Brevet FR2981771A1 — publié le 20130426

PROCÉDÉ DE LOCALISATION D'OBJETS PAR RÉSOLUTION DANS L'ESPACE TRIDIMENSIONNEL DE LA SCÈNE L'invention se situe dans le domaine de la vidéosurveillance par caméras calibrées. Elle concerne un procédé de localisation d'objets d'intérêts dans une scène à partir d'images fournies par une caméra. Les objets d'intérêt peuvent notamment être des personnes ou des véhicules. De nombreuses applications de traitement d'images visent à détecter des objets d'intérêts dans une image ou dans un flux d'images acquis par une caméra. Ces applications reposent sur des méthodes pouvant être classées selon deux familles. La première famille de méthodes s'appuie sur la reconnaissance de formes. Le principe consiste à reconnaître une ou plusieurs caractéristiques bien spécifiques de l'objet recherché, par exemple le contour d'une tête ou la silhouette d'une personne. La recherche de ces caractéristiques sur l'ensemble de la scène est une tâche rendue difficile, d'une part, par les déformations géométriques dues aux distorsions optiques des capteurs et aux différences de point de vue des objets recherchés et, d'autre part, par les occultations entre objets recherchés. A titre d'exemple, la silhouette d'une personne vue de face est très différente de celle d'une personne vue de dessus. Les distorsions optiques sont dues au type de caméra utilisé. Elles sont particulièrement prononcées notamment pour les caméras omnidirectionnelles et les caméras dites "fisheye". Or, les méthodes de reconnaissance de formes nécessitent un apprentissage sur des bases labellisées. Ces bases donnent des exemples de personnes ainsi que des contre-exemples en fonction d'un point de vue particulier et d'un type de caméra donné. En conséquence, la configuration d'un système de localisation d'objets d'intérêts utilisant une méthode de reconnaissance de formes est une tâche délicate, nécessitant la réalisation d'une base d'apprentissage spécifique au point de vue particulier de la caméra. La seconde famille de méthodes de détection d'objets dans une image se base sur un critère d'optimisation de l'espace tridimensionnel (3D). L'idée est de maximiser, dans l'image, le recouvrement entre un masque obtenu par soustraction de fond, et la projection d'un ou plusieurs modèles 3D de l'objet recherché. Un exemple d'une telle méthode est décrit dans le document Alahi Alexandre, L. Jacques, Y. Boursier et P. Vandergheynst. "Sparsitydriven People Localization Algorithm: Evaluation in Crowded Scenes Environments", IEEE International Workshop on Performance Evaluation of Tracking and Surveillance, Snowbird, Utah, 2009. Dans ce document, on considère une grille fixe de positions 3D au sol ainsi qu'un modèle géométrique de personne, en l'occurrence une ellipsoïde représentant la partie supérieure de la personne et un cylindre pour la partie inférieure. Par la suite, on appelle masque binaire une image dans laquelle chaque pixel prend soit une première valeur, par exemple '0', soit une deuxième valeur, par exemple '1', en fonction d'un paramètre du pixel considéré. Selon la méthode d'Alahi, pour chaque position de la grille, un masque binaire de la projection du modèle géométrique, appelé atome, est calculé. Chaque masque binaire prend la valeur '1' en chaque pixel correspondant à la projection du modèle géométrique dans l'image, et '0' ailleurs. La localisation des personnes dans l'image consiste alors à minimiser la différence entre le masque binaire obtenu par soustraction de fond et une combinaison linéaire d'atomes, chaque atome étant soit présent soit absent. Autrement dit, la méthode consiste à rechercher l'ensemble des positions sur la grille donnant, par projection d'un modèle géométrique en chacune de ces positions, l'image la plus ressemblante de l'image dans laquelle on recherche des personnes. L'un des principaux inconvénients de cette méthode est sa complexité algorithmique. La recherche des personnes est réalisée dans l'espace image, ce qui implique la résolution d'un système linéaire dont la dimension est égale au nombre de pixels dans l'image multiplié par le nombre de positions dans la grille. En pratique, la méthode nécessite d'importantes ressources de calcul. Même avec un sous-échantillonnage de l'image, la méthode n'est pas applicable pour un traitement en temps réel. En outre, la méthode présente l'inconvénient de reposer sur l'utilisation d'un masque binaire de soustraction de fond. Hors un tel masque est susceptible de fusionner des groupes de personnes disjoints, par exemple à cause des ombres, et de fragmenter des groupes normalement joints, par exemple à cause de vêtements dont les couleurs sont localement proches des couleurs de l'arrière plan. En conséquence, l'efficacité de la méthode est limitée par celle de l'étape de soustraction de fond. Un but de l'invention est notamment de remédier à tout ou partie des inconvénients précités en permettant un traitement de localisation d'objets en temps réel. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de localisation d'objets d'intérêt dans une scène observée par un système 5 d'acquisition d'images, les objets d'intérêt étant localisés à partir d'une carte de présence initiale pb modélisant des positions i dans la scène et comprenant, pour chaque position i, une valeur pb(i) représentative de la probabilité qu'un objet d'intérêt se trouve à la position i considérée, chaque valeur pb (i) étant obtenue à partir d'un critère de localisation défini dans un 10 espace image du système d'acquisition d'images. Le procédé se caractérise en ce qu'il comprend une itération des étapes successives suivantes tant que l'une au moins des valeurs ep(i) de la carte de présence ep considérée pour l'itération courante k est supérieure à un seuil prédéterminé : - déterminer la position nk dans la carte de présence ep pour laquelle 15 la valeur ep(nk) est maximale, un objet d'intérêt étant considéré comme présent à ladite position nk, - à partir d'atomes A1 prédéterminés pour chaque position j de la carte de présence ep, l'atome A1 d'une position j comprenant, pour chaque position i, une valeur A1(i) représentative du recouvrement entre la 20 projection m'(i) dans l'espace image d'un modèle tridimensionnel M'(i) placé à la position i et la projection m'(j) dans l'espace image d'un modèle tridimensionnel W(j) placé à la position j, chaque modèle tridimensionnel étant représentatif d'un objet d'intérêt, déterminer une carte de présence ple- dont chaque valeur pel(j) est égale à la valeur ep(j) diminuée d'une 25 combinaison linéaire des valeurs Ank(j) des atomes Ank correspondant aux positions nk où des objets d'intérêt sont considérés comme présents. Selon une forme de réalisation relativement simple, chaque valeur Ai(j) d'un atome Ai est déterminée comme étant le rapport du nombre de 30 pixels communs entre les projections m'(i) et m'(j) sur le nombre de pixels de la projection m'W. L'étape de détermination de la carte de présence ple- est par exemple réalisée par une minimisation aux moindres carrés entre les 35 probabilités ep(i) de la carte de présence de l'itération courante k et une combinaison linéaire des atomes Ank correspondant aux positions nk où des objets d'intérêt sont considérés comme présents à l'itération k courante. Selon une forme particulière de réalisation, la carte de présence 5 initiale plcp est déterminée par les étapes suivantes : - déterminer une image de projection Bm(i) pour chaque position i de la carte de présence initiale pb, chaque image de projection Bm(i) ayant des dimensions égales à celles d'une image du système d'acquisition d'images et correspondant à la projection m(i) dans l'espace image d'un modèle 10 tridimensionnel M(i) représentatif d'un objet d'intérêt placé à la position i considérée, chaque pixel de l'image de projection Bm(i) prenant une première valeur lorsqu'il appartient à la projection m(i) et une deuxième valeur sinon, - déterminer, par un traitement de localisation d'objets réalisé à partir de l'image du système d'acquisition d'images, une image de présence 15 d'objets ayant des dimensions égales à celles de l'image du système d'acquisition d'images, chaque pixel de l'image de présence d'objets prenant une valeur en fonction de sa correspondance à un objet présent dans la scène, - déterminer la carte de présence initiale plcp en fonction des images de 20 projection Bm(i) et de l'image de présence d'objets. Selon une première variante de réalisation, le traitement de localisation d'objets est un traitement de soustraction de fond où chaque pixel de l'image de présence d'objets prend une première valeur lorsqu'il 25 correspond à un objet présent dans la scène et une deuxième valeur sinon. L'étape de détermination de la carte de présence initiale pb peut alors comprendre une étape consistant à déterminer chaque valeur pb(i) comme étant égale au rapport du nombre de pixels ayant à la fois la 30 première valeur dans l'image de présence d'objets et la première valeur dans l'image de projection Bm(i) de la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la première valeur dans ladite image de projection Bm(i). Selon une deuxième variante de réalisation, le traitement de 35 localisation d'objets est un traitement de soustraction de fond où chaque pixel de l'image de présence d'objets prend une valeur en fonction de la probabilité qu'il corresponde à un objet présent dans la scène. L'étape de détermination de la carte de présence initiale pb peut 5 alors comprendre une étape consistant à déterminer chaque valeur pb(i) comme étant égale au rapport de la somme des valeurs des pixels de l'image de présence d'objets correspondant aux pixels ayant la première valeur dans l'image de projection Bm(i) de la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la première valeur dans ladite image de projection 10 R m(0. Selon une forme particulière de réalisation, la scène est observée par plusieurs systèmes d'acquisition d'images, la carte de présence initiale pb étant déterminée à partir de plusieurs cartes de présence initiales pà), 15 chaque valeur pà,(i) d'une carte de présence initiale K:p étant obtenue à partir d'un critère de localisation défini dans un espace image du système d'acquisition d'images considéré, chaque valeur pb(i) étant égale à une moyenne de l'ensemble des valeurs pà,(i) de la position i considérée. Cette forme particulière de réalisation permet de fiabiliser les valeurs pb(i) de la 20 carte de présence initiale pb, et de couvrir un plus grand nombre de positions selon des points de vue différents. L'invention a notamment pour avantage qu'elle permet d'utiliser tout type de traitement de localisation pour construire la carte de présence, et 25 non uniquement un traitement de soustraction de fond. Elle permet en outre de combiner plusieurs traitements et plusieurs points de vue. L'invention sera mieux comprise et d'autres avantages apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, faite en regard de 30 dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 représente schématiquement une carte de présence modélisant des positions d'occupation possible dans une scène pour des objets que l'on cherche à localiser ; - la figure 2 représente, sous forme de logigramme, un exemple d'étapes mises en oeuvre dans le procédé de localisation d'objets d'intérêt selon l'invention ; - la figure 3 illustre le masquage d'objets entre eux et le 5 problème associé de localisation des objets dans l'espace image d'une caméra. La figure 1 représente schématiquement un exemple de scène dans laquelle on cherche à localiser des objets d'intérêt. Sur la figure 1, la 10 scène 10 représente une pièce d'un bâtiment. La scène peut néanmoins être tout type de site sur lequel on souhaite rechercher des objets. Il s'agit par exemple d'une autoroute sur laquelle on cherche à comptabiliser un nombre de véhicules, ou un hall de gare dans lequel on cherche à localiser des personnes. Un système d'acquisition d'images, tel qu'une caméra vidéo 11, 15 est positionné et orienté de manière à observer au moins une partie de la scène. La scène est alors observée selon un point de vue déterminé. La caméra 11 fournit des images numériques à partir desquelles les objets d'intérêt sont recherchés. Chaque image est par exemple formée par une matrice de pixels comportant chacun une valeur représentative de l'intensité 20 lumineuse en un point de la scène. La caméra 11 est calibrée. Autrement dit, la relation entre les coordonnées spatiales de chaque point de la scène et le pixel associé dans l'image est connue. Le procédé de localisation d'objets d'intérêts selon l'invention 25 repose sur l'utilisation d'une carte de probabilité de la présence d'objets d'intérêt dans la scène. Cette carte, appelée carte de présence et notée pcp, comprend un ensemble de positions i définies dans l'espace tridimensionnel de la scène et, pour chacune de ces positions, une valeur pcp(i) représentative de la probabilité qu'un objet d'intérêt se trouve à la position i 30 considérée. Les positions de la carte de présence forment ainsi des positions d'occupation possibles pour les objets d'intérêt. Les positions sont par exemple disposées de manière à former une grille. La carte de présence 12 est représentée sur la figure 1 sous forme d'un ensemble de croix représentant chacune une position d'occupation possible dans la scène pour 35 un objet d'intérêt. Le procédé de localisation d'objets selon l'invention utilise par ailleurs des modèles tridimensionnels (3D) représentatifs de l'occupation des objets d'intérêt dans la scène. A titre d'exemple, on considère que les objets d'intérêt sont des personnes et que les positions d'occupation possibles correspondent aux emplacements où des personnes auraient leurs pieds. La carte de présence 12 peut alors être appelée carte de présence au sol. Les positions de la carte de présence peuvent aussi, selon le type d'objets d'intérêt recherchés et la géométrie de la scène, être situées ailleurs que sur un sol plan. Le modèle 3D représentatif d'une personne est par exemple un ellipsoïde. La carte de présence 12 peut être modélisée mathématiquement sous forme d'un vecteur dont chaque composante est associée à une position i dans la scène et dont la valeur pcp(i) définit la probabilité de présence d'un objet d'intérêt. La valeur des composantes est par exemple égale à '0' lorsqu'il est certain qu'aucune personne ne se trouve à la position considérée, et égale à la valeur '1' lorsqu'il est certain qu'une personne s'y trouve. La figure 2 représente, sous forme de logigramme, un exemple d'étapes mises en oeuvre dans le procédé de localisation d'objets d'intérêt selon l'invention. Pour la suite de la description, on note M(i) le modèle 3D choisi pour représenter un objet d'intérêt à la position i dans la scène, et m(i) sa projection dans un espace image de la caméra. Dans une première phase 21, la carte de présence pop est déterminée. La phase 21 consiste ainsi à déterminer, pour chaque position i, la probabilité pcp(i) qu'un objet d'intérêt se trouve à cette position i considérée. La phase 21 comprend par exemple les étapes suivantes. Dans une première étape 211, la projection m(i) du modèle 3D M(i) est déterminée individuellement pour chaque position i. Ces projections sont déterminées par la relation entre l'espace tridimensionnel de la scène et l'espace image de la caméra, c'est-à-dire entre les coordonnées spatiales de la scène et les pixels de l'image. Des images, appelées images de projection Bm(i), de dimensions égales à celles de l'image fournie par la caméra peuvent être définies à partir des projections m(i). Chaque image de projection Bmw prend la valeur '1' à l'intérieur du modèle projeté m(i) et '0' à l'extérieur. En notant MxN les dimensions de l'image, avec par exemple M le nombre de lignes et N le nombre de colonnes 2 9 81 771 8 de pixels, les images de projection Bmw peuvent être modélisées par la relation suivante : B E {0,1}MxN Dans une deuxième étape 212, un traitement de localisation d'objets est appliqué sur l'image fournie par la caméra et dans laquelle on recherche des 5 objets d'intérêt. Ce traitement de localisation d'objets produit une image de présence d'objets de mêmes dimensions que celles de l'image fournie par la caméra. Il s'agit par exemple d'un traitement de soustraction de fond. Ce traitement consiste à différencier les pixels correspondant au fond, c'est-à-dire à la scène en l'absence d'objets, des pixels correspondant à des objets 10 introduits dans la scène. Ces objets peuvent ou non être des objets d'intérêt. L'image de présence d'objets produite par le traitement de soustraction de fond est appelée image de soustraction de fond Bscw. Chaque pixel de l'image BsciF prend par exemple la valeur '0' s'il correspond au fond, et la valeur '1' s'il correspond à un objet. L'image BsciF peut ainsi être qualifiée de 15 masque binaire. L' image BsciF peut être modélisée par la relation suivante : B SdF c {ommxN Les étapes 211 et 212 peuvent être réalisées dans un ordre quelconque. Cependant, l'étape 211 de détermination des images de projection est avantageusement réalisée préalablement aux autres étapes du procédé. En 20 effet, pour une caméra positionnée dans une scène donnée, les images de projection Bmw ne dépendent que du modèle 3D utilisé. Les cartes peuvent ainsi être déterminées au préalable pour les différents modèles 3D susceptibles d'être utilisés dans le procédé de localisation. Dans une troisième étape 213, la carte de présence pop est déterminée à partir de 25 l'image de présence d'objets, par exemple l'image de soustraction de fond BscIF, et des images de projection Bm(i). Pour chaque position i de la carte de présence pcp, la probabilité pcp(i) est par exemple déterminée comme étant le rapport du nombre de pixels ayant à la fois la valeur '1' dans l'image de soustraction de fond BsciF et la valeur '1' dans l'image de projection Bmw de 30 la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la première valeur dans ladite image de projection Bmw : IBmw n BSdF I I Bm(0 I où l'opérateur III définit le nombre de pixels dans l'image I. L'image de soustraction de fond BsciF déterminée lors de l'étape 212 présente l'inconvénient d'engendrer une perte d'informations 5 exploitables lors des étapes ultérieures du procédé selon l'invention. Avantageusement, l'image BsciF peut être remplacée par une image dite de distance DsciF dans laquelle les pixels ne prennent plus nécessairement la valeur '0' ou '1', mais peuvent prendre toute valeur comprise entre '0' et '1', en fonction de la probabilité que les pixels considérés correspondent au fond 10 ou à un objet. Les pixels prennent par exemple la valeur '0' s'il est certain qu'ils correspondent au fond, la valeur '1' s'il est certain qu'ils correspondent à un objet, ou une valeur intermédiaire en fonction de la probabilité qu'ils correspondent à un objet. L'image DsciF peut être modélisée par la relation suivante : DSdF E [0,1]MxN 15 Les probabilités pcp(i) de la carte de présence peuvent alors être déterminées comme étant égales au rapport de la somme des valeurs des pixels de l'image de distance DsciF correspondant aux pixels ayant la valeur '1' dans l'image de projection Bmw de la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la valeur '1' dans cette image de projection Bm(i) : y)IB - (x y)=1 DSdF (X, y) PCP(i) = m(E) Bm(01 20 où les couples (x,y) désignent les pixels à la ligne x et à la colonne y de l'image considérée. Par ailleurs, la carte de présence peut être déterminée à partir de plusieurs caméras observant la scène selon des points de vue différents. On 25 note C un ensemble de caméras. Une carte de présence PCP, est déterminée pour chacune des caméras c de l'ensemble C, comme indiqué précédemment. Les cartes de présence peuvent être déterminées à partir d'images de soustraction de fond BsciF ou d'images de distance DsciF . La PCP(i) = carte de présence K:p doit prendre en considération le fait que chaque position i de la carte K:p n'est pas nécessairement visible par toutes les caméras. Ainsi, un opérateur vc(i) peut être déterminé de manière à indiquer, pour chaque position i, si un modèle 3D M(i) se projette ou non 5 dans l'image d'une caméra c. Pour chaque position i, on définit un sous-ensemble «i) de l'ensemble C comportant les caméras fournissant des images dans lesquelles les projections m(i) sont visibles correctement. La carte de présence pcp peut alors être déterminée à partir de l'ensemble des cartes de présence POP. La probabilité pcp(i) de la carte de présence globale 10 en chaque position i est par exemple la moyenne géométrique des probabilités pp(i) : Pcp (i) = cEe(i) Pg1)(0 L'image de présence d'objets peut être déterminée autrement que par un traitement de soustraction de fond. En particulier, elle peut être 15 déterminée par un traitement de classification. Les données de classification associées à chaque position i doivent être converties en probabilités afin de pouvoir être exploitées dans la suite du procédé de localisation. Le document "Gualdi Giovanni, A. Prati, R. Cucchiara. Multi-stage Sampling with Boosting Cascades for Pedestrian Detection in Images and Videos. In Proceedings of 20 ECCV (6)'2010. pp.196-209" fournit un exemple d'une telle conversion. Selon une forme de réalisation particulièrement avantageuse, la carte de présence pcp est déterminée en chaque position i à partir de plusieurs cartes de présence, par exemple la carte de présence ler 25 obtenue par un traitement de soustraction de fond et la carte de présence Wpass obtenue par un traitement de classification. Les différentes cartes de présence sont par exemple combinées en faisant, position par position, le produit des probabilités associées à chaque traitement. La carte de présence pcp ainsi obtenue est donc moins dépendante du traitement appliqué, et 30 donc plus fiable. La carte de présence pop fournit une première estimation de la présence d'objets d'intérêt dans la scène observée. Cette première estimation est obtenue à partir d'un critère de localisation défini dans l'espace image de la caméra. Le critère de localisation est par exemple un critère associé à un traitement de soustraction de fond ou un critère associé à un traitement de classification. Le principal inconvénient est que la présence d'un objet d'intérêt dans la scène en une position donnée risque d'entraîner la détection erronée d'objets d'intérêt en chacune des positions situées derrière la position effective. En effet, la présence d'un objet d'intérêt en une position donnée peut entraîner l'occultation de tout ou partie d'autres objets d'intérêt. Une seconde phase est donc nécessaire dans le procédé de localisation d'objets d'intérêt afin de prendre en compte les phénomènes d'occultation et de déterminer la ou les positions où les objets d'intérêt sont le plus vraisemblablement situés. Cette phase se caractérise notamment en ce que la détermination des positions effectives des objets d'intérêt est réalisée dans l'espace tridimensionnel de la carte de présence. La figure 3 illustre le problème du masquage des objets entre eux. Une carte de présence 31 analogue à celle de la figure 1 et deux modèles 3D 32 et 33 sont représentés selon un point de vue d'une caméra, c'est-à-dire dans l'espace image de la caméra. Le premier modèle 3D 32 est localisé à une position 34 de la carte de présence 31, et le deuxième modèle 3D 33 est positionné à une position 35. Les modèles 3D 32 et 33 sont des ellipsoïdes. Dans le repère image de la caméra, les modèles 3D 32 et 33 se projettent ainsi sous forme d'ellipses. Ils sont positionnés de telle manière vis-à-vis de la caméra que leurs projections dans le repère image se recoupent largement. La zone de recoupement entre les deux ellipses est représentée par des hachures. L'objectif de la deuxième phase est donc de supprimer de la carte de présence la contribution d'un modèle 3D considéré comme présent à une position donnée en chacune des autres positions. La deuxième phase 22 comporte les étapes suivantes. Dans une première étape 221, un modèle 3D représentatif d'un objet d'intérêt est placé successivement sur chaque position i, et son influence sur chacune des 35 autres positions dans l'espace image de la caméra est déterminée. L'influence d'un objet d'intérêt à une position i donnée sur chacune des autres positions, notées j, de la carte de présence pop est modélisée par une entité appelée "atome" A. On note N le nombre de positions i ou j dans la carte de présence, M'(i) un modèle 3D représentatif d'un objet d'intérêt placé à la position i, et m'(i) sa projection dans l'espace image de la caméra. Le modèle 3D M'(i) peut être identique au modèle 3D M(i) utilisé dans la première phase 21. La projection m'(i) dans l'espace image est dans ce cas identique à la projection m(i). Les atomes Ai sont avantageusement modélisés mathématiquement sous forme d'un vecteur pour chaque position la valeur Ai(j) de la composante d'un vecteur Ai étant représentative de l'influence de la présence d'un modèle 3D M'(i) à la position i considérée sur la position j. La valeur Ai(j) d'un atome Ai est par exemple déterminée par la relation suivante : nt'U)1 AtU) = m(j) Cette relation définit, pour chaque couple de positions (i,j), le rapport du nombre de pixels en commun entre deux projections m'(i) et m'(j) de modèles 3D M'(i) et M'(j), sur le nombre de pixels de la projection m'(i) du modèle 3D M'(j). La relation est illustrée sur la figure 3 par les deux ellipses et leur zone de recoupement. La première étape 221 peut être réalisée préalablement à toute autre étape du procédé. Dans le cadre d'un traitement en temps réel sur un flux d'images, l'étape 221 peut n'être réalisée qu'une seule fois pour l'ensemble des images, les atomes Ai(j) étant indépendants des images. Dans une deuxième étape 222, on détermine, dans la carte de présence, la position n à laquelle un objet d'intérêt a le plus de chances de se trouver. On considère alors qu'un objet d'intérêt se trouve à cette position n. La position n peut être déterminée en recherchant la plus forte probabilité pcp(i) dans la carte de présence pop. Il s'agit alors de rechercher la probabilité maximale dans la carte de présence. La détermination de la position n à laquelle un objet d'intérêt a le plus de chances de se trouver peut comporter une étape préalable consistant à moyenner les probabilités pcp(i) sur un voisinage local. Cette étape préalable permet de lisser des probabilités pcp(i) anormalement élevées en certaines positions, par exemple du fait du traitement de soustraction de fond. La recherche d'une position n peut également faire l'objet d'autres étapes préalables visant à affiner les probabilités pcp(i) de la carte de présence ep. Dans une troisième étape 223, une nouvelle carte de présence est déterminée en supprimant de la carte de présence initiale la contribution apportée par un objet 3D en position n à chaque position i. Les étapes 223 et 223 peuvent être réitérées de manière à localiser tous les objets d'intérêt dans la scène. Sur la figure 2, la répétition des étapes 222 et 223 est effectuée au moyen d'un compteur de valeur k, la carte de présence étant indicée par la valeur k (ep). Dans une étape d'initialisation 224, réalisée à la suite de l'étape 221 ou, le cas échéant, de l'étape 213, la valeur k est mise à la valeur '1'. La carte de présence déterminée lors de l'étape 213 s'écrit donc pb. La première itération de l'étape 222 est réalisée à la suite de l'étape 224 avec la carte de probabilité pb. L'étape 223 est réalisée à la suite de chaque itération de l'étape 222. Pour une itération k donnée, les probabilités de la nouvelle carte de présence, notée pel, sont déterminées en fonction de la carte de présence ep et de la dernière position nk à laquelle un objet d'intérêt a été considéré comme étant présent. À la suite de chaque étape 223, la valeur k du compteur est incrémentée d'une unité dans une étape 225. Pour une itération k donnée, l'étape 223 peut être modélisée par la relation suivante : Vi E N,pel(i) = ep(i) - Ank(i) En pratique, une simple soustraction ne donne pas de bons résultats. En effet, un atome représente l'influence d'un modèle 3D, par définition théorique, sur d'autres modèles 3D identiques. Cette influence est assimilable à une probabilité de présence. L'influence est donc parfaite, alors que la carte de présence déterminée à partir de critères image n'est pas parfaite. En conséquence, l'atome Ank(i) doit être pondéré afin de prendre en compte ce phénomène. Le poids est déterminé de sorte que la probabilité p Ic REVENDICATIONS1. Procédé de localisation d'objets d'intérêt dans une scène (10) observée par un système d'acquisition d'images (11), les objets d'intérêt étant localisés à partir d'une carte de présence initiale pb (12) modélisant des positions i dans la scène et comprenant, pour chaque position i, une valeur pb(i) représentative de la probabilité qu'un objet d'intérêt se trouve à la position i considérée, chaque valeur pb(i) étant obtenue à partir d'un critère de localisation défini dans un espace image du système d'acquisition d'images, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend une itération des étapes 10 successives suivantes tant que l'une au moins des valeurs ep(i) de la carte de présence ep considérée pour l'itération courante k est supérieure à un seuil prédéterminé : - déterminer (222) la position nk dans la carte de présence ep pour laquelle la valeur ep(nk) est maximale, un objet d'intérêt étant considéré 15 comme présent à ladite position nk , - à partir d'atomes A1 prédéterminés pour chaque position j de la carte de présence ep, l'atome A1 d'une position j comprenant, pour chaque position i, une valeur A1(i) représentative du recouvrement entre la projection m'(i) dans l'espace image d'un modèle tridimensionnel M'(i) (32) 20 placé à la position i et la projection m'(j) dans l'espace image d'un modèle tridimensionnel W(j) (33) placé à la position j, chaque modèle tridimensionnel étant représentatif d'un objet d'intérêt, déterminer (223) une carte de présence ple- dont chaque valeur pel(j) est égale à la valeur ep(j) diminuée d'une combinaison linéaire des valeurs Ank(j) des atomes 25 Ank correspondant aux positions nk où des objets d'intérêt sont considérés comme présents. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque valeur Ai(j) d'un atome Ai est déterminée comme étant le rapport du nombre de 30 pixels communs entre les projections m'(i) et m'(j) sur le nombre de pixels de la projection m'W. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, dans lequel l'étape (223) de détermination de la carte de présence pel est réalisée par une minimisation aux moindres carrés entre les probabilités ep (i) de la carte de présence de l'itération courante k et une combinaison linéaire des atomes Ank correspondant aux positions 11,k où des objets d'intérêt sont considérés comme présents à l'itération k courante. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la carte de présence initiale pb est déterminée par les étapes 10 suivantes : - déterminer (211) une image de projection Bm(i) pour chaque position i de la carte de présence initiale pb, chaque image de projection Bm(i) ayant des dimensions égales à celles d'une image du système d'acquisition d'images (11) et correspondant à la projection m(i) dans l'espace image d'un 15 modèle tridimensionnel M(i) représentatif d'un objet d'intérêt placé à la position i considérée, chaque pixel de l'image de projection Bmw prenant une première valeur lorsqu'il appartient à la projection m(i) et une deuxième valeur sinon, - déterminer (212), par un traitement de localisation d'objets réalisé à 20 partir de l'image du système d'acquisition d'images (11), une image de présence d'objets ayant des dimensions égales à celles de l'image du système d'acquisition d'images (11), chaque pixel de l'image de présence d'objets prenant une valeur en fonction de sa correspondance à un objet présent dans la scène, 25 - déterminer (213) la carte de présence initiale plcp en fonction des images de projection Bm(i) et de l'image de présence d'objets. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le traitement de localisation d'objets est un traitement de soustraction de fond, chaque pixel 30 de l'image de présence d'objets prenant une première valeur lorsqu'il correspond à un objet présent dans la scène et une deuxième valeur sinon. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l'étape (213) de détermination de la carte de présence initiale plcp comprend une étape 35 consistant à déterminer chaque valeur pb(i) comme étant égale au rapportdu nombre de pixels ayant à la fois la première valeur dans l'image de présence d'objets et la première valeur dans l'image de projection Bmw de la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la première valeur dans ladite image de projection Bm(i). 7. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le traitement de localisation d'objets est un traitement de soustraction de fond, chaque pixel de l'image de présence d'objets prenant une valeur en fonction de la probabilité qu'il corresponde à un objet présent dans la scène. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l'étape (213) de détermination de la carte de présence initiale plcp comprend une étape consistant à déterminer chaque valeur plcp(i) comme étant égale au rapport de la somme des valeurs des pixels de l'image de présence d'objets correspondant aux pixels ayant la première valeur dans l'image de projection Bmw de la position i considérée, sur le nombre de pixels ayant la première valeur dans ladite image de projection Bm(i). 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans 20 lequel la scène (10) est observée par plusieurs systèmes d'acquisition d'images (11), la carte de présence initiale plcp étant déterminée à partir de plusieurs cartes de présence initiales pop, chaque valeur pp(i) d'une carte de présence initiale étant obtenue à partir d'un critère de localisation défini dans un espace image du système d'acquisition d'images considéré, 25 chaque valeur plcp(i) étant égale à une moyenne de l'ensemble des valeurs pp(i) de la position i considérée.