FR 3153233 A1 20250328 FR 2310033 A 20230922 Dispositif d’identification biométrique à transducteur ultrasonore à détection d’empreinte et de microvasculature Dispositif d’identification biométrique comportant un circuit transducteur à ultrasons, un circuit de commande et un circuit de traitement de données, configurés pour mettre en œuvre : - acquisition d’une image de surface d’un élément disposé contre une surface de capture, et d’une série d’images de volume de l’élément à partir desquelles une image de volume globale (114) d’une microvasculature de l’élément est déterminée ; - détermination de caractéristiques d’une empreinte de l’élément à partir de l’image de surface, et de caractéristiques de la microvasculature de l’élément à partir de l’image de volume globale (114) ; - comparaison des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément. Figure pour l'abrégé : Fig. 5 Dispositif d’identification biométrique à transducteur ultrasonore à détection d’empreinte et de microvasculature La présente description concerne le domaine des dispositifs d’identification biométrique basés sur la capture et la détection par transduction ultrasonore. Un dispositif d’identification biométrique permet de vérifier ou déterminer l’identité d’un utilisateur du dispositif en se basant sur une mesure d’une ou plusieurs caractéristiques biométriques de l’utilisateur telle qu’une empreinte digitale, la forme du visage, le motif de l’iris, le motif de la rétine, etc. Les différentes techniques permettant de réaliser les mesures de l’une ou l’autre de ces caractéristiques comportent chacune des avantages et des inconvénients selon différents critères dont notamment : taux d’erreur plus ou moins important, facilité ou non du vol du gabarit avec lequel les mesures sont comparées, possibilité de détecter ou non une imitation, preuve ou non du vivant, facilité et confort d’utilisation, taille du capteur nécessaire, consommation énergétique nécessaire. Il est connu de réaliser un dispositif d’identification biométrique, d’anti-usurpation (« anti-spoofing » en anglais) et de détection du vivant en utilisant un capteur d’empreinte digitale réalisant des mesures optiques ou capacitives afin de vérifier si l’empreinte du doigt capturée correspond à celle attendue (phase de vérification d’identité), puis de mettre en œuvre un algorithme de détection du vivant et d’anti-usurpation via un traitement d’image réalisé à partir de l’empreinte digitale capturée ou en utilisant un système infrarouge permettant par exemple de détecter si le doigt disposé sur le dispositif lors de la capture d’empreinte est un faux doigt. Il existe un besoin de proposer un dispositif d’identification biométrique ne présentant pas au moins une partie des inconvénients des solutions existantes. Un mode de réalisation pallie tout ou partie des inconvénients des solutions connues et propose un dispositif d’identification biométrique comportant au moins un circuit transducteur à ultrasons, un circuit de commande et un circuit de traitement de données, configurés pour mettre en œuvre au moins les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image de surface d’au moins un élément destiné à être disposé contre une surface de capture du dispositif, et d’au moins une série d’images de volume de l’élément à partir desquelles une image de volume globale d’une microvasculature de l’élément est déterminée ; - détermination de caractéristiques d’une empreinte de l’élément à partir de l’image de surface, et de caractéristiques de la microvasculature de l’élément à partir de l’image de volume globale ; - comparaison des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour déterminer l’image de volume globale en mettant en œuvre un procédé de filtrage spatio-temporel de la série d’images de volume de l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit transducteur à ultrasons est configuré pour réaliser l’acquisition de la série d’images de volume de l’élément par imagerie de type Doppler pulsé. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre, entre l’étape d’acquisition de l’image de surface et de la série d’images de volume et l’étape de détermination des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément, une étape d’alignement de l’image de surface et de l’image de volume globale l’une par rapport à l’autre. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que l’étape de détermination des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément comporte au moins : - détermination de minuties de l’empreinte de l’élément à partir de l’image de surface, et de points d’intérêt de la microvasculature de l’élément à partir de l’image de volume globale ; - calcul de la position d’au moins une minutie dans l’image de surface et/ou d’au moins un point d’intérêt dans l’image de volume globale, et de relations géométriques entre ladite au moins une minutie et/ou ledit au moins un point d’intérêt et au moins une partie des autres minuties et points d’intérêt en tenant compte, pour les points d’intérêt, des profondeurs auxquelles se trouvent les points d’intérêt dans l’image de volume globale ; et tel que l’étape de comparaison comporte une comparaison de la position et des relations géométriques précédemment calculées avec une position et des relations géométriques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, les points d’intérêt correspondent à des bifurcations de micro-vaisseaux sanguins et/ou à des points de forte courbure de micro-vaisseaux sanguins. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré pour mettre en œuvre, entre l’étape de détermination des minuties et des points d’intérêt et l’étape de calcul, une étape de combinaison, sous la forme d’un nuage de points, des minuties et des points d’intérêt déterminés. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que, lors de l’étape de calcul, les autres minuties et points d’intérêt avec lesquels les relations géométriques sont calculées correspondent aux minuties incluses dans une région de l’image de surface délimitée par une figure géométrique plane et aux points d’intérêt inclus dans une région de l’image de volume globale incluse dans un volume formé à partir de la figure géométrique plane qui est prolongée dans une dimension de l’image de volume globale perpendiculaire à l’image de surface. Selon un mode de réalisation particulier, la figure géométrique plane correspond à un polygone, un cercle ou une ellipse. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que l’étape de calcul soit répétée pour chaque minutie et chaque point d’intérêt déterminés, et que l’étape de comparaison soit réalisée pour la position et les relations géométriques calculées pour chaque minutie et chaque point d’intérêt. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que les relations géométriques calculées entre une première minutie ou point d’intérêt et une deuxième minutie ou point d’intérêt comportent la distance entre la première minutie ou point d’intérêt et la deuxième minutie ou point d’intérêt, une orientation de la première minutie ou point d’intérêt par rapport à la deuxième minutie ou point d’intérêt, et une orientation de la deuxième minutie ou point d’intérêt par rapport à la première minutie ou point d’intérêt. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que, pour un point d’intérêt correspondant à une bifurcation ou un point de forte courbure de micro-vaisseaux sanguins, les relations géométriques calculées incluent les orientations de chacun des micro-vaisseaux sanguins par rapport aux autres minuties et points d’intérêt. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que : - la détermination des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément comporte l’extraction d’au moins un vecteur de caractéristiques de l’image de surface et de l’image de volume globale par la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage profond ; - la comparaison des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément comporte une comparaison, par l’algorithme d’apprentissage profond, du vecteur de caractéristiques précédemment déterminé avec au moins un vecteur de caractéristiques théorique attendu. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que l’étape de comparaison comporte un calcul de score dont la valeur dépend des corrélations entre les caractéristiques déterminées et les caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément. Selon un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données est configuré tel que, lors de l’étape de comparaison, un score soit calculé pour chaque minutie et chaque point d’intérêt déterminés. Ces caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres, seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : - la FIG. 1 et la FIG. 2 représentent schématiquement un dispositif d’identification biométrique selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 3 représente, sous la forme d’un diagramme schématique, des étapes mises en œuvre par un dispositif d’identification biométrique selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 4 illustre schématiquement des minuties identifiées dans une image de surface capturée par un dispositif d’identification biométrique selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 5 représente schématiquement une région délimitant les minuties et les points d’intérêt considérés lors d’une identification réalisée par un dispositif d’identification biométrique selon un mode de réalisation particulier ; - la FIG. 6 représente schématiquement un exemple de résultats de calculs obtenus lorsque l’identité de l’utilisateur du dispositif d’identification biométrique est confirmée ; - la FIG. 7 représente schématiquement un premier exemple de résultats de calculs obtenus lorsque l’identité de l’utilisateur du dispositif d’identification biométrique n’est pas confirmée ; – la FIG. 8 représente schématiquement un deuxième exemple de résultats de calculs obtenus lorsque l’identité de l’utilisateur du dispositif d’identification biométrique n’est pas confirmée. De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références dans les différentes figures. En particulier, les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différents modes de réalisation peuvent présenter les mêmes références et peuvent disposer de propriétés structurelles, dimensionnelles et matérielles identiques. Par souci de clarté, seuls les étapes et éléments utiles à la compréhension des modes de réalisation décrits ont été représentés et sont détaillés. En particulier, différents éléments (circuit transducteur à ultrasons, circuit de commande, circuit de traitement, …) et différentes étapes mises en œuvre (traitement des images acquises, détermination des caractéristiques, détails des calculs réalisés, etc.) ne sont pas détaillés. L’homme du métier sera à même de réaliser de manière détaillée ces éléments à partir de la description fonctionnelle donnée ici. Sauf précision contraire, lorsque l'on fait référence à deux éléments connectés entre eux, cela signifie directement connectés sans éléments intermédiaires autres que des conducteurs, et lorsque l'on fait référence à deux éléments reliés (en anglais "coupled") entre eux, cela signifie que ces deux éléments peuvent être connectés ou être reliés par l'intermédiaire d'un ou plusieurs autres éléments. Dans la description qui suit, lorsque l'on fait référence à des qualificatifs de position absolue, tels que les termes "avant", "arrière", "haut", "bas", "gauche", "droite", etc., ou relative, tels que les termes "dessus", "dessous", "supérieur", "inférieur", etc., ou à des qualificatifs d'orientation, tels que les termes "horizontal", "vertical", etc., il est fait référence sauf précision contraire à l'orientation des figures dans une position normale d'utilisation. Sauf précision contraire, les expressions "environ", "approximativement", "sensiblement", et "de l'ordre de" signifient à 10 % près, de préférence à 5 % près. Un dispositif d’identification biométrique 100 selon un mode de réalisation particulier est décrit ci-dessous en lien avec les figures 1 et 2. Sur l’exemple visible sur la FIG. 1 , le dispositif 100 est configuré pour mettre en œuvre une identification biométrique à partir d’un élément 101 de l’utilisateur du dispositif 100, cet élément 101 correspondant par exemple à un ou plusieurs doigts de cet utilisateur. Le dispositif 100 comporte une surface de capture 102 sur laquelle cet élément 101 de l’utilisateur du dispositif 100 est destiné à être disposé lors de l’identification. Le dispositif 100 comporte au moins un circuit transducteur à ultrasons 104, un circuit de commande 106, et un circuit de traitement de données 108. Sur l’exemple schématique représenté sur la FIG. 2 , le circuit de commande 106 peut être couplé électriquement au circuit transducteur à ultrasons 104 et être ainsi apte à transmettre au circuit transducteur à ultrasons 104 des signaux commandant l’émission d’ultrasons pour les mesures à réaliser, et également apte à recevoir des signaux électriques de mesure transmis par le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit de commande 106 peut également être couplé au circuit de traitement de données 108 afin de transmettre au circuit de traitement de données 108 les résultats de mesure obtenus depuis le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit 104 peut comporter une pluralité de transducteurs à ultrasons permettant les acquisitions d’images requises pour l’identification biométrique. Les transducteurs à ultrasons sont par exemple agencés de manière matricielle ou d’une autre manière adaptée aux captures à réaliser. Le nombre de transducteurs à ultrasons du circuit 104 peut dépendre des dimensions de la surface de capture 102. Dans l’exemple de réalisation décrit, le dispositif 100 peut être configuré pour réaliser des acquisitions d’au moins une image de surface du ou des doigts de l’utilisateur disposés sur la surface de capture 102 du dispositif 100 et en contact avec celle-ci, c’est-à-dire une acquisition d’au moins une image d’au moins une empreinte digitale formée de crêtes et de vallées présentes en surface de la peau du ou des doigts disposés sur la surface de capture 102. Dans le dispositif 100, l’acquisition d’une image de surface du ou des doigts de l’utilisateur disposés sur la surface de capture 102 et en contact avec celle-ci est basée sur le fait que les ultrasons émis par le circuit transducteur 104 se réfléchissent de manière plus importante contre l’air présent dans les vallées de l’empreinte digitale du ou des doigts que contre les crêtes de l’empreinte. De plus, le dispositif 100 peut également être configuré pour réaliser des acquisitions d’images de volume du ou des doigts disposés sur la surface de capture 102 du dispositif 100 et en contact avec celle-ci, et à partir desquelles il est possible de déterminer, par traitement de ces images de volume, une image de volume globale de la microvasculature de ce ou ces doigts, c’est-à-dire une capture d’images des micro-vaisseaux sanguins du ou des doigts de l’utilisateur du dispositif 100. L’image de volume globale obtenue peut ainsi être déduite de plusieurs images de volume capturées successivement à des profondeurs non nulles (dimension selon l’axe Z visible sur la FIG. 1 et qui est par exemple sensiblement perpendiculaire à la surface de capture 102) du ou des doigts présents sur la surface de capture 102. Le circuit transducteur à ultrasons 104 peut être par exemple configuré pour réaliser une acquisition des images de volume du ou des doigts posés sur la surface de capture 102 par imagerie de type Doppler pulsé (« Pulsed wave Doppler » en anglais). Dans une telle configuration, le circuit transducteur 104 est configuré pour émettre une série d’impulsions ultrasonores. Les réponses obtenues dans une telle configuration ne correspondent pas à un changement de la fréquence de l’onde reçue, mais correspondent à un effet pseudo-Doppler, c’est-à-dire un changement de l’intervalle de temps entre les échos reçus par rapport à l’intervalle de temps entre les ondes émises. Dans le dispositif 100, l’imagerie de type Doppler pulsé peut donc être utilisée pour déterminer la localisation spatiale de mouvements microvasculaires dans les images de volume acquises et à partir desquelles une cartographie de la microvasculature est déterminée dans l’image de volume globale. Le circuit transducteur à ultrasons 104 peut par exemple comporter des transducteurs de type CMUT (« Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducer » en anglais, ou transducteur ultrasonore micro-usiné capacitif) ou de type PMUT (« Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducer » en anglais, ou transducteur ultrasonore micro-usiné piézoélectrique) ou d’un autre type. Dans l’exemple de réalisation décrit ici, le circuit de commande 106 peut être configuré pour fournir au circuit transducteur à ultrasons 104 des signaux électriques d’excitation provoquant l’émission d’ondes ultrasonores par le circuit transducteur à ultrasons 104, et pour recevoir des signaux électriques de réponse générés par le circuit transducteur à ultrasons 104 sous l’effet de la réception d’ondes ultrasonores réfléchies par l’élément 101 présent sur la surface de capture 102. Dans l’exemple de réalisation décrit, le circuit de traitement de données 108 peut être configuré pour analyser et traiter les signaux électriques de réponse reçus par le circuit de commande 106 et envoyés par le circuit transducteur à ultrasons 104. Le circuit de traitement 108 peut comporter par exemple un microprocesseur couplé à une mémoire pour réaliser le traitement des données reçues. Le circuit de commande 106 et le circuit de traitement de données 108 peuvent être configurés pour réaliser une identification biométrique en mettant en œuvre les étapes décrites ci-dessous et représentées sous la forme d’un diagramme sur la FIG. 3 . Au cours d’une première étape 202, le dispositif 100 peut réaliser une détection d’un élément présent sur la surface de capture 102. Si un élément est effectivement détecté sur la surface de capture 102, une deuxième étape 204 peut être mise en œuvre. En l’absence d’élément détecté, cette étape de détection 202 peut être répétée jusqu’à ce qu’un élément soit détecté sur la surface de capture 102. L’étape de détection 202 peut être répétée en continue ou à des intervalles de temps pouvant être réguliers ou non. Le dispositif 100 peut ensuite être configuré tel qu’il soit apte à réaliser une acquisition d’au moins une image de surface de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 (étape 204). Par exemple, cette configuration du dispositif 100 peut comporter l’envoi d’un ordre d’acquisition, ou d’une séquence d’instructions, au circuit de commande 106 pour l’acquisition de l’image de surface de l’élément 101. Au cours d’une étape suivante 206, une acquisition d’au moins une image de surface de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 peut ensuite être mise en œuvre. Cette acquisition peut comporter l’émission d’une série de signaux ultrasonores sous forme d’impulsions par le circuit transducteur 104, puis la réception des échos par le circuit transducteur 104 et le traitement des réponses obtenues pour obtenir l’image de surface de l’élément 101, c’est-à-dire l’image de la ou des empreintes digitales de l’utilisateur. Le traitement des réponses obtenues pour obtenir l’image de surface de l’élément 101 correspond par exemple à un traitement de signaux de type « beamforming » ou « micro-beamforming », également appelé formation de faisceaux ou filtrage spatial. En variante, il est possible de réaliser l’émission et la réception de signaux du circuit transducteur 104 par multiplexage, pour réaliser une acquisition d’image en mode B focalisée au niveau de la surface de l’élément 101. Selon une autre variante, il est possible de réaliser un adressage orthogonal de la matrice de transducteurs du circuit 104 pour émettre une série d’impulsions ultrasonores sous forme d’ondes focalisées, ou d’ondes planes, ou pour réaliser une capture matricielle complète de type RCA-OPW (« Row column addressing orthogonal plane wave imaging » en anglais). A titre d’exemple, le document de V. Perrot et al., « So you think you can DAS? A viewpoint on delay-and-sum beamforming », Ultrasonics 111 (2021), 106309, arXiv:2007.11960, décrit un exemple de méthode de beamforming DAS (Delay-and-sum) utilisable pour obtenir l’image de surface de l’élément 101. L’acquisition de l’image de surface de l’élément 101 peut comporter également la mise en œuvre d’autres étapes non détaillées ici : filtrage du signal de réponse obtenu, détection d’enveloppe, compression logarithmique, etc. L’image de surface acquise peut correspondre à la capture d’une empreinte de l’élément 101, par exemple une ou plusieurs empreintes digitales lorsque l’élément 101 correspond à un ou plusieurs doigts de l’utilisateur. Les données relatives à l’image acquise sont par exemple mémorisées dans une mémoire du dispositif 100 ou dans une mémoire externe du dispositif 100 par exemple reliée au dispositif 100 par une liaison de communication. Après l’acquisition de cette image de surface de l’élément 101, le dispositif 100 peut être configuré tel qu’il soit apte à réaliser des acquisitions successives dans le temps de plusieurs images de volume de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 (étape 208). Par exemple, cette configuration du dispositif 100 peut comporter l’envoi d’un ordre d’acquisition, ou d’une séquence d’instructions, au circuit de commande 106 pour l’acquisition des images de volume de l’élément 101. Au cours d’une étape suivante 210, une acquisition de plusieurs images de volume successives de l’élément 101 présent sur la surface de capture 102 peut être mise en œuvre, ces images de volume pouvant être ensuite traitées pour mettre en évidence des déplacements ou mouvements liés à la circulation du sang dans la microvasculature de l’élément 101 et au final obtenir une image de volume globale de la microvasculature de l’élément 101. Les traitements mis en œuvre sur les images de volume peuvent correspondre à la mise en œuvre d’un filtrage spatio-temporel, ou « clutter filtering » en anglais, par filtrage passe-haut dans le domaine dit « slow-time » après démodulation des signaux. En alternative, l’estimation des mouvements liés à la circulation du sang dans la microvasculature peut être réalisée par corrélation des mouvements entre les images de volume successives, ou par décomposition SVD (« singular value decomposition » en anglais) et réjection des composants regroupant le mouvement des tissus et le bruit. Le document de Demené C et al. “Spatiotemporal Clutter Filtering of Ultrafast Ultrasound Data Highly Increases Doppler and fUltrasound Sensitivity”, IEEE Trans Med Imaging. 2015 Nov, 34(11), 2271-85, décrit un exemple de mise en œuvre d’un tel filtrage spatio-temporel. Par exemple, l’acquisition des images de volume peut être réalisée au moyen d’ondes ultrasonores planes émises par le circuit transducteur 104 avec un certain nombre d’angles, puis le traitement des signaux de réponse peut comporter une phase de « beamforming » puis d’addition cohérente des images correspondant à chaque angle pour obtenir une image de volume en mode B. Ce processus peut être répété dans le temps pour obtenir plusieurs images de volume permettant un suivi de la circulation sanguine dans la microvasculature de l’élément 101 et au final obtenir, après traitement des images de volume, une image de volume globale de la microvasculature de l’élément 101. A titre d’exemple, le document de G. Montaldo et al., "Coherent plane-wave compounding for very high frame rate ultrasonography and transient elastography," in IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 56, no. 3, pp. 489-506, March 2009, décrit un exemple de méthode de beamforming DAS avec sommation cohérente des ondes planes pouvant être mise en œuvre pour obtenir l’image de volume globale de la microvasculature de l’élément 101. Ainsi, la microvasculature de l’élément 101 est déterminée en identifiant au préalable, grâce à la série d’images de volume acquises, les mouvements des tissus et des parois artérielles dus à la circulation sanguine permettant une localisation des éléments de la microvasculature. Les données relatives à l’image de volume globale obtenue peuvent être mémorisées dans une mémoire du dispositif 100 ou dans une mémoire externe du dispositif 100 par exemple reliée au dispositif 100 par une liaison de communication. Dans le mode de réalisation particulier décrit, au cours d’une étape suivante 212, l’image de surface et l’image de volume globale précédemment acquises peuvent être alignées l’une par rapport à l’autre, par exemple en les repositionnant selon un système de coordonnées commun défini par la géométrie du circuit transducteur 104. Au cours d’une étape suivante 214, à partir de l’image de surface précédemment acquise, le circuit de traitement de données 108 peut déterminer ou extraire des minuties de l’empreinte de l’élément 101 obtenue sur cette image. Cette détermination de minuties peut être réalisée par un ou plusieurs algorithmes de traitement d’images non décrits en détails ici et connus de l’homme du métier. Différentes méthodes d’extraction de minuties à partir d’une image d’empreinte digitale utilisables ici sont décrites dans le document de R. Bansal et al., « Minutiae Extraction from Fingerprint Images - a Review », IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 8, Issue 5, No 3, September 2011. Au cours d’une étape suivante 216, à partir de l’image de volume globale précédemment acquise, le circuit de traitement de données 108 peut déterminer ou extraire des points d’intérêt de la microvasculature du ou des doigts présents sur la surface de capture 102. Dans l’exemple de réalisation décrit, ces points d’intérêt de la microvasculature correspondent à des bifurcations de micro-vaisseaux sanguins et/ou à des points de forte courbure, ou forte inflexion, de micro-vaisseaux sanguins. Cette détermination des points d’intérêt peut être réalisée par un ou plusieurs algorithmes de traitement d’images par exemple similaire à ceux mis en œuvre pour la précédente détermination des minuties de l’empreinte. En variante, l’algorithme mis en œuvre pour déterminer les points d’intérêt peut comporter la mise en œuvre des étapes suivantes : – segmentation de l’image de volume globale, par exemple soit par des caractéristiques d’une matrice Hessienne dans chaque voxel de l’image de volume globale, soit par l’utilisation d’un réseau de neurones convolutif ou autre ; – squelettisation (« skeletonization », ou « thinning » en anglais) de l’image segmentée, dans le but de réduire à un voxel l’épaisseur des éléments (par exemple les vaisseaux sanguins) présents dans l’image ; – détection des bifurcations et/ou des fortes inflexions ; – caractérisation de l’orientation de chaque point d’intérêt, par exemple par analyse en composantes principales ou PCA (« Principal component Analysis » en anglais). Selon une autre variante, l’algorithme mis en œuvre pour déterminer les points d’intérêt peut comporter l’utilisation d’un réseau de neurones permettant de détecter directement les points d’intérêt ainsi que leur type (bifurcation ou forte courbure) et leur orientation. En variante, il est possible de réaliser l’acquisition de l’image de surface après l’acquisition des images de volume. En outre, il est également possible que la détermination des minuties dans l’image de surface soit réalisée avant ou pendant l’acquisition des images de volume, ou entre l’acquisition des images de volume et le traitement de ces images. Dans le mode de réalisation particulier décrit, au cours d’une étape suivante 218, une étape de combinaison, sous la forme d’un nuage de points, des minuties et des points d’intérêt précédemment déterminés est mise en œuvre. Cette étape de combinaison peut comporter un placement des minuties d’empreinte et des points d’intérêt de la microvasculature dans un même système de coordonnées lié à la géométrie du circuit transducteur 104. Ainsi, les minuties d’empreinte peuvent être placées dans un plan (X, Y) à une faible profondeur ou une profondeur nulle (Z = 0), et les points d’intérêt de la microvasculature peuvent être positionnées dans un volume se trouvant sous celui dans lequel se trouvent les minuties. Cette combinaison des données issues des précédentes acquisitions d’images est par exemple mise en œuvre par le circuit de traitement de données 108. Le circuit de traitement de données 108 peut réaliser ensuite le calcul de la position d’au moins une minutie dans l’image de surface et/ou d’au moins un point d’intérêt dans l’image de volume globale, et le calcul de relations géométriques entre ladite au moins une minutie et/ou ledit au moins un point d’intérêt et au moins une partie des autres minuties et points d’intérêt en tenant compte, pour les points d’intérêt, des profondeurs (dimension selon l’axe Z de la FIG. 1 ) auxquelles se trouvent les points d’intérêt dans l’image de volume globale. Dans un mode de réalisation particulier, le circuit de traitement de données 108 est configuré tel que, lors de cette étape de calcul, les autres minuties et points d’intérêt avec lesquels les relations géométriques sont calculées correspondent aux minuties incluses dans une région de l’image de surface délimitée par une figure géométrique plane (par exemple un polygone, un cercle ou une ellipse) et aux points d’intérêt inclus dans une région de l’image de volume globale délimitée par le volume issu de cette figure géométrique plane et étendue dans le sens de la profondeur (parallèlement à l’axe Z) de l’image de volume globale. Un exemple d’un tel calcul est décrit ci-dessous en lien avec les figures 4 et 5. Sur la FIG. 4 , un exemple d’image de surface acquise par le dispositif 100 est représentée et désignée par la référence 110. Cette image de surface 110 correspond ici à l’empreinte digitale d’un doigt présent sur la surface de capture 102 du dispositif 100. Les minuties déterminées dans cette image de surface 110 sont représentées par des points et désignées par les références 112, 113. Un exemple d’une image de volume globale acquise par le dispositif 100 est représentée sur la FIG. 5 et désignée par la référence 114. Sur la FIG. 5 , cette image correspond au résultat obtenu par projection d’intensité maximale (ou MIP pour « Maximum Intensity Projection ») selon l’axe Z de la microvasculature du doigt présent sur la surface de capture 102 du dispositif 100. Les points d’intérêt déterminés dans cette image sont représentés par des points désignés par la référence 116. Dans l’exemple décrit ici, une des minuties ou un des points d’intérêt 116 peut ensuite être choisi, puis une région de l’image de surface 110 et une région de l’image de volume globale 114 superposées l’une à l’autre et incluant cette minutie ou ce point d’intérêt 116 sont délimitées, d’un côté par une figure géométrique plane pour l’image de surface 110, et par un volume formé à partir de la figure géométrique plane pour l’image de volume globale 114. Sur l’exemple des figures 4 et 5, une des minuties qui est désignée par la référence 113 est choisie et la figure géométrique plane est définie comme un cercle dont le centre correspond à la minutie 113. L’étape de calcul est mise en œuvre en considérant les autres minuties 112 incluses dans la figure géométrique et les points d’intérêt 116 inclus dans un volume 120 formé en projetant cette figure géométrique le long de l’axe Z, c’est-à-dire dans le sens de l’épaisseur de l’élément 101. La FIG. 5 représente schématiquement le volume 120 obtenu et délimitant la région du ou des doigts dans laquelle les minuties 112, 113 et les points d’intérêt 116 sont considérés pour ce calcul. Sur l’exemple de la FIG. 5 , ce volume 120 forme un cylindre s’étendant à travers au moins une partie de l’épaisseur du ou des doigts présents sur la surface de capture 102. Ainsi, les minuties 112, 113 et les points d’intérêt 116 sont projetés dans un espace 3D commun à partir duquel les étapes de calcul suivantes sont mises en œuvre. La position de la minutie 113 dans l’image de surface 110 peut être calculée, et des relations géométriques entre cette minutie 113 et les autres minuties 112 et les points d’intérêt 116 inclus dans le volume 120 peuvent également être calculées. Dans l’exemple décrit, ces relations géométriques peuvent comporter : - la distance entre la minutie 113 et chacune des autres minuties 112 et points d’intérêt 116 inclus dans le volume 120, et - une orientation de la minutie 113 par rapport aux autres minuties 112 et points d’intérêt 116 inclus dans le volume 120, et - une orientation des autres minuties 112 et points d’intérêt 116 inclus dans le volume 120 par rapport à la minutie 113. Ce calcul peut être mis en œuvre en considérant l’ensemble des minuties 112 et des points d’intérêt 116 présents dans un volume dont la section correspond à la figure géométrique choisie et qui s’étend dans au moins une partie de l’épaisseur du ou des doigts présents sur la surface de capture 102. Dans un exemple de réalisation particulier, le circuit de traitement de données 108 est configuré tel que l’étape de calcul décrite ci-dessus soit répétée pour chaque minutie 112 et chaque point d’intérêt 116 précédemment déterminés. Lorsque ce calcul est mis en œuvre pour un point d’intérêt 116 correspondant à une bifurcation ou une forte courbure de micro-vaisseaux sanguins, les relations géométriques calculées peuvent inclure les orientations de chacun des micro-vaisseaux sanguins par rapport aux autres minuties 112 et points d’intérêt 116. Pour les calculs précédemment décrits, les positions des minuties 112, 113 et des points d’intérêt 116 ainsi que les relations géométriques entre eux sont calculées en coordonnées cartésiennes ou sphériques. La mise en œuvre de cette ou ces étapes de calcul correspond à l’étape 220 du diagramme de la FIG. 3 . La ou les positions de minuties 112, 113 et de points d’intérêt 116 et les relations géométriques précédemment calculées sont ensuite comparées avec une ou des positions et des relations géométriques précédemment calculées par exemple lors d’une étape préliminaire d’enrôlement de l’utilisateur, pour confirmer ou non l’identité de l’utilisateur du dispositif 100 (étape 222). Cette comparaison peut être réalisée pour les positions et les relations géométriques calculées pour chaque minutie 112 et chaque point d’intérêt 116. La FIG. 6 illustre schématiquement un exemple dans lequel les positions et les relations géométriques calculées correspondent à celles attendues, confirmant ainsi que l’identité de l’utilisateur du dispositif 100 est bien celle attendue. Sur cette figure, la référence 122 désigne les positions et relations géométriques entre des minuties 124 et des points d’intérêt 126 attendues et qui sont similaires à celles calculées pour les minuties 112, 113 et les points d’intérêt 116 du doigt présent sur la surface de capture 102 du dispositif 100. La FIG. 7 illustre schématiquement un autre exemple dans lequel les positions et les relations géométriques calculées ne correspondent pas à celles attendues pour confirmer l’identité de l’utilisateur du dispositif 100. Dans cet exemple, les minuties 112, 113 déterminées, les positions de ces minuties et les relations géométriques entre elles correspondent bien à celles attendues, mais aucun point d’intérêt 116 n’est déterminé (et donc aucune relation géométrique avec des points d’intérêt n’est calculée). Un tel exemple correspond par exemple au cas où un faux doigt est disposé sur la surface de capture 102 du dispositif 100. Dans un tel cas, le dispositif 100 peut considérer que l’identité de l’utilisateur du dispositif 100 n’est pas confirmée. La FIG. 8 illustre schématiquement un autre exemple dans lequel les positions et les relations géométriques calculées ne correspondent pas à celles attendues pour confirmer l’identité de l’utilisateur du dispositif 100. Dans cet exemple, les minuties 112, 113 et les points d’intérêt 116 déterminés, leurs positions et les relations géométriques entre elles ne correspondent pas à celles attendues. Un tel exemple correspond par exemple au cas où le doigt disposé sur la surface de capture 102 du dispositif 100 est un vrai doigt mais n’est pas celui de la personne destinée à être identifiée. Dans un tel cas, le dispositif 100 peut considérer que l’identité de l’utilisateur du dispositif 100 n’est pas confirmée. Dans un mode de réalisation particulier, afin de comparer les calculs réalisés avec les résultats attendus pour confirmer ou non l’identité de l’utilisateur du dispositif 100, l’étape de comparaison peut comporter un calcul de score (étape 224 sur le diagramme de la FIG. 3 ) dont la valeur dépend des corrélations entre d’une part la position et les relations géométriques calculées et d’autre part la position et les relations géométriques théoriques attendues pour confirmer ou non l’identité de l’utilisateur. Par exemple, la méthode de calcul de score peut permettre l’obtention d’un score proche ou égal à 1 dans un cas tel que celui précédemment décrit en lien avec la FIG. 6 , et un score proche de 0 dans des cas tels que ceux précédemment décrits en lien avec les figures 7 et 8. Selon un exemple, un tel score peut être calculé pour chaque minutie et chaque point d’intérêt déterminés précédemment. Ensuite, il est possible de sélectionner une partie ou la totalité des scores obtenus et de calculer un score global représentatif des scores précédemment calculés (somme, moyenne, combinaison linéaire, etc.). La méthode de calcul de score n’est pas décrite en détails ici et peut correspondre à une adaptation d’une des méthodes connues de l’homme du métier et par exemple appliquées pour une identification par comparaison d’empreintes digitales. La valeur du score est ensuite comparée avec une valeur seuil afin d’évaluer la correspondance entre la mesure biométrique réalisée et les données biométriques attendues, et ainsi confirmer ou non l’identité de l’utilisateur (étape 226). Dans l’exemple de réalisation décrit ci-dessus, les caractéristiques de l’empreinte de l’élément 101 déterminées à partir de l’image de surface 110 correspondent aux minuties 112, 113 de cette empreinte, et les caractéristiques de la microvasculature de l’élément 101 déterminées à partir de l’image de volume globale correspondent aux points d’intérêt 116 de la microvasculature. Selon un autre exemple de réalisation, il est possible que la détermination des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément comporte une extraction d’au moins un vecteur de caractéristiques de l’image de surface et de l’image de volume globale réalisée par la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage profond. Dans ce cas, la comparaison des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément 101 peut comporter une comparaison, par l’algorithme d’apprentissage profond, du vecteur de caractéristiques précédemment déterminé avec au moins un vecteur de caractéristiques théorique attendu. Dans cet autre exemple, il est également possible de réaliser un calcul de score dont la valeur dépend des corrélations entre le vecteur de caractéristiques déterminé et celui attendu pour identifier ou non l’élément 101. Le document de Y. Tang et al., « FingerNet: An Unified Deep Network for Fingerprint Minutiae Extraction », arXiv:1709.02228, et le document Engelsma, Joshua J. et al. “Learning a Fixed-Length Fingerprint Representation.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 43 (2019): 1981-1997, décrivent des exemples d’algorithmes d’apprentissage profond pouvant être mis en œuvre pour cet autre exemple de réalisation. Le dispositif 100 peut ainsi former un système biométrique complet intégrant des fonctionnalités d’identification, d’anti-usurpation et de détection du vivant, basé sur une unique représentation compacte des informations issues de l’empreinte de surface capturée et également des informations issues de la microvasculature. Le dispositif 100 peut notamment permettre d’avoir : – un meilleur niveau de sécurité comparé à un dispositif d’identification se basant uniquement sur une capture d’empreinte digitale ; – un meilleur niveau de garantie d’anti-usurpation et de détection du vivant du fait de la fiabilité des données relatives à la microvasculature. Dans l’exemple décrit précédemment, le dispositif 100 réalise une identification biométrique en comparant les données mesurées incluses dans l’image de surface et l’image de volume avec des données attendues correspondant à celles d’une personne pour laquelle l’identité est vérifiée. En variante, il est possible que le dispositif 100 réalise une comparaison des données mesurées avec des données attendues correspondant à celles de plusieurs personnes, le dispositif 100 pouvant dans ce cas vérifier si l’utilisateur correspond à l’une de ces personnes. Dans la description ci-dessus, le dispositif 100 peut comparer les mesures réalisées avec des données attendues mémorisées dans une mémoire du dispositif 100. En variante, il est possible que le dispositif 100 puisse se connecter à une base de données distante dans laquelle sont stockées les données attendues correspondant à celles d’une ou plusieurs personnes pour vérifier si l’utilisateur du dispositif 100 correspond à cette personne ou l’une de ces personnes. Il est également possible, dans une autre variante, de connecter le dispositif 100 à une carte à puce contenant les données enregistrées lors d’un enrôlement préalable. L’étape de comparaison des données peut alors être effectuée dans la carte à puce et non dans le dispositif 100. Dans la description ci-dessus, le dispositif 100 est utilisé pour réaliser directement une confirmation ou non de l’identité de l’utilisateur du dispositif 100. Préalablement à cette identification, le dispositif 100 peut être utilisé pour réaliser une acquisition initiale de données (image(s) de surface et images de volume) lors d’un enrôlement préalable, qui serviront de données attendues au cours de futures identifications de l’utilisateur du dispositif 100. D’autres utilisations du dispositif 100 peuvent également être envisageables. Divers modes de réalisation et variantes ont été décrits. La personne du métier comprendra que certaines caractéristiques de ces divers modes de réalisation et variantes pourraient être combinées, et d’autres variantes apparaîtront à la personne du métier. Enfin, la mise en œuvre pratique des modes de réalisation et variantes décrits est à la portée de la personne du métier à partir des indications fonctionnelles données ci-dessus. Dispositif d’identification biométrique (100) comportant au moins un circuit transducteur à ultrasons (104), un circuit de commande (106) et un circuit de traitement de données (108), configurés pour mettre en œuvre au moins les étapes suivantes : acquisition (206, 210) d’au moins une image de surface (110) d’au moins un élément (101) destiné à être disposé contre une surface de capture (102) du dispositif (100), et d’au moins une série d’images de volume de l’élément (101) à partir desquelles une image de volume globale (114) d’une microvasculature de l’élément (101) est déterminée ; détermination (214, 216, 218, 220) de caractéristiques d’une empreinte de l’élément (101) à partir de l’image de surface (110), et de caractéristiques de la microvasculature de l’élément (101) à partir de l’image de volume globale (114) ; comparaison (222, 224, 226) des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique (100) selon la revendication 1, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour déterminer l’image de volume globale (114) en mettant en œuvre un procédé de filtrage spatio-temporel de la série d’images de volume de l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit transducteur à ultrasons (104) est configuré pour réaliser l’acquisition de la série d’images de volume de l’élément (101) par imagerie de type Doppler pulsé. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre, entre l’étape d’acquisition (206, 210) de l’image de surface (110) et de la série d’images de volume et l’étape de détermination (214, 216, 218, 220) des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément (101), une étape d’alignement (212) de l’image de surface (110) et de l’image de volume globale (114) l’une par rapport à l’autre. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que l’étape de détermination (214, 216, 218, 220) des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément (101) comporte au moins : détermination (214, 216) de minuties (112, 113) de l’empreinte de l’élément (101) à partir de l’image de surface (110), et de points d’intérêt (116) de la microvasculature de l’élément (101) à partir de l’image de volume globale (114) ; calcul (220) de la position d’au moins une minutie (113) dans l’image de surface (110) et/ou d’au moins un point d’intérêt (116) dans l’image de volume globale (114), et de relations géométriques entre ladite au moins une minutie (113) et/ou ledit au moins un point d’intérêt (116) et au moins une partie des autres minuties (112) et points d’intérêt (116) en tenant compte, pour les points d’intérêt (116), des profondeurs auxquelles se trouvent les points d’intérêt (116) dans l’image de volume globale (114) ; et tel que l’étape de comparaison (222, 224, 226) comporte une comparaison de la position et des relations géométriques précédemment calculées avec une position et des relations géométriques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique (100) selon la revendication 5, dans lequel les points d’intérêt (116) correspondent à des bifurcations de micro-vaisseaux sanguins et/ou à des points de forte courbure de micro-vaisseaux sanguins. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 5 ou 6, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré pour mettre en œuvre, entre l’étape de détermination (214, 216) des minuties (112, 113) et des points d’intérêt (116) et l’étape de calcul (220), une étape de combinaison (218), sous la forme d’un nuage de points, des minuties (112, 113) et des points d’intérêt (116) déterminés. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 5 à 7, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que, lors de l’étape de calcul (220), les autres minuties (112) et points d’intérêt (116) avec lesquels les relations géométriques sont calculées correspondent aux minuties (112) incluses dans une région de l’image de surface (110) délimitée par une figure géométrique plane et aux points d’intérêt (116) inclus dans une région de l’image de volume globale (114) incluse dans un volume (120) formé à partir de la figure géométrique plane qui est prolongée dans une dimension de l’image de volume globale (114) perpendiculaire à l’image de surface (110). Dispositif d’identification biométrique (100) selon la revendication 8, dans lequel la figure géométrique plane (118) correspond à un polygone, un cercle ou une ellipse. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 8 ou 9, le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que l’étape de calcul (220) soit répétée pour chaque minutie (112, 113) et chaque point d’intérêt (116) déterminés, et que l’étape de comparaison (222, 224, 226) soit réalisée pour la position et les relations géométriques calculées pour chaque minutie (112, 113) et chaque point d’intérêt (116). Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 5 à 10, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que les relations géométriques calculées entre une première minutie (113) ou point d’intérêt (116) et une deuxième minutie (112) ou point d’intérêt (116) comportent la distance entre la première minutie (113) ou point d’intérêt (116) et la deuxième minutie (112) ou point d’intérêt (116), une orientation de la première minutie (113) ou point d’intérêt (116) par rapport à la deuxième minutie (112) ou point d’intérêt (116), et une orientation de la deuxième minutie (112) ou point d’intérêt (116) par rapport à la première minutie (113) ou point d’intérêt (116). Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 5 à 11, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que, pour un point d’intérêt (116) correspondant à une bifurcation ou un point de forte courbure de micro-vaisseaux sanguins, les relations géométriques calculées incluent les orientations de chacun des micro-vaisseaux sanguins par rapport aux autres minuties et points d’intérêt. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que : la détermination (214, 216, 218, 220) des caractéristiques de l’empreinte et de la microvasculature de l’élément (101) comporte l’extraction d’au moins un vecteur de caractéristiques de l’image de surface (110) et de l’image de volume globale (114) par la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage profond ; la comparaison (222, 224, 226) des caractéristiques précédemment déterminées avec des caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément (101) comporte une comparaison, par l’algorithme d’apprentissage profond, du vecteur de caractéristiques précédemment déterminé avec au moins un vecteur de caractéristiques théorique attendu. Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que l’étape de comparaison (222, 224, 226) comporte un calcul (224) de score dont la valeur dépend des corrélations entre les caractéristiques déterminées et les caractéristiques théoriques attendues pour identifier ou non l’élément (101). Dispositif d’identification biométrique (100) selon l’une des revendications 5 à 12 et selon la revendication 14, dans lequel le circuit de traitement de données (108) est configuré tel que, lors de l’étape de comparaison (222, 224, 226), un score soit calculé pour chaque minutie (112, 113) et chaque point d’intérêt (116) déterminés.