La présente invention concerne un dispositif de décision prévu pour décider si une surface est un tissu vivant ou non, ainsi qu'un procédé de décision mis en œuvre par un tel dispositif de décision.

Elle trouve application dans le domaine de la reconnaissance biométrique et en particulier dans le domaine de l'identification par reconnaissance d'un tissu vivant tel qu'un iris, une rétine, la peau d'un visage ou d'une main.

L'identification d'une personne par la reconnaissance biométrique d'un visage, de l'iris ou d'une empreinte digitale ou palmaire, est utilisée pour sécuriser des installations comme par exemple des bâtiments ou des machines. Cette technologie permet de s'affranchir de codes d'accès ou de cartes qui peuvent être volés ou falsifiés. L'utilisation de cette technologie permet de renforcer la sécurité dans la mesure où la probabilité que deux personnes aient deux visages identiques est très faible.

La reconnaissance biométrique est basée sur la comparaison de l'image d'une biométrie de l'utilisateur avec un ensemble d'images de référence stockées dans une base de données. Bien que le piratage des dispositifs de reconnaissance biométrique soit difficile, il n'est pas impossible.

En effet, certains pirates réalisent des leurres, comme par exemple une photo ou un masque sur lequel est reproduite la biométrie à imiter. Le pirate peut alors placer le leurre devant le dispositif d'acquisition du dispositif de reconnaissance biométrique qui est alors trompé.

De nombreux dispositifs et procédés ont été mis en œuvre pour limiter les risques de piratage.

Pour différencier une vraie biométrie d'une fausse, les documents US 2008/0025579, WO 2008/108871 et US2008/0219522 proposent d'analyser des images multispectrales obtenues en captant la réflexion spéculaire d'un flux lumineux homogène sur la surface de la peau ou du matériau- leurre.

Le document US 2011/0163163 propose d'analyser des images multispectrales obtenues en captant la diffusion d'un flux lumineux homogène sur la surface de la peau ou du matériau- leurre.

Ces solutions présentent l'inconvénient de multiplier le nombre d'images à acquérir et à traiter.

Un objet de la présente invention est de proposer un dispositif de décision permettant de décider si une surface est un tissu vivant ou non et qui ne présente pas les inconvénients de l'art antérieur.

A cet effet, est proposé un dispositif de décision prévu pour décider si une surface est un tissu vivant ou non, ledit dispositif de décision comportant :

- des moyens d'éclairage émettant un flux incident cohérent et polarisé selon une direction de polarisation doté d'une longueur de cohérence supérieure ou égale à 1cm et destiné à éclairer ladite surface,

- un moyen de capture présentant un filtre polarisant perpendiculaire et/ou parallèle à la direction de polarisation et destiné à l'acquisition d'au moins une image de la surface éclairée présentant des tavelures,

- des moyens de calcul prévus pour calculer, à partir de l'image perpendiculaire et/ou de l'image parallèle, la valeur d'au moins un critère représentatif des tavelures de ladite/ desdites image(s),

- une base de données contenant pour le ou chaque critère un intervalle de valeurs de référence dudit critère qui soit représentatif de tavelures d'un tissu vivant, - des moyens de comparaison prévus pour comparer la ou chaque valeur ainsi calculée à l'intervalle de valeurs de référence correspondant et pour délivrer une information représentative de ces comparaisons, et

- des moyens de décision prévus pour décider si la surface est un tissu vivant ou non en fonction de l'information délivrée par les moyens de comparaison.

Avantageusement, les critères représentatifs des tavelures sont choisis parmi l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, l'écart-type des intensités de l'image parallèle, une combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, une combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut.

Avantageusement, les critères retenus sont l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, l'écart-type des intensités de l'image parallèle, et le rapport entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire.

Avantageusement, les critères retenus sont l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, et le rapport entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut.

Avantageusement, les critères représentatifs des tavelures sont des dimensions caractéristiques des tavelures observées et calculées par un calcul d'auto-corrélation.

Avantageusement, les critères représentatifs des tavelures est l'écart type de la densité spectrale de puissance.

Avantageusement, les moyens de comparaison comprennent l'utilisation d'un mécanisme d'apprentissage de type ACP, SVM ou réseau de neurones entraîné sur des bases de vrais tissus et de fraudes. L'invention propose également un procédé de décision prévu pour décider si une surface est un tissu vivant ou non et mis en œuvre par un dispositif de décision selon l'une des variantes précédentes, le procédé de décision comportant:

- une étape d'éclairage au cours de laquelle les moyens d'éclairage éclairent la surface à analyser,

- une étape de capture au cours de laquelle le moyen de capture perpendiculaire capture une image perpendiculaire de la surface ainsi éclairée et/ou une étape de capture au cours de laquelle le moyen de capture parallèle capture une image parallèle de la surface ainsi éclairée,

- une étape de calcul au cours de laquelle les moyens de calcul calculent la valeur de chacun desdits critères retenus à partir de chaque image ainsi capturée,

- une étape de comparaison au cours de laquelle les moyens de comparaison comparent chaque valeur ainsi calculée à l'intervalle des valeurs de référence correspondant et délivrent une information représentative de cette comparaison,

- une étape de décision au cours de laquelle les moyens de décision décident si la surface est un tissu vivant ou non en fonction de l'information délivrée par les moyens de comparaison.

Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels :

la Fig. 1 représente une vue schématique d'un dispositif de décision selon l'invention,

la Fig. 2 est un algorithme d'un procédé de décision selon l'invention, la Fig. 3 montre l'application à un tissu non vivant,

la Fig. 4 montre l'application à un tissu vivant, et

la Fig. 5 montre un exemple de résultats de tests.

La Fig. 1 montre un dispositif de décision 100 destiné à décider si une surface 50, ici un visage 50 d'un individu est un tissu vivant ou non. Dans la suite de la description, la surface 50 est assimilée à un visage, mais l'invention s'applique de la même manière à tous tissus vivants pouvant être obtenus tout en respectant l'intégrité du corps humain tel que la peau du visage, la peau d'un doigt, la peau d'une paume, ou encore tel que l'iris ou la rétine. Le dispositif de décision 100 comprend des moyens d'éclairage 102 prévus pour éclairer la surface 50 avec un flux incident cohérent 104 ayant une polarisation rectiligne. Les moyens d'éclairage 102 sont choisis pour leur longueur de cohérence supérieure ou égale à 1 cm de sorte que cette dernière est suffisante pour générer des tavelures (ou interférences ou speckles) sur la surface éclairée 50.

On utilisera préférentiellement des diodes laser monomodes présentant une longueur de cohérence bien adaptée à l'application et largement disponibles. En revanche, toutes sources lumineuses caractérisées par une longueur de cohérence de l'ordre de quelques dizaines de micro-mètres (tel que les LED) ou de l'ordre de quelques micromètres (telle que la lumière blanche) ou ne générant aucune interférence est proscrite pour la mise en œuvre de la présente invention.

Le speckle est une interférence due à la différence de marche (déphasage) des faisceaux réfléchis de la source cohérente diffusés par une surface réfléchissante irrégulière (diffusion de surface). Le niveau de speckle est important pour les cas de matériaux de fraude présentant une forte diffusion de surface (papier, plâtres, résines, etc...,), et diminue dans le cas de la peau car les faisceaux transmis dans la peau par diffusion de volume perdent leur cohérence après de multiples réflexions internes et donc génèrent moins d'interférence, donc un niveau de speckle moindre. Certains matériaux présentent une diffusion de surface faible (silicone faiblement teinté dans la masse) et présenteront un niveau de speckle encore plus faible que la peau.

La Fig. 3 montre dans le cas d'une fraude 301 que le niveau de speckle est important lorsque ladite fraude 301 est éclairée par un faisceaux incident 302 du fait d'une diffusion de surface importante et représentée par le faisceau 303 et une faible diffusion de volume représenté par le faisceau 304.

La Fig. 4 montre dans le cas d'un tissu vivant 401 que le niveau de speckle est plus faible lorsque le tissu 401 est éclairé par un faisceau incident 402 du fait d'une diffusion de surface réduite et représentée par le faisceau 403 et une forte diffusion de volume représenté par le faisceau 404.

Le principe de l'invention repose sur le fait qu'en fonction du taux d'absorption d'une surface éclairée par le flux cohérent incident 104, un niveau de tavelures ("speckles" en anglais) dues à la rugosité de la surface est généré.

La présente invention ne cherche pas à supprimer les speckles contrairement aux procédés de l'état de la technique qui visent à reconstituer soit une image fidèle de l'objet ou une extraction de mire, mais elle s'appuie sur ces speckles pour caractériser la nature de la surface à étudier.

En particulier, les procédés actuellement mis en œuvre pour l'acquisition d'images avec un éclairage laser cherchent à limiter la génération des tavelures en privilégiant des sources laser à faibles longueurs de cohérence telles que les lasers VCSEL ou en modulant les diodes laser.

Les documents http://www.princetonoptronics.com/pdfs/7952-15.pdf et http ://www.princetonoptronics.corn/technology/technology.php#l 02 décrivent que sous certaines conditions, des lasers permettent d'éclairer sans générer de speckles.

Le flux incident 104 pourra émettre à une longueur d'onde comprise entre 550 à

950 nm lorsque le flux incident 104 éclaire les tissus d'un individu.

Avantageusement, quand l'objet à éclairer est le visage, la longueur d'onde de 750 à 950 nm sera choisie afin d'éviter l'éblouissement de l'individu. Préférentiellement, la longueur d'onde choisie sera d'environ 785 nm qui est la longueur d'onde optimale pour l'absorption de la peau du visage, de l'iris ou de la rétine de sorte à obtenir un minimum de speckle sur le tissu vivant et un maximum de speckle sur les autres matériaux.

Selon un autre mode de réalisation, quand l'objet à acquérir est une partie de la main (un ou plusieurs doigts, la paume...), on pourra aussi utiliser un laser rouge émettant entre 635 et 650 nm. Dans ce cas, le système n'éclairant pas l'œil de l'utilisateur, ce dernier n'est pas ébloui.

Comme cela est expliqué ci-après, selon le critère retenu, le dispositif de décision 100 comprend également un ou deux moyens de capture 106 et 108 sensibles à la longueur d'onde choisie selon l'objet à éclairer, chacun étant prévu pour capturer une image de la surface 50 éclairée par le flux cohérent 104 caractérisé par une longueur de cohérence d'au moins 1 cm générant des tavelures sur la surface 50. Les moyens de capture 106 et 108 prennent ici la forme de deux caméras munies chacune d'un filtre interférentiel pour la longueur d'onde du flux cohérent 104.

Le moyen de capture perpendiculaire 106 présente un filtre polarisant perpendiculaire à la direction de polarisation du flux cohérent 104 et le moyen de capture parallèle 108 présente un filtre polarisant parallèle à la direction de polarisation du flux cohérent 104. L'image capturée par le moyen de capture perpendiculaire 106 est appelée l'image perpendiculaire, et l'image capturée par le moyen de capture parallèle 108 est appelée l'image parallèle.

Les moyens d'éclairage 102 et chaque moyen de capture 106, 108 sont orientés vers la surface 50 à analyser.

Selon que la surface 50 est un tissu vivant ou un leurre, l'intensité des tavelures sera différente.

Si la surface 50 est un tissu vivant, celui-ci diffuse en volume une partie importante du flux incident (aux longueurs d'onde considérées, la pénétration de la lumière dans la peau est de l'ordre de 1mm), donc l'intensité des tavelures est faible. Si la surface 50 est un leurre, le matériau diffuse faiblement en volume et fortement en surface et l'intensité des tavelures est plus élevée.

Le principe de l'invention est basé sur la quantification des speckles. Cette quantification peut se faire selon plusieurs traitements d'image connus de l'homme du métier comme par exemple : analyse fréquentielle, variance, écart-type.

Dans un mode de réalisation préférentiel, on utilise l'analyse de l'écart-type des intensités sur l'ensemble ou une partie de la surface 50 éclairée où est censée se trouver du tissu vivant.

L'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, et/ou l'écart-type des intensités de l'image parallèle, et/ou la combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire constituent différents critères qui après analyse permettent de décider de la véracité de la surface 50.

Il est également possible d'utiliser l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, et/ou l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, et/ou la combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut et l'écart- type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut.

Il est ainsi possible en analysant l'un de ces critères par rapport à un intervalle des valeurs de référence admissibles pour un tissu vivant de décider si la surface 50 est un tissu vivant ou non. Par exemple, si l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire ou parallèle est en dehors de l'intervalle attendu, cela détecte une fraude trop réfléchissante par rapport à un tissu vivant.

De plus, si les deux écart-types des intensités sont dans les intervalles de valeurs de référence, la combinaison logique et/ou arithmétique des écart-types des intensités permet de confirmer la cohérence entre les deux écart-types des intensités.

Dans un mode de réalisation particulier, le rapport de l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire doit être supérieur à un. En effet, l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire doit être inférieur à celui de de T'image parallèle car la réflexion spéculaire qui ne perd pas sa cohérence est supprimée sur l'image perpendiculaire.

Pour augmenter la fiabilité du dispositif de décision 100, il est possible d'effectuer une analyse de deux ou plus de ces critères.

L'écart-type des intensités d'une image est calculé par les opérations suivantes : - repérage des zones à analyser (présence supposée de peau) par détection du visage éclairé sur ladite image, et

- calcul de l'écart-type des intensités dans chaque zone.

Dans le cas d'un écart-type des intensités d'une image sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, un filtrage de l'image est effectué entre le repérage et le calcul.

Le dispositif de décision 100 comporte également des moyens de calcul 112, 113 prévus pour effectuer les opérations précédentes et calculer ainsi la ou les valeurs d'au moins un critère représentatif des tavelures de l'image perpendiculaire et/ou l'image parallèle filtrée ou non.

Le dispositif de décision 100 comporte une base de données contenant pour chacun des critères retenus l'intervalle des valeurs de référence dudit critère qui est représentatif de tavelures d'un tissu vivant.

Selon un premier mode de réalisation préféré de l'invention, les critères retenus sont l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, l'écart-type des intensités de l'image parallèle, et le rapport entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire.

Selon un deuxième mode de réalisation préféré de l'invention, les critères retenus sont l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut, et le rapport entre l'écart-type des intensités de l'image parallèle sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe- haut et l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire sur laquelle on applique préalablement un filtre fréquentiel de type passe-haut.

Il est possible de combiner les deux modes de réalisation préférés en analysant des écart-types des intensités des images originelles et des écart-types des intensités des images filtrées.

Pour chaque critère retenu pour l'analyse, le dispositif de décision 100 est soumis à une phase d'apprentissage, au cours de laquelle de véritables tissus vivants sont présentés et au cours de laquelle la valeur dudit critère est relevée. Cette phase d'apprentissage permet de recueillir pour chaque critère retenu, des valeurs dudit critère qui sont représentatives d'un tissu vivant et ainsi de créer un intervalle des valeurs de référence qui, pour ledit critère, correspond à un tissu vivant. Il est également possible de présenter des leurres pour affiner l'intervalle. Cette phase d'apprentissage s'effectue une fois à la mise en route du dispositif de décision 100.

Le dispositif de décision 100 comporte en outre:

- des moyens de comparaison 114 prévus pour comparer la valeur du ou de chaque critère à l'intervalle des valeurs de référence correspondant et délivrer une information représentative pour chaque comparaison, et

- des moyens de décision 116 prévus pour décider si la surface 50 est un tissu vivant ou non en fonction de l'information délivrée par les moyens de comparaison 114.

Si le critère retenu est l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture perpendiculaire 106 et les moyens de calcul 112 sont prévus pour calculer l'écart-type des intensités de ladite image perpendiculaire.

Si le critère retenu est l'écart-type des intensités de l'image parallèle, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture parallèle 108 et les moyens de calcul 113 sont prévus pour calculer l'écart-type des intensités de ladite image parallèle.

Si le critère retenu est une combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart- type des intensités de l'image perpendiculaire et l'écart-type des intensités de l'image parallèle, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture perpendiculaire 106 et le moyen de capture parallèle 108 et les moyens de calcul sont prévus pour calculer l'écart-type des intensités de ladite image perpendiculaire, pour calculer l'écart-type des intensités de ladite image parallèle, et calculer la combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire et l'écart- type des intensités de l'image parallèle.

Si le critère retenu est l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire filtrée, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture perpendiculaire 106 et les moyens de calcul 112 sont prévus pour filtrer l'image perpendiculaire et calculer l'écart-type des intensités de ladite image perpendiculaire filtrée.

Si le critère retenu est l'écart-type des intensités de l'image parallèle filtrée, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture parallèle 108 et les moyens de calcul 113 sont prévus pour filtrer l'image parallèle et calculer l'écart-type des intensités de ladite image parallèle filtrée.

Si le critère retenu est une combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart- type des intensités de l'image perpendiculaire filtrée et l'écart-type des intensités de l'image parallèle filtrée, le dispositif de décision 100 comprend le moyen de capture perpendiculaire 106 et le moyen de capture parallèle 108 et les moyens de calcul sont prévus pour filtrer les images parallèle et perpendiculaire et calculer l'écart-type des intensités de ladite image perpendiculaire filtrée, pour calculer l'écart-type des intensités de ladite image parallèle filtrée, et calculer la combinaison logique et/ou arithmétique entre l'écart-type des intensités de l'image perpendiculaire filtrée et l'écart-type des intensités de l'image parallèle filtrée.

Ainsi, si la valeur de chaque critère retenu est dans l'intervalle des valeurs de référence, la surface 50 est alors considérée comme un tissu vivant et n'est pas considérée comme un tissu vivant si elle est en dehors de cet intervalle des valeurs de référence.

La Fig. 2 montre un organigramme d'un procédé de décision 300 mis en œuvre par le dispositif de décision 100 et prévu pour décider si une surface 50 est un tissu vivant ou non.

Le procédé de décision 300 comprend :

- une étape d'éclairage 302 au cours de laquelle les moyens d'éclairage cohérent

102 éclairent la surface 50 à analyser,

selon le critère retenu,

- une étape de capture 304 au cours de laquelle le moyen de capture perpendiculaire 106 capture une image perpendiculaire de la surface 50 ainsi éclairée et/ou une étape de capture 306 au cours de laquelle le moyen de capture parallèle 108 capture une image parallèle de la surface 50 ainsi éclairée,

- une étape de calcul 306 au cours de laquelle les moyens de calcul 112 calculent la valeur de chacun desdits critères retenus à partir de chaque image ainsi capturée et éventuellement préalablement filtrée par un filtre fréquentiel de type passe-haut,

- une étape de comparaison 308 au cours de laquelle les moyens de comparaison 114 comparent chaque valeur ainsi calculée à l'intervalle des valeurs de référence correspondant, et délivrent une information représentative de cette comparaison,

- une étape de décision 310 au cours de laquelle les moyens de décision 116 décident si la surface 50 est un tissu vivant ou non en fonction de l'information délivrée par les moyens de comparaison 114.

Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, le procédé de décision

300 comprend préalablement à l'étape d'éclairage 302, une étape d'apprentissage 312 qui consiste en une capture d'images de tissus vivants par chaque moyen de capture 106, 108 approprié selon le/les critère(s) retenu(s), un calcul de la valeur de chaque critère retenu par les moyens de calcul 112, 113 à partir de l'image ou chaque image ainsi capturée, et la définition pour le ou chaque critère retenu d'un intervalle des valeurs de référence pour lequel les valeurs dudit critère sont considérées comme représentatives d'un tissu vivant. Comme mentionné ci-dessus, l'étape d'apprentissage 310 ne s'effectue qu'à la mise en route du dispositif de décision 100 et l'étape de décision 310 boucle alors sur l'étape d'éclairage 302.

Dans un autre mode de réalisation, certaines caractéristiques de l'image de speckle sont analysées pour détecter les tissus vivants ou non. Cette méthode s'appuie sur une approche statistique.

Tout calcul statistique suppose que soit défini un ensemble d'événements (des critères) sur lequel sont basés les calculs. Ainsi, l'ensemble statistique correspond à l'ensemble des tirages possibles, supposé infini.

Il est alors possible de calculer, par exemple, la probabilité de voir un élément particulier (un tissu vivant ou non-vivant) se produire dans cet ensemble.

Deux critères statistiques sont ainsi définis pour définir un score final. Si ce score final est plus grand qu'un seuil, le tissu est considéré comme vivant. Sinon, le tissu est considéré comme non- vivant.

Les critères statistiques sont définis en se basant sur les propriétés physiques du speckle qui sont mesurées en se basant sur le traitement d'images. Les critères sont définis comme suit :

Critère d'autocorrélation pour la caractérisation du speckle :

Les statistiques du 2ème ordre décrivent les variations de l'intensité lumineuse relatives en deux points. De ce fait, elles donnent une indication sur la taille des grains dans la figure de speckle et leur distribution. Le paramètre statistique du 2ème ordre le plus couramment employé dans l'étude du speckle est la fonction d'autocorrélation.

Le décalage pour lequel la fonction d'autocorrélation chute à une valeur définie

(1/2, 1/e ou 1/e ² , ou encore passe par 0) peut être utilisé pour mesurer une dimension caractéristique du speckle observé, en particulier la taille moyenne des grains de speckles.

Ce décalage varie d'un tissu à un autre et permet de distinguer entre les tissus vivants et non- vivants.

Critère basé sur la transformée de Fourier:

Un autre paramètre statistique du 2ème ordre employé est la densité spectrale de puissance ou spectre de Wiener qui décrit la distribution des tailles de taches dans la figure de speckle. Elle est donnée par la transformée de Fourier de la fonction d'autocorrélation de l'intensité lumineuse.

Le deuxième critère est ainsi défini par l'écart type de la densité spectrale.

La Fig. 5 montre les performances de ces deux critères. Les points à gauche de la droite 502 correspondent aux tissus non- vivants tandis que les points à droite de la droite 502 correspondent aux tissus vivants.

L'abscisse correspond au score Fourier et donc à l'écart type de la densité spectrale, l'ordonnée correspond au score speckle et donc au score d'autocorrélation.

Le score final qui permet de classifier les tissus entre vivants et non- vivants est obtenu en effectuant une analyse par composante principale pour obtenir l'équation de la droite 502 qui sépare les deux classes.

Tout score supérieur au seuil défini par la droite correspond à un tissu vivant.

Tous les mécanismes décrits comprennent l'utilisation d'un mécanisme d'apprentissage de type ACP, SVM ou réseau de neurones entraîné sur des bases de vrais tissus et de fraudes.

Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et modes de réalisation décrits et représentés, mais elle est susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art.