INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les systèmes biométriques avec une seule modalité doivent faire face à une variété de problèmes tels que les données bruitées, les variations intra-classe, la non-universalité, les attaques par usurpation d’identité et les taux d’erreur inacceptables. La fusion des résultats de l’analyse clavier et l’analyse de visage permet de dépasser ces limites des systèmes biométriques avec une seule modalité. En effet, un tel système biométrique multimodal permet d’intégrer des preuves présentées par de multiples sources d’information.
La illustre un exemple de fusion des résultats de l’analyse clavier et l’analyse de visage. La fusion peut comprendre une ou plusieurs des différentes étapes suivantes. Une première étape peut comprendre une fusion S51 au niveau de l’extraction des caractéristiques (par exemple des métriques). Une deuxième étape peut comprendre une fusion S52 au niveau des scores de correspondance (la fusion au niveau de la phase de comparaison des gabarits et/ou la fusion au niveau de classifieurs pour optimiser les points de ressemblances entres les gabarits intra-classes). Une troisième étape peut comprendre une fusion S53 au niveau de la prise de décision (usurpation ou non). La fusion peut comprendre uniquement la fusion S52 des scores.
La solution de surveillance peut comprendre une fusion à différentes étapes et plusieurs niveaux pour avoir un système biométrique multimodal avec des stratégies d’intégration qui peuvent être adoptées pour consolider l’information. Par exemple, le système (serveur et/ou client) exécutant la solution de surveillance peut comprendre quatre modules. Le système peut comprendre un module capteur qui capture l’information du monde physique et transforme et enregistre cette information sous forme de données biométriques. Le système peut comprendre un module d’extraction de caractéristiques qui analyse les données pour extraire un ensemble de caractéristiques pour obtenir une représentation de l’évènement. Le système peut comprendre un module de comparaison et de correspondance qui utilise un classificateur pour comparer l’ensemble de caractéristiques extrait avec des modèles dans la base de données pour générer des scores de similarité. Le système peut comprendre un module de décision qui utilise les scores de correspondance pour vérifier une identité ou valider une identité revendiquée.
La fusion peut comprendre une fusion de la reconnaissance faciale ainsi que la dynamique de frappe au clavier au niveau de l’extraction des caractéristiques (métriques), au niveau de la génération des scores de similitudes entre la signature déterminée et chaque valeur du vecteur caractéristique acquise pendant la séance de l’épreuve et/ou au niveau de la prise de décision (usurpation ou non).
Le procédé de surveillance peut comprendre une extraction des caractéristiques et une comparaison de chaque valeur du vecteur caractéristique obtenue le jour de l’examen avec la signature déterminée enregistrée le jour de la simulation (une simulation qui aura lieu au moins un jour avant l’examen par exemple).
Le procédé de surveillance peut utiliser une fusion multimodale en combinant deux signatures pour chaque modalité (visage et analyse de frappe). Après l’extraction de caractéristiques, le procédé de surveillance peut comprendre une concaténation des deux signatures, pour former une signature complexe. Dans un deuxième temps, le procédé de surveillance peut implémenter une fusion au niveau du score de ressemblance. En effet, il est relativement facile d’accéder et de combiner les valeurs obtenues en utilisant les différentes modalités. La fusion au niveau de la prise de décision peut s’effectuer par vote majoritaire.
La fusion des résultats de l’analyse clavier et l’analyse de visage peut comprendre les différentes étapes suivantes. Une première étape peut comprendre une fusion des attributs (métriques) : l’ensemble de données provenant de plusieurs capteurs / sources sont fusionnés, par exemple la moyenne de plusieurs gabarits de visage ou de dynamique de frappe. La fusion peut se faire par la concaténation d’une série de vecteurs obtenus après la conversion des données brutes. Une deuxième étape peut comprendre une fusion des scores les scores générés par plusieurs classifieurs de différentes modalités sont combinés, la fusion peut se faire au niveau des scores issus des modules de comparaison. La fusion à ce niveau est en fait bien connu de la littérature sous le nom de Systèmes à classificateurs multiples, traduction de l’anglais « Multiple Classifier Systems » en utilisant des systèmes intelligents hybrides qui aident à surmonter les limites des approches traditionnelles basées sur des classificateurs uniques. Une troisième étape peut comprendre une fusion de la décision : la fusion au niveau des décisions peut être utilisée pour sa simplicité. Elle peut comprendre la fourniture d’une décision binaire sous la forme (Oui ou Non) représentée par 0 et 1. La fusion peut comprendre ensuite une consolidation du résultat final de plusieurs sorties via des techniques telles que le vote à la majorité.
Des résultats de la solution de surveillance sont maintenant présentés.
Les données ci-dessous ont été collectées dans un contexte opérationnel. Pour obtenir des données biométriques, les informations sont collectées auprès de l’individu via une caméra intégrée d’un ordinateur (« ThinkPad », marque déposée, S440). L’objectif est de voir les performances de la solution de surveillance en conditions réelles en analysant ses différents composants de l’acquisition de données à la prise de décision et pour déterminer l’étape la plus sensible à l’environnement des candidats qui passent l’épreuve, dans un environnement où les apprenants ne prennent souvent pas en compte les instructions que les responsables demandent, comme le fait de cacher son visage involontairement lors d’un examen effectué à distance, ce qui peut être considérer comme une tentative de fraude. Le processus est activé tout au long de l’épreuve en utilisant une application avec interface graphique développée avec QT et C++.
Une application collecte les données de la dynamique de frappe. L’application permet de collecter le temps de vol entre chaque frappe ainsi que le temps de relâchement des touches. Un bouton peut être utilisé lorsqu’un participant saisit des informations personnelles (mot de passe, PIN etc.) pour éviter la collecte de données sensibles.
Dans l’étape appelée authentification continue, la solution de surveillance doit décider si l’utilisateur fournit le modèle nécessaire ; les fonctionnalités extraites du gabarit actuel sont comparées aux fonctionnalités stockées. Plus précisément, l’évaluation des performances est basée sur le score de ressemblance entre la signature de l’utilisateur enregistré et la signature que le système a sauvegardé pendant la phase de prérequis.
Dans le cas de la vérification de l’individu en continu, la solution de surveillance peut comprendre un calcul d’une signature à partir de plusieurs vecteurs caractéristiques. Pour améliorer les performances de la solution, il est possible de prendre en compte l’influence du nombre de vecteurs caractéristiques (les gabarits des visages et gabarits de l’activité clavier) utilisés pour calculer la signature référence sur la valeur EER du système. Ainsi, pour chaque personne, la moyenne des (n) premiers codes visage / code clavier (n variant de 10 à 100 par pas de 10) est calculée et servira de modèle de référence. La signature peut ensuite être générée à partir de ce modèle ainsi construit.
Les résultats expérimentaux obtenus dans le contexte opérationnel sont maintenant présentés.
Le tableau 2 présente les résultats obtenus lors de l’utilisation de l’analyse de frappe et l’analyse de visage pour authentifier en continu l’individu. Le nombre de signatures à utiliser est au minimum de 40 pour générer le gabarit de référence optimal dès lors qu’un processus de fusion basé sur l’ensemble des deux signatures est ensuite appliqué.
L’étape d’introduction 214 comprend une étape de création d’une base de référence (ou « base ») 215 des propriétés physico-chimiques qui est introduite dans le modèle de profils olfactifs. Les propriétés physico-chimiques correspondent aux profils olfactifs des échantillons capturés par les capteurs du dispositif 120. Cette étape comprend une étape de création d’une référence des profils olfactifs cherchés dans l’air ambiant capturé par le dispositif 120. La référence des profils olfactifs qui est créée pendant cette étape comprend des profils olfactifs attendues correspondant aux profils olfactifs connus des mélanges caoutchouteux en cours de production à l’installation de production 110. Cette étape peut être réalisée en avance d’autres étapes du procédé pour alimenter le réseau neuronal les vrais profils olfactifs attendus en analysant l’air ambiant capturée pendant plusieurs cycles de mélangeage.
La base de référence créée peut comprendre au moins une base de référence déjà créée (par exemple, un tableau de COV de mélanges caoutchouteux variés discuté ci-dessus). La base peut inclure des paramètres correspondants à une pluralité de recettes de mélanges caoutchouteux connues (y compris des paramètres qui font partie de l’information générale). Dans des modes de réalisation du procédé 200, au moins une partie de la référence des profils olfactifs est créée par un ou des hommes du métier (par exemple, pendant un enregistrement des données capturées dans l’air ambiant d’autres installations produisant un mélange similaire au mélange M sortant de l’installation de production 110).
Le procédé de contrôle de fabrication 200 de l’invention comprend en outre une étape d’entrainement 216 du modèle de profils olfactifs. Pendant cette étape, une méthode d’apprentissage automatique prend en entrée les profils olfactifs obtenus du mélange caoutchouteux ainsi que les données de la base d’apprentissage créée. Après que le système 100 a obtenu les profils olfactifs du mélange caoutchouteux identifié, le processeur peut récupérer ses propriétés physico-chimiques connus correspondant pour construire le modèle de profils olfactifs.
Ainsi, le modèle de profils olfactifs sortant sera l’identification des propriétés physico-chimiques du mélange caoutchouteux en cours de production à l’installation de production 110 (caractérisé, par exemple, par l’atteinte des propriétés souhaitées du mélange à un temps prédéterminé). Ceci permet, par exemple, d’effectuer des actions préventives pour assurer l’obtention d’un mélange caoutchouteux ayant les propriétés souhaitées. A titre d’exemple, dans certains cas d’usage, une fois l’apprentissage réalisé, le système 100 peut estimer le collant produit à partir d’une empreinte olfactive et d’autres données de base (par exemple, la température et l’humidité).
Pendant cette étape, le système 100 met à jour les données entrantes (voir la base de données 221) pour aider le partage des informations sur les propriétés physico-chimiques des mélanges caoutchouteux à un site de production incorporant l’installation de production 110 (y compris des opérateurs du site incorporant l’installation de production 110). Le système 100 met en œuvre le procédé 200 de l’invention en utilisant des données de mesure des COV "stockées" et les données « mises à jour » pour préparer des rappels personnalisés à envoyer à l’installation de production 110 (ou à un site incorporant l’installation de production 110 ou à un ou des opérateurs du site incorporant l’installation de production 110) et pour prévoir l’atteinte des propriétés souhaitées du mélange. Dans ce mode de réalisation, le système 100 peut proposer des ajustements de paramètres du cycle de mélangeage pour améliorer le mélange caoutchouteux sortant de l’installation de production 110.
Le système 100 de l’invention est donc basé sur un ou des réseaux de neurones dont le fondement est d’être entrainé sur un grand nombre de situations (par exemple, des échantillons de l’air ambiant) pour ensuite pouvoir décrire un nouveau mélange caoutchouteux qui lui serait présentée. D’une part, il faut expliquer au réseau neuronal ce qu’il doit reconnaitre, et puis les lui faire apprendre (« annotation »). D’autre part, il faut jauger la performance du réseau neuronal et proposer des échantillons pertinents pour éviter de tomber dans certains biais comme le surentrainement qui vont diminuer la performance du réseau. Ainsi, le principe du système 100 est d’effectuer simplement ce que l’on pourrait considérer comme une différence entre les éléments marqueurs de l’air ambiant et les éléments mesurés. Les effets de la pollution environnementale sont supprimés mathématiquement.
Grâce à des données de référence (ici le collant et la modélisation olfactive), un réseau de neurones déjà entrainé à minima peut donc déterminer le niveau de collant en fonction des données SPR et/ou des données interféromètre MZ. En considérant le niveau de collant des mélanges dans les ateliers de fabrication, les propriétés d’une composition des mélanges influencent ce niveau, notamment : - Le ratio du taux de charge renforçante et le taux de plastifiant, ce ratio indiquant un mélange plus collant en fonction de l’abaissement du ratio. - Le ratio de résine dans le mélange, ce ratio indiquant un mélange plus collant en fonction de l’augmentation du ratio. - La fraction volumique d’élastomère qui indique un mélange plus collant en fonction d’abaissement de la fraction volumique.
Ainsi, comme on le comprend, une entité logicielle est une abstraction conceptuelle qui représente une partie du système logiciel, tandis qu'un composant logiciel est une unité de code (ou représentation logique) réutilisable qui effectue une fonction spécifique et peut être intégré dans différents systèmes.
On observe, en , schématiquement, un mode de réalisation particulier du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 mis en œuvre par ordinateur de génération automatique d’au moins deux ensembles d’instructions complémentaires configurés pour être stockés dans un medium de stockage lisible par un ordinateur et pour être exécutés par au moins un processeur d’ordinateur, comporte : - une étape 110 de sélection, sur une interface informatique, d’au moins deux contextes d’exécution d’un ensemble d’instructions, - une étape 116 de sélection, sur une interface informatique, pour au moins un contexte d’exécution, d’au moins un identifiant représentatif d’un composant logiciel standardisé, un composant logiciel standardisé correspondant à une représentation logique, dans un métalangage informatique : - d’au moins une définition d’entité logicielle commune à au moins deux contextes d’exécution, - d’au moins une structure de données associée à au moins une entité logicielle définie, - d’au moins un traitement logiciel d’au moins une entité logicielle commune et/ou - d’au moins un écran d’interface logicielle, - une étape 115 de génération automatique, par un dispositif de calcul, pour chaque contexte d’exécution sélectionné, d’au moins un ensemble d’instructions dans au moins un langage informatique d’exécution, en fonction du résultat de l’étape de sélection et - une étape 120 de stockage des instructions, dans le medium de stockage, des ensembles d’instructions générées.
L’étape 110 de sélection est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un logiciel informatique exécuté par au moins un processeur d’un dispositif de calcul. Ce logiciel informatique présente, par exemple, une interface graphique permettant à un utilisateur de choisir, parmi une liste de contexte d’utilisation des instructions, au moins deux tels contextes. Un contexte d’utilisation peut être, par exemple et à titre non limitatif : - logiciel de vente en ligne (« e-commerce », en anglais), - logiciel de planification des ressources d’entreprises (pour « entreprise resource planning », ou ERP, en anglais), - logiciel de gestion d’entrepôt (pour « warehouse management system », ou WMS, en anglais), - logiciel d’intelligence économique (pour « business intelligence », ou BI, en anglais), - logiciel pour périphérique mobile et/ou - logiciel pour magasin.
L’étape 116 de sélection d’au moins un identifiant représentatif d’un composant logiciel standardisé est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un logiciel informatique exécuté par au moins un processeur d’un dispositif de calcul. Ce logiciel informatique présente, par exemple, une interface graphique utilisateur comportant au moins une représentation graphique d’un identifiant de composant logiciel standardisé. La sélection d’une telle représentation graphique et la validation de cette sélection, par un mécanisme de glisser-déposer par exemple, permet de confirmer la sélection de l’utilisateur.
La sélection d’au moins identifiant représentatif d’un composant logiciel standardisé entraîne l’ajout, dans le métalangage, d’au moins une représentation logique : - d’au moins une définition d’entité logicielle commune à au moins deux contextes d’exécution, - d’au moins une structure de données associée à au moins une entité logicielle définie, - d’au moins un traitement logiciel d’au moins une entité logicielle commune et/ou
- d’au moins un écran d’interface logicielle, chaque représentation étant associée au dit identifiant tif d’un composant logiciel standardisé.
Une entité logicielle désigne une abstraction informatique qui représente une unité de traitement ou une partie d'un système logiciel. Une telle entité peut être un module, une classe, une méthode, une fonction, un composant ou tout autre élément logiciel qui a une responsabilité spécifique dans l'application ou le système.
Une entité logicielle peut être conçue pour effectuer une tâche spécifique, traiter des données ou fournir une interface utilisateur. Elle peut être créée en utilisant différents langages de programmation et peut interagir avec d'autres entités logicielles pour accomplir des tâches plus complexes.
Une entité logicielle, ou « entité métier », peut être associée à un nom, ou identifiant numérique et dispose d’un jeu de champs (« Fieldset », en anglais) maître. Ce jeu de champs maître dispose de 0 à N jeu de champs fils. Chacun des jeux de champs fils peut disposer lui-même de 0 à N jeu de champs fils. Ainsi de suite récursivement et sans limite. La seule contrainte est alors que la structure est ainsi hiérarchique. Chaque table ne peut disposer au maximum que d’un jeu de champs fils. Si tel n’est pas le cas pour couvrir le besoin, cela implique que l’entité doit être découpée en deux entités métiers distinctes.
Une structure de données logicielle est une représentation organisée et systématique des données dans un programme informatique. Elle permet de stocker, organiser, manipuler et accéder aux données de manière efficace et structurée. Les structures de données sont utilisées pour optimiser la performance des programmes et pour résoudre des problèmes de traitement de données.
Il existe différents types de structures de données, chacune ayant ses propres caractéristiques et utilisations. Les structures de données courantes comprennent notamment les tableaux, les listes chaînées, les piles, les files d'attente, les arbres, les graphes, les ensembles, les dictionnaires, les tables de hachage.
Un traitement logiciel désigne une succession d’opérations logiques réalisées sur un ensemble de données en entrée et/ou de données intermédiaires en vue de produite au moins une donnée de sortie.
Un traitement logiciel peut être défini par un utilisateur, sur l’interface graphique du logiciel de création, en définissant par exemple le comportement d’un bouton d’une interface du logiciel en cours de création. Un tel comportement peut correspondre, par exemple, à l’exécution d’un calcul en fonction d’une valeur saisie dans un champs de saisie par un utilisateur du logiciel.
Un écran d’une interface logicielle désigne un ensemble d’éléments graphiques constitutifs d’une partie d’une interface graphique utilisateur.
Ces figures divulguent un boîtier de protection d’un connecteur électrique 1, ce connecteur électrique 1 comprenant : - une première partie 18 propre à être raccordé électriquement à l’âme 38 d’un câble électrique 40 et, en prolongement de cette première partie 18, - une seconde partie 14 propre à être raccordée à une charge électrique, ce boitier comprenant : - une embase 2 destinée à être solidarisée avec la première partie 18, - un capot 3, - un moyen d’articulation pivot 4 articulant le capot 3 sur l’embase 2 entre une position ouverte où la deuxième partie 14 est accessible pour un opérateur, et une position fermée où le capot 3 recouvre la seconde partie 14.
Ce moyen d’articulation pivot 4 est par exemple une charnière comprenant des paumelles articulant le capots 3 sur l’embase 2, mais peut être plus simplement des crochets du capot 3 s’articulant dans des encoches de l’embase 2, ou encore plus simplement un amincissement de matière entre le capot 3 et l’embase 2, l’embase 2 et le capot 3 étant réalisés par moulage en une seule pièce. On notera cependant que les figures 1 et 2 illustrent une autre variante de ce moyen d’articulation pivot 4 en divulguant des languettes étroites (relativement à la taille de l’embase 2) et repliées sur elles-mêmes de sorte à présenter une grande souplesse de forme et ainsi assurer la fonction d’articulation.
Sur un côté du capot 3 opposé au moyen d’articulation pivot 4, ce boitier comprend un moyen de maintien 8 du capot 3 en position fermée, par exemple des clips 8 du capot 3 comme illustrés et s’accrochant à l’embase 2 si le capot 3 est en position fermée. On peut envisager d’autres moyens de maintien 8 plus résistants, comme par exemple des vis ou des rivets. Ce moyen de maintien peut être indifféremment porté par le capot 3 ou l’embase 2, ou les deux, cela est connu de l’homme du métier.
L’invention porte également sur un système électrique comprenant le connecteur électrique 1 et le boitier de protection du connecteur électrique 1, l’embase 2 étant solidaire de la première partie 18.
Le capot 3 et l’embase 2 sont réalisés par exemple en matière plastique, ou au moins en une matière électriquement isolante. On notera par exemple, pour cette application, une matière plastique en polyamide-imide qui a en outre l’avantage de résister à des températures de l’ordre de 270°C.
On notera que l’embase 2 est par exemple uniquement solidaire de la première partie 18.
On notera que le capot 3 recouvre par exemple uniquement la seconde partie 14.
Ce système électrique est la combinaison de la ou 2 avec la , la représentant uniquement le connecteur électrique 1, les figures 1 et 2 représentants uniquement le boitier de protection. On notera cependant que sur la est symbolisé la présence du connecteur électrique 1 par la présence, en trait pointillés, de la première partie 18 et de la seconde partie 14.
Ce connecteur électrique 1 comprend suivant un axe longitudinal L la première partie 18 de raccordement à un câble électrique 38, 40, qui est ici une zone arrière de raccordement, ainsi que la seconde partie 14 en prolongement de la première partie 18, qui est une section de contact électrique propre à être raccordée à une borne de la charge électrique.
Ce connecteur électrique 1 représenté est une cosse électrique à fût fermé à sertir, avant d’être serti (et donc non déformé), mais l'invention s'étend à tout type de connecteurs électriques.
La première partie 18 comprend une zone de sertissage 30 prévue pour être sertie sur l’âme 38, par exemple des brins conducteurs, du câble électrique 40. La zone de sertissage 30 se présente sous forme d'un fût de sertissage longitudinal à section fermée prévu pour y insérer l’âme 38 du câble électrique 40. En d’autres termes, le fût de sertissage comporte une cavité borgne dans laquelle l’âme peut être insérée puis sertie afin d'assurer une rétention mécanique de l’âme 38 et une conduction électrique entre l’âme 38 et la seconde partie 14.
Ce connecteur électrique est représenté avant l'opération de sertissage. Ce fût peut comprendre plusieurs portions 32, 28, de diamètres différents de la zone de sertissage 30.