Brevet FR2734701A1 — publié le 19961206

SYSTEME POUR SURVEILLER LES YEUX AFIN DE DÉTECTER UN COMPORTEMENT SOMNOLENT La présente invention concerne la détermination de positions oculaires et plus précisément, un système fiable non invasif pour surveiller un individu, traiter des images de l'individu et fournir une rétroaction à l'individu. Le contrôle de la somnolence et du sommeil intéresse depuis longtemps les psychologues et les neurophysiologistes qui étudient les effets sur le comportement de la privation de sommeil, des désordres du sommeil, etc. Au cours des dernières années, on s'est beaucoup intéressé au contrôle de la somnolence et de la15 fatigue sur le travail, ainsi que sur l'erreur humaine qui en résulte. Parmi les catégories de professionnels qui ont directement fait l'objet de cet intérêt, on peut citer les médecins des hôpitaux, les conducteurs de camions et de trains, les pilotes d'avions, les20 contrôleurs de trafic aérien, les travailleurs à la chaîne participant à des tâches monotones, etc. Les exemples et les statistiques suivants en sont la preuve: en 1978, un avion de ligne commercial devant atterrir à l'aéroport international de Los Angeles est passé au-25 dessus de l'aéroport à 32000 pieds et a continué sa course au-dessus du Pacifique. Volant sur pilote automatique, l'avion était à environ 160 km des côtes avant que les contrôleurs du trafic aérien n'aient pu trouver un moyen de déclencher une alarme dans la cabine de pilotage. Tout l'équipage s'était endormi dans le poste de pilotage. Aux Etats-Unis, on estime qu'au total 6500 morts accidentelles par an liées à l'automobile - 13 pour cent du total annuel - sont provoquées par des conducteurs s'endormant au volant. La fatigue et l'erreur humaine restent les causes les plus importantes d'accidents d'automobiles. Bien que la sécurité des conducteurs et des passagers ait fait l'objet d'une attention accrue au cours des dernières années (les "air bag" et les freins antiblocage sont de plus en plus courants et bon marché), les fabricants automobiles ne s'intéressent que depuis peu de temps à la détection de15 la fatigue. Au cours d'une enquête récente effectuée par CNN auprès de 1000 conducteurs de camions, 3 conducteurs sur 5 ont admis s'être endormis au volant au cours du mois précédant l'enquête. Les conducteurs de camions dépassent couramment le maximum autorisé de 80 heures de20 conduite par semaine. Bien que les implications sociologiques du contrôle de la somnolence et du sommeil au travail restent incertaines et nécessitent d'être sérieusement prises en compte, les progrès technologiques devraient bientôt25 permettre de rendre possible ce contrôle. Il est fréquent qu'un électroencéphalogramme (EEG) soit utilisé en association avec un électrooculogramme (EOG) pour mesurer les mouvements oculaires et avec un électromyogramme (EMG) pour mesurer le tonus musculaire dans le menton. Cette technique est décrite dans "Work Hours And Continuous Monitoring Of Sleep", Akerstedt, T., In Broughton, R. J., et Ogilvie, R.D., "Sleep, Arousal and Performance", Birkhauser, Boston, 1991. Les mouvements oculaires sont particulièrement utiles pour la détection35 du moment exact du déclenchement du sommeil, comme cela est décrit dans "Eye Movements And The Detection Of Sleep Onset", Ogilvie, R.D. McDonagh, D.M. et Stone, S.N., Psychophysiology, Vol. 25, No. 1, pp. 81-91, 1988. Une autre variante a été mise au point par Nissan, celle-ci utilisant des schémas de conduite distinctifs produits par un conducteur fatigué. Cette technique est décrite dans "Electronic Applications For Enhancing Automotive Safety", Aono, S., Vehicle Electronics in the 90's: Proceedings of the International Congress and10 Transportation Electronics, pp. 179- 186, Oct. 1990. Bien que les progrès technologiques aient permis de faire en sorte que le contrôle du sommeil faisant appel à un EEG soit tout à fait utilisable (des enregistreurs de sommeil portatifs à EEG de poche sont disponibles), il s'agit essentiellement d'une technique invasive. Le sujet porte des électrodes fixées à la tête. Dans des applications telles que le contrôle du comportement somnolent d'un conducteur de voiture, une technique non invasive est davantage souhaitable. Le contrôle visuel20 des yeux semble permettre de conduire à une technique non invasive de ce type. On s'intéresse plus particulièrement à la surveillance de conducteurs (d'automobiles, de camions, de trains, etc. ) et à la possibilité de déclencher une alarme lorsque le conducteur semble25 s'endormir. Pour effectuer une surveillance visuelle, un choix évident et naturel consiste à utiliser le mouvement oculaire d'une personne pour détecter un comportement somnolent. Cette approche doit être faite correctement et de façon fiable.30 La corrélation entre le comportement oculaire et le sommeil remonte aux premiers jours de la recherche sur le sommeil. Miles, dans son article qui a eu une forte influence, en 1929, écrit: "... le contraste entre l'état éveillé et celui de somnolence n'apparaît nulle35 part de façon plus évidente que dans l'état et le comportement des yeux...". Miles a filmé les mouvements de roulements oculaires se produisant pendant l'état de somnolence et les a utilisés pour caractériser le sommeil. Bien que certains des travaux antérieurs sur la surveillance des yeux aient été faits de façon visuelle (en enregistrant des films des yeux), ils ont très vite été remplacés par une surveillance faisant appel à un EEG et à un EOG. Dans la pratique, aucun des travaux de recherche actuels sur le comportement somnolent n'utilise la surveillance visuelle des yeux. Cela est en partie dû à la forte variabilité de la corrélation entre l'aspect externe de l'oeil et les stades physiologiques du sommeil, et au fait que les appareillages permettant de15 fournir des données quantitatives ne sont pas disponibles. Cependant, lorsqu'on se fonde sur l'observation de sujets endormis ainsi que sur l'interaction avec certains des experts, les constatations suivantes peuvent être faites en ce qui20 concerne le comportement des yeux pendant l'état d'éveil, de somnolence et d'endormissement: 1. Dans l'état d'éveil, les yeux humains clignent. La fréquence moyenne de clignement (nombre moyen de clignements par minute) varie notablement d'un individu à25 l'autre. De plus, pour un individu éveillé donné, la fréquence de clignement peut varier en fonction du temps, du fait de facteurs tels que la nervosité. La durée de clignement (le temps demandé pour que la paupière se ferme et s'ouvre de nouveau) est de l'ordre d'un tiers de30 seconde. 2. La fréquence de clignement de l'oeil augmente pendant la somnolence. En tentant de combattre le sommeil, les sujets louchent et clignent souvent des yeux. Bien que les fréquences moyennes de clignement des35 individus diffèrent notablement, il se produit une variation prononcée de la fréquence de clignement lors du passage de l'état d'éveil à la somnolence au sein de la population. La fréquence de clignement peut augmenter d'un facteur deux ou davantage lors du passage de l'état 5 d'éveil à celui de somnolence. 3. Pendant l'état de somnolence, les paupières s'alourdissent et se comportent de façon paresseuse. Le temps de fermeture des paupières pendant l'état de somnolence est beaucoup plus long que la durée de10 clignement; il est de l'ordre de quelques secondes (dans la gamme d'une à quatre secondes). Lors de l'endormissement, la paupière peut éventuellement ne pas se rouvrir après s'être fermée. 4. Il est possible d'être endormi avec les yeux grands ouverts. Une petite fraction de la population présente ce comportement. 5. Des Mouvements Oculaires Lents (MOL) apparaissent pendant l'état de somnolence et disparaissent au début d'un sommeil défini comme20 comportemental et physiologique. Ce schéma est un indicateur systématique de l'endormissement au sein d'importantes populations. Pour de nombreuses applications de contrôle et de surveillance visuelles, il est important de déterminer les positions de l'oeil humain à partir d'une séquence d'images contenant un visage humain. Une fois que les positions de l'oeil humain sont déterminées, tous les autres traits faciaux importants, comme les positions du nez et de la bouche, peuvent être facilement déterminés.30 Les informations géométriques faciales fondamentales, telles que la distance entre les deux yeux, la taille du nez et de la bouche, etc., peuvent en outre être extraites. Ces informations géométriques peuvent ensuite être utilisées dans diverses tâches, comme la reconnaissance d'un visage à partir d'une base de données de visages particulière. Le système de localisation des yeux peut également être directement utilisé pour détecter le comportement somnolent d'un conducteur de voiture. Il existe certaines techniques de localisation des yeux se fondant sur la transformée de Hough, sur des contrôles de géométrie et de symétrie et sur des modèles déformables. La plupart de ces techniques ne sont pas suffisamment robustes vis-à-vis de variations de forme.10 Ces systèmes nécessitent également un temps de calcul très important sur ordinateur. De plus, aucun de ces systèmes existants ne peut localiser les yeux lorsque les yeux sont fermés. La présente invention fournit un système fiable et non invasif pour surveiller les yeux d'un individu, celui-ci comprenant une interface humaine ainsi qu'un processeur. L'interface humaine comprend au minimum une caméra pour observer un individu et un système d'alerte pour alerter l'individu au début du sommeil. Le20 processeur est utilisé avec la caméra pour transformer une séquence d'images en un signal monodimensionnel par extraction de traits caractéristiques des images. Le processeur analyse ensuite le signal monodimensionnel produit pour détecter la somnolence. La transformation de25 la séquence d'images comprend la localisation des yeux, le suivi des yeux et la production d'un signal de mouvement oculaire. La localisation des yeux utilise des filtres qui tirent profit de la densité de contraste horizontal relativement élevée de la région des yeux pour30 déterminer les positions des yeux dans une image en niveaux de gris d'un visage humain. Les filtres sont un filtre de calcul de contraste horizontal, un filtre de détermination de densité de contraste horizontal, un raisonnement concernant la géométrie faciale et une35 détermination de la position des yeux. La présente invention vise un système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent comprenant: des moyens d'interface humaine pour surveiller de façon non invasive les yeux d'un individu, afin de fournir des images par balayage et de fournir une rétroaction à l'individu; et des moyens de traitement connectés aux moyens d'interface humaine pour recevoir les images de balayage des moyens d'interface humaine, afin de traiter les images de balayage et de renvoyer des données traitées aux moyens d'interface humaine, pour fournir cette rétroaction à l'individu. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent: des moyens de localisation des yeux connectés aux moyens d'interface humaine; des moyens de suivi des yeux connectés aux moyens de localisation des yeux; des moyens de production de signal de mouvement oculaire connectés aux moyens de suivi des yeux; et des moyens d'analyse connectés entre les moyens de production de signal de mouvement oculaire et les moyens d'interface humaine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent: des moyens de formation d'images connectés aux moyens de traitement pour surveiller les yeux de l'individu; et des moyens de système d'avertissement connectés aux moyens de traitement pour recevoir les données traitées des moyens de traitement et pour fournir un avertissement35 à l'individu. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de localisation des yeux comprennent: des moyens de filtrage à calcul du contraste horizontal; des moyens de filtrage à détermination de la densité de contraste horizontal connectés aux moyens de filtrage à calcul du contraste horizontal; des moyens de raisonnement sur la géométrie faciale connectés aux moyens de filtrage à détermination de la densité de contraste horizontal; et des moyens de détermination de la position des yeux connectés aux moyens de raisonnement sur la géométrie faciale. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de suivi des yeux comprennent: des moyens de recherche pour corréler un bloc d'image à une image d'une vue courante pour des déplacements variables par rapport à une position d'origine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de production de signal de mouvement oculaire25 comprennent: des moyens de mesure pour mesurer la corrélation entre un nouveau bloc d'image suivi et un tout premier bloc initial dans lequel l'oeil est ouvert. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'analyse évaluent une courbe T de suivi et une courbe D de différence entre vues. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent en outre: des moyens corrélateurs à niveaux de gris connectés aux moyens d'interface humaine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent en outre: des moyens à puce d'affichage vidéo connectés aux moyens d'interface humaine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens de commande connectés aux moyens de formation d'images pour permettre à l'individu d'ajuster l'angle de vue et la direction de visée des moyens de formation d'images. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens indicateurs de suivi/perte de suivi destinés à informer l'individu que les moyens de formation d'images nécessitent un réglage. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de formation d'images comprennent: une caméra CCD. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens d'interface humaine; et des moyens de traitement connectés aux moyens d'interface humaine, les moyens de traitement comprenant: des moyens corrélateurs à niveaux de gris connectés aux moyens d'interface humaine; des moyens de localisation des yeux connectés aux moyens corrélateurs à niveaux de gris; des moyens de suivi des yeux connectés aux moyens de localisation des yeux; des moyens pour produire des signaux de mouvement oculaire connectés aux moyens de suivi des yeux; et des moyens d'analyse connectés entre les moyens de production de signal de mouvement oculaire et les moyens d'interface humaine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent: des moyens de formation d'images connectés aux moyens corrélateurs à niveaux de gris pour surveiller les yeux d'un individu; et des moyens à système d'avertissement connectés aux moyens d'analyse pour recevoir des données analysées des moyens d'analyse et pour fournir un avertissement à l'individu. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens de commande connectés aux moyens de formation d'images pour permettre à l'individu d'ajuster l'angle de vue et la direction de visée des moyens de formation d'images; et25 des moyens indicateurs de suivi/perte de suivi pour informer l'individu que les moyens de formation d'images nécessitent un réglage. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent en outre: des moyens à puce d'affichage vidéo connectés aux moyens d'interface humaine. Suivant un perfectionnement de l'invention, le système de l'invention est caractérisé en ce que les moyens de localisation des yeux comprennent: des moyens à filtre de calcul du contraste horizontal; des moyens à filtre de détermination de la densité de contraste horizontal connectés aux moyens à filtre de calcul du contraste horizontal; des moyens de raisonnement sur la géométrie faciale connectés aux moyens à filtre de détermination de la densité de contraste horizontal; et des moyens de détermination de position des yeux connectés aux moyens de raisonnement sur la géométrie faciale. La présente invention vise également un procédé pour surveiller des yeux afin de détecter un état somnolent comprenant les étapes qui consistent:15 à surveiller de façon non invasive les yeux d'un individu; à fournir des images par balayage; à traiter les images obtenues par balayage; et à fournir une rétroaction à l'individu. Suivant un perfectionnement de l'invention, le procédé suivant l'invention est caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter les images obtenues par balayage comprend les étapes qui consistent: à localiser les yeux; à suivre les yeux; à produire des signaux de mouvement oculaire; et à analyser les signaux de mouvement oculaire. Suivant un perfectionnement de l'invention, le procédé suivant l'invention est caractérisé en ce que l'étape consistant à localiser les yeux comprend les étapes qui consistent: à filtrer par calcul du contraste horizontal une image en niveaux de gris d'un visage afin de fournir une image de masque binaire; 12 2734701 à filtrer par détermination de la densité de contraste horizontal l'image de masque binaire afin de fournir une image de masque en niveaux de gris; à appliquer un raisonnement portant sur la géométrie faciale à l'image de masque en niveaux de gris afin de fournir des positions approximatives des deux yeux; et à effectuer une détermination de la position des yeux à partir de l'image en niveaux de gris d'un visage et des positions approximatives des deux yeux afin de10 fournir les positions des deux yeux. La figure 1 illustre un mode de réalisation de la présente invention. La figure 2 illustre le processeur utilisé dans la présente invention. La figure 3 illustre un schéma fonctionnel du traitement de la présente invention. La figure 4 illustre un schéma fonctionnel du filtre de localisation des yeux de la présente invention. La figure 5 illustre les effets du filtre de localisation des yeux de la présente invention. La figure 6 illustre des résultats expérimentaux du filtrage effectué par la présente invention. La figure 7 illustre la localisation des yeux en utilisant un gabarit oculaire en niveaux de gris conformément à la présente invention. La figure 8 illustre des parties d'une séquence d'images dans laquelle la boîte de suivi est superposée aux images. La figure 9 illustre une mesure de suivi et de différence de bloc dans le cas de la séquence d'images de la figure 8. La figure 10 illustre un clignement d'oeil normal et les courbes T et D correspondantes. La figure 11 illustre une séquence observée lorsque la personne est somnolente et les courbes T et D correspondantes. Pour établir les exigences imposées au système de surveillance visuelle des yeux humains, afin de détecter un état de somnolence et d'endormissement, certaines hypothèses peuvent être faites. Le scénario considéré pour le système est l'habitacle d'une automobile ou d'un camion, etc. Les conditions d'éclairement à l'intérieur de l'habitacle varient en fonction des conditions météorologiques, de la lumière ambiante, de la teinte du verre du pare-brise, de la présence d'un toit ouvrant, etc. A titre d'exemple, le tableau ci-après offre un aperçu comparatif des conditions d'éclairement observées dans certaines situations courantes. Mi-journée, extérieur 100 000 lux Aube, extérieur 7000 - 12 000 lux A l'intérieur d'une voiture, 5000 lux journée ensoleillée Intérieur fortement éclairé 2000 - 3000 lux Intérieur moyen 500 lux Clair de lune, extérieur 50 lux Dîner aux chandelles 10o - 20 lux Intérieur d'une voiture, de nuit 5 - 10 lux Sur la base de ce tableau et de la géométrie moyenne d'un habitacle de voiture, les exigences suivantes doivent être satisfaites par le système d'acquisition d'image de la présente invention. 1) Le système de surveillance doit être capable de fonctionner dans des conditions d'éclairage ambiant entre 5 lux et 5000 lux. A25 des fins d'obtention d'un environnement très faiblement invasif, l'éventuel éclairement actif doit se situer en dehors de la gamme visible, et de préférence, dans 14 2734701 l'infrarouge. Une caméra vidéo classique peut acquérir l'image d'une scène avec un éclairement de 1 lux, et peut également s'adapter à une large gamme dynamique de situations d'éclairement. 2) Si une caméra CCD est utilisée comme dispositif de formation d'image, les paramètres de formation d'image doivent fournir une image focalisée du visage du conducteur à une distance d'environ 50 cm, et le visage doit remplir l'image autant que possible. En d'autres termes, pour obtenir la10 meilleure résolution possible du visage et des yeux, l'image doit contenir aussi peu d'arrière-plan que possible. Cependant, le champ de vue de la caméra doit également être suffisamment grand pour couvrir les variations de position du visage du conducteur par rapport à la caméra. 3) La résolution spatiale de la caméra doit permettre de résoudre les traits qui contiennent des informations concernant la somnolence. Comme mentionné dans le paragraphe précédent, ces traits comprennent les paupières et la pupille. 4) La résolution20 temporelle de la caméra doit permettre de résoudre le comportement dynamique des traits précités. Plus précisément, la paupière ne doit pas être marbrée pendant un clignement (qui peut être seulement d'un tiers de seconde chez les sujets normaux). De plus, il peut être25 nécessaire de détecter et de mesurer le mouvement de roulement du globe oculaire, par l'intermédiaire des mouvements de la pupille. Compte tenu du comportement dynamique de l'oeil pendant la somnolence et l'endormissement, le système d'analyse d'images de la présente invention doit satisfaire aux exigences suivantes. 1) Il doit être capable de localiser l'oeil rapidement et de suivre en continu sa position au cours du temps. La localisation et le suivi des yeux doivent être robustes vis-à-vis des35 variations de forme de l'oeil du fait de la déformation de perspective. Si des parties du visage du conducteur se situent en dehors du champ de vue, comme par exemple lorsqu'il recule, lorsqu'il regarde sur le côté pendant un changement de file, etc., le système doit être capable de localiser de nouveau l'oeil, une fois qu'il est devenu visible. L'une des hypothèses est que lorsqu'une personne est sur le point de s'endormir, elle tend à devenir immobile. Ce fait est important pour le système de surveillance de la présente invention étant donné que10 dans cette phase, les images du visage ne varient pas trop et que le système ne perd pas la trace des yeux. Il est possible que le système décroche lorsqu'une personne effectue un mouvement ample. Cependant, dans ce cas, la personne est censée être parfaitement consciente. 2) Il doit être capable de détecter la fermeture de l'oeil et de mesurer le temps entre les états ouvert et fermé. 3) Pendant le temps pendant lequel l'oeil est ouvert, il doit (de préférence) être capable de mesurer la vitesse instantanée de la pupille. 4) En se fondant sur les20 traits (1), (2) et (3), il devrait être capable de déterminer si le conducteur est éveillé ou endormi. 5) Les étapes mentionnées en (1), (2) et (3) reviennent à effectuer une "extraction de traits". La "fréquence de trame" combinée de ces étapes doit être suffisamment25 élevée pour ne pas manquer les traits caractéristiques. 6) Par contre, l'étape indiquée en (4), est une tâche de "discrimination de forme". Le temps de traitement de cette étape peut varier selon le comportement du sujet. La présente invention peut présenter plusieurs modes de réalisation. L'un de ces modes de réalisation, tel qu'il est représenté dans la figure 1, est mis en oeuvre de la manière suivante. Un individu 10 est analysé par une caméra 12 qui est reliée à un processeur 14. Un petit écran à cristaux liquide 16 ayant une résolution suffisamment élevée peut être prévu pour permettre à 16 2734701 l'individu 10 de voir nettement son propre visage et ses yeux. De plus, un dispositif de commande 18 permet à l'individu d'ajuster l'angle et la direction de vue de la caméra 12. Un indicateur de suivi/perte de suivi 20 informe l'individu que la caméra 12 a perdu la trace et nécessite un ajustement de la part du dispositif de commande 18. Un système d'alarme 22 informe l'individu ou tout autre personne ou système, de l'endormissement. Le système de la présente invention doit être aussi peu encombrant que possible. Une puce VLSI personnalisée doit être utilisée pour le processeur 14. Les principaux composants du processeur représentés dans la figure 2 comprennent un corrélateur 24 à niveau de gris, une unité centrale 26 et une mémoire 28. Une puce d'affichage vidéo15 30 est également nécessaire pour afficher l'image sur l'écran à cristaux liquides (16 dans la figure 1). La caméra, qui peut être une caméra CCD, doit être suffisamment petite pour ne pas gêner la vue du conducteur. Le montage de la caméra doit comporter un20 système de suspension évitant des vibrations excessives. Le système doit comporter un commutateur de marche/arrêt et un indicateur de mise sous tension. La source d'alimentation doit être de 12 volts continus si la présente invention est intégrée à un véhicule ou si la25 présente invention doit pouvoir être utilisée avec une batterie portative dans le cas o il s'agit d'un dispositif autonome. L'emplacement idéal o ce dispositif peut être installé à l'intérieur du véhicule est sur le dessus du tableau de bord, entre le volant et le pare-30 brise. Un organigramme du traitement effectué par la présente invention est indiqué dans la figure 3. Le dispositif frontal 32 transforme une séquence d'images en un signal monodimensionnel (1-D) en extrayant des traits35 caractéristiques des images. Le système principal 34 17 2734701 analyse le signal produit par le système frontal pour détecter la somnolence. Le système frontal peut être divisé en trois tâches: la localisation des yeux 36, le suivi des yeux 38 et la production d'un signal de mouvement oculaire 40. Compte tenu des hypothèses faites cidessus, il va de soi qu'une image contient un visage. La façon dont on localise la position des yeux dans cette image constitue un élément déterminant de la présente invention. Les10 variables sont l'attitude et le mouvement du conducteur, les conditions d'éclairement, les ombres, et les irrégularités de la route. Toutes ces conditions variables affecteront la robustesse d'un procédé quant à la détection de la position des yeux.15 La présente invention utilise un filtre de localisation des yeux. L'idéefondamentale de cette approche consiste à utiliser le contraste d'intensité local relativement élevé de la région des yeux dans des images en niveaux de gris pour localiser la position des20 yeux. Le filtre de localisation des yeux, tel qu'il est représenté dans la figure 4, est constitué des quatre éléments suivants. L'image en niveaux de gris du visage est envoyée dans un filtre de contraste horizontal 42, un filtre de densité de contraste horizontal 44, un25 dispositif de raisonnement sur la géométrie faciale 46 et un dispositif de détermination de la position des yeux 48 pour établir les positions des yeux gauche et droit. Une image en niveaux de gris type d'un visage, comme représenté dans la figure 5(a), est envoyée dans le30 filtre de contraste horizontal, l'image de sortie correspondante, c'est-à-dire l'image de masque binaire, étant représentée dans la figure 5(b). L'image de masque binaire est envoyée dans le filtre de densité de contraste horizontal, et l'image du masque en niveaux de gris, qui représente la sortie du filtre de contraste horizontal, est représentée dans la figure 5(c). L'image du masque en niveaux de gris est ensuite filtrée par le dispositif de raisonnement sur la géométrie faciale, dans lequel des informations a priori concernant la géométrie des traits faciaux, sont utilisées pour détecter et vérifier la position des yeux. Les résultats du raisonnement sur la géométrie faciale et l'image en niveaux de gris sont envoyés au dispositif de détermination de la position des yeux qui affine les positions des yeux. Ce filtrage demande environ 200 ms sur un ordinateur du type Sparc 10, pour une image de 256x256 pixels. Vingt images provenant de dix personnes dans des conditions d'éclairement différentes et dans des directions de visée différentes de la caméra, ont été utilisées pour soumettre ce filtrage à des essais, et tous les yeux ont été détectés correctement. Certains résultats expérimentaux sont indiqués dans la figure 6. Le traitement principal venant ensuite conformément à la présente invention consiste à suivre les yeux. La détection du mouvement des yeux d'une vue à la suivante, est effectuée par un traitement de recherche dans lequel25 un bloc d'image est corrélé avec l'image de la vue courante pour des déplacements variables par rapport à la position initiale. Ce processus est décrit dans "A Feature Tracking Method For Motion Parameter Estimation In A Model-Based Coding Application", Yau, J.F.S. et30 Duffy, N.D., "3rd International Conference on Image Processing and its Applications", Warwick, Royaume Uni, juillet, 1989, pp. 531-535. La mesure de corrélation utilisée est la somme des différences élevées au carré entre les intensités des pixels du bloc et celle de35 l'image précédente. La position du bloc d'image donnant la valeur minimale de la mesure de corrélation devient la nouvelle position de l'oeil suivi. Plus précisément, soit U un bloc d'image d'une taille de MxN pixels, constituant une sous-image appartenant à la vue courante I(t) et soit Ur une sous-image de (M+2p)x(N+2p) appartenant à la vue suivante I (t+l), centrée à la même position spatiale que U, o p esf le déplacement maximum autorisé en nombre entier de pixels. La fonction de corrélation entre U et Ur est définie par: M N D(i, j)= 1 (u(m, n) - ur(m + in + j))2 MN u m=l n=l o -p i, j p. D(i,j) est une fonction d'erreur quadratique moyenne. La direction d'erreur minimale est donnée par les (i,j) pour lesquels D(i, j) est un minimum. Le paramètre p doit être choisi de façon à être, suffisamment grand pour couvrir les mouvements les plus20 amples possibles. Cette technique peut suivre le mouvement des yeux dans le cas d'un mouvement raisonnablement ample, comme par exemple celui représenté dans la figure 8. La mise en oeuvre sous forme logicielle de cette technique sur un ordinateur du type Sparc 1025 demande environ 800 ms par image (de résolution de 256x256). Le traitement principal venant ensuite conformément à la présente invention, qui constitue la dernière partie du système frontal de la présente invention, consiste à produire un signal de mouvement oculaire. Pour produire un signal de mouvement oculaire, la technique utilisée pour le suivi oculaire, c'est-à-dire la fonction de corrélation, est de nouveau utilisée. Cependant, dans ce cas, on mesure la corrélation entre le nouveau bloc35 d'image suivi dans I(t) avec le tout premier bloc de I(0) dans lequel l'oeil est supposé être ouvert. La courbe D représentée dans la figure 9 est le résultat de l'utilisation de cette mesure sur la séquence représentée à la figure 8. La courbe T de la figure 9 est la mesure de la différence entre la vue courante et la vue précédente. Comme le bloc initial contient un oeil ouvert, lorsqu'une grande différence apparaît dans la courbe D, cela indique que l'oeil se ferme. L'utilisation de la courbe T et de la courbe D sera décrite ci-après. Pour déterminer si l'oeil est fermé ou ouvert, le meilleur indicateur est la superficie de l'oeil. Le calcul de ce trait nécessite la position exacte du périmètre de l'oeil. Cependant, si l'on ne s'intéresse qu'à la fréquence et à la durée de clignement, le15 périmètre exact de l'oeil n'est pas très important. Un modèle d'oeil ouvert peut être stocké comme référence et être utilisé pour une comparaison avec le reste des vues d'une séquence d'images. La différence entre la vue de référence et la vue courante est un indicateur de l'état20 de l'oeil. Cette différence est faible lorsque l'oeil est ouvert et grande lorsque l'oeil est fermé. Cet indicateur ne nécessite pas la connaissance exacte du périmètre de l'oeil. Toutes les techniques permettant de localiser avec exactitude le périmètre oculaire nécessitent des opérations très coûteuses en calcul, que ce soit lors du prétraitement ou lors du traitement proprement dit. Elles nécessitent en outre une extraction très robuste de traits primitifs des images. L'approche se fondant sur un30 gabarit d'oeil en niveau de gris est simple et efficace mais est sensible à l'échelle et à l'éclairement. Les approches se fondant sur des vues et des canaux multiples fournissent des informations supplémentaires mais nécessitent un traitement d'une quantité de données deux35 ou plusieurs fois plus importantes qu'une approche n'utilisant qu'une seule vue. Une combinaison d'approches différentes pourrait être utilisée pour améliorer la localisation d'un oeil de manière robuste. Dans l'analyse des problèmes concernant le traitement principal de la présente invention, on utilisera le graphe de la figure 9. On peut le considérer comme un signal semblable à un signal d'EEG ou d'EOG. Il s'agit d'un équivalent visuel que l'on peut utiliser pour observer des comportements caractéristiques de somnolence. Ce graphique contient deux courbes différentes. La courbe T représente le suivi et la courbe D indique la différence entre des vues. Un clignement au voisinage de la vue 3 ou 4 peut être observé à partir de la courbe D. Dans la 25ème vue, il se produit un saut15 important à la fois sur la courbe D et sur la courbe T. Cela indique que la cible a effectué un mouvement relativement important (dans cet exemple, la personne s'est légèrement penchée). Une nouvelle image de référence peut dans ce cas être nécessaire pour obtenir20 une bonne courbe D pour la détection des clignements. Lorsqu'une personne lutte contre la somnolence, certaines des formes de comportement suivantes apparaissent. Un individu peut tenter d'ouvrir grand les yeux, de cligner des yeux ou de loucher. les fréquences25 de clignement de ces formes de comportement sont très différentes des fréquences de clignement d'un état éveillé. A titre d'exemple, la figure 10 représente un clignement d'oeil normal et les courbes T et D correspondantes. La figure 11 représente une séquence30 observée lorsque la personne est endormie et ses courbes T et D correspondantes. En analysant ces courbes, on voit clairement qu'il existe une différence entre les deux graphes. Lorsque cette différence apparaît, un signal d'avertissement fourni par un système d'avertissement35 peut être envoyé à l'individu. Un profil personnel, qui caractérise le comportement de la personne considérée, pourrait être utilisé pour améliorer la fiabilité de la détection. Lorsque les yeux d'un individu sont recouverts de lunettes de soleil ou de lunettes fortement réfléchissantes, des sources lumineuses actives particulières peuvent être utilisées pour pénétrer dans ces lunettes et des capteurs de formation d'image spéciaux peuvent être utilisés pour enregistrer l'image provenant de la lumière réfléchie. L'une des exigences concernant la source lumineuse active est que la fréquence doit se situer en dehors du spectre de couleurs visibles. On peut utiliser l'autre variante suivante. Comme la personne porte des lunettes, on pourrait placer15 une source lumineuse et un capteur de très petites dimensions sur la monture intérieure des lunettes afin d'obtenir une image normale et d'effectuer la poursuite de la façon décrite ci-dessus. La nature non invasive de la présente invention la rend plus attrayante pour une application commerciale. Une petite caméra éloignée de quelques dizaines de centimètres du conducteur est beaucoup plus acceptable que des électrodes d'EEG fixées à la tête du conducteur. Le marché final d'un système de surveillance de25 somnolence/fatigue non invasif peut couvrir une grande variété de situations parmi lesquelles des travaux monotones et fatigants tels que ceux d'opérateurs de chaînes de montage, de contrôleurs de trafic aérien, de pilotes d'avions de ligne, de personnels d'hôpitaux, etc.30 L'invention ne doit pas être considérée comme étant limitée à la configuration matérielle ou logicielle, ou aux procédures opérationnelles décrites ici. L'invention couvre toutes les modifications et toutes les variantes pouvant y être apportées et entrant dans le domaine35 défini par les revendications annexées. 23 2734701 REVENDICATIONS 1. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent comprenant: des moyens (12, 22) d'interface humaine pour surveiller de façon non invasive les yeux d'un individu (10), afin de fournir des images par balayage et de fournir une rétroaction à l'individu; et des moyens (32, 34) de traitement connectés aux moyens (12, 22) d'interface humaine pour recevoir les images de balayage des moyens d'interface humaine, afin de traiter les images de balayage et de renvoyer des données traitées aux moyens (12, 22) d'interface humaine, pour fournir cette rétroaction à l'individu. 2. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens (32, 34) de traitement comprennent: des moyens (36) de localisation des yeux connectés aux moyens (12, 22) d'interface humaine; des moyens (38) de suivi des yeux connectés aux moyens (36) de localisation des yeux; des moyens (40) de production de signal de mouvement oculaire connectés aux moyens de suivi des yeux; et25 des moyens d'analyse connectés entre les moyens de production de signal de mouvement oculaire et les moyens d'interface humaine. 3. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 2, caractérisé en ce que les moyens (32, 34) d'interface humaine comprennent: des moyens de formation d'images connectés aux moyens de traitement pour surveiller les yeux de l'individu; et des moyens de système d'avertissement connectés aux moyens de traitement pour recevoir les données traitées des moyens de traitement et pour fournir un avertissement à l'individu. 4. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 3, caractérisé en ce que les moyens de localisation des yeux comprennent: des moyens (42) de filtrage à calcul du contraste horizontal; des moyens (44) de filtrage à détermination de la densité de contraste horizontal connectés aux moyens de filtrage à calcul du contraste horizontal; des moyens (46) de raisonnement sur la géométrie faciale connectés aux moyens de filtrage à détermination de la densité de contraste horizontal; et des moyens (48) de détermination de la position des yeux connectés aux moyens de raisonnement sur la géométrie faciale. 5. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 4, caractérisé en ce que les moyens de suivi des yeux comprennent: des moyens de recherche pour corréler un bloc d'image à une image d'une vue courante pour des déplacements variables par rapport à une position d'origine. 6. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication , caractérisé en ce que les moyens de production de signal de mouvement oculaire comprennent: des moyens de mesure pour mesurer la corrélation entre un nouveau bloc d'image suivi et un tout premier bloc initial dans lequel l'oeil est ouvert. 7. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 6, caractérisé en ce que les moyens d'analyse évaluent une courbe T de suivi et une courbe D de différence entre vues. 8. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 7, caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent en outre: des moyens (24) corrélateurs à niveaux de gris connectés aux moyens d'interface humaine. 9. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 8, caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent en outre: des moyens (30) à puce d'affichage vidéo connectés aux moyens d'interface humaine. 10. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 9, caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens (18) de commande connectés aux moyens de formation d'images pour permettre à l'individu d'ajuster l'angle de vue et la direction de visée des moyens (12) de formation d'images. 11. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication , caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens (20) indicateurs de suivi/perte de suivi destinés à informer l'individu que les moyens (12) de formation d'images nécessitent un réglage. 12. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 11, caractérisé en ce que les moyens (12) de formation d'images comprennent: une caméra CCD. 13. Procédé pour surveiller des yeux afin de détecter un état somnolent comprenant les étapes qui consistent: à surveiller de façon non invasive les yeux d'un individu; à fournir des images par balayage; à traiter les images obtenues par balayage; et à fournir une rétroaction à l'individu. 14. Procédé pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter les images obtenues par balayage comprend les étapes qui consistent: à localiser les yeux; à suivre les yeux; à produire des signaux de mouvement oculaire; et à analyser les signaux de mouvement oculaire. 15. Procédé pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 14, caractérisé en ce que l'étape consistant à localiser les yeux comprend les étapes qui consistent: à filtrer par calcul du contraste horizontal une image en niveaux de gris d'un visage afin de fournir une image de masque binaire; à filtrer par détermination de la densité de contraste horizontal l'image de masque binaire afin de fournir une image de masque en niveaux de gris; à appliquer un raisonnement portant sur la géométrie faciale à l'image de masque en niveaux de gris afin de fournir des positions approximatives des deux yeux; et à effectuer une détermination de la position des yeux à partir de l'image en niveaux de gris d'un visage et des positions approximatives des deux yeux afin de fournir les positions des deux yeux. 16. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un état de somnolence, caractérisé en ce qu'il comprend:15 des moyens (12, 22) d'interface humaine; et des moyens (32, 34) de traitement connectés aux moyens (12, 22) d'interface humaine, les moyens de traitement comprenant: des moyens (24) corrélateurs à niveaux de gris connectés aux moyens d'interface humaine; des moyens de localisation des yeux connectés aux moyens corrélateurs à niveaux de gris; des moyens (38) de suivi des yeux connectés aux moyens (36) de localisation des yeux; des moyens (40) pour produire des signaux de mouvement oculaire connectés aux moyens de suivi des yeux; et des moyens d'analyse connectés entre les moyens (40) de production de signal de mouvement oculaire et les moyens (12, 22) d'interface humaine. 17. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent, selon la revendication 16, caractérisé en ce que les moyens (12, 22) d'interface humaine comprennent: des moyens (12) de formation d'images connectés aux moyens (24) corrélateurs à niveaux de gris pour surveiller les yeux d'un individu; et des moyens (22) à système d'avertissement connectés aux moyens d'analyse pour recevoir des données analysées des moyens d'analyse et pour fournir un avertissement à l'individu. 18. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent, selon la revendication 17, caractérisé en ce que les moyens d'interface humaine comprennent en outre: des moyens (18) de commande connectés aux moyens de formation d'images pour permettre à l'individu d'ajuster l'angle de vue et la direction de visée des15 moyens de formation d'images; et des moyens (20) indicateurs de suivi/perte de suivi pour informer l'individu que les moyens de formation d'images nécessitent un réglage. 19. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 18, caractérisé en ce que les moyens (32, 34) de traitement comprennent en outre: des moyens (30) à puce d'affichage vidéo connectés aux moyens d'interface humaine. 20. Système pour surveiller des yeux afin de détecter un comportement somnolent selon la revendication 19, caractérisé en ce que les moyens (36) de localisation des yeux comprennent: des moyens (42) à filtre de calcul du contraste horizontal; des moyens (44) à filtre de détermination de la densité de contraste horizontal connectés aux moyens à filtre de calcul du contraste horizontal; des moyens (46) de raisonnement sur la géométrie faciale connectés aux moyens à filtre de détermination de la densité de contraste horizontal; et des moyens (48) de détermination de position des yeux connectés aux moyens de raisonnement sur la géométrie faciale.