FR2903209A1 - Procede de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux resultats de mesures biometriques, serveur central, produit programme d'ordinateur correspondants - Google Patents

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Abstract

L'invention concerne un procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de mesures biométriques, comprenant une première étape de fusion délivrant un premier résultat de reconnaissance.Selon l'invention, un tel procédé comprend également :- au moins une deuxième étape de fusion, délivrant au moins un deuxième résultat de reconnaissance,- une étape de sélection d'un mode de reconnaissance, dit mode sélectionné, parmi au moins trois modes de reconnaissance, correspondant d'une part à chacune des étapes de fusion prises indépendamment, et d'autre part à au moins une combinaison d'au moins deux des étapes de fusion, et- une étape de décision de reconnaissance, délivrant une décision de reconnaissance déterminée en fonction du ou des résultats de reconnaissance du mode sélectionné.

Description

1 Procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux

résultats de mesures biométriques, serveur central, produit programme d'ordinateur correspondants. 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de la reconnaissance biométrique multimodale. On entend notamment par biométrie multimodale une technique de reconnaissance tenant compte de plusieurs modalités biométriques (c'est à dire de plusieurs résultats de mesures biométriques), par exemple de type empreinte digitale, empreinte de l'iris, forme de la main, reconnaissance du locuteur ... Une telle technique de reconnaissance par fusion permet notamment de combiner ces différents résultats pour identifier et/ou authentifier un individu. Ainsi, l'invention concerne une technique de reconnaissance d'individus par fusion de résultats de mesures biométriques. Elle trouve notamment des applications dans des domaines tels que celui de la sécurité ou de la personnalisation des services multimédia, et permet par exemple d'autoriser ou non l'accès à des fichiers, des services, des bâtiments ..., à certains individus identifiés par des données biométriques. 2. Art antérieur On connaît à ce jour de nombreuses technologies basées sur la biométrie permettant la reconnaissance d'individus, notamment en vue de leur identification ou authentification. Ces technologies se basent classiquement sur l'utilisation d'un unique type de modalité biométrique (l'empreinte digitale, la voix, l'iris ou le visage par exemple).

La reconnaissance d'un individu comprend deux phases : une première phase d'enrôlement, encore appelée phase d'apprentissage, et une seconde phase d'identification/authentification. La première phase consiste à enregistrer différentes mesures biométriques de référence correspondant à chacun des individus susceptibles d'utiliser le système de reconnaissance. Ces individus sont appelés dans la suite de la description utilisateurs faisant partie d'un 2903209 2 groupe auquel un accès est autorisé. Ces mesures biométriques de référence acquises dans la phase d'apprentissage sont ensuite exploitées dans la seconde phase d'identification/authentification de l'utilisateur du système, pour être comparées à une mesure courante, selon des traitements spécifiques. 5 Ces systèmes de reconnaissance biométrique basés classiquement sur l'utilisation d'un unique type de modalité biométrique présentent certains inconvénients, tant au niveau de leurs performances de reconnaissance que de leurs contraintes d'utilisation. Pour tenter de pallier ces inconvénients, des techniques basées sur la combinaison de plusieurs modalités de reconnaissance 10 biométrique ont été proposées. Ainsi, selon l'art antérieur, des approches existent qui proposent de combiner les résultats de deux mesures issues de différents capteurs biométriques. Ces approches sont principalement basées sur des méthodes probabilistes. 15 Par exemple, le document de brevet EP-1274047 Multimodal Biometry , propose une technique d'authentification biométrique multimodale d'au moins un individu, utilisant deux mesures de ressemblance biométriques combinées statistiquement pour assigner l'individu à reconnaître à une classe parmi plusieurs. Les mesures de ressemblance biométriques sont des mesures de 20 ressemblance entre des données biométriques déterminées pour l'individu et des données de référence pour les individus des différentes classes. Ces mesures de ressemblance sont, selon ce document, des calculs de distance, ou des calculs de scores par exemple. On utilise ensuite une méthode statistique de type densité de probabilités pour combiner ces mesures de ressemblance. 25 Un inconvénient de cette technique de l'art antérieur est qu'elle repose sur une méthode statistique qui n'est pas configurable en fonction de l'environnement. Cette technique n'est donc pas optimisée en fonction de l'environnement d'utilisation. Un autre inconvénient de cette technique de l'art antérieur est sa faible 30 généricité. En effet, cette technique nécessite un réapprentissage de la totalité du 2903209 3 système pour prendre en compte une nouvelle mesure biométrique. 3. Exposé de l'invention L'invention propose une solution nouvelle qui ne présente pas l'ensemble de ces inconvénients de l'art antérieur, sous la forme d'un procédé de 5 reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de mesures biométriques, qui comprend une première étape de fusion délivrant un premier résultat de reconnaissance. Selon l'invention, un tel procédé comprend également : au moins une deuxième étape de fusion, délivrant un deuxième 10 résultat de reconnaissance, une étape de sélection d'un mode de reconnaissance, dit mode sélectionné, parmi au moins trois modes de reconnaissance, correspondant d'une part à chacune desdites étapes de fusion prises indépendamment, et d'autre part à au moins une combinaison d'au 15 moins deux desdites étapes de fusion, et une étape de décision de reconnaissance, délivrant une décision de reconnaissance déterminée en fonction du ou desdits résultats de reconnaissance dudit mode sélectionné. Ainsi, l'invention repose sur une approche nouvelle et inventive de la 20 reconnaissance d'un individu par fusion de plusieurs résultats de mesures biométriques. Plus précisément, les différentes étapes de fusion prennent en compte chacune plusieurs résultats de mesures biométriques, et permettent de donner un résultat de reconnaissance combinant plusieurs modalités biométriques, de façon à 25 améliorer les performances de reconnaissance. L'étape de sélection d'un mode de reconnaissance permet, entre autres, de choisir une combinaison optimale des différents résultats de fusion, en fonction de l'environnement et/ou de l'application désirée. Ainsi, cette étape de sélection permet de résoudre le problème de la généricité des systèmes de reconnaissance 30 biométrique d'un individu en prenant en compte des paramètres variables. Selon 2903209 4 les cas et les besoins, un ou plusieurs résultats de fusion sont pris en considération dans l'étape de décision pour prendre une décision de reconnaissance d'un individu. La technique de l'invention permet ainsi, par exemple, une mise en oeuvre adaptée à plusieurs applications. 5 Selon une caractéristique particulière de l'invention, ladite étape de sélection tient compte d'au moins une information appartenant au groupe comprenant : un niveau de sécurité, un type de mesures biométriques, 10 un niveau de qualité d'au moins une mesure biométrique, un niveau de qualité d'au moins un des résultats de reconnaissance, un temps d'exécution maximum. On sélectionne ainsi un mode de reconnaissance en tenant compte d'au moins une information représentative des paramètres de l'environnement ou de 15 l'application désirée. Ces informations permettent ainsi de configurer un système de reconnaissance, notamment en l'adaptant à un niveau de sécurité souhaité. Par exemple, certaines méthodes de fusion plus restrictives que d'autres pourront être choisies pour des applications de reconnaissance d'individu nécessitant un grand 20 niveau de sécurité. De même, certaines méthodes de fusion apparaissent plus fiables pour certains types de mesures biométriques et seront choisies particulièrement dans le cas où ces types de mesures biométriques sont utilisées dans la reconnaissance. Les environnements ou les conditions d'acquisition des mesures 25 biométriques peuvent aussi être pris en compte pour la sélection d'un mode de reconnaissance, permettant ainsi au système de reconnaissance de s'adapter par exemple au niveau de bruit pour la mesure biométrique vocale, aux conditions de luminosité pour la mesure biométrique faciale... Cette étape de sélection peut aussi prendre en considération un niveau de 30 qualité souhaité pour un ou plusieurs résultats de reconnaissance et/ou un temps 2903209 5 d'exécution maximum souhaité et choisir en fonction le mode de reconnaissance optimal. Selon un mode de réalisation particulier, les première et/ou deuxième étapes de fusion appartiennent au groupe comprenant : 5 les fusions de distances, les fusions d'opinions. Par exemple, la première étape de fusion est de type fusion de distances, la deuxième étape de fusion est de type fusion d'opinions et les trois modes de reconnaissance possible sont basés : 10 soit sur une fusion de distances, soit sur une fusion d'opinions, soit sur une combinaison de fusions de distances et d'opinions. La fusion de distance correspond notamment à une combinaison de listes ordonnées des distances de chaque membre du groupe d'utilisateurs par rapport au 15 meilleur résultat de mesure biométrique. A ce meilleur résultat, on attribue une distance égale à zéro, au deuxième meilleur résultat on attribue une distance égale à 1 et ainsi de suite. Le temps de calcul de cette fusion est assez rapide. La fusion d'opinions correspond à une combinaison des résultats de mesures biométriques pondérés. La règle de pondération utilisée est configurable 20 par exemple en fonction du niveau de sécurité et/ou de l'ergonomie souhaitée. La fusion d'opinions nécessite un calcul plus coûteux que la fusion de distances, mais présente généralement un résultat de fusion plus précis. Notamment, au moins une des étapes de fusion peut mettre en oeuvre des coefficients de pondération prédéterminés. 25 Ces coefficients de pondération sont par exemple déterminés lors d'une phase manuelle préalable de calibration (essai/erreur), ou lors d'une phase automatique d'apprentissage. On peut notamment remarquer que les valeurs des coefficients de pondération dépendent de la qualité des mesures biométriques : par exemple un niveau de saturation, un rapport signal à bruit, un niveau de contraste 30 d'une image... 2903209 6 Selon un aspect particulier de l'invention, le mode sélectionné met en oeuvre une règle de fusion correspondant à une somme ou une multiplication d'au moins deux résultats de mesures biométriques, déterminée selon un niveau de sécurité souhaité. 5 Ainsi, si le niveau de sécurité souhaité est bas, la règle de fusion mise en oeuvre correspond à une somme des résultats de mesures biométriques, puisque la règle de la somme est beaucoup plus permissive que la règle du produit. En effet, une probabilité basse (inférieure à 0, 1 par exemple) d'un résultat de mesure biométrique ne pénalise pas ou peu le résultat global. 10 Pour la règle du produit, il suffit en revanche que l'une des probabilités d'un des résultats de mesures biométriques soit très faible (inférieure à 0,1 par exemple), voire plus faible que le reste des résultats, pour que le résultat global de la fusion soit très bas, voire négligeable, et donc qu'un individu ne soit pas reconnu. 15 Un exemple de résultats de fusion d'opinions, appliquée à deux résultats de mesures biométriques, utilisant deux règles de pondération différentes est présenté dans la description d'un mode de réalisation de l'invention (paragraphe 5.4.4). Selon un mode de réalisation particulier, le procédé de reconnaissance selon l'invention est mis en oeuvre dans un serveur central, les résultats de 20 mesures biométriques provenant d'au moins deux serveurs biométriques distants. Ainsi, selon ce mode de réalisation particulier, le serveur central reçoit des requêtes de reconnaissance de la part de services clients, ainsi que des mesures biométriques effectuées, et les transmet par exemple sous forme de fichiers aux serveurs biométriques distants, qui les traitent et renvoient les résultats des 25 mesures biométriques au serveur central. Une base de données peut également être disponible dans ce serveur central afin de garder un historique de l'ensemble des requêtes de reconnaissance effectuées. Selon ce mode de réalisation particulier, la décision de reconnaissance est transmise à au moins un serveur client distant. Le serveur client distant gère les 30 requêtes de reconnaissance, enregistre les mesures biométriques, les transmet au 2903209 7 serveur central et attend du serveur central la décision de reconnaissance lui permettant de répondre à la requête de reconnaissance. En particulier, le serveur central communique avantageusement avec les serveurs biométriques et le serveur client suivant un formalisme XML (en anglais 5 eXtensible Markup Language ). L'utilisation du langage XML facilite notamment la généricité du système et facilite l'ajout de nouvelles modalités biométriques. Ainsi, les paramètres d'entrées/sorties du serveur central suivent le formalisme XML. De plus, les échanges de mesures biométriques et de résultats de reconnaissance se font via 10 des requêtes XML spécifiques : une requête XML spécifique pour l'envoi des mesures biométriques par le serveur client au serveur central, une requête XML spécifique pour la transmission de ces mesures biométriques par le serveur central aux serveurs biométriques, une requête XML spécifique pour la transmission des résultats de mesures biométriques par les serveurs biométriques au serveur 15 central, une requête XML spécifique pour l'envoi de la décision de reconnaissance par le serveur central au serveur client ... Notamment, le serveur central accède de manière simultanée à tous les serveurs biométriques distants. Les mesures biométriques transmises par les serveurs clients au serveur central sont transférées, via des requêtes XML 20 spécifiques, simultanément aux serveurs biométriques correspondants. On gagne ainsi en temps de traitement puisque tous les résultats sont disponibles simultanément. Un autre aspect de l'invention concerne un serveur central comprenant des premiers moyens de fusion délivrant un premier résultat de reconnaissance. Selon 25 l'invention, un tel serveur central comprend également : des deuxièmes moyens de fusion, délivrant au moins un deuxième résultat de reconnaissance, des moyens de sélection d'un mode de reconnaissance, sélectionnant un mode de reconnaissance parmi au moins trois 30 modes de reconnaissance correspondant d'une part à la mise en 2903209 8 oeuvre de chacun des moyens de fusion pris indépendamment, et d'autre part à la mise en oeuvre d'au moins une combinaison d'au moins deux des moyens de fusion, dit mode sélectionné, et des moyens de décision de reconnaissance, délivrant une décision 5 de reconnaissance déterminée en fonction du ou des résultats de reconnaissance du mode sélectionné. Un tel serveur central est notamment adapté pour mettre en oeuvre le procédé de reconnaissance par fusion de mesures biométriques décrit précédemment. 10 Un autre aspect de l'invention concerne un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de 15 mesures biométriques décrit précédemment. 4. Liste des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des 20 dessins annexés, parmi lesquels : la figure 1 présente les étapes du procédé de reconnaissance d'un individu selon un mode de réalisation particulier de l'invention ; la figure 2A présente un exemple d'architecture fonctionnelle du système de reconnaissance selon un mode de réalisation particulier 25 de l'invention ; la figure 2B décrit une séquence de flux de données d'un serveur central selon un mode particulier de réalisation de l'invention ; la figure 3 présente un exemple de serveur central ; la figure 4 illustre une vue d'ensemble illustrant un mécanisme de 30 fusion selon l'invention ; 2903209 9 la figure 5 présente un exemple d'implémentation d'un algorithme de fusion selon l'invention ; la figure 6 illustre un exemple de structure d'une partie du serveur central mettant en oeuvre le procédé de reconnaissance d'un 5 individu selon un mode de réalisation particulier de l'invention. 5. Description d'un mode de réalisation de l'invention 5.1 Principe général Comme illustré en relation avec la figure 1, le principe général de l'invention repose sur une sélection 11 d'un mode de reconnaissance optimal, 10 parmi au moins trois modes de reconnaissance, prenant en compte le ou les résultats de reconnaissance issus d'une ou plusieurs étapes de fusion pour délivrer une décision D de reconnaissance. Plus précisément, un procédé de reconnaissance selon l'invention comprend une première étape de fusion 12 délivrant un premier résultat de reconnaissance 121, et au moins une deuxième 15 étape de fusion 13 délivrant un deuxième résultat de reconnaissance 131. L'étape de sélection 11 permet de sélectionner un mode de reconnaissance correspondant à une étape de fusion prise indépendamment (par exemple la première étape 12 ou la deuxième étape 13) ou à une combinaison d'au moins deux des étapes de fusion (par exemple 14). Cette étape de sélection 11 peut être 20 mise en oeuvre après les différentes étapes de fusion, notamment pour tenir compte du résultat de ces différentes étapes, ou préalablement aux étapes de fusion. L'étape de décision 15 permet ensuite de délivrer une décision de reconnaissance D en fonction du résultat de reconnaissance du mode sélectionné. Le procédé de reconnaissance selon l'invention est mis en oeuvre dans la 25 phase d'identification/authentification de la reconnaissance d'individus. La technique selon l'invention permet de tenir compte notamment des paramètres de l'environnement dans lequel sont effectuées les mesures biométriques, ainsi que du niveau de sécurité souhaité. 5.2 Architecture fonctionnelle 30 On présente désormais, en relation avec la figure 2A, l'architecture 2903209 10 fonctionnelle d'un système de reconnaissance mettant en oeuvre le procédé de reconnaissance de la figure 1 selon un mode de réalisation particulier de l'invention. Un tel système de reconnaissance comprend notamment M serveurs clients 211, 212, ...21M, un serveur central 20, et N serveurs biométriques 221, 5 222,

.22N (M >= 1, N >= 2). 5.2.1 Serveurs clients Les serveurs clients 211, 212, ... prélèvent des échantillons biométriques, ou mesures biométriques, d'un utilisateur à identifier, qui sont ensuite envoyés au serveur central 20, via une requête XML spécifique. Les serveurs clients 211, 212, 10 ... reçoivent ensuite une réponse XML de la part du serveur central 20, contenant l'identifiant de la personne reconnue quand la décision de reconnaissance a été prise. Les serveurs clients sont par exemple : un serveur de visiophonie 211 : il gère les appels depuis les 15 visiophones et oriente l'utilisateur sur les services en ligne. Il communique avec le serveur central pour identifier/authentifier les utilisateurs désirant se connecter aux services de visiophonie, en utilisant par exemple les résultats de mesures biométriques des serveurs biométriques 221, 222, ..., par exemple de type vocale et 20 faciale ; Un serveur vocal 212 de type VoiceXML : son rôle est le même que le serveur de visiophonie mais l'identification/authentification de l'utilisateur est basée uniquement sur la voix. Comme indiqué précédemment, les mesures biométriques issues des 25 serveurs clients 211, 212, ..., sont transmises au serveur central 20 qui les dirige vers les serveurs biométriques 221, 222, .... Ces serveurs biométriques retournent vers le serveur central 20 des résultats de mesures biométriques, permettant au serveur 20 de prendre une décision de reconnaissance D. Cette décision est alors transmise au serveur client. 30 5.2.2 Serveurs biométriques 2903209 11 Les serveurs biométriques, aussi appelés plateformes biométriques (notées PFB), interviennent dans les deux phases de la reconnaissance d'un individu. Dans la première phase d'enrôlement, chaque PFB enregistre les empreintes (vocale / faciale / digitale ...) d'un utilisateur, selon les caractéristiques 5 d'apprentissage propres à chaque PFB. Par exemple, certains moteurs de reconnaissance faciale ont besoin d'au moins trois images pour la génération d'une empreinte faciale, d'autres n'ont besoin que d'une image. En général, les serveurs de reconnaissance vocale n'ont besoin que de trois répétitions d'un énoncé pour générer une empreinte vocale.

10 Dans la deuxième phase d'identification/authentification, les PFB reçoivent les échantillons biométriques de la part du serveur central 20, effectuent des calculs de reconnaissance et envoient les résultats de reconnaissance au serveur central. Dans cette phase aussi, chaque PFB a ses propres besoins en terme de nombre de répétitions d'un énoncé (pour la reconnaissance du locuteur) 15 ou du nombre d'images (pour la reconnaissance faciale) nécessaires pour l'identification/authentification d'un individu. Les plateformes biométriques sont par exemple : une PFB faciale 221 qui permet d'identifier et d'authentifier une personne par la reconnaissance de son visage : elle utilise une 20 technologie de reconnaissance telle que décrite dans le document de brevet FR 05 03047, non encore publié, déposé au nom du même déposant que la présente demande, et basée sur une méthode statistique de reconnaissance de visages dans les images numériques sur laquelle est appliquée une analyse discriminante 25 linéaire bidimensionnelle (ADL2D). Techniquement, la PFB faciale peut être par exemple un IBM Xseries 335 (marque déposée), avec une configuration Windows XP (marque déposée), suivant le protocole HTTP ; une PFB vocale 222 qui permet d'identifier et d'authentifier une 30 personne par sa voix : elle utilise la technologie de reconnaissance 2903209 12 du locuteur basée sur les coefficients MFCC ( Mel-Frequency Cepstrum Coefficients en anglais) pour le codage et les HMM ( Hidden Markov Models en anglais) pour le décodage. Cette technologie est dépendante du texte utilisé lors de la première 5 phase d'enrôlement de la reconnaissance d'individus, c'est à dire que le texte utilisé lors de la phase d'identification/authentification doit être le même que celui utilisé lors de la phase d'enrôlement. En revanche, cette technologie est indépendante du contenu lui-même du texte choisi. Techniquement, la PFB vocale peut être par 10 exemple un serveur Compaq (marque déposée) avec une configuration RAID1 û Intel Xeon 2.5GHz (marque déposée), suivant le protocole TCP ; une PFB digitale 223 qui permet d'identifier une personne par ses empreintes digitales : elle utilise une technologie basée sur la 15 solution "MorphoModule" (marque déposée) de la société SAGEM (version 3.0) qui se compose d'un capteur digital Sagem MM110 (marque déposée), d'une interface RS232 ainsi que d'un driver (pilote) pour exploiter les fonctionnalités du capteur. Le système "MorphoModule" (marque déposée) fournit un certain nombre de 20 commandes dont l'identification digitale. Ces commandes sont accessibles depuis une interface de communication RS232 via le protocole MM110 (marque déposée). Techniquement, la PFB digitale peut être par exemple un serveur IBM XSeries 345 (marque déposée) avec une configuration RAIDI û Intel Xeon 25 2.5GHz (marque déposée), suivant le protocole TCP. Le capteur digital Sagem MM110 (marque déposée) est installé sur le PC du client via une interface RS232. 5.2.3 Serveur central Comme illustré en figure 3, il est composé notamment d'un ordinateur 30 frontal, classiquement appelé front-end , 31, d'un noyau 32 ainsi que d'un 2903209 13 système de fusion biométrique multimodale 1 qui fait l'objet de la présente invention. Ce serveur d'applications peut être réalisé dans un environnement Java J2EE (marque déposée), et peut être un IBM Xseries 35, avec la configuration suivante : 1 Go RAM-2x36 Go DD û RAID1 û Intel Xeon 2.8GHz (marque 5 déposée). Ce serveur reçoit les requêtes XML des serveurs clients 211, 212, ...afin de procéder à l'identification/authentification biométrique multimodale d'un individu. Le front-end 31 est le point d'entrée du serveur central 20. Il héberge 10 les interfaces d'administration Web qui permettent de configurer et de superviser le serveur central. Il peut également comprendre une base de données permettant de conserver l'historique des requêtes provenant de l'ensemble des serveurs clients ainsi que d'enregistrer le profil des utilisateurs ou groupes d'utilisateurs. Le noyau 32 gère l'ensemble des échanges avec les PFB 221, 222, ... Il se 15 charge notamment de la transmission des fichiers de parole, d'image ... à l'ensemble des PFB. Le système de fusion biométrique multimodale 1 se présente par exemple sous la forme d'un module logiciel de fusion biométrique. Il permet notamment d'analyser les résultats de mesures biométriques délivrés par les PFB et d'établir 20 un diagnostic sur l'identification/authentification d'un individu. L'algorithme de fusion est décrit plus précisément dans les paragraphes 5.3 et 5.5, ainsi que dans l'annexe C, qui fait partie intégrante de la présente description. 5.2.4 Echanges serveurs clientsùserveur central et serveur centralùPFB 25 Comme illustré en relation avec la figure 2B, les échanges entre les serveurs clients et le serveur central, ainsi que ceux entre le serveur central et les PFB, suivent selon cet exemple de réalisation le formalisme XML, selon un schéma préalablement défini. Par exemple, les échantillons biométriques (audio/vidéo ...) sont envoyés 30 par les serveurs clients au serveur central via une requête XML SendData Test.

2903209 14 D'autres exemples de requêtes utilisées dans l'invention sont décrits en annexes A et B, qui font partie intégrante de la présente description. Le serveur central accède simultanément à toutes les PFB. Selon cet exemple d'utilisation, la requête 23 du serveur client de 5 visiophonie 211 vers le serveur central 20 suit le protocole HTTP. Cette requête permet notamment d'envoyer les échantillons ou mesures biométriques vers le serveur central 20. Celui-ci émet une requête 231 vers la PFB faciale 221 suivant le protocole HTTP et une requête simultanée 232 vers la PFB vocale 222 suivant le protocole TCP. La PFB faciale 221 retourne un résultat de mesure biométrique 10 vers le serveur central 20 via une requête 241 et la PFB vocale 222 retourne résultat de mesure biométrique vers le serveur central 20 via une requête 242. Après avoir mis en oeuvre le procédé de reconnaissance par fusion selon l'invention, le serveur central 20 retourne une décision de reconnaissance vers le serveur client de visiophonie 211 via une requête 24.

15 On dispose ainsi selon ce mode de réalisation de l'invention d'une interface XML simple à utiliser et présentant notamment les avantages suivants : interface XML multimodale et unique quelles que soient les PFB utilisées ; système multimodal complet par l'accès simultané aux PFB ; 20 architecture générique qui confère plus de souplesse dans l'ajout et/ou la modification d'une PFB. 5.2.5 Résultats de mesures biométriques Suite à une demande d'identification/authentification, chaque PFB 221, 222 fournit une réponse au serveur central 20, suivant un formalisme, langage ou 25 protocole standard ou propriétaire. Pour chaque PFB, ces réponses peuvent être ou non décrites dans le même format. Un prétraitement peut notamment être effectué pour extraire les éléments pertinents nécessaires à la suite de la reconnaissance, ces éléments étant appelés résultats de mesures biométriques et utilisés par le serveur central 20 pour les algorithmes de fusion.

30 Ces résultats de mesures biométriques sont par exemple des mesures de 2903209 15 distance, des scores de reconnaissance, des probabilités a posteriori ... associés à des identifiants d'individus. Un exemple particulier est celui des meilleures mesures ( NBest enanglais). 5.3 Algorithmes de fusion. sélection du mode de reconnaissance et 5 décision de reconnaissance Comme illustré par les figures 4 et 5, le système de fusion 1 comprend les étapes principales suivantes : initialisation 41 ; sélection d'un mode de reconnaissance 11, parmi au moins trois 10 modes ; fusions 12, 13, 14 ; décision de reconnaissance 15. L'étape d'initialisation 41 permet d'initialiser toutes les structures de données nécessaires aux fusions. Par exemple, selon le mode de réalisation décrit, 15 l'étape d'initialisation 41 initialise les variables suivantes : X : matrice de type réel comprenant N couples [ID, P], où ID est un vecteur contenant les x identifiants rendus par chaque PFB, et P est un vecteur contenant les x résultats de mesures biométriques rendus par chaque PFB ; 20 fusion : entier déterminant le type de fusion utilisé ; cule : entier déterminant une règle de fusion à utiliser ; SL : entier déterminant un niveau de sécurité requis lors de la décision ; SigQual : vecteur de réels comprenant une mesure de qualité pour 25 chacune des N PFB ; w : vecteur de type réel comprenant l'ensemble des N coefficients de pondération ; : réel déterminant un seuil de décision globale ; A : réel déterminant un seuil de décision inter individu ; 30 e : réel déterminant un seuil de qualité du signal en entrée (par 2903209 16 exemple niveau de saturation du signal, rapport signal/bruit, ...). Le système peut également utiliser plusieurs mesures de la qualité du signal pour une même modalité (par exemple une PFB vocale peut calculer l'index de saturation du signal de parole, le niveau du 5 rapport signal à bruit, ...) ; FD : matrice de type réel comprenant le résultat de la fusion de l'ensemble de distances [IDd, fd], où fd est un vecteur contenant les x mesures de distances ; FO : matrice de type réel comprenant le résultat de la fusion de 10 l'ensemble d'opinions [IDop, fo], où fo est un vecteur contenant les x mesures de la fusion d'opinions ; D : entier contenant l'identifiant de l'utilisateur, ou un code d'erreur dans le cas contraire. L'étape 11 de sélection consiste à sélectionner l'une ou l'autre des 15 méthodes de fusion 12, 13 ou une combinaison 14 de celles-ci, en fonction de paramètres prédéterminés parmi les suivants : un niveau de sécurité souhaité. Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, trois niveaux de sécurité sont définis : o sécurité haute : réglage le plus robuste (taux de fausse 20 identification/acceptation faibles, taux de rejet élevé) ; o sécurité moyenne : compromis entre robustesse et ergonomie ; o sécurité basse : réglage le plus ergonomique (taux de rejet faible, taux de fausse identification/acceptation plus élevés) ; éventuellement un type de mesures biométriques ; un niveau de qualité d'au moins une mesure biométrique : par exemple le niveau de saturation ou de contraste d'une image dans le cas de la mesure biométrique pour la PFB faciale, le rapport signal à bruit de l'échantillon audio dans le cas de la mesure 25 30 2903209 17 biométrique pour la PFB vocale ... ; un niveau de qualité d'au moins un des résultats de reconnaissance issus des méthodes de fusion : le système peut déterminer un seuil en dessous duquel un résultat de reconnaissance ne sera pas pris en 5 compte car considéré comme non significatif ; un temps d'exécution maximum : ce paramètre d'ergonomie intervient également dans le niveau de sécurité et permet de tenir compte de l'utilisation particulière et spécifique de la reconnaissance d'individus. Certains serveurs clients peuvent avoir 10 des contraintes de temps d'accès maximum aux services sécurisés par la reconnaissance d'individus et la prise en compte de ce paramètre est alors nécessaire dans la sélection du mode de reconnaissance, qui permet de choisir le mode de reconnaissance le plus rapide.

15 Des combinaisons de ces différents paramètres permettent de choisir le mode de reconnaissance le mieux adapté à chaque contexte particulier de reconnaissance d'individus, à chaque environnement. Par exemple, un système de reconnaissance d'individus en entrée d'un bâtiment hautement sécurisé mettant en oeuvre des PFB vocale et faciale, avec un système de fusions utilisant une fusion 20 d'opinions et une fusion de distances, peut tenir compte notamment des paramètres suivants : niveau de sécurité haut (règle du produit utilisée pour la fusion d'opinions) ; niveau de qualité des deux mesures biométriques utilisées (par 25 exemple rapport signal sur bruit pour la voix et niveau de contraste pour l'image faciale) ; pas de contrainte de temps (combinaison des résultats de reconnaissance issus des deux règles de fusion mises en oeuvre) ; seuils d'acceptabilité élevé pour le résultat de la fusion de distances 30 et pour le résultat de la fusion d'opinions.

2903209 18 Une fois la ou les méthodes de fusion sélectionnée(s), l'étape de fusion met en oeuvre les différents algorithmes de fusion, qui utilisent les résultats de mesures biométriques délivrés par les différentes PFB. Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, le système de 5 fusion met en oeuvre une fusion de distances 12, une fusion d'opinions 13 et une combinaison de ces deux algorithmes de fusion 14. La fusion de distances correspond notamment à une combinaison de listes ordonnées des distances de chaque membre du groupe par rapport au meilleur résultat de mesure biométrique. Au meilleur résultat de mesure biométrique, c'est 10 à dire au plus probable, on attribue une distance égale à zéro, au deuxième meilleur on attribue une distance égale à un... La fusion d'opinions correspond à une combinaison des résultats de mesures biométriques pondérés. La règle de pondération utilisée est configurable par le système en fonction de paramètres prédéterminés et peut être, par exemple, 15 une somme pondérée ou un produit pondéré. Les coefficients de pondération utilisés sont initialisés dans l'étape d'initialisation 41 en fonction de paramètres prédéterminés. Le temps de calcul pour la fusion d'opinions est plus long que pour la fusion de distances, mais le résultat de reconnaissance est plus précis.

20 Afin de reconnaître l'identité de l'individu, la décision de reconnaissance peut être prise soit à partir d'une combinaison des résultats de reconnaissance obtenus par chaque méthode de fusion décrite précédemment, soit à partir du résultat de reconnaissance fourni par l'une ou l'autre de ces méthodes de fusion. L'étape de décision 15 délivre la décision de reconnaissance D, en 25 fonction d'un seuil de décision prédéterminé, dépendant lui aussi de paramètres tels que le niveau de sécurité souhaité ou l'environnement de la reconnaissance de l'individu. La décision de reconnaissance est envoyée aux serveurs clients ayant effectué les requêtes de reconnaissance, sous la forme de l'identifiant de l'individu reconnu Dl, ou d'un message d'erreur D2 en cas d'échec 30 d'indentification.

2903209 19 Un exemple d'implémentation est décrit en annexe C, qui fait partie intégrante de la présente description. 5.4 Exemples de mise en oeuvre de l'invention Des exemples de fusion de distances et de fusion d'opinions sont décrits 5 ci-dessous, ainsi qu'un exemple de combinaisons de ces deux fusions. Par la suite, on fait l'hypothèse que EPi=1 et Ecui=1 pour i:1..N. 5.4.1 Fusion de distances 5.4.1.1 Vitesse de décision : haute / niveau de sécurité : moyen On considère par exemple une configuration système telle que : N=2, x=3, 10 fusion=0, itma,( 1, (3>1, Ml. Considérant : X : [X1, X2], avec : X ID p1 ID1 P11= 0.6 ID2 P12 = 0.3 ID3 P13 = 0.1 ID p1 di ID1 P11 d11=0 ID2 P12 d12 = 1 ID3 P13 d13=2 On obtient : 15 FD : [D1]+[D2] X ID p2 ID1 P21= 0.7 ID3 P23 = 0.2 ID2 P22 = 0.1 ID P2 d2 ID1 P21 d21= 0 ID3 P23 d23 = 1 ID2 P22 d22 = 2 ID D1 D2 FD ID1 d11 d21 FD1 = 0 ID2 d 12 d22 FD2 = 3 ID3 d13 d23 FD3 = 3 De plus, étant donné que (3<1 et A>1, alors D = ID1, ce qui signifie que l'individu ID1 est a priori le meilleur. 5.4.1.2 Vitesse de décision : moyenne / niveau de sécurité : haut On considère par exemple une configuration système telle que : N=2, x=3, 20 fusion=0, SL=2, itiäaz 2, (3<=1, A<1.

2903209 20 Considérant X : [X1, X2], avec : X2 X1 ID Pt ID1 P11= 0.6 ID2 P12 = 0.3 ID3 P13=0.1 ID Pt D1 ID1 P11 d11= 0 ID2 P12 d12 = 1 ID3 P13 d13 = 2 On obtient : 5 FD : [D1]+[D2] ID p2 ID1 P22 = 0.6 ID3 P21= 0.3 ID2 P23 = 0.1 ID p2 D2 ID1 P21 d21= 0 ID2 P23 d23 = 1 ID2 P22 d22 = 2 ID D1 D2 FD ID1 d11 d21 FD1 = 1 ID2 d 12 d22 FD2 = 1 ID3 d13 d23 FD3 = 4 De plus, étant donné que (3<=1 mais 0<1, alors D = pas de décision, ce qui signifie que : - étant donné que SL>l, si it < itmax alors on effectue une nouvelle itération avec fusion égal à fusion_opinion, 10 - sinon : D = Echec (rejet de l'individu) alors on applique un comportement défini par défaut pour chaque application : l'algorithme peut par exemple rendre les L meilleurs résultats de FD, générer un message d'erreur, etc. 5.4.2 Fusion d'opinions 5.4.2.1 Vitesse de décision : moyenne / niveau de sécurité : haut 15 On considère par exemple une configuration système telle que : N=2, x=3, fusion=l, rule=l, SL=2 : (R=0.65, A=0.1, wl=0.7, w 2=0.4). Considérant X : [ X1, X2 ], avec : X1 X2 ID P1 ID P2 ID1 P11=0.6 ID1 P21= 0.7 2903209 21 ID2 P12 = 0.3 ID3 P23 = 0.2 ID3 P13= 0.1 ID2 P22 = 0.1 On obtient : FO ID p1 p2 FO ID1 P11= 0.6 P21= 0.7 FOI = w1 *P11 + w2*P21= 0.7 ID2 P12 = 0.3 P22= 0.2 F02 = wl*P12 + w2*P22= 0.29 ID3 P13 = 0.1 P23 = 0.1 F03 = w1*P13 + w2*P23 = 0.

11 Etant donné que FOI > 13 et [FOI - F021 > A - D = ID1 : l'individu ID1 5 est a priori le meilleur. 5.4.3 Combinaison de mécanismes de fusion 5.4.3.1 Vitesse de décision : basse / niveau de sécurité : très haut Si on reprend la configuration des paragraphes 5.4.1.1 et 5.4.2.1, comme dans les deux cas l'identité reconnue est ID1 l'algorithme décide (reconnaît) 10 D=ID1. 5.4.3.2 Vitesse de décision : basse / niveau de sécurité : très haut Si on reprend la configuration des paragraphes 5.4.1..2 et 5.4.2.1, comme dans les deux cas l'identité reconnue n'est pas la même, le système génère un signal d'alerte WARNING et une solution de secours peut être appliquée. 15 5.4.4 Exemple de règles de pondération Si on considère les résultats de deux mesures biométriques P1 et P2, telles que P2 P1, le résultat de fusion d'opinions est assez différent en fonction du choix de la règle de pondération. Par exemple, on considère les paramètres suivants : 20 P1=0.5, P2=0.001, w1=0.5, w2=0.5 La fusion d'opinions avec une règle de pondération du produit donne le résultat de fusion suivant : F0=(p1o,5)x(P2o'5)=0,7x0,0031=0,0221 On peut constater que le résultat de la deuxième mesure biométrique (P2) 25 pénalise la première mesure biométrique (P1).

2903209 22 La fusion d'opinions avec une règle de pondération de la somme donne le résultat de fusion suivant : FO=P1 x0,5+P2 x0,5=0,25+0,0005=0,2505 Dans ce cas, même si P2 P1, la deuxième mesure biométrique est moins 5 sévère avec la première mesure biométrique que lors de l'utilisation de la règle du produit. 5.5 Structure d'une partie du serveur On présente désormais, en relation avec la figure 6, la structure simplifiée d'une partie du serveur mettant en oeuvre une technique de reconnaissance d'un 10 individu selon le mode de réalisation particulier décrit ci-dessus. Un tel serveur comprend, entre autres, une mémoire 61, une unité de traitement 62, équipée par exemple d'un microprocesseur P, et pilotée par le programme d'ordinateur 63, mettant en oeuvre le procédé de reconnaissance selon l'invention.

15 A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur 63 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 62. L'unité de traitement 62 reçoit en entrée au moins une mesure biométrique. Le microprocesseur de l'unité de traitement 62 met en oeuvre les étapes du procédé de reconnaissance décrit précédemment, selon 20 les instructions du programme d'ordinateur 63. L'unité de traitement 62 délivre en sortie une décision D correspondant soir à un identifiant d'individu reconnu soit à un code d'erreur d'identification.

2903209 5 10 15 20 23 ANNEXE A Exemple de requête XML d'un serveur client vers le serveur central <simbad> <request> <sendDataTesb <serviceld>serviceldValue4serviceld> <identMode>IDENTIFICATIONIAUTHENTICATION4 identMode> <groupld>groupldV al ue4groupld> [<secLevel>HIGHI MEDIUMI LOW</secLevel>] [<userld>userldValue</userld>] [<voice> <filename>voiceFile l </filename> <filename>voiceFile2</filename> <filename>voiceFileN4filename> </voice>] [<face> <filename>faceFile 1</filename> <filename>faceFile2</filename> <filename>faceFileN</filename> </face>] [<other> <filename>otherFile l </filename> <filename>otherFile2</filename> lename>otherFileN</filename> </other>] </sendDataTesb </requesb </simbad> 2903209 5 10 15 20 24 ANNEXE B Exemple de réponse XML du serveur central vers le serveur client <simbad> <response status=OK> <decision>COMPLETEI INCOMPLETEI ERROR textError4decision> [<groupld>groupIdV aluedgroupld>] [<userld value="userldValueN" score_global="scoreV alue">4userld>] [<details> [<voice> [groupld 1 userld 1 score 1], [groupldl userld2 score2], [groupldl userld3 score3]I INCOMPLETEI ERROR Description voice>] [<face> [groupld 1 userld 1 score II , [groupld 1 userld2 score2], [groupldl userld3 score3]I..DTD: INCOMPLETEI ERROR Description </face>] [<others> [groupld 1 userld 1 score 1], [groupld 1 userld2 score2], [groupldl userld3 score3]I INCOMPLETEI ERROR Description </others>] </details>] </response> <1simbad> 2903209 25 ANNEXE C Exemple d'implémentation des algorithmes de fusion selon un mode de réalisation particulier de l'invention Initialisation 5 // initialisation de la procédure de fusion de données // biométriques // chargement des paramètres en entrée // initialisation des valeurs rule, fusion et SL // fusion peut suivre un ordre pré-établi 10 // initialisation variable nouvelle_iteration en //fonction de itmax Si it > ltmax nouvelle_iteration = FALSE sinon nouvelle_iteration = TRUE 15 si fusion égal à fusion_opinions //calculer la fusion d'opinions goto FusionOpinion sinon si fusion égal à fusion_distances //calculer la fusion de distance goto FusionDistance sinon si fusion égal à combinaison_ fusions //calculer la combinaison de mécanismes de //fusion goto FusionDistance goto FusionOpinion sinon //calculer la combinaison de mécanismes de //fusion goto FusionDistance goto FusionOpinion FusionDistance // ordonner Xi= (IDi, Pi) en fonction des valeurs de Pi // calcul de la matrice de distances // initialiser D // calculer matrice D avec N couples [id,d]i (idi-IDi, // di: iéme mesure de distance) pour chaque couple [ID,P]i du tableau X (i=O..N-1) pour chaque individu (j=0..x-1) si Pi[j] > Pi[j+l] 20 25 30 2903209 26 //probabilités différentes en suivant un //ordre descendant di[j] Fj idi[j] - IDi[j] jj+1 5 sinon : //probabilités consécutives égales di[j] j di[j+l] F j idi[j] F IDi[j] 10 idi[j+l] F IDi[j+l] j -j+2 // calcul de la matrice de fusion de distances FD = //[IDd,fd] // initialiser vecteur FD pour chacune des x valeurs de id0[j] 15 pour i=O..N-1 // fd[j] égal à la somme des N valeurs di//associées à id0[j] IDd[j] id0[j] // ordonner vecteur FD suivant un ordre descendant en //fonction des valeurs de fd 20 FusionOpinion // calcul du vecteur de fusion d'opinions //initialiser vecteur de coefficients de pondération //w[i]pour chaque couple [ID,P]; du tableau X (i=O..N-//1)en fonction de la règle (e.g. somme/produit 25 //pondéré), du niveau de sécurité S,_,, et du niveau de //qualité du signal en entrée siN>1 w [i] coef,(rule,SL, E) iFi+l sinon: 30 //valeur preetablie w [0] F default_coef //initialiser vecteur FO = [ID fo] op, pour chacune des x valeurs de ID0 35 pour i=O..N-1 si rule égal à somme pondérée // fo[j] somme des N valeurs de Pi //associées à ID0[j] fo[j] F fo[j] + w [i]* Pi[j] sinon : 40 si rule égal à produit pondéré 2903209 27 fo[j] E- fo[j] * (Pi[j])A w [i] sinon //appliquer autre regle IDop[j] IDo[j] 5 iE-i+1 jj+1 //ordonner vecteur FO suivant un ordre descendant en //fonction des valeurs de fo 10 Décision Les valeurs des seuils fi et A vont dépendre de SL, fusion et cule. // estimation de l'identité de l'individu, décision //initialiser les seuils (fi, A) si fusion égal à FUSION_DISTANCES // décision fusion de distances IDmax E- IDj (j=1..x) tel que FDmin[j]IJmin si FD(jmin) <= si (FD(jmin-1) - FD(jmin)) > A Y f IDmax Yd=Y sinon: si SL< 1 si nouvelle_iteration égal a TRUE goto Initialisation sinon // déclencher WARNING 30 sinon: // appliquer solution par défaut sinon: si nouvelle_iteration égal a TRUE goto Initialisation 35 sinon // déclencher WARNING si fusion égal à FUSION_OPINIONS : // décision fusion d'opinions 40 IDmax E- IDl (j=1..M) tel que FOmax[J]Ijmax si FO(jmax) > 15 20 25 2903209 28 si (FO(jmax) - FO(lmax- 1)) > A Y E- IDmax Yo=Y sinon: si SL< 1 si nouvelle_iteration égal a TRUE goto Initialisation sinon // déclencher WARNING sinon: // appliquer solution par défaut sinon: si nouvelle_iteration égal a TRUE goto Initialisation sinon // déclencher WARNING sinon: //combinaison mécanismes de fusion 20 goto decision_fusion_distances goto decision_fusion_opinions //comparer identité Y reconnue pour les deux mécanismes si Yo egal a Yd // Y identité reconnue 25 Y=Yo=Yd sinon // déclencher WARNING 5 10 15

Claims (11)

REVENDICATIONS
1. Procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de mesures biométriques, comprenant une première étape de fusion (12) délivrant un premier résultat de reconnaissance (121), caractérisé en ce qu'il comprend : au moins une deuxième étape de fusion (13), délivrant au moins un deuxième résultat de reconnaissance (131), une étape de sélection (11) d'un mode de reconnaissance, dit mode sélectionné, parmi au moins trois modes de reconnaissance, correspondant d'une part à chacune desdites étapes de fusion prises indépendamment, et d'autre part à au moins une combinaison (14) d'au moins deux desdites étapes de fusion, et une étape de décision de reconnaissance (15), délivrant une décision de reconnaissance (D) déterminée en fonction du ou desdits résultats de reconnaissance dudit mode sélectionné.
2. Procédé de reconnaissance selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de sélection (11) tient compte d'au moins une information appartenant 20 au groupe comprenant : - un niveau de sécurité, un type de mesures biométriques, un niveau de qualité d'au moins une mesure biométrique, un niveau de qualité d'au moins un desdits résultats de 25 reconnaissance, un temps d'exécution maximum.
3. Procédé de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que lesdites première (12) et/ou deuxième (13) étapes de fusion appartiennent au groupe comprenant : 30 - les fusions de distances, 2903209 30 les fusions d'opinions.
4. Procédé de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'au moins une desdites étapes de fusion met en oeuvre des coefficients de pondération prédéterminés. 5
5. Procédé de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ledit mode sélectionné met en oeuvre une règle de fusion correspondant à une somme ou une multiplication d'au moins deux desdits résultats de mesures biométriques, déterminée selon un niveau de sécurité souhaité. 10
6. Procédé de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il est mis en oeuvre dans un serveur central (20), lesdits résultats de mesures biométriques provenant d'au moins deux serveurs biométriques distants (221, 222).
7. Procédé de reconnaissance selon la revendication 6, caractérisé en ce que 15 ladite décision de reconnaissance est transmise à au moins un serveur client distant (21).
8. Procédé de reconnaissance selon les revendications 6 et 7, caractérisé en ce que ledit serveur central communique avec lesdits serveurs biométriques et ledit serveur client suivant un formalisme XML.
9. Procédé de reconnaissance selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que ledit serveur central accède de manière simultanée à tous lesdits serveurs biométriques distants.
10. Serveur central mettant en oeuvre un procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de mesures biométriques, comprenant des premiers moyens de fusion délivrant un premier résultat de reconnaissance, caractérisé en ce qu'il comprend : des deuxièmes moyens de fusion, délivrant au moins un deuxième résultat de reconnaissance, des moyens de sélection d'un mode de reconnaissance, 2903209 31 sélectionnant un mode de reconnaissance parmi au moins trois modes de reconnaissance correspondant d'une part à la mise en oeuvre de chacun desdits moyens de fusion pris indépendamment, et d'autre part à la mise en oeuvre d'au 5 moins une combinaison d'au moins deux desdits moyens de fusion, dit mode sélectionné, et des moyens de décision de reconnaissance, délivrant une décision de reconnaissance déterminée en fonction du ou desdits résultats de reconnaissance dudit mode sélectionné. 10
11. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de reconnaissance d'un individu par fusion d'au moins deux résultats de mesures biométriques selon l'une 15 au moins des revendications 1 à 9.
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WO2003077082A2 (fr) * 2002-03-13 2003-09-18 Daon Holdings Limited Systeme et procede d'authentification biometrique

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A. K. JAIN, A. ROSS: "Multibiometric systems", COMMUNICATIONS OF THE ACM, vol. 47, no. 1, January 2004 (2004-01-01), pages 34 - 40, XP002420228, ISSN: 0001-0782, Retrieved from the Internet <URL:http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=962102&type=pdf&coll=Portal&dl=ACM&CFID=11369969&CFTOKEN=81156769> [retrieved on 20070213] *

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