FR2880158A1 - Individual identifying and fraud detecting method, involves comparing two dimensional characteristics of image detected on individual with two dimensional characteristics of stored image, in case of coherence - Google Patents
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Abstract
Description
La présente invention concerne un procédé d'identification d'un individu,The present invention relates to a method of identifying an individual,
avec détection de fraude, à partir de caractéristiques détectées sur une partie du corps de celui-ci. Une telle identification peut avoir with fraud detection, based on characteristics detected on a part of the body thereof. Such identification may have
comme finalité la vérification de l'identité de l'individu, la délivrance d'une autorisation d'accès à un lieu, la délivrance d'une autorisation d'usage d'une machine particulière ou d'un service particulier. as a purpose the verification of the identity of the individual, the issuance of an authorization for access to a place, the issuance of an authorization to use a particular machine or a particular service.
ARRIERE PLAN DE L'INVENTION Il est connu des procédés d'identification au moyen d'une base de données mettant en correspondance des caractéristiques bidimensionnelles d'individus et l'identité des individus correspondants. Ces procédés comprennent les étapes d'acquérir des caractéristiques bidimen- sionnelles du visage d'un individu, par exemple une représentation en deux dimensions de ce visage obtenue par une caméra d'acquisition, et de comparer ces caractéristiques bidimensionnelles aux caractéristiques bidimensionnelles mémorisées. Ce procédé d'identification est simple et relativement rapide. Toutefois, s'il n'y a pas de dispositif dédié contre la fraude ou un opérateur sur- veillant l'acquisition, il suffit de présenter une photo-graphie du visage d'un individu autorisé devant la caméra d'acquisition pour tromper le procédé d'identification. BACKGROUND OF THE INVENTION Methods of identification using a database mapping two-dimensional characteristics of individuals to the identity of corresponding individuals are known. These methods include the steps of acquiring two-dimensional features of an individual's face, such as a two-dimensional representation of that face obtained by an acquisition camera, and comparing these two-dimensional features to the stored two-dimensional features. This identification process is simple and relatively fast. However, if there is no dedicated device against fraud or an operator monitoring the acquisition, it is sufficient to present a photo-graph of the face of an authorized individual in front of the acquisition camera to deceive the identification method.
La sécurité fournie par le système dépend donc de la dif- ficulté à frauder l'acquisition. The security provided by the system therefore depends on the difficulty of defrauding the acquisition.
Il existe des procédés d'identification à partir de caractéristiques tridimensionnelles mais les bases de données existantes contiennent pour la plupart des photo- graphies en deux dimensions de sorte que ces procédés d'identification sont relativement difficiles à mettre en uvre. There are methods of identification based on three-dimensional characteristics, but the existing databases contain for the most part two-dimensional photographs so that these identification methods are relatively difficult to implement.
OBJET DE L'INVENTION 1l serait donc intéressant de disposer d'un moyen pour limiter le risque d'une fraude lors de l'acquisition des caractéristiques utilisées pour l'identification. OBJECT OF THE INVENTION It would therefore be advantageous to have a means of limiting the risk of fraud when acquiring the characteristics used for identification.
BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTIONBRIEF DESCRIPTION OF THE INVENTION
A cet effet, on prévoit, selon l'invention, un procédé d'identification d'un individu à partir de caractéristiques d'un premier type détectées sur une partie de corps de l'individu, le procédé de détection comprenant les étapes de: - détecter des caractéristiques d'un deuxième type sur la même partie de corps de l'individu, - comparer les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type pour vérifier une cohérence entre les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type, - en cas de cohérence, comparer les caractéristiques du premier type détectées sur l'individu à des caractéristiques du premier type mémorisées. For this purpose, according to the invention, there is provided a method for identifying an individual from characteristics of a first type detected on a body part of the individual, the detection method comprising the steps of: - to detect characteristics of a second type on the same body part of the individual, - to compare the characteristics of the first type and the characteristics of the second type to check a consistency between the characteristics of the first type and the characteristics of the second type, in case of coherence, comparing the characteristics of the first type detected on the individual with characteristics of the first type stored.
Pour réaliser une fraude, le fraudeur devra faire en sorte que les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type ne permettent pas à el-les seules de révéler la fraude et que les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type soient affectées de façon similaire par la fraude de manière à conserver une cohérence entre elles. La réalisation d'une telle fraude sera relativement difficile de sorte que la vérification de la cohérence entre les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type permettra généralement de révéler la tenta- tive de fraude. In order to carry out a fraud, the fraudster must ensure that the characteristics of the first type and the characteristics of the second type do not allow them alone to reveal the fraud and that the characteristics of the first type and the characteristics of the second type are affected. similarly by fraud so as to maintain consistency between them. The realization of such fraud will be relatively difficult so that checking the consistency between the characteristics of the first type and the characteristics of the second type will generally reveal the fraud attempt.
Selon un mode de mise en uvre particulier, les caractéristiques du premier type sont des caractéristiques bidimensionnelles appartenant à une première image capturée par une caméra d'acquisition et les caractéristiques du deuxième type sont des caractéristiques tridi- mensionnelles, et, de préférence, les caractéristiques tridimensionnelles sont issues d'une deuxième image de la partie de corps capturée par la caméra d'acquisition lors d'une projection d'un motif lumineux prédéterminé sur la partie de corps. According to a particular embodiment, the characteristics of the first type are two-dimensional characteristics belonging to a first image captured by an acquisition camera and the characteristics of the second type are three-dimensional characteristics, and, preferably, the characteristics three-dimensional images come from a second image of the body part captured by the acquisition camera during a projection of a predetermined light pattern on the body part.
Ce mode de mise en uvre est particulièrement simple et la détection de fraude ne nécessite pas l'utilisation d'un matériel d'acquisition important. Le procédé selon l'invention permet en outre de conserver la ra- pidité du traitement bidimensionnel tout en ayant la sécurité du tridimensionnel vis-à-vis de la fraude. This mode of implementation is particularly simple and fraud detection does not require the use of a large acquisition equipment. The method according to the invention also makes it possible to maintain the rapidity of the two-dimensional treatment while having the security of the three-dimensional vis-à-vis the fraud.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description qui suit d'un mode de mise en uvre particulier non limitatif de l'invention. Other features and advantages of the invention will emerge on reading the following description of a particular non-limiting embodiment of the invention.
BREVE DESCRIPTION DES DESSINSBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
1l sera fait référence à la figure unique annexée représentant schématiquement la mise en uvre du procédé conforme à l'invention. Reference will be made to the single appended figure schematically showing the implementation of the method according to the invention.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
En référence à la figure, le procédé de détection de fraude conforme à l'invention est ici mis en uvre lors de l'identification d'un individu généralement désigné en 1 à partir d'une partie de son corps, ici son visage 2. With reference to the figure, the fraud detection method according to the invention is implemented here during the identification of an individual generally designated in 1 from a part of his body, here his face 2.
Le procédé conforme à l'invention est mis en oeuvre au moyen d'une unité informatique 3 contenant une base de données 4 mettant en relation des caractéristiques bidimensionnelles 5 d'individus avec leur identité. The method according to the invention is implemented by means of a computer unit 3 containing a database 4 relating two-dimensional characteristics of individuals to their identity.
Les caractéristiques bidimensionnelles 5 en question sont ici constituées d'une image du visage de chaque individu. The two-dimensional features in question here consist of an image of the face of each individual.
L'installation comprend une caméra d'acquisition 6 et un projecteur 7 d'un motif lumineux 8 prédéterminé sur le visage de l'individu. Le motif lumineux 8 est ici constitué de lignes parallèles. Un autre motif possible est par exemple une grille ou tout autre motif prédéterminé. Le motif lumineux 8 est déterminé pour qu'une fois reflété par le visage 2, il présente des déformations permettant de déduire le relief du visage. Le motif lumi- neux 8 est ici réalisé de façon connue en soi au moyen d'un faisceau infrarouge. The installation comprises an acquisition camera 6 and a projector 7 of a predetermined light pattern 8 on the face of the individual. The light pattern 8 here consists of parallel lines. Another possible reason is for example a grid or any other predetermined pattern. The light pattern 8 is determined so that once reflected by the face 2, it has deformations to deduce the relief of the face. The light pattern 8 is here produced in a manner known per se by means of an infrared beam.
Le procédé débute par l'étape de capturer une image 9 du visage 2 de l'individu 1 au moyen de la caméra d'acquisition 6. Immédiatement après cette acquisition, le motif lumineux 8 est projeté sur le visage 2 de l'utilisateur 1 et une image 10 de son visage est capturée par la caméra d'acquisition 6. Il est en outre possible d'utiliser une caméra insensible à l'infrarouge et une caméra sensible à l'infrarouge pour acquérir simultané- ment les images 9 et 10. The method starts with the step of capturing an image 9 of the face 2 of the individual 1 by means of the acquisition camera 6. Immediately after this acquisition, the light pattern 8 is projected onto the face 2 of the user 1 and an image 10 of its face is captured by the acquisition camera 6. It is furthermore possible to use an infrared-sensitive camera and an infrared-sensitive camera to simultaneously acquire the images 9 and 10 .
Les images 9, 10 sont transmises à l'unité informatique 3 pour y être traitées. The images 9, 10 are transmitted to the computer unit 3 for processing.
L'image 10 comporte des caractéristiques tridimensionnelles qui peuvent être déduites des déformations de l'image du motif lumineux 8 sur le visage 2 et être exploitées de façon connue en elle-même par l'unité informatique 3 pour former un modèle en trois dimensions 11 (étape 12). Un rendu est appliqué sur ce modèle par exemple par réflectance. Dans ce mode de rendu, le niveau de gris de chaque point du modèle est le cosinus de l'angle entre la normale locale à ce point et l'axe de vue. The image 10 comprises three-dimensional characteristics that can be deduced from the deformations of the image of the light pattern 8 on the face 2 and can be exploited in a manner known per se by the computer unit 3 to form a three-dimensional model. (step 12). A rendering is applied on this model for example by reflectance. In this rendering mode, the gray level of each model point is the cosine of the angle between the local normal at that point and the view axis.
Il est ensuite procédé à une comparaison 13 de l'image 9 avec une représentation en deux dimensions du modèle en trois dimensions 11 pour vérifier la cohérence des caractéristiques bidimensionnelles de l'image 9 avec les caractéristiques tridimensionnelles du modèle en trois dimensions 11. Les contours du visage dérivent du relief de celui-ci, ce qui permet de vérifier la cohérence entre l'image en deux dimensions du visage et le modèle en trois dimensions de celui-ci. Cette comparaison peut être réalisée de façon connue en elle-même par corrélation de l'image 9 et du modèle en trois dimensions 11 par une technique classique de reconnaissance de portrait par traitement d'image, ou par un procédé d'extraction de caractéristiques et de comparaison utilisant par exemple une méthode d'analyse en composante principale (ACP)( "eigenfaces" dans la littérature). La technique utilisée peut être adaptée à la comparaison des images 9 avec la représentation en deux dimensions du modèle trois dimenlions 11 par exemple par apprentissage à partir d'images et de représentations du modèle trois dimensions correspondant aux images. A comparison 13 of the image 9 is then made with a two-dimensional representation of the three-dimensional model 11 to verify the coherence of the two-dimensional characteristics of the image 9 with the three-dimensional characteristics of the three-dimensional model 11. The contours of the face derive from the relief of the latter, which makes it possible to check the coherence between the two-dimensional image of the face and the three-dimensional model of it. This comparison can be carried out in a manner known per se by correlating the image 9 and the three-dimensional model 11 by a conventional image-processing portrait recognition technique, or by a method for extracting characteristics and for example using a principal component analysis (PCA) method ("eigenfaces" in the literature). The technique used can be adapted to the comparison of the images 9 with the two-dimensional representation of the three-dimensional model 11, for example by learning from images and representations of the three-dimensional model corresponding to the images.
Le résultat 14 de la comparaison conditionne la suite du procédé. Result 14 of the comparison conditions the rest of the process.
Si les caractéristiques bidimensionnelles de l'image 9 s'avèrent incohérentes avec les caractéristiques tridimensionnelles du modèle il, le procédé d'identification est interrompu car le risque d'une fraude lors de l'acquisition est important (étape 15). If the two-dimensional characteristics of the image 9 prove to be inconsistent with the three-dimensional characteristics of the model 11, the identification process is interrupted because the risk of fraud during the acquisition is important (step 15).
Si les caractéristiques bidimensionnelles de l'image 9 sont cohérentes avec les caractéristiques tri-dimensionnelles du modèle 11, il est procédé à une comparaison 16 des caractéristiques bidimensionnelles de l'image 9 avec celles 5 contenues dans la base de données 4 pour tenter l'identification 17 de l'individu 1. If the two-dimensional characteristics of the image 9 are consistent with the three-dimensional characteristics of the model 11, a comparison is made 16 of the two-dimensional characteristics of the image 9 with those contained in the database 4 to attempt the identification 17 of the individual 1.
Si les caractéristiques bidimensionnelles 5 identiques ou présentant une similitude supérieure à un seuil prédéterminé avec les caractéristiques tridimensionnelles de l'image 9 sont détectées, l'identification est réali- sée (étape 18). If the two-dimensional characteristics that are identical or have a similarity greater than a predetermined threshold with the three-dimensional characteristics of the image 9 are detected, the identification is carried out (step 18).
En revanche, si les caractéristiques bidimensionnelles de l'image 9 ne correspondent pas aux caractéristiques bidimensionnelles 5 mémorisées, l'identification n'est pas réalisée et un avertissement 19 est par exemple dispensé à un opérateur. On the other hand, if the two-dimensional characteristics of the image 9 do not correspond to the stored two-dimensional characteristics, the identification is not carried out and a warning 19 is for example dispensed to an operator.
Bien entendu, l'invention n'est pas limitée au mode de réalisation décrit et on peut y apporter des va-riantes de réalisation sans sortir du cadre de l'invention tel que défini par les revendications. Of course, the invention is not limited to the embodiment described and it can provide variations of embodiment without departing from the scope of the invention as defined by the claims.
En particulier, l'invention n'est pas limitée à la détection de fraudes lors de l'identification de l'individu à partir de son visage mais peut également fonctionner pour d'autres parties du corps et par exemple pour les iris. In particular, the invention is not limited to the detection of fraud during the identification of the individual from his face but can also work for other parts of the body and for example for irises.
En outre, dans le cas de caractéristiques bidimensionnelles, celles-ci peuvent être obtenues par stéréoscopie en utilisant deux caméras ou par la capture d'images successives montrant le visage sous différents angles de vues. In addition, in the case of two-dimensional characteristics, these can be obtained by stereoscopy using two cameras or by capturing successive images showing the face from different angles of view.
Les caractéristiques du premier type et les caractéristiques du deuxième type peuvent en outre être détectées ou capturées par des moyens d'acquisition de types différents et ne sont pas forcément des caractéristiques bidimensionnelles et tridimensionnelles et peuvent par exemple être des caractéristiques visuelles dans des domaines de longueurs d'ondes différents. The characteristics of the first type and the characteristics of the second type may also be detected or captured by acquisition means of different types and are not necessarily two-dimensional and three-dimensional characteristics and may for example be visual characteristics in length domains. different waves.
On peut prévoir que les caractéristiques bidimensionnelles et les caractéristiques tridimensionnelles appartiennent à des flux d'images et des flux de modèles trois dimensions, la détection de la fraude résultant de la recherche d'une correspondance entre la variation entre deux images et la variation entre deux représentations en deux dimensions des modèles trois dimensions. Two-dimensional characteristics and three-dimensional characteristics can be expected to belong to three-dimensional image flows and model flows, the detection of fraud resulting from the search for a correspondence between the variation between two images and the variation between two two-dimensional representations of three-dimensional models.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2910139A1 (en) * | 2006-12-19 | 2008-06-20 | Sagem Defense Securite | IMAGE CAPTURE SYSTEM OF THE FACE OF AN INDIVIDUAL. |
| EP2290582A3 (en) * | 2009-08-06 | 2014-08-27 | Delphi Technologies, Inc. | Image classification system and method thereof |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2443004A (en) * | 2006-10-16 | 2008-04-23 | Aurora Comp Services Ltd | Multi camera and waveband imaging apparatus |
| CN104373012A (en) * | 2014-11-28 | 2015-02-25 | 苏州福丰科技有限公司 | Safe case with 3D face recognition function |
| CN116244676B (en) * | 2023-05-09 | 2023-07-07 | 中航信移动科技有限公司 | Block chain-based secure identity verification system |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002009024A1 (en) * | 2000-07-25 | 2002-01-31 | Bio4 Limited | Identity systems |
| WO2004072899A1 (en) * | 2003-02-13 | 2004-08-26 | Nec Corporation | Unauthorized person detection device and unauthorized person detection method |
-
2004
- 2004-12-23 FR FR0413822A patent/FR2880158B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2005
- 2005-12-20 WO PCT/FR2005/003190 patent/WO2006070099A2/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002009024A1 (en) * | 2000-07-25 | 2002-01-31 | Bio4 Limited | Identity systems |
| WO2004072899A1 (en) * | 2003-02-13 | 2004-08-26 | Nec Corporation | Unauthorized person detection device and unauthorized person detection method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| GEBHART A ET AL: "Exclusion of photos and new segmentation algorithms for the automatic face recognition", LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, SPRINGER VERLAG, NEW YORK, NY, US, vol. 1206, March 1997 (1997-03-01), pages 161 - 168, XP002979333, ISSN: 0302-9743 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2910139A1 (en) * | 2006-12-19 | 2008-06-20 | Sagem Defense Securite | IMAGE CAPTURE SYSTEM OF THE FACE OF AN INDIVIDUAL. |
| WO2008074459A1 (en) * | 2006-12-19 | 2008-06-26 | Sagem Securite | System for taking images of the face of an individual |
| US8169474B2 (en) | 2006-12-19 | 2012-05-01 | Morpho | System for taking images of the face of an individual |
| EP2290582A3 (en) * | 2009-08-06 | 2014-08-27 | Delphi Technologies, Inc. | Image classification system and method thereof |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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