INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’authentification/identification biométrique est la reconnaissance automatique d’une personne en utilisant des traits distinctifs, c.-à-d., des caractéristiques physiques (biologiques) ou traits comportementaux personnels automatiquement mesurables, robustes et distinctifs qui peuvent être utilisés pour vérifier (cas de l’authentification) ou déterminer (cas de l’identification) l’identité d’un individu. Les technologies biométriques améliorent la sûreté et le confort d’utilisation.
Plusieurs informations biométriques ont été utilisées telles que les empreintes digitales, le visage, l’iris, etc.
On connait également la reconnaissance biométrique vocale, appelée reconnaissance du locuteur (RL) dans lequel on utilise comme trait biométrique la voix en s'intéressant aux informations extralinguistiques du signal vocal. Les variations individuelles entre locuteurs ont deux origines essentielles. Dans un premier temps, les caractéristiques morphologiques de l'appareil de phonation sont différentes pour chaque locuteur, indépendamment de la phrase prononcée. Dans un second temps, une même phrase n'est pas prononcée de la même façon par deux locuteurs. En effet, on observe des différences dans les débits d'élocution, dans l'étendue des variations du discours ou encore des différences liées à leur milieu socioculturel.
La reconnaissance automatique du locuteur peut être dépendante ou indépendante du texte. Dans les systèmes de reconnaissance du locuteur dépendants du texte, on demande au locuteur de prononcer une chaîne de mots spécifique à la fois dans les phases de formation et de reconnaissance, alors que dans les systèmes indépendants du texte, le système de reconnaissance du locuteur reconnaît le locuteur indépendamment de la prononciation d'une phrase spécifique, voir le document Fathi E. Abd El-Samie. Information Security for Automatic Speaker Identification. In Fathi E. Abd El-Samie, editor, Information Security for Automatic Speaker Identification, SpringerBriefs in Speech Technology, pages 1–122. Springer, New York, NY, 2011 .
La majorité des solutions de l'état de l'art utilisent des algorithmes par étapes. Un système de vérification du locuteur par étapes est composé d'un modèle amont (ou frontal) pour l'extraction des caractéristiques du locuteur et d'un modèle aval (ou dorsal) pour le calcul de la similarité des caractéristiques du locuteur. Le modèle frontal transforme un énoncé dans le domaine temporel ou le domaine temps-fréquence en un vecteur de caractéristiques à haute dimension. Le modèle dorsal calcule d'abord un score de similarité entre les caractéristiques de l'enrôlement et du locuteur test, puis compare le score avec un seuil.
Cependant, ces systèmes connus peuvent être trompés par des attaques d'usurpation, telles que l'usurpation d'identité (imitations ou jumeaux), le rejeu (audio pré-enregistré), la conversion texte-parole (conversion de texte en mots parlés) et la conversion vocale (conversion de la parole du locuteur source au locuteur cible).
PRÉSENTATION DE L’INVENTION La présente invention se rapporte donc selon un premier aspect à un procédé d’authentification ou d’identification d’un individu, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un terminal candidat et/ou d’un premier serveur d’étapes de : Obtention d’un signal sonore de parole dudit individu dans un environnement candidat, acquis par un microphone du terminal candidat ; Détermination à partir dudit signal sonore d’ un premier vecteur représentatif de l’identité de l’individu en appliquant un premier modèle amont ; et un deuxième vecteur représentatif dudit terminal candidat en appliquant un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur représentatif dudit environnement candidat en appliquant un troisième modèle amont. Authentification ou identification dudit individu sur la base du résultat de l’application : au premier vecteur d’un premier modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence ; et au deuxième vecteur d’un deuxième modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence et/ou au troisième vecteur d’un troisième modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence.
A l’étape (c), l’individu est identifié ou authentifié si : le premier vecteur coïncide avec un vecteur représentatif de l’identité d’un individu de référence attendu, de ladite base de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence ; et le deuxième vecteur coïncide avec un vecteur représentatif d’un terminal de référence associés audit individu de référence attendu, de ladite base de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence, et/ou le troisième vecteur coïncide avec un vecteur représentatif d’un environnement de référence associés audit individu de référence attendu, de ladite base de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence.
l’étape (b) est une étape de détermination à partir dudit signal sonore de : le premier vecteur en appliquant le premier modèle amont ; le deuxième vecteur en appliquant le deuxième modèle amont ; et le troisième vecteur en appliquant le troisième modèle amont.
L’étape (d) est une étape d’authentification ou identification dudit individu sur la base du résultat de l’application : au premier vecteur du premier modèle aval ; au deuxième vecteur du deuxième modèle aval ; et au troisième vecteur du troisième modèle aval.
Au moins l’un des premier, deuxième, troisième modèle amont et premier, deuxième, troisième modèle aval est un modèle appris soit sur l’une desdites bases de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence, de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence ou de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence, soit sur une base de signaux audio de référence associés à des combinaisons d’un individu de référence, d’un terminal de référence et d’un environnement de référence.
Chacun des premier, deuxième, troisième modèle amont est un modèle appris.
Le procédé comprend une étape préalable (a0) d’apprentissage, par des moyens de traitement de données d’un deuxième serveur des paramètres desdits premier, deuxième, troisième modèle amont.
Ledit apprentissage est mis en œuvre de manière auto-supervisée à partir de ladite base de signaux audio de référence associés à des combinaisons d’un individu de référence, d’un terminal de référence et d’un environnement de référence.
Ledit apprentissage comprend, pour chacun d’une pluralité de signaux de référence de ladite base de signaux audio de référence, un pré-traitement sélectionnant des première, deuxième et/ou troisième parties différentes de l’information dudit signal audio de référence, sur lesquelles les premier, deuxième et/ou troisième modèles amont sont appliqués.
Ledit apprentissage comprend, pour chacun de ladite pluralité de signaux de référence de ladite base de signaux audio de référence : la mise en œuvre dudit pré-traitement de sorte à sélectionner des première, deuxième et/ou troisième parties différentes de l’information dudit signal audio de référence, pour chaque partie sélectionnée dudit signal audio de référence le masquage partiel de ladite partie ; la détermination de : un premier vecteur d’apprentissage en appliquant à la première partie masquée du signal audio de référence le premier modèle amont ; et un deuxième vecteur d’apprentissage en appliquant à la deuxième partie masquée du signal audio de référence un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur d’apprentissage en appliquant à la troisième partie masquée du signal audio de référence un troisième modèle amont. la tentative de reconstruction à partir de chacun des premier deuxième et troisième vecteur d’apprentissage dudit signal audio de référence.
L’étape (a0) comprend en outre la génération desdites bases de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence, de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence ou de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence, en appliquant auxdits signaux audio de référence les premier, deuxième et troisième modèles amont appris.
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé d’enrôlement de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un premier et/ou d’un deuxième serveur d’étapes de : Obtention d’un signal sonore de parole dudit individu de référence dans un environnement de référence, acquis par un microphone d’un terminal de référence ; Détermination à partir dudit signal sonore de un premier vecteur représentatif de l’identité de l’individu de référence en appliquant un premier modèle amont ; et un deuxième vecteur représentatif dudit terminal de référence en appliquant un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur représentatif dudit environnement de référence en appliquant un troisième modèle amont. Stockage sur des moyens de stockage de données du premier serveur ou du deuxième serveur : du premier vecteur dans une base de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence ; et du deuxième vecteur dans une base de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence et/ou du troisième vecteur dans une base de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence.
Selon un troisième aspect, l’invention concerne un équipement d’authentification ou d’identification d’un individu, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données configurés pour :
Obtenir un signal sonore de parole dudit individu dans un environnement candidat, acquis par un microphone d’un terminal candidat ;
Déterminer à partir dudit signal sonore : un premier vecteur représentatif de l’identité de l’individu en appliquant un premier modèle amont ; et un deuxième vecteur représentatif dudit terminal candidat en appliquant un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur représentatif dudit environnement candidat en appliquant un troisième modèle amont.
authentifier ou identifier ledit individu sur la base du résultat de l’application : au premier vecteur d’un premier modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence ; et au deuxième vecteur d’un deuxième modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence et/ou au troisième vecteur d’un troisième modèle aval fonction d’une base de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence.
Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un équipement d’enrôlement de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données configurés pour :
Obtenir un signal sonore de parole dudit individu de référence dans un environnement de référence, acquis par un microphone d’un terminal de référence ;
Déterminer à partir dudit signal sonore : un premier vecteur représentatif de l’identité de l’individu de référence en appliquant un premier modèle amont ; et un deuxième vecteur représentatif dudit terminal de référence en appliquant un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur représentatif dudit environnement de référence en appliquant un troisième modèle amont.
Une estimation des valeurs de profondeur pour la fenêtre en position est un vecteur de taille , les premiers éléments du vecteur étant respectivement, par exemple, les estimations associées aux pixels de la première ligne de la fenêtre.
Selon un mode de réalisation, l’estimateur est calculé, par exemple par le processeur 110, par transformation affine de la fenêtre binaire estimée et selon la relation [Math 7]
Une fenêtre de profondeur est par exemple reconstruite à partir de l’estimateur .
A titre d’exemple la transformation binaire de la fenêtre binaire 500 résulte en une fenêtre de profondeur 900.
Suite à l’étape 1004, le procédé continue dans une étape 1005 (DEPTH PATCH IN IMAGE), dans laquelle la fenêtre de profondeur est par exemple collée dans une image de profondeur, par exemple stockée dans la mémoire non volatile 106. A titre d’exemple, la fenêtre de profondeur est collée en position de l’image de profondeur.
A titre d’exemple la fenêtre de profondeur 900 est collée dans une image de profondeur 902. L’image de profondeur 902 est par exemple initialement une image vide.
Le procédé continue ensuite dans une étape 1006 ( ) dans laquelle il est déterminé si au moins une autre fenêtre de profondeur reste à estimer. A titre d’exemple, les valeurs et de la position courante sont comparées aux valeurs et . Dans le cas où au moins une autre fenêtre de profondeur est à estimer (branche N), le procédé continue dans une étape 1007 ((p,q) INCREMENTATION) dans laquelle une autre position est considérée. A titre d’exemple, la valeur et/ou la valeur est incrémentée.
A titre d’exemple, l’image brute est parcourue de haut en bas et de gauche à droite et la première fenêtre est la fenêtre en position . Dans un autre exemple, l’image brute est parcourue de bas en haut et de droite à gauche, et la première fenêtre est alors par exemple la fenêtre en position . Ces exemples ne sont bien sûr pas limitatifs et l’image brute peut être parcourue de différentes façon.
Si, lors de la réalisation de l’étape 1007, il est déterminé que toutes les fenêtres de profondeur ont été estimées (branche Y), le procédé se termine dans une étape 1008 (END).
A titre d’exemple, lors de l’étape 1008, une image de profondeur finale est par exemple reconstruite. A titre d’exemple, dans le cas où un pixel est couvert par plusieurs fenêtres de profondeur, une estimation finale de la valeur de profondeur qui lui est associée est obtenue en faisant la moyenne des valeurs de profondeurs estimées pour ce pixel sur chaque fenêtre.
A titre d’exemple, les coefficients , et ne sont pas calculés. Cependant les mesures des canaux couleurs interviennent dans le calcul de l’estimateur . Ainsi, l’information liée à la couleur est utilisée pour estimer les valeurs de profondeur.
A titre d’exemple, suite aux estimations des coefficients , , le calcul de l’estimateur , lors de l’étape 1002, se simplifie et se réécrit [Math 8]
De même, l’expression de l’estimateur du coefficient se simplifie et se réécrit [Math 9]
Les valeurs préalablement choisies pour les écart-types des bruits de mesure , , dépendent de la dynamique des mesures de chaque canal. A titre d’exemple, si la plage de valeurs des mesures est l’intervalle , les écarts-type sont généralement de l’ordre des si le bruit est faible, ou de l’ordre de si le bruit est plus important. A titre d’exemple, les valeurs , et liées aux canaux couleurs sont de l’ordre de et la valeur liée au canal de profondeur est de l’ordre de .
Le procédé décrit en relation avec les figures 9 et 10 de reconstruction d’une image de profondeur exploite le fait qu’un contour visible dans l’image de profondeur est généralement aussi visible dans un des canaux couleur. Le procédé exploite aussi une représentation des contours par un dictionnaire de fenêtres binaires, ce qui renforce la robustesse du procédé face au bruit présent dans la mesure du canal de profondeur.
Bien que le procédé décrit en relation avec la figure 10 est décrit pour les canaux couleur-profondeur, il est bien sûr possible de considérer un autre ensemble de canaux. A titre d’exemple, uniquement le canal de profondeur fait partie de l’ensemble . Dans ce cas, le procédé décrit agit comme un procédé de débruitage ou de rééchantillonnage de l’image de profondeur. Dans d’autre cas, un canal autre, ou en plus, des canaux couleurs peut être utilisé. A titre d’exemple, le canal infrarouge peut faire partie de l’ensemble . De manière générale, tout canal ayant une corrélation avec le canal de profondeur peut être utilisé. La personne du métier saura adapter la matrice à l’ensemble de canaux mesurés par l’imageur. De même la personne du métier saura décrire la loi à priori, et en particulier quantifier la variance du bruit de mesure, sur les canaux mesurés.
la est une vue en coupe, plus détaillée, d'une partie du dispositif d'acquisition d'images de la ;
la , la , la , la , la , la , la , la , la , la , la , la , , la , la et la sont des vues en coupe illustrant des étapes d'un procédé de fabrication de la partie du dispositif d'acquisition d'image illustrée en selon un premier mode de mise en oeuvre ;
la et la sont des vues en coupe illustrant des étapes d'un procédé de fabrication de la partie du dispositif d'acquisition d'image illustrée en selon un deuxième mode de mise en oeuvre ; et
la est une vue en coupe illustrant une étape d'un procédé de fabrication de la partie du dispositif d'acquisition d'image illustrée en selon un troisième mode de mise en oeuvre.
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, seules des étapes permettant la réalisation d’un réseau d'interconnexion d'un capteur ont été détaillées ci-après. La réalisation des autres éléments du dispositif d’acquisition d’images, par exemple la réalisation des photorécepteurs et des circuits de lecture associés, n’a pas été détaillée, les modes de réalisation décrits étant compatibles avec les réalisations usuelles de ces éléments ou la réalisation de ces éléments étant à la portée de la personne du métier à partir des indications de la présente description.
La est une vue en coupe, partielle et schématique, d'un dispositif d'acquisition d'images 11 selon un mode de réalisation.
Le dispositif d'acquisition d'images 11 correspond, par exemple, à l'assemblage d'une première structure 13 correspondant à un premier capteur d'images, et d'une deuxième structure 15 correspondant à un deuxième capteur d'images. Le premier capteur d'images est, par exemple, un capteur d’images infrarouges et le deuxième capteur d'images est, par exemple, un capteur d’images visibles, par exemple un capteur d’images couleurs. Dans cet exemple, les deux capteurs infrarouge 13 et visible 15 sont empilés l'un au dessus de l'autre.
A titre d'exemple, chacun des capteurs 13 et 15 comprend un ensemble de pixels formés dans et sur un substrat semiconducteur. Chaque pixel comprend par exemple un photorécepteur, par exemple une photodiode, et un circuit de lecture du photorécepteur. Ainsi, le capteur 13 comprend un ensemble de pixels 17 et le capteur 15 comprend un ensemble de pixels 19. En outre, chacun des capteurs 13 et 15 comprend un réseau d'interconnexion des pixels du capteur. Le capteur 13 comporte ainsi un réseau d'interconnexion 21 et le capteur 15 comporte un réseau d'interconnexion 23. Dans l’exemple représenté, le capteur infrarouge 13 est disposé sur le capteur visible 15. La face inférieure du réseau d'interconnexion 21 du capteur 13 est en contact avec la face supérieure du réseau d'interconnexion 23 du capteur 15. L’ensemble de pixels 17 du capteur infrarouge 13 est disposé du côté de la face supérieure du réseau d’interconnexion 21. L’ensemble de pixels 19 du capteur visible 15 est disposé du côté de la face inférieure du réseau d’interconnexion 23.
Le dispositif 11 est, dans l'exemple illustré en , destiné à être éclairé par sa face inférieure. Les rayonnements visibles sont absorbés par les photodétecteurs des pixels du capteur 15, ce qui permet l’acquisition d’une image dans la gamme des longueurs d'onde du spectre visible. Le capteur 15 est en revanche sensiblement transparent aux rayonnements infrarouges. Ces rayonnements sont absorbés par les photodétecteurs du capteur 13 ce qui permet l’acquisition d’une image dans la gamme de longueurs d'ondes du spectre infrarouge et proche infrarouge.
Dans chacun des capteurs 13 et 15, les pixels du capteur sont par exemple disposés en matrice selon des lignes et des colonnes.
La est une vue en coupe, plus détaillée, d'une partie du dispositif d'acquisition d'images 11 de la . Plus précisément, la représente de façon plus détaillée la partie du dispositif 11 de la entourée par des pointillés en , c'est-à-dire une partie du réseau d'interconnexion 23 et une partie de l'ensemble de pixels 19 du capteur 15.
En , une partie d'un pixel P du capteur 15 est représentée. A titre d'exemple, chaque pixels P comprend un photodétecteur, non représenté, formés dans et sur un substrat 25. Le substrat 25 est par exemple en un matériau semiconducteur, par exemple en silicium. Chaque photodétecteurs est par exemple connecté à un circuit de lecture comprenant des transistors comportant des grilles 27, formées sur le substrat 25. Les grilles 27 sont, par exemple, en silicium polycristallin, par exemple dopé d'un premier type de conductivité, par exemple du type N, par exemple dopé d'atomes de phosphore.
Dans les modes de réalisation présentés à la , le diamètre du trou 106a-b de l’âme 104 est égal au diamètre du toit du tunnel 156, ce qui assure un bon positionnement du cylindre 152, mais le diamètre du trou 106a-b peut être plus grand comme cela est représenté à la .
Dans ce mode de réalisation, le système de maintien 260 comporte alors un support 270 qui prolonge la surface d’appui 266a vers la collerette 154 et pénètre dans le trou 106a-b de l’âme 104 en passant entre le toit du tunnel 156 et la surface du trou 106a-b. Le toit du tunnel 156 est la partie qui délimite le tunnel 156 et qui est orientée vers l’extérieur du cylindre 152.
Le système de fixation à manchon 150 peut être préassemblé avant son utilisation par introduction du lien 164 dans le tunnel 156 et par mise en place du système de maintien 160, 260 sur le lien 164 dans une position non serrée. Le système de fixation à manchon 150 peut alors être mis en place dans le trou 106a-b de la poutrelle 102 et le système de maintien 160, 260 est actionné pour assurer le serrage.
La montre un système de fixation à manchon 600 qui est fixé à une poutrelle 102 dont l’âme 104 est percée d’un trou 106a et qui reçoit deux canalisations 50a-b. Le système de fixation à manchon 600 comporte un cylindre 652 dont chaque extrémité reçoit par emmanchement une canalisation 50a-b et le cylindre 652 est emmanché dans le trou 106a de la poutrelle 102.
Le système de fixation à manchon 600 comporte également une collerette 654 solidaire du cylindre 652 et s’étendant autour de ce dernier, où la collerette 654 présente une face d’appui 654a qui est en regard de la poutrelle 102 et une face libre 654b à l’opposé.
Le système de fixation à manchon 600 comporte également un système de maintien 660 comportant une rondelle 660a, en particulier une rondelle souple comme une rondelle Belleville, qui est emmanchée sur le cylindre 652 et se positionne entre la face d’appui 654a et la poutrelle 102.
Le système de fixation à manchon 600 comporte également une pluralité de liens 664 où chacun présente une première extrémité solidaire de la rondelle 660a et une deuxième extrémité libre à l’opposé de la rondelle 660a, où chaque lien 664 prend la forme d’un collier de serrage autobloquant avec des dents 665. Chaque lien 664 s’étale à l’extérieur le long de la paroi du cylindre 652. Chaque lien 664 traverse le trou 106a.
Le système de fixation à manchon 600 comporte également un système de verrouillage 666 comportant un moyen d’accrochage 666b qui s’accroche aux dents 665 à partir de la deuxième extrémité du lien 664 et une surface d’appui 666a qui vient en appui contre la poutrelle 102 de l’autre côté par rapport à la rondelle 660a. Le moyen d’accrochage 666b prend ici la forme d’un cliquet qui coopère avec les dents 665.
Réservoir modulaire pour gaz sous pression L’invention concerne un réservoir modulaire, composé d’une pluralité de bouteilles, sensiblement identiques, cylindriques, assemblées côte à côte, leurs axes étant parallèles.