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Identity or identification verification process using handwritten signatures affixed to a digital sensor Method for identifying or verifying the identity of a user, using a plurality of previously acquired reference signature vectors, a handwritten signature of the user and at least one additional handwritten information related to the user, previously affixed on a digital sensor, in particular a mobile sensor, method in which: a) said handwritten signature of the user and said at least one additional piece of information are merged to generate at least one test signature vector, b) said at least one signature vector test is compared to several of said reference signature vectors, and c) based at least on this comparison, a likelihood score is generated in order to identify or verify the identity of the user. Figure for the abstract: Fig. 1., Procédé d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur, utilisant une pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, une signature manuscrite de l'utilisateur et au moins une information manuscrite complémentaire liée à l'utilisateur, préalablement apposées sur un capteur numérique, notamment mobile, procédé dans lequel : a) ladite signature manuscrite de l'utilisateur et ladite au moins une information complémentaire sont fusionnées pour générer au moins un vecteur de signature de test, b) ledit au moins un vecteur de signature de test est comparé à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence, et c) sur la base au moins de cette comparaison, un score de vraisemblance est généré afin d'identifier ou de vérifier l'identité de l'utilisateur. Figure pour l'abrégé: Fig. 1.

The invention relates to a method for generating at least one information about the production of a handwritten, hand-affixed or printed trace on a surface, comprising: - extracting several features describing the trace from at least one three- dimensional image of said trace, acquired by an imagery system, and - inputting said extracted features in a trained module to output said at least one information, said module having been trained beforehand with a plurality of previously- acquired three-dimensional images of traces and corresponding information related to the production of these traces., L'invention concerne un procédé de génération d'au moins une information concernant la production d'un tracé manuscrit, apposé manuellement ou imprimé sur un surface, comportant les étapes consistant à: - extraire plusieurs caractéristiques décrivant le tracé à partir d'au moins une image tridimensionnelle dudit tracé, acquise par un système d'imagerie, et - introduire lesdites caractéristiques extraites dans un module entraîné pour délivrer ladite ou lesdites informations, ledit module ayant été entraîné préalablement avec une pluralité d'images tridimensionnelles acquises précédemment de tracés et des informations correspondantes liées à la production de ces tracés.

International audience; We propose in this article to analyse on-line handwriting acquired on a digital graphic tablet for the early detection of neurological pathologies. Our main goal is the characterization of neurodegenerative diseases, such as Parkinson, Alzheimer, Mild Cognitive Impairment and neuropsychiatric diseases such as schizophrenia, through the use of spatiotemporal parameters of handwriting. This paper mainly describes the phase of handwriting and hand-drawn data acquisition currently underway at the Neurological Service at CHU Hassan II de Fez hospital, and gives a preliminary analysis of the spatiotemporal parameters extracted from the handwriting.; L'objectif de cet article est d'analyser l'écriture manuscrite en ligne, caractérisée par une intervention primordiale des muscles et du cerveau, afin de détecter des pathologies neurologiques comme l'Alzheimer et le Parkinson, qui sont liées à l'organisation de l'ensemble des facultés mentales. Dans ce cadre, une acquisition de données est réalisée au sein du service neurologie au CHU Hassan II de Fès. Elle est faite sur une tablette graphique WACOM permettant de récupérer les données spatiotemporelles de l'écriture manuscrite. La problématique de la détection de pathologies nécessite préalablement l'étude des paramètres descriptifs de l'écriture manuscrite permettant la caractérisation des sujets contrôles et des personnes atteintes. Cet article décrit principalement la phase d'acquisition de données en cours au CHU de Fès, ainsi que l'analyse préliminaire de paramètres spatiotemporels de l'écriture réalisée sur ces données

International audience; The purpose of the work presented in this paper is to adapt the feature extraction and matching steps of iris recognition to the quality of the input images. To this end we define a GMM-based global quality metric associated to a pair of normalized iris images. It quantifies the amount of artifact in these images as well as the amount of texture in artifact-free regions. First we use this metric to adjust, for each pair of irises, the proportion of the normalized image selected on a local quality criteria for feature extraction. This approach is tested with two matching techniques: one performs a bit to bit comparison of binary feature vectors and the other one computes local cross-correlations between real valued vectors. We show that our approach is effective with both techniques. Then we use our metric to choose the matching technique that is best adapted to each image pair in order to make a good compromise between accuracy and speed

The subject of the invention is a methof for detecting contours for comparing irises. It comprises a step (301, 401, 402) for selecting N candidate contours of circular shape (403, 404, 405, 406) by applying a technique for searching for a circle on an image of edges of an iris (300). It also comprises a step (302, 504, 505, 506, 507) of optimizing the shape and the position of the N candidate contours, the optimized candidate contours being determined by using parametric models, a set of parameters being determined by candidate contour and minimizing a quantity of energy E (C). The method comprises furthermore a step (303, 604) of selecting the best optimized candidate contour (605)., L'invention a pour objet un procédé détection de contours pour la comparaison d'iris. Il comprend une étape de sélection (301, 401, 402) de N contours candidats de forme circulaire (403, 404, 405, 406) par application d'une technique de recherche de cercle sur une image de bords d'un iris (300). Il comprend aussi une étape d'optimisation (302, 504, 505, 506, 507) de la forme et de la position des N contours candidats, les contours candidats optimisés étant déterminés en utilisant des modèles paramétriques, un jeu de paramètres étant déterminé par contour candidat en minimisant une quantité d'énergie E(C). Le procédé comprend en outre une étape de sélection (303, 604) du meilleur contour candidat optimisé (605)

International audience; The most common iris recognition systems extract features from the iris after segmentation and normalization steps. In this paper, we propose a new strategy to select the regions of normalized iris images that will be used for feature extraction. It consists in sorting different sub-images of the normalized images according to a GMM-based local quality measure we have elaborated and selecting the N best sub-images for feature extraction. The proportion of the initial image that is kept for feature extraction has been set in order to compromise between minimizing the amount of noise taken into account for feature extraction and maximizing the amount of information available for matching. By proceeding this way, we privilege the regions for which our quality measure gives the highest values, namely regions of the iris that are highly textured and free from occlusion, and minimize the risks of extracting features in occluded regions to which our quality measure gives the lowest values. We also control the amount of information we use for matching by including, if necessary, regions that are given intermediate values by our quality measure and are free from occlusion but barely textured. Experiments were performed on three different databases: ND-IRIS-0405, Casia-IrisV3-Interval and Casia-IrisV3-Twins, and show a significant improvement of recognition performance when using our strategy to select regions for feature extraction instead of using a binary segmentation mask and considering all unmasked regions equally.