INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De manière avantageuse, les images acquises d’empreintes digitales comprennent au moins une représentation surfacique de phalange distale du doigt auquel appartient l’empreinte, ce qui permet de pouvoir notamment évaluer des positions relativement au pli de flexion de l’articulation Inter Phalangienne Distale dudit doigt.
En outre, l’invention a aussi pour objet un dispositif de vérification biométrique destiné à vérifier l’authenticité d’une empreinte digitale apte à mettre en œuvre le procédé de vérification biométrique selon l’invention, présentant les mêmes avantages que l’invention.
La est une vue schématique du procédé selon l’invention.
La illustre une vue schématique d’une partie du procédé conforme à un mode de réalisation de l'invention; La illustre une image acquise comportant les empreintes digitales de plusieurs doigts d’une même main ; La est un exemple de modèle de 4 doigts utilisé dans un mode de réalisation du procédé selon l’invention.
La expose un mode de réalisation du procédé 30 de vérification biométrique destiné à vérifier l’authenticité d’une empreinte digitale. Ce procédé a pour but de vérifier la compatibilité entre les alignements des motifs d’empreintes et la géométrie du doigt ou de la main en recourant d’une part à une vérification de cohérence entre les motifs et à une cohérence d’orientation de ces motifs par rapport à la géométrie du doigt ou de la main, notamment en prenant en considération l’orientation. Ces vérifications permettent ainsi de vérifier l’authenticité d’une empreinte digitale et notamment de discriminer une fraude qui viserait à coller en lieu et place des empreintes du fraudeur des empreintes volées sans respecter leur positionnement exact puisque l’orientation des motifs ne serait pas connue du fraudeur ayant volé ces empreintes.
Le procédé appliqué à un doigt comporte ici les étapes suivantes : - une étape d’acquisition 300 d’une image de référence, notamment bidimensionnelle, d’une empreinte digitale de référence , - une étape d’extraction 302 d’une information de configuration géométrique digitale de référence, - une étape d’extraction 304 d’une caractéristique géométrique d’un motif de ladite empreinte digitale de référence à partir de ladite image de référence, - une étape d’acquisition 301 d’une image candidate, notamment bidimensionnelle, d’une empreinte digitale candidate , - une étape d’extraction 303 d’une information de configuration géométrique digitale candidate, - une étape d’extraction 305 de la caractéristique géométrique d’un motif de ladite empreinte digitale candidate à partir de ladite image candidate, - une étape de comparaison géométrique 306 entre la caractéristique géométrique du motif de ladite empreinte de référence et la caractéristique géométrique du motif de ladite empreinte candidate , - une étape de comparaison 307 entre l’information de configuration géométrique de référence et l’information de configuration géométrique candidate ; - puis, une étape de détermination de cohérence géométrique 308 entre ladite empreinte de référence et ladite empreinte candidate en fonction du résultat de l’étape de comparaison géométrique et du résultat de l’étape de comparaison entre les informations de configuration géométrique, - une étape de prise de décision 309 quant à l’authenticité de ladite empreinte digitale candidate en fonction du résultat de l’étape de détermination de cohérence géométrique.
Les étapes d’acquisition 300, 301 d’image de référence et/ou candidate peuvent être réalisées par capture en vue directe, par exemple au moyen de caméra dorsale d’un téléphone portable, de MorphoWave TM Compact ou par capture faite par réflexion totale sur une surface de pose de doigt(s) de type vitre par exemple, tel que dans les systèmes MorphoTop TM , CBM, MSO.
La expose plus précisément les premières étapes du procédé de vérification biométrique 30 destiné à vérifier l’authenticité d’une empreinte digitale 51 selon un mode de réalisation de l’invention.
Dans une opération 220, une fonction PSegEV() est exécutée. Cette fonction a pour rôle d'extraire pour chaque segment d'onde P des valeurs qui caractérisent ses extrema (" peak " en anglais). Ainsi, comme représenté sur la , les valeurs d'extremum pertinentes qui peuvent être retenues sont le nombre d'extrema positifs, le nombre d'extrema négatifs, la prominence positive maximale, et la prominence négative maximale. Ces quatre caractéristiques permettent de définir une image de chaque segment d'onde P, à savoir son nombre de pics en positif comme en négatif (à quel point le segment d'onde P est-il chaotique), ainsi que l'intensité de ces pics (en géographie, la prominence est la différence d'altitude entre un sommet donné et l'ensellement ou le col le plus élevé permettant d'atteindre une cime encore plus haute, et cette notion est naturellement étendue en analyse graphique de signal). En fonction des situations, comme décrit plus haut, seul un type ou deux types de caractéristiques pourraient être calculés, c’est-à-dire par exemple seul le nombre de pics positifs, ou en complément la prominence positive maximale. De plus, certains segments d'onde P pourraient être écartés si leur forme se prête mal à ces calculs.
Dans une opération 230, une fonction PSegInt() est exécutée. Cette fonction a pour rôle de calculer pour chaque segment d'onde P l'intégrale du signal correspondant. En effet, cette intégrale caractérise également la force mesurée de l'onde P. Ici encore, certains segments d'onde P pourraient être écartés si cela s'avère pertinent. En variante, deux valeurs d'intégrale peuvent être calculées : l'intégrale de la partie positive et l'intégrale de la partie négative, qui permettent ensemble de mieux décrire encore le signal. Dans ce cas, l'ensemble de caractéristiques de jeu de données contient plutôt 67 entrées (58 valeurs plus 9 valeurs d'intégrale en plus).
Enfin, dans une opération 240, une fonction SCSeg() est exécutée. Cette fonction a pour rôle de déterminer les instants d'activation au sein de chaque piste de sinus coronaire, et de retourner des valeurs de temps indiquant les décalages entre les instants de début d'activation. En effet, la séquence des pics dans les signaux CS peut indiquer si la zone d'origine d'AT se trouve dans l'oreillette gauche ou droite, et la Demanderesse a découvert que ces caractéristiques se combinent particulièrement bien avec les caractéristiques tirées des segments d'onde P dans le cadre d'un apprentissage automatique. La illustre un exemple de signaux CS acquis en fonction de la localisation de la TA en des emplacements indiqués par un triangle muni d'un indice 1, 2 ou 3, sur l'oreillette gauche, ainsi que les séquences d'activation correspondantes (flèches sur chaque acquisition). Dans l'exemple décrit ici, les valeurs de temps sont toutes prises en référence à l'instant d'activation du premier signal de sinus coronaire. En variante, ces valeurs pourraient être entre deux instants d'activation de signaux successifs (par exemple différence entre le premier et le deuxième signal, le deuxième et le troisième signal, le troisième et le quatrième signal, et le quatrième et le cinquième signal). L'important est que les valeurs de temps mesurées soient représentatives de la séquence des pics dans les signaux CS.
Bien que les opérations 210, 220 et 230 aient été présentées séparément comme exécutées par trois fonctions distinctes, elles pourraient être exécutées de manière séquentielle ou parallèle au sein d'une unique fonction. De même, l'opération 240 pourrait être réalisée séquentiellement par rapport aux opérations 210 à 230, et non pas en parallèle. La parallélisation de ces opérations présente cependant l'avantage d'être plus rapide et donc de favoriser l'exécution en temps réel.
Un problème se pose cependant en vue de l'exécution d'un calcul par apprentissage automatique : comme on l'a vu plus haut, comme c'est l'instant de mesure (l'instant courant) qui détermine la fenêtre temporelle, le nombre de segments d'onde P n'est pas constant lors de l'exécution du dispositif 2. Au-delà de cela, il y a même un risque de sur-représentation de segments d'onde P associés à une piste d'ECG particulière par rapport aux autres. Enfin, si le nombre de segments d'onde P n'est pas constant, il n'est pas possible de définir un vecteur d'entrée de dimension fixe pour l'apprentissage automatique.
Par conséquent, la fonction de la se poursuit par une opération 250 dans laquelle une fonction FeatGp() est exécutée par l'extracteur 6. Cette fonction vient dans un premier temps regrouper toutes les données calculées par les opérations 210 à 230 en fonction de la piste d'ECG dont sont tirés les segments d'onde P à l'origine de ces valeurs. Cela signifie que tous les profils de polarité d'onde P, les valeurs d'extremum et les valeurs d'intégrale associées à une même piste d'ECG sont regroupés dans un groupe de données d'onde P de piste. Ensuite, dans chaque groupe de données d'onde P de piste, une unique valeur est retenue pour chaque type de caractéristique, c’est-à-dire un profil de polarité d'onde P, une valeur d'extremum pour chaque type ayant fait l'objet d'un calcul, et une valeur d'intégrale. Comme mentionné précédemment, de manière préférée, il a quatre valeurs d'extremum correspondant respectivement aux nombres de pics (positifs et négatifs) et à la prominence maximale (positive et négative). Dans le cas des profils de polarité d'onde P, un vote par majorité peut être effectué : pour une piste d'ECG donné, c'est le plus grand nombre de profils de polarité d'onde P des segments d'onde P qui désigne le profil retenu. Dans le cas des valeurs d'extremum et d'intégrale, c'est la moyenne qui peut être utilisée. D'autres méthodes pourront être utilisées : moyenne pondérée, médiane, régression, et seuil minimum pour le vote par majorité.
Ainsi, 6 caractéristiques sont obtenues pour chaque piste d'ECG, et elles forment des ensembles de caractéristiques d'onde P de piste. En groupant ces ensembles avec le jeu de valeurs de temps tirées des signaux CS, on obtient l'ensemble de caractéristiques de jeu de données comprenant les 58 caractéristiques mentionnées plus haut. Lorsque les signaux CS contiennent plusieurs séquences d'activation, les jeux de valeurs pourront être moyennés dans l'opération 250 de manière similaire aux valeurs d'extremum des segments d'onde P.
Cet ensemble peut alors être transmis comme vecteur d'entrée au localisateur 8 qui exécute une fonction RF() dans une opération 260. La fonction RF() met en œuvre un classificateur à forêts aléatoires qui a été entraîné avec un jeu de données d'entraînement dans lequel la zone d'origine en sortie était connue. Ainsi, grâce à l'entraînement du moteur d'apprentissage automatique, la zone d'origine 9 peut être déterminée en temps réel.
En variante, le localisateur 8 pourrait mettre en œuvre un apprentissage automatique utilisant des arbres décisionnels différents des forêts aléatoires, par exemple basé sur le renforcement du gradient (" gradient boosting " anglais), ou le renforcement du gradient extrême (" XGBoost " en anglais).
Les tests de la Demanderesse ont permis de démontrer que le dispositif 2 permet d'obtenir des résultats très satisfaisants, même avec une base d'entraînement assez restreinte. Dans cette base d'entraînement, les signaux d'ECG et CS étaient associés à des zones d'origine de TA selon la répartition suivante : Oreillette gauche (47), Oreillette droite (7), Septum (158), Latérale (24). Ainsi, les résultats obtenus avec cette base d'entraînement sont résumés dans le tableau ci-dessous : Groupe de zone Précision Rappel Nombre dans l'ensemble de test Oreillette gauche 92% 80% 15 Oreillette droite 0 0 3 Septum 68% 94% 18 Latérale 0 0 3
Le score Kappa de Cohen a été mesuré à 0,55, ce qui est très favorable, et le taux de prédiction global est de 74%. Pour rappel, le score Kappa de Cohen mesure l'accord entre les annotations du jeu de test et la prédiction qui en est faite, en prenant en compte le déséquilibre dans la représentation des classes à l'intérieur de celui-ci.
Ainsi, le dispositif 2 permet de réaliser une détermination "haut niveau" de la zone d'origine d'une AT en temps réel, ce qui permet d'accélérer considérablement les procédures d'ablation dans le cadre du traitement de la TA, et diminue les risques d'erreur liés à l'exploration de zone "inutiles" du cœur, c’est-à-dire non susceptibles d'être à l'origine de la TA.
Insert chirurgical La présente divulgation concerne un insert chirurgical, notamment un insert chirurgical comprenant une première couche et une deuxième couche comprenant des orifices de forme octomorphe.
Les traumatismes maxillo-faciaux sont des traumatismes fréquents qui touchent majoritairement les hommes et les jeunes entre 18 et 25 ans. Ils sont principalement dus à des accidents sur la voie publique, aux rixes, à des accidents liés à la pratique du sport, et les accidents domestiques.
Dans les traumatismes maxillo-faciaux, les zones principalement atteintes sont les dents, les os du nez ainsi que la structure orbitaire, qui est atteinte dans plus de 40 % des cas en raison de sa position exposée et de sa très fine épaisseur osseuse. Une fracture de la structure orbitaire peut entraîner des conséquences fonctionnelles. Ainsi, il peut apparaître une incarcération du muscle et/ou de la graisse qui entoure l’œil, provoquant une différence d’élévation entre les deux yeux (diplodie). Elle peut provoquer une compression du nerf infra-orbitaire (V 2 ) qui passe sous la structure orbitaire. Cette compression est responsable de troubles de la sensibilité dans les zones autour de l’œil comme la joue, le nez, les dents et la lèvre supérieure. Elle peut aussi entraîner, dans le cas d’une fracture importante ou d’un effondrement de la structure orbitaire, une énophtalmie, une dystropie du globe oculaire. Enfin, une fracture de la structure orbitaire peut aussi avoir des répercussions esthétiques quand elle est associée à une fracture du rebord orbitaire, du nez ou du corps zygomatique en modifiant les reliefs osseux de la face.
Dans le cas où la fracture du cadre orbitaire est assez importante, il est nécessaire de reconstruire le volume orbitaire. Cette reconstruction doit être rigoureusement respectée car des complications, comme celles mentionnées ci-dessus, peuvent apparaître. Afin que le globe oculaire recouvre son fonctionnement et son positionnement normal, il faut que la reconstruction soit précise et conforme à l’anatomie de l’orbite de la personne atteinte mais nécessite aussi d’être accompagnée d’un repositionnement des tissus mous intra-orbitaires.
- infrastructure d’un réseau de communication sans fil, par exemple un réseau cellulaire sans fil de type 4G ou 5G ou un réseau de type WLAN (de l’anglais « Wireless Local Area Network » ou en français « Réseau local sans fil ») ;
- infrastructure d’un réseau de communication filaire de type WAN (de l’anglais « Wide Area Network » ou en français « Réseau étendu ») ou LAN (de l’anglais « Local Area Network » ou en français « Réseau local ») ;
- infrastructure d’un réseau à fibre optique.
Le ou les dispositifs distants correspondent par exemple à des serveurs web hébergeant des ressources du web (pages web, images, vidéos, etc.). Le ou les dispositifs distants 101 appartiennent par exemple à un réseau public 100 (internet) et/ou à un réseau privé (intranet).
La illustre schématiquement un processus de rendu de contenus numériques obtenus par analyse et traitement des résultats d’une recherche automatique de contenus dans un ensemble de sources de données de contenus numériques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Le processus de la est par exemple mis en œuvre dans le système 1, et plus spécifiquement dans le dispositif de traitement de données 10, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif 10. Un exemple de réalisation matérielle d’un tel dispositif est décrit en relation avec la ci-dessous.
Dans une première opération 201, des premières données représentatives d’un ensemble de critères d’une recherche à effectuer sur un sujet particulier ou une problématique déterminée sont reçus.
Ces critères sont par exemple renseignés par un utilisateur via un formulaire généré par le dispositif 10 et rendu, par exemple affiché, sur un écran du dispositif 10 via une interface homme-machine (IHM) graphique.
A cet effet, l’utilisateur renseigne par exemple un ensemble de champs à l’aide d’interface(s) ad hoc (par exemple un clavier et/ou une souris et/ou une interface tactile) reliées au dispositif 10.
Le ou les champs du formulaire correspondent par exemple à une ou plusieurs zones de texte à renseigner (par exemple avec un ou plusieurs mots clés), à une ou plusieurs cases à cocher, à une sélection dans une ou plusieurs listes à menu déroulant.
Un tel formulaire permet ainsi à l’utilisateur de fournir au dispositif 10 les éléments nécessaires pour exécuter la recherche de contenus numériques sur le sujet décrit par l’utilisateur via le formulaire (mots clés, langue(s) des sources à rechercher, dates de publication des sources, etc.).
Le formulaire correspond par exemple à une ou plusieurs pages d’une IHM d’une application exécutée par le dispositif 10 ou à une ou plusieurs pages web affichées et accessible via un navigateur exécuté par le dispositif 10.
Une fois le formulaire renseigné, la recherche de contenus numériques est lancée, par exemple suite à une action de l’utilisateur tel qu’un clic ou un appui sur un bouton virtuel de l’IHM.
Le sujet objet de la recherche correspond par exemple à l’automobile, à la construction de bâtiment, à la santé ou à tout autre sujet.
A titre d’exemple illustratif, le sujet objet de la recherche correspond par exemple au domaine du véhicule électrique ou encore au domaine du véhicule autonome.
Dans une deuxième opération 202, une recherche automatique via un ou plusieurs moteurs de recherche (par exemple Google®, Qwant®, Bing®) est lancée sur la base de mots clés et autres critères d’une requête de recherche obtenue ou générée automatiquement à la première opération 201 via les renseignements fournis par l’utilisateur.
Selon un autre aspect, la première masse volumique apparente est nulle.
Selon un autre aspect, la première zone délimite un canal s’étendant entre une surface externe de la pièce d’enchevêtrement et le ventilateur.
Selon un autre aspect, la couche de matelassure comprend, en poids : - 95% à 99% de PET, - 1% à 5% d’un second polymère distinct du PET tel que PTT ou PBT.
L’invention a également pour objet un procédé de fabrication d’un siège, le procédé comprenant les étapes suivantes : - /A/ Extrusion d’un polymère thermoplastique dans une filière d’extrusion comprenant des buses d’extrusion reparties suivant une direction en longueur et suivant un direction en largeur de la filière d’extrusion, générant un rideau de fibres continues fondues, chutant par gravité, - /B/ Réception du rideau de fibres continues fondues chutant par gravité contre un moyen de mise en forme, avec une génération d’un enchevêtrement 3D de fibres selon une répartition irrégulier avec fusion de boucles entre les fibres continue, - /C/ Solidification de l’enchevêtrement 3D de fibres par immersion dans un fluide de refroidissement, - /D/ positionnement d’un ventilateur.
Selon un autre aspect, le moyen en mise en forme comprend deux organes de guidage contrarotatifs.
Selon un autre aspect, le moyen de mise en forme comprend un moule présentant une forme donnée, par exemple de dossier ou d’assise.
Selon un autre aspect, les buses d’extrusion sont identiques et/ou uniformément réparties selon la direction en longueur et suivant la direction en largeur.
Selon un autre aspect, les buses d’extrusion sont différentes les unes des autres et/ou sont uniformément réparties selon la direction en longueur et/ou suivant la direction en largeur.
Selon un autre aspect, le moyen de mise en forme comprend un outillage de moulage comportant une cavité de moulage.
Fig. 1 est une vue de siège de véhicule automobile, selon la présente divulgation, illustrant la structure métallique du siège supportant une interface plastique de dossier destinée à recevoir une couche de matelassure de dossier et une interface d’assise, plastique, destinée à recevoir une couche de matelassure d’assise, les matelassures de dossier et d’assise étant non illustrées.
Fig. 2 est une vue de coupe du siège de la , sur lequel on ajoute une matelassure de dossier, et une matelassure d’assise, selon la présente divulgation comprenant une pièce d’enchevêtrement irrégulier, en trois dimensions 3D de fibres continues thermoplastiques comprenant des boucles entre fibres thermosoudées les unes aux autres.
Fig. 3 est une vue de détail de la pièce d’enchevêtrement de la .
Fig. 4 est une vue schématique de coupe de la pièce d’enchevêtrement de la selon un premier mode de réalisation de l’invention.
Fig. 5 est une vue schématique de coupe de la pièce d’enchevêtrement de la selon un deuxième mode de réalisation de l’invention.
Fig. 6 est une vue schématique du procédé de fabrication permettant la fabrication de l’enchevêtrement 3D comprenant une extrusion d’un polymère thermoplastique dans une filière d’extrusion générant un rideau de fibres continues fondues, chutant par gravité, la réception du rideau de fibres continues fondues entre deux organes de guidage contrarotatifs, avec une génération d’un enchevêtrement 3D de fibres et la solidification de l’enchevêtrement 3D de fibres par immersion dans un liquide de refroidissement, puis l’obtention de matelassure par des découpes transversales au sens de défilement.
w la pulsation du réseau en radians, et
C 0 la valeur de l’effet capacitif en microfarads.
Un exemple de dispositif 10 propre à être connecté à la source de tension triphasée 2 est illustré en . Le dispositif 10 comprend :
- un premier circuit de compensation 11a comprenant un condensateur 110a et un transformateur monophasé 111a incluant un changeur de prises 112a piloté par le signal de commande C s21 entre une des phases de la source de tension triphasée 2 et la terre T ;
- un deuxième circuit de compensation 11b comprenant entre au moins une autre phase de la source de tension et la terre un deuxième condensateur 110b et un deuxième transformateur monophasé 111b incluant un deuxième changeur de prises 112b piloté par le signal de commande C s22 ,
le premier circuit de compensation 11a est propre à être raccordé sélectivement à la première phase 21 ou à la deuxième phase 22 de la source de tension triphasée 2 par des interrupteurs 115, 116 pilotés par les signaux de commande C s13 , C s14 , et le deuxième circuit de compensation 11b est propre à être raccordé sélectivement à la deuxième phase 22 ou à la troisième phase 23 de la source de tension triphasée 2 par d’autres interrupteurs 113, 114 pilotés par les signaux de commande C s11 , C s12 ; et
- le module de commande 12.
Le module de commande 12 peut être configuré pour mesurer le courant résiduel I RSD circulant entre le point neutre et la terre.
Alternativement, le module de commande peut être configuré pour mesurer le courant résiduel I RSD à partir d’une première tension mesurée entre la première phase 21 et le point neutre N, une deuxième tension mesurée entre la seconde phase 22 et le point neutre N et une troisième tension mesurée entre la troisième phase 23 et le point neutre N.
Par exemple, ces mesures peuvent être respectivement réalisées par un capteur de courant 13 raccordé entre le point neutre N et la terre T afin de générer un signal de mesure M IRSD en entrée du module de commande 12 et/ou par des capteurs de tension 14 raccordés entre les phases de la source de production électrique 2 et le point neutre N afin de générer un signal de mesure M v en entrée du module de commande 12.
Le module de commande 12 est en outre configuré pour calculer une décomposition en série de Fourier d’une forme d’onde du courant résiduel permettant ainsi d’obtenir une phase et une amplitude du courant résiduel I RSD . Il est possible de visualiser le courant résiduel dans un diagramme de Fresnel avec pour référence une phase de la liaison 31 issue d’une mesure de tension entre une phase 21, 22, 23 et le point neutre N.