Ce dispositif est préférentiellement divisé entre différentes unités, par exemple une première unité sert aux étapes amont, cette première unité comporte une première unité informatique, notamment un calculateur et : - au moins un système d’acquisition de données biométriques d’apprentissage DBA i , DBA j , DBA k , par exemple par des moyens optiques ou audio reliés à cette première unité informatique de traitement ; - une mémoire de stockage desdites données biométriques d’apprentissage DBA i , DBA j , DBA k dans une base de données biométriques d’apprentissage, sous leur forme telle qu’acquise ou codée ; - un classificateur de chacune desdites données biométriques DBA i , DBA j , DBA k parmi au moins deux groupes G 1 , G 2 , lesdits groupes étant préférentiellement exclusifs les uns des autres ; - un module de calcul d’un score de similarité SS, comprenant notamment le modèle de correspondance MCOR ; - un module de génération d’au moins une fonction PDFT 1 , PDFT 2 de densité de probabilité de transition par groupe G 1 , G 2 en fonction de données biométriques d’apprentissage dudit groupe ; sachant que les différents modules, la mémoire et le classificateurs sont préférentiellement hébergés dans la première unité informatique, mais peuvent aussi être répartis sur plusieurs calculateur pour paralléliser les calculs, et la mémoire peut être hébergée dans un environnement déporté ; et une seconde unité sur le lieu du contrôle d’accès , cette seconde unité comporte une seconde unité informatique, notamment un calculateur: - au moins un système d’acquisition de données biométriques candidates DB C et potentiellement de données biométriques d’individus autorisées DBR en cas d’enrôlement avec cette même seconde unité ; - un classificateur de donnée biométrique candidate DB C parmi lesdits au moins deux groupes G 1 , G 2 ; - un module de calcul d’un score de similarité SS, comprenant notamment le modèle de correspondance MCOR et la base de données biométriques de référence des individus autorisées DBR ; - une mémoire de stockage comportant les matrices de transition PDFT 1 , PDFT 2 de chaque groupe G 1 , G 2 ; - un module de détermination de la fonction PDFT 1,C de densité de probabilité de transition du groupe déterminé d’une donnée biométrique candidate correspondant au score de similarité SS C calculé pour ladite donnée biométrique candidate DB C ; - un module de détermination d’un score de reconnaissance SR C de ladite donnée biométrique candidate par application de ladite fonction PDFT 1,C de densité de probabilité de transition déterminée à une valeur aléatoire; - un module de décision comportant le modèle de décision validant ou refusant la reconnaissance en fonction du score de reconnaissance SR C de ladite donnée biométrique candidate par comparaison dudit score de reconnaissance SR C à un seuil de décision τ indépendant du groupe auquel appartient ladite donnée biométrique candidate ; sachant que, comme précédemment, les différents modules, la mémoire et le classificateurs sont préférentiellement hébergés dans la seconde unité informatique, mais peuvent aussi être répartis sur plusieurs calculateurs pour paralléliser les calculs, et la mémoire peut être hébergée dans un environnement déporté.