 Avantageusement, l'étape d'analyse statique peut être suivie de la mise en oeuvre d'une méthode d'apprentissage supervisée à partir d'une base de données d'apprentissage appliquée au premier vecteur caractéristique. Avantageusement, l'étape d'analyse statique peut être par ailleurs 25 suivie de la mise en oeuvre d'une analyse à noyaux appliquée au premier vecteur caractéristique de l'image de doigt basée sur ladite méthode d'apprentissage supervisée. Avantageusement, l'analyse à noyaux comprend en outre une étape de classification. 30 Avantageusement, le procédé selon l'invention peut déterminer, en fonction des résultats des méthodes d'analyse statique, un premier score correspondant à un indice de confiance liée à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai, respectivement faux. Avantageusement, le procédé selon l'invention peut également comprendre une étape d'alerte de l'opérateur dans le cas où le premier score est inférieur à un premier seuil prédéterminé. Avantageusement, le procédé selon l'invention peut comprendre par ailleurs une étape d'acquisition d'un flux d'images de doigt comprenant une pluralité d'images du doigt, ainsi qu'une étape d'analyse dynamique dudit flux d'images aboutissant à la construction d'un deuxième vecteur caractéristique du flux d'images. Avantageusement, l'étape d'analyse dynamique est suivie d'une combinaison linéaire des mesures constituant le deuxième vecteur caractéristique. Avantageusement, l'étape d'analyse dynamique est apte à permettre la détection un phénomène de sudation du doigt. Avantageusement, l'étape d'analyse dynamique comprend la mise en oeuvre d'une ou plusieurs méthodes d'analyse dynamique parmi les méthodes suivantes : • une analyse de l'évolution temporelle sur une dimension des lignes de crête des images du flux d'images du doigt ; • une analyse en ondelettes du flux d'images du doigt. Avantageusement, le flux d'images est stocké sur un support informatique en vue d'une analyse ultérieure. Avantageusement, l'étape d'analyse dynamique peut être suivie de la mise en oeuvre d'une seconde méthode d'apprentissage supervisée à partir d'une base de données d'apprentissage appliquée au deuxième vecteur caractéristique. Avantageusement, l'étape d'analyse dynamique peut en outre être suivie de la mise en oeuvre d'une analyse à noyaux appliquée au deuxième vecteur caractéristique basée sur ladite méthode d'apprentissage supervisée. Avantageusement, le procédé selon l'invention peut déterminer, en fonction des résultats des méthodes d'analyse dynamique, un deuxième score correspondant à un indice de confiance liée à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai. Avantageusement, le procédé selon l'invention peut également comprendre une étape d'alerte de l'opérateur dans le cas où le deuxième score est inférieur à un deuxième seuil prédéterminé. Avantageusement, l'étape d'analyse statique et l'étape d'analyse dynamique aboutissent respectivement à la détermination d'un premier et d'un deuxième scores, et en ce que ledit procédé comprend une étape de fusion desdits premier et deuxième scores en vue de déterminer un indice de confiance amélioré lié à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai. Avantageusement, le procédé selon l'invention peut également comprendre une étape d'alerte de l'opérateur dans le cas où le score est inférieur à un deuxième seuil prédéterminé. L'invention réside aussi dans une station d'acquisition d'empreintes digitales comprenant : • un capteur permettant l'acquisition de l'image d'un ou plusieurs doigts ; • un ensemble informatique comprenant un premier écran d'affichage d'une première interface homme-machine destiné à l'opérateur de la station d'acquisition et un ordinateur mettant en oeuvre un logiciel, le logiciel mettant en oeuvre le procédé précédemment décrit. Avantageusement, ladite station d'acquisition d'empreintes digitales, comprenant en outre un capteur permettant l'acquisition d'un flux d'images d'un ou plusieurs doigts. Avantageusement, ladite station d'acquisition d'empreintes digitales comporte en outre une seconde interface homme-machine destinée au sujet dont ladite station d'acquisition réalise l'acquisition de l'image d'un ou plusieurs doigts, ladite seconde interface homme-machine pouvant être affichée sur le premier écran d'affichage ou sur un second écran d'affichage. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit faite en regard du dessin annexé qui représente : • la figure 1 : le schéma bloc du principe de l'invention selon son mode de réalisation préféré. La figure 1 présente un schéma bloc du procédé de détection de faux doigts selon l'invention, selon son mode de réalisation préféré, intégrant certaines caractéristiques optionnelles. Le procédé selon l'invention est mis en oeuvre à partir de l'instant où une image IMG d'un ou de plusieurs doigts a été acquise par un capteur optique quelconque. Ledit procédé comporte une première étape d'analyse statique STAT de l'image de doigt IMG. De manière optionnelle, le procédé selon l'invention peut comprendre, en parallèle, une étape d'analyse dynamique DYN de l'image IMG. De manière préférée, l'étape d'analyse dynamique DYN n'est réalisée que si l'étape d'analyse statique STAT permet de déterminer qu'il est nécessaire, ou du moins recommandé, d'effectuer cette étape d'analyse dynamique DYN afin d'améliorer la qualité du résultat obtenu. L'étape d'analyse statique STAT aboutit à la construction d'un vecteur caractérisant l'image de doigt IMG. Selon l'invention, l'étape d'analyse statique STAT comprend, pour ce faire, une étape de calcul d'une matrice GLRL, pour Gray Level Run Length selon l'acronyme anglais consacré, correspondant à l'image de doigt IMG. Le calcul d'une matrice GLRL pour effectuer l'analyse d'une image est en tant que tel connu. Ainsi, la publication F. ALBREGTSEN, « Statistical Texture Measures Computed From Gray Level Run Length Matrices », for Image Processing Laboratory, Department of Informatics, University of Oslo, Nov. 1995, y fait reference. Dans le domaine de la détection de faux doigts pour logiciel d'acquisition d'empreintes digitales, cette pratique est inconnue. Le calcul d'une matrice GLRL quelconque associée à l'image de doigt IMG permet de disposer d'une caractérisation précise de l'image de doigt IMG avec un minimum d'informations. A partir de cette matrice GLRL, et éventuellement d'autres 35 résultats issus de méthodes d'analyse statique différentes, le procédé selon l'invention prévoit la construction d'un vecteur caractéristique de l'image de doigt IMG à partir d'un ensemble de mesures M1 issues de l'étape d'analyse statique STAT. Selon l'invention, l'étape d'analyse statique STAT comprend donc au moins le calcul d'une matrice GLRL associée à l'image de doigt IMG. L'analyse de la matrice GLRL donne notamment des renseignements sur la texture de la peau du doigt. De manière préférée, on combinera le calcul de ladite matrice GLRL avec d'autres méthodes d'analyse statique telles que : • une analyse de la périodicité des pores de la peau par la technique, connue de l'homme du métier, des transformées de Fourier dite FFT, pour Fast Fourier Transform selon l'acronyme anglais, appliquée au signal des lignes de crête de l'empreinte du doigt détectées sur l'image IMG ; • une analyse de la rugosité par une méthode d'analyse en ondelettes du signal des vallées de l'empreinte du doigt détectées sur l'image IMG ; • une analyse de la texture de la peau du doigt au moyen cette fois de l'analyse de la matrice de cooccurrence des niveaux de gris, dite GLCM pour Gray Level Cooccurrence Matrix selon l'acronyme anglais. Le procédé selon l'invention peut comprendre, après cette étape d'analyse statique STAT aboutissant à la construction d'un vecteur de mesures M1 caractéristique de l'image de doigt IMG, une étape de traitement 25 et de classification CLASS de ces mesures M1 par une approche statistique, telle qu'une méthode d'analyse en composante principale, dite méthode ACP, ou une technique connue de logique floue. Cette étape, en particulier dans le cas où l'étape d'analyse statique STAT comprend l'analyse de différents critères, correspond de préférence à une analyse dite « à noyaux » 30 comprenant une phase fondée sur une méthode d'apprentissage supervisée à partir d'une base de données d'apprentissage, et une phase de classification proprement dite. En tout état de cause, le procédé selon l'invention permet alors de calculer un premier score, ou indice, SCOI, traduisant un indice de 35 confiance relatif à la probabilité que le doigt dont l'image IMG est en cours 15 20 d'analyse soit un vrai doigt. Ce score SCOI est comparé à un premier seuil prédéterminé Si. Si le premier score SCOI est supérieur au premier seuil prédéterminé S1, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est suffisant et l'opérateur éventuel peut en être averti. Selon un premier mode de réalisation, le procédé de détection de faux doigt selon l'invention est alors arrivé à son terme. De manière optionnelle, il peut néanmoins comprendre encore une étape d'analyse dynamique DYN, telle que décrite plus loin, en guise de vérification. Si le premier score SCOI est inférieur au premier seuil prédéterminé SI, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est insuffisant et l'opérateur éventuel peut être averti du fait qu'il est vraisemblable que le doigt dont l'image IMG est en cours d'analyse est faux. L'avertissement de l'opérateur peut prendre la forme d'un message d'alerte ALT. Cet avertissement ou cette alerte ALT peuvent, selon le mode de réalisation le plus simple, survenir sans qu'une étape d'analyse dynamique DYN de l'image IMG ne soit mise en oeuvre, même si cela n'est pas représenté sur la figure 1. Selon le mode de mise en oeuvre préféré du procédé selon l'invention, lorsque le premier score SCOI est inférieur au seuil prédéterminé SI, une marge pouvant être prévue, ledit procédé comprend une étape supplémentaire d'analyse dynamique DYN. Cependant, cette étape d'analyse dynamique DYN peut être effectuée systématiquement, par exemple en parallèle de l'étape d'analyse statique STAT. L'analyse dynamique DYN se fonde sur l'évolution dans le temps d'une pluralité d'images IMG acquise sur une certaine durée. Le capteur acquiert alors un flux d'images IMG. Typiquement, un tel capteur peut acquérir deux images IMG espacées de deux ou trois secondes. Cette étape d'analyse dynamique DYN peut comprendre une ou une combinaison de méthodes d'analyse dynamique, parmi les méthodes suivantes : • une analyse temporelle du signal sur une dimension des lignes de crêtes de l'empreinte du doigt détectées sur le flux d'images IMG ; • une analyse en ondelettes du flux d'images et le calcul du rapport d'énergie entre l'image initiale, ou première image du flux d'images IMG, et l'image finale, ou dernière image du flux d'images IMG. L'étape d'analyse dynamique DYN aboutit à la construction d'un 5 vecteur de mesures M2 caractéristique du flux d'images IMG Dans le procédé selon l'invention, l'étape d'analyse dynamique DYN peut permettre de calculer à ce moment un deuxième score, ou indice, SCO2, traduisant un indice de confiance relatif à la probabilité que le doigt dont l'image IMG est en cours d'analyse soit un vrai doigt. Sur la figure 1, et 10 conformément à un mode de mise en oeuvre préféré de l'invention, le deuxième score SCO2 est calculé après qu'une étape de combinaison linéaire COMB des mesures du vecteur M2 a été effectuée. Pour améliorer la détermination du deuxième score SCO2, cette étape COMB peut être suivie d'une phase d'apprentissage à partir d'une base de données 15 d'apprentissage. Aussi, comme dans le cas de l'étape d'analyse statique STAT, un traitement du vecteur de mesures M2 peut être réalisé à l'aide d'une analyse « à noyaux » basée sur ladite méthode d'apprentissage. Une fois déterminé, le deuxième score SCO2 est comparé à un deuxième seuil prédéterminé S2. Si le deuxième score SCO2 est supérieur 20 au deuxième seuil prédéterminé S2, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est suffisant et l'opérateur éventuel peut en être averti. Dans le cas contraire, c'est-à-dire si le deuxième score SCO2 est inférieur au deuxième seuil prédéterminé S2, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est insuffisant et l'opérateur éventuel peut 25 être averti du fait qu'il est vraisemblable que le doigt dont l'image IMG et un flux d'images IMG sont en cours d'analyse est faux. L'avertissement de l'opérateur peut prendre la forme d'un message d'alerte ALT. Selon le mode de mise en oeuvre préféré du procédé selon 30 l'invention, dans le quel l'étape d'analyse dynamique DYN n'est effectué que si le premier score SCOI est inférieur au premier seul prédéterminé SI, une fusion FUS des premier SCOI et deuxième scores SCO2 est réalisée avant de comparer le résultat au deuxième seuil S2. C'est alors le résultat de la fusion FUS qui est comparé au 35 deuxième seuil prédéterminé S2. Si fusion FUS des premier SCOI et deuxième scores SCO2 est supérieur au deuxième seuil prédéterminé S2, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est suffisant et l'opérateur éventuel peut en être averti. Dans le cas contraire, c'est-à-dire si fusion FUS des premier SCOI et deuxième scores SCO2 est inférieur au deuxième seuil prédéterminé S2, une marge pouvant être prévue, alors l'indice de confiance est insuffisant et l'opérateur éventuel peut être averti du fait qu'il est vraisemblable que le doigt dont l'image IMG et un flux d'images IMG sont en cours d'analyse est faux. L'avertissement de l'opérateur peut prendre la forme d'un message d'alerte ALT. Par ailleurs, dans un mode de réalisation particulier de l'invention, le flux d'images IMG peut être stocké sur un support informatique en vue d'une analyse ultérieure, afin de ne pas ralentir le processus global d'acquisition d'empreintes digitales. Il est à noter que la présente invention couvre également une station d'acquisition d'empreintes digitales apte à mettre en oeuvre le procédé décrit ci-dessus. Une telle station d'acquisition comprend un capteur configuré pour réaliser l'acquisition de l'image d'un ou plusieurs doigts et, optionnellement, l'acquisition d'un flux d'images d'un ou plusieurs doigts. La station d'acquisition selon l'invention comprend en outre un ensemble informatique doté d'un logiciel mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. En outre, ladite station d'acquisition peut comprendre un premier écran présentant une interface homme-machine à destination de l'opérateur de la station à des fins d'affichage d'informations ou de saisie de renseignements. La station peut également comprendre un deuxième écran présentant une interface homme-machine à destination du sujet dont un ou plusieurs doigts sont en cours d'acquisition, à des fins d'affichage d'informations essentiellement. Pour résumer, l'invention a pour principal avantage de proposer un procédé de détection de faux doigt pour logiciel d'acquisition d'empreintes digitales aux performances améliorées. A cette fin, le procédé selon l'invention revendique la mise en oeuvre d'une étape d'analyse statique comprenant le calcul d'une matrice GLRL d'une image de doigt. Optionnellement, mais de manière préférée, l'invention propose en outre de combiner une analyse statique et une analyse dynamique afin 5 d'optimiser la capacité de détection de faux doigts. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de faux doigt pour logiciel d'acquisition d'empreintes digitales comprenant une étape d'acquisition de l'image (IMG) d'un doigt, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'analyse statique (STAT) de ladite image (IMG) de doigt, ladite analyse statique STAT comprenant : • le calcul de l'une quelconque des matrices de longueur de chaîne des niveaux de gris, dites matrices GLRL pour Gray Level Run Length selon l'acronyme anglais consacré, correspondant à ladite image (IMG) de doigt ; • la construction d'un premier vecteur caractéristique (M1) de l'image (IMG) de doigt comprenant au moins partiellement ladite matrice GLRL ; • la mise en oeuvre de méthodes d'analyse statique dudit premier vecteur caractéristique (M1). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites méthodes d'analyse statique (STAT) comprennent l'une au moins des méthodes suivantes : 20 • une méthode d'analyse de la périodicité des pores de la peau ; • une méthode d'analyse de la matrice de cooccurrence des niveaux de gris, dite GLCM pour Gray Level Cooccurrence Matrix selon l'acronyme anglais consacré, associée à l'image de doigt. 25 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que l'étape d'analyse statique est suivie de la mise en oeuvre d'une méthode d'analyse en composante principale, dite méthode ACP. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'étape d'analyse statique (STAT) est suivie de la mise en oeuvre d'une méthode d'apprentissage supervisée à partir d'une base 15 30de données d'apprentissage appliquée au premier vecteur caractéristique (MI). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape d'analyse statique est suivie de la mise en oeuvre d'une analyse à noyaux (CLASS) appliquée au premier vecteur caractéristique (MI) de l'image (IMG) de doigt basée sur ladite méthode d'apprentissage supervisée. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'analyse à noyaux (CLASS) comprend en outre une étape de classification. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il détermine, en fonction des résultats des méthodes d'analyse statique (STAT), un premier score (SCOI) correspondant à un indice de confiance liée à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai, respectivement faux. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend une étape d'alerte (ALT) de l'opérateur dans le cas où le premier score (SCOI) est inférieur à un premier seuil prédéterminé (SI). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comprend par ailleurs une étape d'acquisition d'un flux d'images (IMG) de doigt comprenant une pluralité d'images du doigt, ainsi qu'une étape d'analyse dynamique (DYN) dudit flux d'images (IMG) aboutissant à la construction d'un deuxième vecteur caractéristique (M2) du flux d'images (IMG). 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'étape d'analyse dynamique (DYN) est suivie d'une combinaison linéaire (COMB) des mesures constituant le deuxième vecteur caractéristique (M2). 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 10, caractérisé en ce que l'étape d'analyse dynamique (DYN) est apte à permettre la détection un phénomène de sudation du doigt. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, caractérisé en ce que l'étape d'analyse dynamique (DYN) comprend la mise en oeuvre d'une ou plusieurs méthodes d'analyse dynamique parmi les méthodes suivantes : • une analyse de l'évolution temporelle sur une dimension des 10 lignes de crête des images du flux d'images (IMG) du doigt ; • une analyse en ondelettes du flux d'images (IMG) du doigt. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que le flux d'images (IMG) est stocké sur un 15 support informatique en vue d'une analyse ultérieure. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, caractérisé en ce que l'étape d'analyse dynamique (DYN) est suivie de la mise en oeuvre d'une seconde méthode d'apprentissage 20 supervisée à partir d'une base de données d'apprentissage appliquée au deuxième vecteur caractéristique (M2). 15. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que l'étape d'analyse dynamique (DYN) est suivie de la mise en oeuvre d'une 25 analyse à noyaux appliquée au deuxième vecteur caractéristique (M2) basée sur ladite méthode d'apprentissage supervisée. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 15, caractérisé en ce qu'il détermine, en fonction des résultats des 30 méthodes d'analyse dynamique (DYN), un deuxième score (SCO2) correspondant à un indice de confiance liée à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce qu'il comprend une étape d'alerte (ALT) de l'opérateur dans le cas où le deuxième score (SCO2) est inférieur à un deuxième seuil prédéterminé (S2). 18. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 15, caractérisé en ce que l'étape d'analyse statique (STAT) et l'étape d'analyse dynamique (DYN) aboutissent respectivement à la détermination d'un premier (SCOI) et d'un deuxième (SCO2) scores, et en ce que ledit procédé comprend une étape de fusion (FUS) desdits premier (SCOI) et deuxième (SCO2) scores en vue de déterminer un indice de confiance amélioré lié à la probabilité que le doigt à l'origine de l'image analysée est vrai. 19. Procédé selon la revendication 18, caractérisé en ce qu'il comprend 15 une étape d'alerte (ALT) de l'opérateur dans le cas où le score est inférieur à un deuxième seuil prédéterminé (S2). 20. Station d'acquisition d'empreintes digitales comprenant : • un capteur permettant l'acquisition de l'image (IMG) d'un ou 20 plusieurs doigts ; • un ensemble informatique comprenant un premier écran d'affichage d'une première interface homme-machine destiné à l'opérateur de la station d'acquisition et un ordinateur mettant en oeuvre un logiciel, 25 caractérisé en ce que le logiciel met en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8. 23. Station d'acquisition d'empreintes digitales selon la revendication 20, comprenant en outre un capteur permettant l'acquisition d'un flux 30 d'images (IMG) d'un ou plusieurs doigts, caractérisé en ce que le logiciel met en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 19. 24. Station d'acquisition selon l'une des revendications 20 à 21, 35 caractérisé en ce qu'elle comporte en outre une seconde interfacehomme-machine destinée au sujet dont ladite station d'acquisition réalise l'acquisition de l'image (IMG) d'un ou plusieurs doigts, ladite seconde interface homme-machine pouvant être affichée sur le premier écran d'affichage ou sur un second écran d'affichage.5