Brevet FR2984721A1 — publié le 20130628

L'invention concerne un procédé et un dispositif pour détecter et quantifier, de manière automatique (ou au moins semi-automatique), divers signes cutanés sur une zone de peau, notamment sur une zone du visage (voire du cou) ; ces signes peuvent notamment être des cernes, des rides, des tâches, etc.). Ces types de signes peuvent être quantifiés par des « grades ». Dans le présent document, on utilisera divers mots avec les sens suivants : Signe cutané : modification de la zone de peau considérée, susceptible de mériter un traitement cosmétique ou thérapeutique ; ces signes cutanés peuvent être des signes liés au vieillissement de la peau, à la sècheresse cutanée, à la fatigue ou encore à des modifications de la couleur de la peau. o Par « signes du vieillissement cutané », on entend toutes les modifications de l'aspect de surface de la peau dues au vieillissement comme, par exemple, les rides et les ridules, les tâches, l'ensemble des signes de relâchement cutané, les modifications de l'épaisseur de la peau, le manque d'élasticité et/ou de fermeté de la peau, la peau terne et sans éclat. o Par « signes de sécheresse cutanée », on entend toutes les modifications de l'aspect de surface de la peau dues notamment aux modifications du contenu en eau et de sa répartition au sein du Stratum Corneum, telles que l'aspect terne, rugueux et squameux, non soyeux, rougeâtre et/ou écailleux, ainsi que la perte de souplesse et une modification de l'épaisseur de la peau. Les signes de sécheresse cutanée incluent les sensations liées au phénomène de sécheresse, telles que les démangeaisons, les picotements et/ou les tiraillements, pouvant se traduire par l'apparition de réelles pathologies telles que, par exemple, l'hypersensibilité, la dermite atopique ou les xéroses hivernales. o Par « signe cutanés de fatigue » et « modifications de couleur de la peau », on entend toutes les modifications de l'aspect de surface de la peau dues à la fatigue ou à une mauvaise circulation du sang comme, par exemple, les cernes ou les poches sous les yeux, ainsi que toutes les modifications de couleur de la peau, avec notamment une impression d'aggravation des signes de vieillissement du visage résultant de l'exposition à différents modes de vie (exposition au soleil, privation de sommeil, stress, décalage horaire...), Grade d'un signe (ou critère) cutané (ou cosmétologique) : degré de gravité/sévérité de ce signe ou critère ; la valeur de ce degré est aussi qualifiée de descripteur de ce type de signe, Degré d'intensité de couleur de peau : paramètre quantifiant le caractère plus ou moins clair ou foncé d'une zone de peau, indépendamment de toute indication de couleur ; les degrés peuvent se déterminer sur des images couleurs (trois composantes RGB) par une analyse de classification statistique, de préférence une Analyse en Composantes Principales (ACP), voire par une Analyse en Composantes Indépendantes (ACI), une Factorisation en Matrices Non-Négatives (FMNN) ou toute autre méthode de classification analogue connue de l'homme de l'art ; on répartit les diverses valeurs possibles de degrés d'intensité de couleur de peau en une pluralité d'au moins deux classes. Image monochrome ou monochromatique : image associée à une longueur d'onde donnée ; plus précisément, une image monochrome est prise (sans filtrage particulier) sous un éclairage à une fréquence donnée. Une telle image monochrome peut être capturée de manière différentielle, sans que cela soit obligatoire. Eclairage blanc : éclairage sur l'essentiel du spectre visible (c'est à dire d'environ 400 nm à 700 nm), quelle que soit la façon d'obtenir cet éclairage : LEDs blanches, LEDs RGB, lumière halogène, lampes à incandescence, tubes fluorescents, lampes fluorocompactes,...). - Opération morphologique : opération associée à un type de signe cutané propre à détecter et localiser sur une image la présence de ce type de signe cutané. - Image taux : image résultant du rapport entre deux images filtrées d'une même zone (en chaque pixel, l'image taux remplace la valeur de ce pixel par le rapport entre la moyenne des valeurs des pixels d'une zone entourant directement le pixel, et la moyenne des valeurs des pixels du voisinage de cette zone). On connaît déjà, d'après le document US - 2009/0201365 (Fukuoka et al), un système de diagnostic de la condition d'une zone de peau et l'élaboration de conseils de traitements cutanés. Ce système comporte un ensemble de collecte de données (voire une pluralité de tels ensembles) et un ensemble d'analyse de ces données, qui coopèrent par l'intermédiaire de moyens de communication. L'ensemble de collecte de données comporte un dispositif de capture d'image numérique de très haute résolution, un dispositif de compression à fort taux de compression et un dispositif d'affichage ; l'ensemble d'analyse des données comporte un dispositif d'analyse de données et un ensemble de compression à fort taux de compression et des moyens de 2 984 72 1 4 stockage des données. L'ensemble de collecte de données prend une image de l'ensemble du visage d'un sujet, et les moyens de compression créent une image compressée, le dispositif d'analyse de données analyse la condition de la peau à partir de cette image compressée reçue au travers des moyens de 5 communication et crée des informations visuelles en tant que résultat de diagnostic ; ces informations visuelles sont compressées puis envoyées à l'ensemble de collecte de données pour être visualisée par le dispositif d'affichage. L'ensemble d'analyse des données est indépendant de l'ensemble de capture de données et peut se trouver à distance de ce dernier. La capture 10 des données est faite par un simple appareil photo numérique, dans des conditions prédéterminées, ce qui peut se faire par un opérateur sans formation particulière ; quant aux opérations d'analyse, elles se font par référence à des bases de données très riches, sur une multitude de critères. Un tel système est complexe et implique l'élaboration de bases de 15 références très riches, destinées à séparer divers items possibles d'analyse. On connaît également, d'après le document US - 2004/0218810, des procédés et systèmes permettant une analyse par ordinateur d'images de la peau. Selon ce document, on prend une image numérique d'une zone de visage illuminée par de la lumière blanche, au moyen d'un capteur RVB et on 20 traite les images R (Rouge), V(Vert) et B(Bleu) de l'image ainsi captée par diverses analyses (couleur de peau, tâches, pores, etc.) permettant d'en déduire diverses données permettant, le cas échéant, d'évaluer une évolution au cours du temps. Les images sont prises au moyen d'un dispositif impliquant un positionnement précis du visage, en prévoyant en pratique un référentiel de 25 couleur près du visage. Mais ce système peut paraître inconfortable, tandis que les analyses sont complexes, les analyses devant souvent être effectuées sur plusieurs des images R, V ou B d'une même zone, avec en pratique des conversions de type HSV, avec une précision qui dépend souvent de comparaisons à des références. 30 L'invention a pour objet un système d'analyse de zones de peau qui soit plus simple, plus compact, en pouvant impliquer des moyens de calcul de taille modérée, ne nécessitant par exemple rien de plus qu'un PC de performances raisonnables. Elle propose à cet effet un procédé de détection et de quantification de signes cutanés sur une zone de peau, selon lequel : * on identifie, au préalable, pour une pluralité d'au moins deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau prédéterminés et une pluralité de types de signes cutanés prédéterminés, une pluralité de longueurs d'onde choisies en sorte que, à chaque combinaison d'un type quelconque de signe de peau au sein de cette pluralité de types et d'une classe quelconque de degré quelconque d'intensité de couleur de peau au sein de ladite pluralité de classes, l'une des longueurs d'onde de la pluralité de longueurs d'onde permet la détection par contraste d'un tel type de signe sur la peau d'une personne ayant un degré d'intensité de couleur de peau situé au sein de ladite classe, * on prend sous un éclairage blanc au moins une image d'une zone choisie du visage d'un sujet, * on identifie à partir de cette image le degré d'intensité de couleur de peau correspondant à la personne concernée et on identifie la classe à laquelle appartient ce degré, * on sélectionne, en fonction de cette classe de degré d'intensité de 20 couleur de peau, celle(s) des longueurs d'onde de ladite pluralité qui permet(tent), pour ce degré d'intensité de couleur de peau, la détection d'un type de signe que l'on cherche à détecter sur la zone choisie du visage, * on acquiert au moins une image monochromatique à au moins cette(ces) longueur(s) d'onde, que l'on traite à l'aide d'un algorithme et de 25 paramètres principalement choisis en fonction de la classe de degré d'intensité de couleur de peau, en sorte de détecter et grader des signes dudit type que l'on cherche à détecter. Ainsi, l'invention profite du constat qui a pu être fait qu'une analyse de signes cutanés peut être faite au moyen d'algorithmes et de paramètres en 30 nombres limités, à partir d'images monochromes (ou monochromatiques - voir la définition ci-dessus) correspondant à des fréquences judicieusement 2984 721 6 choisies, en tenant principalement compte de la seule intensité de la couleur de peau. De manière avantageuse cette pluralité de longueurs d'onde est de préférence comprise entre deux et cinq pour l'ensemble des classes de degrés 5 d'intensité de couleur de peau ; il est en effet apparu possible de détecter plusieurs types de signes cutanés, pour l'ensemble des degrés d'intensité de couleur de peau, avec à peine deux longueurs d'onde, de préférence choisies égales à de l'ordre de 500 nm (plus ou moins 20 nm) et 570nm (plus ou moins 20 nm). Toutefois, de manière préférée, la pluralité de longueurs d'onde pour 10 l'ensemble des classes de degrés d'intensité de couleur de peau comporte en outre une longueur d'onde à de l'ordre de 620 nm (plus ou moins 20 nm). Ainsi, les longueurs d'onde pour l'ensemble des classes est avantageusement au plus égal à trois. De préférence, la pluralité de types de signes cutanés que le 15 procédé permet de détecter et de quantifier comporte notamment des rides, des cernes et des irrégularités pigmentaires. De manière avantageuse, pour l'un au moins des degrés d'intensité de peau, on choisit deux longueurs d'onde pour un même type de signe cutané (voire plusieurs types de signes cutanés). Dans une configuration préférée, la pluralité de longueurs d'onde est constituée de trois longueurs d'onde et la pluralité de classes de degrés d'intensité de couleur de peau est constituée de deux classes, à savoir la classe des peaux claires et la classe des peaux foncées. Malgré ce faible nombre de longueurs d'onde et de classes de degrés d'intensité de couleur de peau, on peut toutefois détecter et quantifier une grande variété de signes cutanés de peau, comportant des rides, des cernes, des taches, etc. De manière plus particulièrement avantageuse, dans une configuration simple mais efficace, l'on affecte au plus deux longueurs d'onde pour les types de signes cutanés pour les peaux claires, et au plus deux longueurs d'onde pour les types de signes cutanés pour les peaux foncées. De manière avantageuse, la capture de chaque image monochrome correspondant à une longueur d'onde donnée comporte la saisie de deux images successives d'une même zone de peau prises avec, et sans, un éclairage à la fréquence correspondante, et l'élaboration de l'image monochrome par différence de ces deux images ; cela permet d'éliminer l'influence de l'éclairage ambiant, en particulier de ses éventuelles fluctuations au cours de la journée ou de ses éventuelles fluctuations spatiales. De manière plus particulièrement préférée, on capture une pluralité d'images pour une même longueur d'onde, à des niveaux croissants de puissance d'éclairage, et on sélectionne l'image obtenue avec le plus haut niveau de puissance sans présenter de saturation. L'invention propose en outre, pour la mise en oeuvre du procédé, un dispositif de détection et de quantification de signes cutanés sur des zones de peau, comportant : * un dispositif d'illumination, adapté à illuminer une zone de peau placée dans un emplacement donné, * un dispositif de capture d'image, adapté à capturer une image 15 d'une zone de peau placée en cet emplacement donné, * un dispositif de traitement, des interfaces entre ce dispositif de capture, ce dispositif d'illumination et ce dispositif de traitement, tels que le dispositif de traitement traite des images capturées par le dispositif de capture d'image sous des 20 éclairages déterminés par le dispositif d'illumination, ce dispositif de traitement contenant des données d'identification, pour une pluralité d'au moins deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau prédéterminés et une pluralité de types de signes 25 cutanés, d'une pluralité de longueurs d'onde choisies en sorte que, à chaque combinaison d'un type quelconque de signe cutané de peau au sein de la pluralité de types et d'une classe quelconque de degré d'intensité de couleur de peau au sein de la pluralité de classes, l'une 30 des longueurs d'onde de la pluralité de longueurs d'onde permet la détection par contraste d'un tel type de signe sur la peau d'une personne ayant un degré d'intensité de couleur de peau situé au sein de ladite classe, étant conçu en sorte de coopérer avec le dispositif de capture et le dispositif d'illumination pour la capture d'images de la zone de peau choisie en lumière blanche et auxdites longueurs d'onde de ladite pluralité et étant conçu en sorte d'identifier dans au moins une image capturée par le dispositif de capture d'image en lumière blanche le degré d'intensité de couleur de peau correspondant à la personne concernée et la classe à laquelle appartient ce degré d'intensité de couleur de peau, de sélectionner, en fonction de cette classe de degré d'intensité de couleur de peau, celle(s) des longueurs d'onde qui permet(tent), pour cette classe de degré d'intensité de couleur de peau, la détection d'un type de signe cutané que l'on cherche à détecter, de capturer au moins une image à au moins cette longueur d'onde sélectionnée et de traiter au moins cette image capturée à cette longueur d'onde sélectionnée, à l'aide d'un algorithme et de paramètres principalement choisis en fonction de la classe de degré d'intensité de couleur de peau, en sorte de détecter des signes dudit type que l'on cherche à détecter. Des objets, caractéristiques et avantages de l'invention ressortent de la description qui suit, donnée en référence aux dessins annexés, sur lesquels : la figure 1 est un schéma de principe du procédé de l'invention, la figure 2 est un schéma synoptique d'un système adapté à la mise en oeuvre du procédé de l'invention, la figure 3 est une vue en coupe du couple formé par le dispositif de prise de vues et du dispositif d'illumination du visage du sujet, la figure 4 est un graphique d'un exemple de séquence d'illumination à une longueur donnée pour la prise différentielle d'images, la figure 5 est un graphe corrélant deux composantes d'images capturées pour une grande variété de volontaires, la figure 6 est un graphe regroupant d'une autre manière les résultats de la figure 5, la figure 7 est un exemple d'image traitée en sorte de détecter et quantifier des pores, la figure 8 est un exemple d'image traitée en sorte de détecter et quantifier des cernes sous un oeil, la figure 9 est un schéma de principe de la construction d'une l'image « taux » utilisée dans la détection des pores, squames, taches et télangiectasies, la figure 10 est un exemple de mise en évidence des pores par la construction de l'image « taux », la figure 11 est un exemple d'un algorithme de détection des pores, la figure 12 est un exemple d'un algorithme de détection des squames, la figure 13 est un exemple de détection des taches pour deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau, et la figure 14 est un exemple de séparation des taches/télangiectasies par Analyse en Composantes principales (ACP), la composante 1 étant reportée en abscisse en partie basse, les deux premières composantes étant reportées en abscisse en partie haute, et la composante 2 étant reportée en ordonnée. Ainsi qu'il ressort de la figure 1, le procédé de l'invention comporte principalement les étapes suivantes, pour détecter et quantifier des signes cutanés sur une zone de peau. Au préalable (étapes parallèles préliminaires 1 et 2), on identifie une pluralité de classes (au moins deux) de degrés d'intensité de couleur de peau prédéterminés (notées Di) et une pluralité de types de signes cutanés (notés Si). On identifie ensuite (étape préliminaire 3), en fonction de ces classes de degrés Di et de ces types de signes Si, une pluralité de longueurs d'onde Ài choisies en sorte que, à chaque combinaison d'un type quelconque de signe cutané et d'une classe quelconque de degré d'intensité de couleur de peau, l'une des longueurs d'onde de la pluralité permet la détection par contraste d'un tel type de signe sur la peau d'une personne ayant un degré d'intensité de couleur de peau entrant dans la classe considérée. L'identification de ces longueurs d'onde inclut également d'éventuelles conditions particulières de prise d'image à de telles longueurs d'onde (voir par exemple ci-dessous, à propos des conditions des intensités d'illumination, et/ou de la prise d'images différentielles). En d'autres termes, on identifie pour chacune des classes des conditions d'acquisition pour l'obtention d'images permettant la détection et la quantification des divers types de signes cutanés que l'on souhaite pouvoir détecter et quantifier. On détermine en outre des conditions de traitement (en pratique des algorithmes et d'éventuels paramètres) de telles images pour effectuer une telle détection et une telle quantification. A titre d'exemple, ainsi que cela sera commenté plus loin, on peut se contenter de distinguer deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau, à savoir des « peaux claires » et des « peaux foncées » (par exemple notées Dl et D2), et définir pour chacune des classes des algorithmes permettant la détection et la quantification des divers types de signes cutanés considérés. Le choix des types de signes cutanés, et de leur nombre, dépend des besoins ; à titre d'exemple, on distingue avantageusement : - les rides, en distinguant éventuellement, en fonction de leurs emplacements - le sillon naso-génien (en anglais «naso-labial fold »), - les rides du front, - les rides dites « rides du Lion », situées entre les sourcils (en anglais « frown lines »), - les rides dites « rides de la patte d'oie », situées au coin des yeux (en anglais « crow's feet »), - les rides sous les yeux, - les rides du coin de la bouche, - les rides du contour des lèvres, - les taches, en distinguant éventuellement entre les taches de rousseur et les taches de vieillissement et - les pores et squames, voire - les télangiectasies (« télangiectasies » en anglais), c'est-à-dire les petites dilatations des vaisseaux superficiels. Les longueurs d'onde sont choisies en sorte de permettre, pour chacune des classes de degrés d'intensité de couleur de peau, d'identifier au moins certains des types de signes cutanés que l'on souhaite pouvoir détecter et quantifier. Ainsi que cela apparaîtra plus loin, il est possible de ne retenir que trois longueurs d'onde pour l'ensemble des classes de degré d'intensité de couleur de peau, pour pouvoir détecter et quantifier des signes des types précités, aussi bien dans le cas de peaux claires que dans celui de peaux foncées ; en pratique il semble inutile de mettre en oeuvre plus de 6 (voire 5) longueurs différentes (et donc de déterminer plus de 6, voire 5, algorithmes différents de traitement pour les diverses classes). Comme indiqué ci-dessus, la prise d'une image monochrome, correspondant à une fréquence donnée correspond à une saisie panchromatique (dans le domaine visible) d'une image d'un objet recevant un éclairage limité à cette fréquence spécifique. Les diverses corrélations entre les diverses longueurs d'onde et les divers couples « type de signe »/ « classe de degré d'intensité » peuvent avoir été validées et enregistrées au préalable (par exemple avant la mise en service effectif du dispositif de mise en oeuvre, lors d'une étape que l'on peut qualifier « d'échantillonnage »), de sorte que, dans la pratique, la mise en oeuvre du procédé, pour une personne donnée, peut se limiter aux étapes suivantes. On commence (étape 4) par prendre une image en éclairage blanc d'une zone choisie du visage d'un sujet (voire du visage en son entier). On identifie (étape 5) à partir de cette image le degré d'intensité de couleur de peau correspondant à la personne concernée. On sélectionne ensuite, en fonction de ce degré d'intensité de couleur de peau, celle des classes dans laquelle entre ce degré d'intensité de couleur de peau. On acquiert (étape 6) les images correspondant, pour cette classe, aux types de signes que l'on veut détecter, selon les paramètres d'acquisition précités, préalablement définis pour cette classe (longueurs d'ondes d'illumination en particulier, ...). Si le nombre de types de signes cutanés à détecter et quantifier est faible, il est possible que l'acquisition d'image n'implique pas la totalité des longueurs d'onde sélectionnées : en effet, on n'acquiert, de préférence, que les images dont on a besoin pour la détection et la quantification des types de signes cutanés. Il faut noter que, bien que l'échantillonnage ait été fait pour un nombre donné de types de signes cutanés, il est possible, lors de la mise en oeuvre du procédé, de ne rechercher qu'un nombre plus faible de types de signes, en fonction des besoins particuliers exprimés par chaque cliente (l'échantillonnage des étapes 1 à 3 consiste ainsi à prévoir tous les besoins que l'on souhaite pouvoir satisfaire ultérieurement, sans s'obliger à utiliser toutes les combinaisons). On traite ensuite ces images acquises dans les conditions sélectionnées (étape 7), à l'aide d'au moins un algorithme et de paramètres préalablement essentiellement choisis en fonction de la classe de degré d'intensité de couleur de peau, en sorte de détecter des types de signes que l'on cherche à détecter. Ce traitement revient à détecter les signes et à grader leur intensité. On affiche enfin, sous toute forme appropriée (graphiquement ou sous la forme d'un tableau, notamment, selon les besoins), les résultats de détection et de gradation pour les types de signes sélectionnés (étape 8). On comprend qu'une telle étape d'affichage peut être omise, notamment si, par exemple, on complète le procédé par une étape de prescription automatique de produits adaptés au traitement du type de signe cutané considéré, avec le grade constaté. Ainsi, plus généralement, on stocke et/ou on affiche les résultats. La figure 2 représente de manière schématique un système adapté à la mise en oeuvre d'un tel procédé. Il comporte principalement : un dispositif de capture d'image, tel qu'une caméra numérique 11, un dispositif d'illumination 12 comportant des sources en lumière blanche et aux diverses longueurs d'onde sélectionnées, des interfaces 13 et 14 associés à cette caméra et à ce dispositif d'illumination, un dispositif 15 d'interface avec un dispositif informatique qui peut être un simple PC, un dispositif informatique, tel qu'un PC 16, comportant des modules (non représentés) adaptés à effectuer les opérations du procédé, une source d'alimentation 17. Il mérite d'être noté qu'un tel dispositif est peu encombrant et est donc facile à déplacer, si nécessaire. La figure 3 représente une configuration préférée du dispositif de capture d'image et du dispositif d'illumination. Ce dispositif d'illumination 12 comporte une surface concave destinée à être tournée vers un sujet dont on souhaite diagnostiquer l'état de la peau, de préférence matérialisée par un écran diffuseur concave 12B, par exemple en « plexiglass 0» cintré. Derrière cet écran sont réparties des sources schématisées globalement sous la référence 12A, qui sont monochromes, émettant chacune à l'une des longueurs d'onde choisies, ou des sources de lumière blanche ; les sources émettant à chaque longueur d'onde donnée sont avantageusement réparties régulièrement parmi les autres, de sorte que, lorsque les sources correspondant à une seule de ces longueurs d'onde sont alimentées, elles assurent un éclairage régulier et uniforme sur la zone de peau à caractériser (il en est de même pour les sources de lumière blanche). De manière avantageuse, le système d'illumination 12 contient des diodes LED correspondant respectivement à chacune des longueurs d'onde choisies, de manière également uniformément répartie, et des diodes LED de lumière blanche, également uniformément réparties, avec des alimentations appropriées pour les diverses acquisitions d'images (il peut y avoir la possibilité de mettre en oeuvre divers niveaux d'intensité pour les diverses sources). Le dispositif de prise d'image 11 est de préférence disposé au centre de la surface d'illumination concrétisée par l'écran de diffusion, en traversant ce dernier. On comprend que le sujet dont on veut diagnostiquer l'état de la peau se place en une position centrée par rapport à la surface cintrée du dispositif de la figure 3; on procède ensuite à des captures successives d'image choisies, d'abord en lumière blanche, puis aux longueurs d'onde utiles. En fonction des besoins, l'éclairage ambiant (en dehors de l'illumination que peut provoquer le dispositif d'illumination 12) peut être modifié, ou non, au moment des captures d'image. De manière avantageuse, les captures d'image résultent de la prise de deux images successives, dont l'une est prise avec l'éclairage ambiant, et l'autre est prise avec le même éclairage ambiant mais en ajoutant un éclairage à la fréquence/longueur d'onde à laquelle doit correspondre l'image que l'on veut capturer ; cet éclairage monochrome doit être suffisamment puissant pour provoquer une différence entre les deux images brutes successives, mais pas trop puissant pour ne pas risquer de provoquer de saturation au sein du dispositif de capture d'image. Par différence entre les images successives, on identifie l'image capturée à la fréquence en cause. Ce qui précède peut en outre s'appliquer aussi à la prise d'image en lumière blanche, si cela est souhaité (il peut toutefois suffire de prendre des images uniques en lumière blanche et des images différentielles en lumière monochrome). La figure 4 représente à titre d'exemple une séquence d'illumination au cours d'une séance de prise d'images (aussi bien en lumière blanche que pour les longueurs d'onde sélectionnées). Ce graphique représente une séquence de prise de trois images successives, pour un même mode d'éclairage; un premier cycle consiste à prendre (à l'instant désigné par « Shot 1 ») une première image en appliquant aux diodes LED associées à ce mode d'éclairage un niveau faible d'excitation puis une image sans excitation de ces LED (à l'instant désigné par « Shot dif ») ; un second cycle est ensuite déclenché différant du premier cycle par le fait que le niveau d'excitation du mode d'éclairage en question est plus important (il y a ici aussi deux captures d'images, aux instants désignés par « Shot2 » puis « Shot dif »), et un troisième cycle est ici ensuite déclenché avec un niveau maximal d'excitation pour ce mode (ici encore avec capture de deux images, aux instants « Shot3 » et « Shot dif »). Les instants « Shot dif » sont désignés, dans chacun des cycles par la même appellation pour signifier que, en principe, les images correspondantes sont identiques, étant prises avec le même éclairage ambiant sur une même zone de peau. On comprend que la durée des impulsions d'excitation appliquées aux diodes associées à chaque mode d'illumination (lumière blanche ou longueur d'onde), ainsi que les intervalles entre les prises d'image, est arbitraire ; à titre d'exemple, les cycles se suivent avec des intervalles inférieurs à de l'ordre d'une seconde. En fait les variations de luminosité et de couleur ressenties par le sujet peuvent contribuer à le détendre et donc à améliorer la pertinence des diagnostics qui vont être réalisés sur la base des images ainsi capturées. L'image qui est ensuite conservée est de préférence celle correspondant à l'intensité maximale des diodes (notamment dans le cas de la prise d'images monochromes) sans avoir de saturation, mais les cycles préalables auront permis de minimiser tout risque de crispation du sujet au moment de l'illumination maximale. Une telle démarche permet de surmonter les difficultés dues au fait que : l'éclairage ambiant ne peut être contrôlé, la pose par le sujet ne doit pas être trop longue pour celui-ci au point de lui provoquer des mouvements intempestifs. Les résultats du traitement des images sont avantageusement visualisés, sur un écran ou imprimés : ces résultats comportent de préférence l'identification des types de signes explorés, avec une indication du niveau de leur présence (fréquence et/ou taille, selon le paramétrage des algorithmes utilisés). A titre d'exemple, on procède ainsi à une acquisition d'image en lumière blanche, puis : * on distingue s'il s'agit d'une peau claire ou foncée (dans le cas de seulement deux classes de degrés d'intensité de couleur), * on acquiert des images en fonction de cette distinction, * on lance des algorithmes afin de détecter les différents critères cosmétologiques dans ces images, * pour chacun des algorithmes, on stocke les données nécessaires pour la classification (qui permettent une gradation pour chaque critère du visage considéré) * on sauvegarde les résultats (notamment visuels) de détection dans un répertoire prédéfini. A titre d'exemple, on écrit les résultats dans un fichier qui peut n'être qu'un fichier texte tel que : Nom du sujet : 0002 Peau Claire Sillon naso-génien : Grade 3 Rides Front : Grade 4 Rides du Lion : Grade 3 Rides de la patte d'oie : Grade 2 17 Rides du coin des yeux : Grade 5 Rides du coin de la bouche : Grade 3 Rides contour des lèvres : Grade 2 Taches Front : Grade 1 Taches Joues : Grade 1 Télangiectasies Grade 2 Pores : Grade 1 Squames : Grade 1 Cernes : Grade 2 A titre d'exemple, le grade 1 correspond à une présence faible ou nulle tandis que le niveau 5 correspond à un maximum. Les résultats stockés peuvent aussi comporter l'une au moins des images prises en considération. 15 Degré d'intensité de couleur de peau On peut noter que l'invention ne fait pas intervenir les notions classiques d'ethnie, telle que les ethnies caucasienne, asiatique, africaine, hispanique ou indienne ; en effet, elle ne fait intervenir, au moment des 20 sélections de traitement, que la notion de degré d'intensité de couleur de peau. Nous avons effectué des analyses de classification sur un panel de photographies. Il est apparu que, indépendamment des ethnies, on pouvait identifier des groupes globalement homogènes lorsqu'on retenait comme caractéristique l'intensité de la couleur de peau. 25 Cela a pu s'expliquer, et se justifier, avec différentes méthodes de classification (en anglais « clustering »). Dans l'exemple donné ici à la figure 5, qui représente graphiquement une analyse réalisée sur une base de données photographique de 470 photos de volontaires, nous avons utilisé l'analyse connue sous le nom de « Analyse en Composantes Principales » (ACP en 30 abrégé). Il est à noter que nous aurions pu tout aussi bien utiliser d'autres méthodes de classification telles que, par exemple, celles connues sous les appellations anglo-saxonnes de « Non-negative Matrix Factorization (NMF) » ou « Independent Component Analysis (ICA) ». Pour chacune de ces images on a mesuré les valeurs moyennes des 35 composantes RGB (c'est-à-dire en rouge, vert et bleu) du visage et appliqué une ACP sur cette composante moyenne. Les résultats de l'ACP sont 10 présentés dans la figure 5 qui représente tous les points correspondant aux volontaires faisant l'objet des 470 photos, placés dans le repère formé par les deux premières composantes principales de l'ACP. Ces points ont été séparés arbitrairement en 5 régions (symbolisées par 5 rectangles) en fixant 4 seuils sur les valeurs de la première composante principale. Ces résultats montrent nettement que la première composante principale est associée avec la nature claire ou foncée de la peau, indépendamment de l'ethnie. Par exemple, les volontaires hispaniques sont dispersées entre le premier rectangle (avec une valeur moyenne de la première composante de -0,3) et l'avant-dernier (avec une valeur moyenne de 0,25). Les résultats de l'ACP montrent très clairement que la première composante principale permet d'expliquer quasiment toute la variation de couleur de peau entre les volontaires : 98,7% de cette variation peut être modélisée par une variation de la valeur de cette composante. Par exemple la volontaire située en bas à droite de la Figure 5 a une valeur de cette composante supérieure à 0,5, alors que celle en bas à gauche a une valeur de l'ordre de -0,2. La variation entre -0,4 et 0,6 de la valeur de la première composante principale est donc capable de représenter les variations de couleur de peau de toutes les ethnies. On peut donc identifier le degré d'intensité de couleur de peau à partir de cette première composante. Il est ainsi justifié de fonder les choix sur la couleur de peau (plus précisément sur le degré d'intensité de couleur de peau) plutôt que sur la notion d'ethnie, ce qui permet une grande simplification des traitements, puisqu'il suffit avantageusement de distinguer deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau. On peut obtenir le même type de résultats avec d'autres méthodes de classification (Analyse en Composantes Indépendantes, connue sous le sigle ACI (ou ICA en anglais pour : « Independent Component Analysis »), ou encore la factorisation en matrices non-négatives, connue en anglais sous le sigle NMF pour : « Non-negative Matrix factorization »). De plus, il est à noter que suivant la méthode utilisée, il est possible d'avoir une séparation en autant de classes d'intensité de couleur de peau que l'on souhaite. Choix du degré d'intensité de couleur de peau La figure 6 représente l'histogramme des valeurs de la première composante principale pour les 470 volontaires. On note deux composantes dans cet histogramme, mises en valeurs par les lignes bombées en définissant l'enveloppe. Le seuil caractéristique séparant ces deux composantes peut être trouvé de façon automatique par un algorithme de binarisation d'histogramme simple (tel l'algorithme d'Otsu) : on trouve un seuil égal à So. L'ACP permet de trouver un seuil avec une composante. On pourrait trouver n seuils pour avoir n+1 classes suivant la méthode de classification (« clustering )>) utilisée. Ainsi, si la valeur de la première composante principale pour une volontaire est supérieure à So, alors cette volontaire sera considérée comme ayant une peau foncée et elle sera considérée comme à peau claire dans le cas contraire. Cela permet de distribuer facilement différents sujets en seulement deux classes de degré d'intensité de couleur. Degré d'intensité de couleur de peau pour un nouveau sujet Supposons qu'une nouvelle image de sujet soit fournie, il reste à la classer dans l'un des deux groupes de peau. Pour ce faire, l'Analyse en Composantes Principales n'est rien d'autre qu'un changement de base entre deux repères, dont le premier est (R,G,B) (mesuré) et le second (x,y,z) qui minimise la variance de l'ensemble final de points. Pour classer la nouvelle image, il suffit donc de comparer sa coordonnée xo dans le nouveau système d'axes avec le seuil déterminé pour le groupe test (voir ci-dessus). Pour cela, on mesure les valeurs moyennes , , et dans la nouvelle image. Une fois ces valeurs , et obtenues, cela signifie que la nouvelle image est vue comme un point dans le référentiel (R,G,B). Il faut donc changer de base et ceci se fait naturellement en calcul matriciel avec la matrice de changement de base obtenue pour l'ensemble de test. Les coefficients de la transformation sont représentés sous forme d'une matrice, dont chaque colonne correspond à une composante. De manière connue en soi, ces colonnes sont classées en fonction de la composante principale la plus significative à la composante la moins significative. On sait en déduire les coordonnées du point dans le nouveau référentiel. Le point de coordonnées (xo,Yo,z0) ainsi obtenues est le point représentatif de la nouvelle personne dans la base de composantes principales et c'est la valeur xo qui pourra être comparée au seuil So pour décider dans quelle classe on situe la nouvelle volontaire : si on est en dessous du seuil, il s'agira d'une peau claire, et si on est au dessus il s'agira d'une peau foncée. Après avoir acquis les images nécessaires, dans les conditions prédéterminées indiquées ci-dessus, on les traite en sorte de pouvoir y rechercher et quantifier au moins un type de signe cutané, au moyen d'algorithmes appropriés. Algorithmes de détection Divers exemples sont donnés ci-dessous quant à la manière dont on peut, par le choix approprié d'algorithmes et/ou de leurs paramètres, caractériser les divers types de signes cutanés. Les figures 7 et 8 présentent à titre d'exemple une représentation de pores, ou une représentation de cernes. a. Image « taux » Selon un aspect de l'invention original en soi, nous introduisons ici une transformation innovante d'une image de départ en une image qui est le rapport de deux images filtrées, que nous appelons « image taux ». Cette image taux sert avantageusement de base pour la détection des pores et des squames, mais peut aussi être utile, notamment, pour la détection des taches. Une image taux est une version filtrée de l'image, qui respecte le contraste local entre un pixel (ou une zone de pixels) et son voisinage. Elle est estimée comme le rapport entre la moyenne des pixels d'une zone et la moyenne des pixels de son voisinage. Si une zone est plus sombre que son 30 voisinage, la moyenne des pixels de cette même zone est inférieure à la moyenne des pixels de son voisinage, et donc l'image taux aura une valeur inférieure à 1 en cette zone. L'image taux est donc le rapport entre deux versions filtrées de l'image de départ. Le premier filtrage est une convolution de l'image avec un filtre « moyenne » (3x3 dans la figure 9). Le deuxième filtrage est une convolution avec un filtre « moyenne », dans lequel les pixels centraux sont écartés (filtre 7x7 dans la figure, avec les 3x3 pixels centraux mis à zéro). La figure 10 montre la transformation d'une image (à gauche) en image taux (à droite), et l'effet que cela induit sur les pores, les tâches et les ridules. Cette transformation locale d'une image permet de mettre en évidence certains critères dermatologiques, comme les pores dans l'exemple ci- dessus. En effet, une valeur sombre dans l'image taux implique que la zone de départ dans l'image initiale était plus sombre que son voisinage. Toutefois, il est recommandé que la taille du premier filtrage soit représentative de la taille d'un pore dans une image (quand le critère recherché est le pore). L'image taux créée est uniforme, ce qui pallie avantageusement au problème de l'éclairage. Cette image met en évidence les grains de beauté, les tâches et les rides (mais ne peut en aucun cas pallier le problème des images floues). b. Pores/Squames Les algorithmes de détection des pores et des squames suivent le même principe (les pores sont souvent de petites zones foncées sur un fond clair, tandis que des squames sont souvent de petites zones claires sur un fond plus foncé). Nous présentons ici en détail l'algorithme de détection des pores, et indiquons uniquement que les différences avec l'algorithme de détection des squames. Notons que l'on ne cherche pas ici à détecter de façon exhaustive les pores ou les squames présentes dans une zone, mais plutôt à en évaluer les zones de densité significative. En effet, on s'aperçoit qu'un comptage exhaustif requiert une détection avec un seuil très bas et donc l'apparition non négligeable de faux positifs ; or un tel comptage exhaustif n'est pas nécessaire dans les faits. La méthode générale de détection des pores consiste en une phase de détection des zones sombres, effectuée sur une image taux, et en une phase de classification, comme le montre la figure 11. Pour les squames, la 2 984 72 1 22 méthode générale consiste en une phase de détection des zones claires, effectuée sur une image taux et en une phase de classification, comme le montre la figure 12. L'objectif principal de la phase de détection est de mettre en 5 évidence les zones foncées sur des peaux plus claires (respectivement des zones claires sur des peaux plus foncées pour les squames). L'un des problèmes ici est de corriger le problème de la non-uniformité de l'éclairage. En effet, des images peuvent comporter des zones éclairées se manifestant comme des tâches lumineuses et pouvant par la suite fausser les résultats de 10 détection. Afin de pallier ce problème, nous utilisons le concept de l'image taux (voir ci-dessus). Un pore étant une zone foncée sur une surface plus claire, sa détection ne peut qu'être locale, c'est-à-dire, que localement, dans une zone finie, quelques pixels sombres entourés de pixels plus clairs sont des pores potentiels. Nous construisons donc l'image taux afin de respecter localement 15 les différences de contraste. L'image taux permettant de résoudre le problème de la non-uniformité de l'éclairage, les points les plus sombres (qui correspondraient aux pics des pores) peuvent être détectés par un seuillage sur l'image taux, en ne gardant que les points dont la valeur est inférieure à la moyenne de l'image, 20 moins un certain nombre d'écart-types. A partir de la moyenne m des valeurs des pixels de l'image et de son écart-type a, le seuil est pris égal à m - 2,5 * cr. Parmi les pixels de l'image dont la valeur est inférieure au seuil précédemment calculé, un seuillage sur la taille des pores éventuels est effectué. En effet, les tailles supérieures à un certain nombre de pixels (81 pixels par exemple pour 25 une résolution de 1664 x 2496 pixels) ne peuvent pas correspondre à des pores, car elles dépasseraient les tailles normales d'un pore, même dilaté. De même, les tailles inférieures à 6 pixels sont trop petites pour correspondre à un pore (pour une image de taille donnée). Suite à ces deux seuillages supplémentaires, les zones restant dans l'image sont des zones sombres sur 30 une surface plus claire, et ont les dimensions représentatives d'un pore. L'image taux est aussi utilisée pour les squames, mais en cherchant donc à détecter les points les plus clairs, en ne gardant dans l'image taux que les points dont la valeur est supérieure à la valeur moyenne de l'image plus 2,5 écarts-types. Les paramètres de l'algorithme de la phase 1 de détection des pores sont par exemple les suivants (valeurs à adapter selon les prises de vue), pour une image de résolution de 1664 x 2496 pixels - Taille du filtre 1 pour calculer l'image taux (5x5) - Taille du filtre 2 pour calculer l'image taux (9x9) - Coefficient multiplicateur de l'écart-type dans le seuillage (2,5) e Taille maximale d'un pore (TailleMax 81 pixels) - Taille minimale d'un pore (TailleMin 10 pixels) Et l'algorithme de la phase de détection peut être - Lire l'image - La transformer en niveau de gris (INDG) e Calculer l'image taux (Itaux) à partir de INDG - Détecter les pores dans Itaux o Ne garder que les valeurs des pixels inférieures à in - 2,5 * o Supprimer les zones gardées supérieures à TailleMax o Supprimer les zones gardées inférieures à TailleMin Après avoir détecté les pores éventuels, une phase de classification selon la forme et le contraste par rapport au voisinage est réalisée. La règle selon laquelle le nombre de pixels global d'un pore est inférieur à un certain seuil n'est suffisante que si le pore a une forme adaptée. Les pores sont généralement de forme circulaire, et dans le cas où ils sont dilatés, leur forme devient elliptique. Selon une étude interne, un pore correspond à une zone dont l'aire divisée par le carré du périmètre n'excède pas1/67r . Dans le cas d'une forme elliptique, ce seuil implique que le rapport entre le grand axe et le petit axe soit inférieur à 2,61. De ce fait, durant cette étape de classification, la zone de chaque objet détecté précédemment est modélisée comme une ellipse. Si le rapport des axes est inférieur au seuil ci-dessus, la zone est gardée, sinon, elle est rejetée. Cette classification utilise l'information en couleur dans les objets. D'une façon générale, la présence d'un pore dans une zone modifie certains paramètres de cette zone, selon que le pore est présent ou absent de cette même zone. Plus concrètement, une zone contenant un pore a une valeur moyenne de couleur inférieure à cette même zone une fois le pore enlevé. Ce même constat reste valable pour la valeur médiane. De même, la valeur la plus sombre d'un pore est censée être la valeur la plus sombre parmi tout le voisinage autour de ce même pore. Nous utilisons avantageusement les trois règles précédentes pour décider si une zone sombre, ayant la taille et la forme d'un pore est effectivement un pore. Nous calculons de ce fait l'écart sur la moyenne et la médiane selon le schéma suivant : - Choisir une zone sombre ayant la forme et la taille d'un pore (après la phase de détection 1) - Calculer la médiane et la moyenne des pixels sur le voisinage de cette zone (elle-même incluse) - Retirer cette zone et calculer les mêmes paramètres sur le voisinage seul - Déduire un écart relatif sur la médiane et la moyenne Les paramètres de l'algorithme de la phase de classification des pores sont par exemple les suivants (à adapter selon la résolution de l'image) : - Écart relatif sur la moyenne (-0.005) - Écart relatif sur la médiane (-0.005) L'algorithme de la phase de classification peut être résumé comme 25 suit : pour chacune des zones gardées lors de la phase 1 de détection - Estimer les valeurs des axes de l'ellipse entourant la zone o Si le rapport des axes est supérieur à 2.61, rejeter la zone - Calculer les écarts sur la moyenne et la médiane, une fois le pore enlevé de la zone 30 o Si les écarts sont supérieurs au seuil, rejeter la zone - Calculer le pixel le plus sombre de la zone o S'il est le plus sombre dans le voisinage, la zone est un pore o Sinon, rejeter la zone Il est à noter que cette phase de classification est ici appliquée sur chacune des images R, G, B et NDG (image en niveaux de gris) et, dans ce cas, le résultat final correspond à l'intersection des quatre résultats individuels sur chaque image ou uniquement sur une de ces quatre images (de préférence l'image en niveaux de gris). Les algorithmes de la phase de classification pour les squames sont analogues. c. Cernes Les cernes sont un signe cosmétologique extrêmement répandu : elles sont le résultat des variations colorées de la peau, formant des régions de couleur plus ou moins prononcées sous les paupières inférieures. Il existe une variabilité intra-ethnique importante relative à la couleur de peau des volontaires. Ceci rend utile de développer deux algorithmes distincts de détection des cernes, en fonction de l'intensité de la couleur de peau (voir ci-dessus) des volontaires ; deux tels algorithmes sont exposés ci-dessous à titre d'exemple. Algorithme « Peaux Claires » (ou PC) Une fois que la volontaire a été classée en peau claire, la première étape de l'algorithme de détection des cernes consiste en une égalisation d'histogramme des bandes G et B de l'image. Puis, on effectue la transformation de l'image de l'espace de couleur ROB vers l'espace L*a*b. Ensuite, on calcule la différence des images a* et b, soit a* - b. Cette image résultat est ensuite seuillée pour détecter les pixels les plus clairs (correspondant aux zones du cerne les plus foncées) et on nettoie les zones conservées après seuillage (essentiellement par des transformations morphologiques comme érosions/dilatations). La zone finale du cerne est ensuite déduite et les descripteurs finaux mesurés sur cette zone (surface, intensité moyenne dans différentes bandes, intensité relative rapportée à l'intensité de la peau sans cerne,...). Les diverses étapes sont ainsi par exemple : - définitions des zones à traiter (ce qui peut être fait au moyen d'un modèle morphologique) - Égalisation d'histogramme sur les canaux G et B (1) * Transformation en L*a*b - Calcul de l'image résultat a* b - Seuillage de l'image pour ne garder que les pixels les plus clairs e nettoyage de ces zones, typiquement par dilatation, érosion et élimination de la zone de la pupille et de l'ombre du nez, puis restitution du résultat sous la forme par exemple d'une image faisant ressortir les contours du cerne (voir la figure 8). Algorithme « Peaux Foncées » (ou PF) De même que pour les peaux claires, on travaille dans l'espace de couleur L*a*b. En revanche, la segmentation colorimétrique est faite sur la bande "b" du système L*a*b. Ensuite, l'algorithme est analogue à celui décrit ci-dessus pour les peaux claires. d. Taches On comprend que la notion de taches peut différer selon le degré d'intensité de couleur de peau (taches foncées sur une peau claire, taches claires sur une peau foncée, etc.). Dans la suite, nous considérons la détection de taches comme étant une détection de zone foncée sur une surface plus claire. Les détections dans le cas contraire obéiront au même schéma détection/classification avec des paramètres adaptés. Nous ne présenterons pas ce cas en détail. Un algorithme possible pour la détection des taches est constitué de 30 deux phases, une phase de détection de zones foncées, et une autre de classification de ces zones en taches. Le paragraphe suivant se consacre à la présentation de cette méthode. Un exemple de schéma global de la méthode pour les peaux foncées et pour les peaux claires est présenté dans la figure 13 et dans la suite de ce texte. A partir d'une image initiale comportant des taches, nous calculons l'image taux. Sur celle-ci, les contours de la tache sont plus sombres que le reste de la tache elle-même, et par conséquent, l'image taux ne permet de détecter que des fragments de la tache au lieu de la tache complète. Nous devons utiliser un algorithme ayant pour but de relier les zones de taches afin de les détecter entièrement. Un algorithme dit de « contours actifs » permet de résoudre ce genre de problèmes. Un contour actif est un contour qui s'adapte automatiquement à une structure en fonction d'un critère donné, tel que la couleur de l'image (dans notre cas). A partir d'un contour initial, il s'agit de modifier ce dernier de façon itérative de telle sorte que le contour final représente une zone homogène, de couleur donnée par exemple. Plusieurs méthodes de contours actifs existent, parmi lesquelles nous optons pour les méthodes « Level Set » (Surfaces de niveaux en français). Il s'agit de minimiser une fonction « énergie », somme d'une « énergie interne » (qui respecte certains critères mathématiques) et d'une « énergie externe » (représentée par la longueur et la surface de la zone). La minimisation de cette énergie fait converger l'algorithme vers la zone optimale. Nous appliquons cette méthode aux contours détectés sur l'image taux. Afin d'améliorer les performances de la détection, un rehaussement de contraste s'avère nécessaire dans le cas des peaux claires. Pour les volontaires 25 ayant la peau foncée, nous nous passons de cette étape, les performances de l'algorithme étant meilleures sans rehaussement de contraste. L'algorithme de la phase de détection est donc le suivant : Paramètres (valeurs à adapter selon les prises de vue) - Taille des filtres pour calculer l'image taux 30 - Seuil sur les valeurs sombres de l'image taux (10%) - Paramètres de l'algorithme des contours actifs Algorithme - Lire l'image - Si peau claire, rehausser le contraste - Choisir la composante B de l'image ROB (rehaussée si peau claire) - Calculer l'image taux à partir de l'image B - Détecter les taches dans Image taux o Ne garder que les 10% des pixels les plus sombres de l'image taux - Lancer l'algorithme des contours actifs - Les zones restantes sont potentiellement des taches (à valider dans la phase 2) Après avoir détecté les taches éventuelles, une phase de classification est réalisée, et se base sur la comparaison du contraste par rapport au voisinage, et sur des critères de forme et de présence de pores. Cette étape ressemble à celle utilisée pour la détection des pores et des squames, et se base sur les différences de couleur entre les taches et leur voisinage. Ceci part du principe qu'une tache est plus sombre que son voisinage, et qu'il suffit de calculer les deux termes suivants : - le premier terme est une différence entre les distributions statistiques de la tache et de son entourage. En effet, une tache étant plus sombre, sa distribution est décalée par rapport à celle de son voisinage, ce qui implique un écart en distribution plus conséquent lorsqu'une tache est bien marquée. - le deuxième terme est un rapport entre la couleur moyenne de la zone incluant la tache et celle de son voisinage (en ayant enlevé la tache). La tache étant plus sombre que son voisinage, ce terme est inférieur à 1 s'il s'agit effectivement d'une tache (plus sombre que son voisinage). L'algorithme de classification selon le contraste est donc le suivant : Paramètres (à adapter selon la résolution de l'image et les conditions de prise de vue) - Rapport des couleurs moyennes (0.99) e le seuil sur la différence entre les distributions est calculé automatiquement, en fonction des zones rejetées par le rapport des couleurs Algorithme ; Pour chacune des taches précédemment sélectionnées : - calculer la différence entre les deux distributions (de la tache et de son voisinage), et le rapport des moyennes - Supprimer les taches ayant un rapport de la moyenne supérieur au seuil - Pour ces taches supprimées, calculer la moyenne des différences entre les distributions, et choisir cette valeur moyenne comme seuil - Supprimer les taches ayant une différence entre les distributions supérieure à ce dernier seuil Il y a enfin une classification selon la forme et la présence des taches. Cette étape part du principe qu'une tache a une forme elliptique et suppose un seuil similaire à celui utilisé pour la détection des pores et des squames (par exemple 3.06, seuil obtenu de façon expérimentale). Dans certains cas, surtout au niveau du front, l'existence de pores peut biaiser l'algorithme de validation de tache. En effet, une succession de pores peut induire des zones pour lesquelles les critères de couleur et de forme sont analogues à ceux observés pour les taches réelles (la distribution d'une zone est globale et non pas locale, la valeur moyenne l'est aussi). Afin de résoudre ce problème, nous utilisons l'algorithme de détection des pores afin d'identifier le nombre de pores et la surface relative que ces derniers occupent dans chaque zone. A la fin de cette étape, les zones restantes correspondent aux taches vers lesquelles l'algorithme a convergé. L'algorithme de classification morphologique est donc le suivant : Paramètres (à adapter selon la résolution de l'image et les conditions de prise de vue) - Taille maximale de la tache, en pixels - Rapport des axes de l'ellipse circonscrite à la tache (3.06) - Le nombre maximal de pores qu'une tache peut inclure (2 pores) - Le nombre maximal de pores au delà duquel la tache est rejetée (5 pores) - La surface relative maximale de pores dans une tache (15%) Algorithme : pour chacune des taches précédemment sélectionnées : - calculer le rapport des axes de l'ellipse circonscrite, et supprimer la tache si le rapport est supérieur au seuil - Calculer la surface de la zone étudiée, et la supprimer si elle est supérieure au seuil en question - Compter le nombre de pores dans la tache o Si ce nombre est inférieur ou égal à 2, garder la tache o Si ce nombre est supérieur ou égal à 6, supprimer la tache - Sinon, calculer la surface relative, et ne garder la tache que si la surface est inférieure au seuil en question. - Il est parfois nécessaire d'appliquer un masque sur l'image comme par exemple pour enlever la zone du nez, ou des sourcils, etc... e. Télangiectasies Une télangiectasie désigne une dilatation vasculaire anormale par sa taille et par sa permanence. Elle est rouge, non pulsatile et forme un trait fin, tortueux, souvent en arborisation ou en réseau et est le plus souvent localisée, en particulier au visage. On comprend que ce type de signe cutané peut ne pas exister ou ne pas être détectable sur des peaux foncées. A partir de l'image couleur (composantes R, G et B), un rehaussement de contraste est effectué. Cette image rehaussée permet de visualiser plus facilement les vaisseaux et est l'image initiale. A titre d'exemple, dans un premier temps, nous transformons cette image de l'espace RGB dans l'espace L*a*b, où nous appliquons un filtre médian pour lisser l'image. Les couleurs rouge-violacées sont notamment visibles dans le canal «a». A partir de cette image qu'on normalise, on applique un filtre «top-hat», pour faire ressortir les zones claires sur fond sombre. On seuille l'image pour obtenir une première image de détection grossière des télangiectasies. Dans un second temps, on fait une segmentation couleur à partir de l'image RGB obtenue après rehaussement de contraste. On ne garde alors que la région où la valeur moyenne en «a» est maximale. On obtient alors une deuxième image de détection grossière des télangiectasies. On fait ensuite la combinaison de ces deux images. On nettoie alors les régions qui ne sont pas des télangiectasies. En effet, des rides et des taches sont aussi détectées par cet algorithme, détections dont il ne faut pas tenir compte. Pour cela, on élimine les régions de forme arrondie, qui sont généralement des taches. On applique également un masque pour ne pas prendre en compte les régions qui se situent au niveau du sillon nasogénien. Enfin, pour ne garder que les télangiectasies, nous regardons pour chaque région détectée, les valeurs R,G et B de chaque pixel. Si le pixel est plutôt marron, on l'enlève. Si celui-ci est plutôt rouge-violet, on le garde. Pour déterminer ce seuil qui permet d'éliminer les pixels proches des taches (foncées ou claires) au niveau de la colorimétrie, nous avons rassemblé une base de données contenant les valeurs R,G et B pour un certain nombre de pixels, à partir des images obtenues après rehaussement de contraste. D'un côté, nous avons des valeurs R, G et B correspondantes à des taches, et de l'autre des valeurs R, G et B correspondantes à des télangiectasies. Lorsqu'on fait une ACP (Analyse en Composantes Principales) sur cette base de données, on voit clairement une séparation entre taches et télangiectasies (voir la figure 14). f. Rides Les types de rides concernées sont notamment les suivantes : - les rides d'expression du front - les rides du lion - les rides de la patte d'oie - les rides sous les yeux - le sillon nasogénien - les rides du contour des lèvres - les rides du coin de la bouche Algorithme de détection A titre d'exemple, pour détecter ces signes, les algorithmes utilisés sont principalement basés sur les « curvelets » (voir : Candès E, et Donoho D., « Curvelets A surprisingly effective nonadaptative representation for objects with edges, curves and surfaces », Curves and Surfaces 1999). Ces derniers constituent une version spécialisée de la famille des ondelettes anisotropes qui sont très bien adaptées à la représentation des discontinuités le long des contours. Les paramètres utilisés pour les curvelets, ainsi que les seuils pour l'extraction des rides sont fonction de la taille (grossière ou fine) de la ride à détecter. Un post traitement est ensuite généralement utile suivant l'orientation de la ride, pour l'isoler des structures moins intéressantes. Tous les algorithmes de détection des rides peuvent suivre le même schéma explicité ci-dessous : - calculer la transformée en curvelets sur l'image à traiter I, - débruiter l'image I en seuillant les images dans l'espace des curvelets, avec un paramètre approprié à chaque type de ride (écart- type du bruit sigma). On obtient l'image une image « Ic », - appliquer un traitement morphologique (top hat ou bottom hat selon l'image utilisée au départ) pour mettre en évidence les contours d'intérêt. On obtient l'image « lcm », - seuiller l'image lcm, pour produire une image binaire ne contenant que les structures précédemment mises en évidence. La valeur du seuil varie en fonction du type de rides à détecter, et est du type moyenne(lcm) + k * écart-type(lcm). Soit « lcms » l'image seuillée, - appliquer ensuite un post-traitement pour éliminer les éléments de l'image lcms qui ne correspondent pas au type de rides recherché. Les critères de sélection regroupent, entre autres, la taille, l'orientation et la forme. Les structures restantes sont considérées comme les rides et leurs descripteurs sont donc calculés. La nature des descripteurs dépend du type de rides mais peuvent aller de la taille, la longueur ou l'intensité moyenne. L'algorithme général résumé ci-dessus est à adapter à chaque type de ride. Les paramètres d'adaptation sont les suivants : e l'image I sur laquelle la transformée en curvelet et les opérations suivantes sont effectuées (par exemple : image L, image b,...) - L'opération morphologique effectuée avant seuillage sur l'image I transformée e La taille de l'élément structurant de cette opération morphologique - sigma (paramètre du débruitage en curvelet) k (paramètre donnant la valeur du seuil pour seuillage final). Algorithmes de classification En général, le choix de la méthode de classification dépend des données dont on dispose. Dans notre cas, puisque nous disposons des images et des grades associés, il est donc plus intéressant de faire usage de méthodes de classification supervisées. La méthodologie de classification présentée ici à titre d'exemple repose ainsi sur 2 piliers : 1. Extraction des descripteurs des images Les descripteurs, encore appelés caractéristiques ou paramètres, sont un ensemble de mesures obtenues à partir de l'image, et qui permettent de la décrire ou de la caractériser. Ils décrivent le contenu de l'image et permettent donc de l'identifier. 2. Classifications supervisées Ces dernières ont pour stratégie d'utiliser un ensemble d'échantillons (dit d'apprentissage) pour apprendre les paramètres de classification (et construire un modèle), et les tester sur un autre ensemble (dit de test) permettant de définir la qualité de la classification. C'est la phase de prédiction, qui consiste à utiliser le modèle construit pour attribuer une classe à une nouvelle image. A titre d'exemple, nous montrons ci-dessous l'application de la méthode de classification SVM (Machines à vecteurs de support), qui repose sur un critère de maximisation de la marge de séparation entre les classes, sur les descripteurs tirés d'images de rides du lion. Le type de descripteurs utilisés est important car le succès des opérations ultérieures dépend de cette information extraite de l'image. Identification et extraction des descripteurs dans le cas des rides du lion Les critères dont nous avons besoin pour classifier les rides du lion, par exemple, ne sont pas forcément les mêmes que ceux que nous utiliserons pour les taches. En outre, pour chaque critère, les descripteurs doivent être assez pertinents pour qu'on puisse reconnaître toutes les images d'un même grade, et en même temps assez discriminants pour qu'il n'y ait pas de confusions avec les autres classes. En pratique, sur les rides du lion on constate que suivant les grades, le nombre de rides varie, de même que la longueur et l'épaisseur de ces rides. On peut donc en déduire que ces caractéristiques devront être prises en compte pour espérer pouvoir séparer les différents grades des rides du lion Dans la présente étude, on a donc principalement utilisé des descripteurs spectraux (niveaux de gris de différentes bandes spectrales, histogrammes) et géométriques (mesures de forme). Un récapitulatif des descripteurs extraits pour les rides du lion est donné ci-dessous : - nombre de rides, - épaisseurs des deux plus longues rides, - longueurs des deux plus longues rides. Sélection des descripteurs Après la procédure d'extraction des descripteurs, l'image est donc représentée comme un ensemble de ces caractéristiques. Ces dernières sont souvent combinées ou concaténées pour améliorer les performances de la classification. Il est important de prendre en compte la dimensionnalité des données, c'est-à-dire le nombre de caractéristiques, ce dernier pouvant influencer de manière significative les résultats de classification. En effet, la performance des classificateurs n'augmente pas indéfiniment avec la taille du 2984 72 1 vecteur des descripteurs. Par ailleurs la complexité de la classification, en termes de temps de calcul, augmente avec la taille du vecteur de caractéristiques. Il est donc intéressant de limiter le nombre de descripteurs effectifs au nombre "optimal", en sélectionnant les descripteurs les plus 5 pertinents. Cette sélection des descripteurs peut être opérée de plusieurs manières, suivant la méthode de classification utilisée. Par exemple, la sélection d'un sous-ensemble pertinent à partir d'un ensemble de descripteurs s'effectue en calculant un score pour chaque descripteur, en fonction des valeurs de ces descripteurs, et du nombre d'exemples positifs et négatifs. On 10 obtient ainsi un ordonnancement des descripteurs, ce qui permet de ne garder que les n premiers descripteurs qui donnent les meilleures performances lors de l'évaluation du modèle généré pendant la phase d'apprentissage. Longueurs d'onde de prise d'images 15 A la plupart des signes, on peut associer une bande spectrale dans laquelle ce signe a un rapport signal-sur-bruit maximal. Les longueurs d'ondes indiquées dans le tableau suivant sont celles dans lesquelles un critère est le plus visible (on peut voir ce critère en dehors 20 de ces bandes mais son contraste est beaucoup plus faible). Exemples de Peaux Claires Peaux Foncées Critères L Min L Max L Choisie L Min L Max L Choisie Cernes 546 576 570 576 648 620 Lentigines 494 508 500 558 658 620 Ephelides 494 590 570 558 630 620 Télangiectasies 546 594 570 Rides 488 498 500 560 630 620 On peut noter que la longueur d'onde de 570 nanomètres pourrait 25 également convenir pour les peaux foncées, à la place de la fréquence de 620 nanomètres (elle serait à peine inférieure au seuil mini pour les cernes, mais serait bien située dans les plages des autres défauts) ; il en découle que, en se limitant à à peine deux longueurs d'onde à de l'ordre de 500 nanomètres et 570 nanomètres, il est possible de détecter les types de signes cutanés précités. Toutefois, en variante, on peut combiner les fréquences de 620 nanomètres et de 570 nanomètres pour les peaux foncées et traiter celles des images qui permettent un contraste optimal ; c'est ainsi que, de manière avantageuse, il y a au moins trois plages de longueurs d'onde, ici de 500 nm (+1- 20 nm), 570 nm (+1- 20 nm) et 620 nm (+/- 20 nm), pour la détection des signes cutanés quelque soit le degré d'intensité de couleur de peau. Les taches (dont les lentigines et les éphélides sont des exemples) sont tracées principalement par l'absorption de la mélanine (exponentielle décroissante dominante vers 500nm pour les peaux claires). En revanche, pour les peaux foncées, la présence massive de mélanine dans toute la peau ainsi que la dégradation du signal sur bruit vers 500nm déplace les bandes de visibilité des taches vers 560-630nm. Les cernes sont très visibles autour des pics de l'hémoglobine. Ceci peut sans doute s'expliquer par la finesse de la peau au niveau des cernes, et donc une meilleure absorption des vaisseaux sanguins. Il est rappelé qu'un chromophore est une molécule qui absorbe de l'énergie électromagnétique à une longueur d'onde donnée, avec un rendement caractéristique donné par le coefficient d'extinction de la molécule. Par 20 exemple, le carotène est le chromophore qui donne leur couleur à de nombreux fruits (comme les carottes), cette molécule absorbe en effet les longueurs d'ondes dans la gamme bleue du spectre visible et ne renvoie donc que la couleur complémentaire (orange et rouge). La mélanine et les hémoglobines sont les chromophores les plus importants pour la compréhension du 25 fonctionnement de la peau. La mélanine de la peau est le chromophore dominant de l'épiderme. Il existe deux types de pigments de mélanine : l'eumélanine et la phéomélanine. L'hémoglobine est un chromophore rouge que l'on trouve essentiellement dans les globules rouges. Quand l'hémoglobine contient de 30 l'oxygène, on parle d'oxyhémoglobine. Dans le cas contraire on parle de déoxyhémoglobine. En première approximation, l'épiderme peut être vu comme une couche de mélanine et le derme comme une couche d'hémoglobine. Par conséquent, la couleur de la peau va dépendre de la variation des quantités d'hémoglobine et de mélanine. L'oxyhémoglobine et la déoxyhémoglobine possèdent des pics d'absorption qui leur sont caractéristiques, et on observe des maxima 5 d'absorption pour l'oxyhémoglobine et la déoxyhémoglobine autour de 430 nm et 550 nm dans le spectre visible. A titre d'exemple, un système de mise en oeuvre de l'invention (tel que celui de la figure 2 ou 3) comporte : 10 - Un dispositif de capture d'images comportant Un capteur de 5 Mpixels Une focale (par exemple fixe et sans autofocus) - des LED régulièrement réparties, ayant les longueurs d'onde suivantes - À -500(+/-20) nm, c'est-à-dire une teinte bleue-verte, 15 - À -570 (+/-20) nm, c'est-à-dire une teinte jaune orangée, - . À -620 (+/-20) nm, c'est-à-dire une teinte rouge, - des LED de lumière blanche régulièrement réparties. On peut augmenter la taille du capteur à 10 Mpixels sans avoir des temps de traitement rédhibitoires. Des effets de zoom permettent à l'inverse de 20 descendre à des résolutions de 2 Mpixels. On notera que, dans ce qui précède, plusieurs points originaux en soi peuvent être identifiés comme suit : 25 - Pré-classification automatique des visages selon deux critères : Les algorithmes sont adaptés à différentes couleurs de peau (soit via des algorithmes différents, soit via les mêmes algorithmes qui prennent en entrée des images différentes, soit via des algorithmes qui ont des paramètres différents pour des couleurs de peau différentes). Grâce à 30 l'invention, on dispose d'une méthode qui permet d'acquérir une image d'un nouveau sujet et de choisir automatiquement l'algorithme sans aucune intervention d'un opérateur : on la classe de façon automatique grâce aux résultats de l'ACP pour le degré d'intensité de la couleur de peau et donc le choix de l'algorithme ou des paramètres à utiliser est aussi automatique. Les critères utilisés pour la pré-classification sont : o Degré d'intensité de la couleur de peau (principalement) : Une étude utilisant une ACP (Analyse en Composantes Principales) a été effectuée sur des zones de joues de 470 images de la base de données photographiques et a permis de dégager un seuil séparant les peaux claires des peaux foncées. o Morphotvpe (subsidiairement) : une indexation (c'est-à-dire le fait de mesurer les points caractéristiques d'un visage ; l'indexation peut être manuelle, ou de préférence automatique) de la majorité des images de la base de données a été effectuée. Les informations contenues dans cette indexation permettent de classifier les visages en fonction de leur morphotype et donc de pouvoir dégager facilement les zones caractéristiques du visage (front, nez, yeux, bouche, menton, oreilles,...), ce qui peut contribuer à faciliter le traitement automatique. Le fait d'utiliser principalement le premier de ces critères, éventuellement en combinaison avec le second, pour pré-classifier les visages et les traiter automatiquement avec des algorithmes différents apporte des avantages tout à fait significatifs. Image « taux » : on introduit l'image « taux » afin de détecter les pores, les squames, les taches et les télangiectasies. Cette image est le résultat du rapport entre deux images filtrées : en chaque pixel, elle remplace la valeur de ce pixel par le rapport entre la moyenne des pixels d'une zone entourant directement le pixel et la moyenne des pixels du voisinage de cette zone. Si la taille de la zone entourant directement un pixel donné est caractéristique d'une structure à détecter, le contraste de cette structure sera rehaussé. De plus, cette transformation étant locale, elle permet de pallier à la non-uniformité de l'éclairage d'une image. - * - 25 - 30 Curvelets pour la détection des rides : utilisation des curvelets pour détecter les rides : généralisation des ondelettes, elles utilisent des fonctions de base possédant une localisation spatiale, une échelle (comme les ondelettes) mais aussi une direction. Ceci leur confère une grande sensibilité pour détecter des structures longues et peu épaisses et permettent de ne choisir que les structures ayant une direction donnée (intéressant pour les rides du front qui sont horizontales, par exemple ou pour la plupart des rides qui ont une direction donnée). Utilisation de SVM pour la classification en grades : Utilisation de méthodes de type SVM (support vector machines) pour la classification en grades après extraction des descripteurs. Ces méthodes, nécessitant un apprentissage, permettent de classifier de façon probabiliste les descripteurs dérivés de la détection. Il ne nous semble pas qu'elles aient été utilisées encore pour discriminer des grades cutanés. Application d'une stratégie d'acquisition différentielle d'images: pour éviter les problèmes dus à un environnement lumineux non contrôlé, on applique cette stratégie qui consiste en la prise de deux images consécutives, l'une éclairée avec l'éclairage ambiant et l'autre avec l'éclairage ambiant et un éclairage contrôlé. Puis on soustrait la seconde à la première et on obtient une image en environnement lumineux contrôlé. Plus généralement l'invention propose aussi une association de matériels et de logiciels pour effectuer une tache pour la cosmétologie, en mettant en oeuvre un appareil qui acquiert des images de façon différentielle en éclairant, au moment voulu, le visage à traiter et qui, de façon automatique, calcule des grades pour certains signes cutanés en utilisant des algorithmes dont les paramètres sont sélectionnés automatiquement suivant le type de peau du visage, ce qui apporte des avantages significatifs. REVENDICATIONS1. Procédé de détection et de quantification de signes cutanés sur une zone de peau, selon lequel : * on identifie, au préalable, pour une pluralité d'au moins deux 5 classes de degrés d'intensité de couleur de peau prédéterminées et une pluralité de types de signes cutanés prédéterminés, une pluralité de longueurs d'onde choisies en sorte que, à chaque combinaison d'un type quelconque de signe de peau au sein de ladite pluralité de types et d'une classe quelconque de degré d'intensité de couleur de peau au sein de ladite pluralité de classes, 10 l'une au moins des longueurs d'onde de la pluralité de longueurs d'onde permet la détection par contraste d'un tel type de signe sur la peau d'une personne ayant un degré d'intensité de couleur de peau au sein de ladite classe, * on prend sous un éclairage blanc au moins une image d'une zone choisie du visage d'un sujet, 15 * on identifie à partir de cette image le degré d'intensité de couleur de peau correspondant à la personne concernée et on identifie la classe à laquelle appartient ce degré, * on sélectionne, en fonction de cette classe de degré d'intensité de couleur de peau, celle ou celles des longueurs d'onde qui permet(tent), pour ce 20 degré d'intensité de couleur de peau, la détection d'un type de signe que l'on cherche à détecter sur la zone choisie du visage, * on prend au moins une image à la longueur d'onde sélectionnée, que l'on traite à l'aide d'un algorithme et de paramètres principalement choisis en fonction de la classe de degré d'intensité de couleur de peau, en sorte de 25 détecter et grader des signes dudit type que l'on cherche à détecter. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la pluralité de longueurs d'onde comporte des longueurs d'onde de l'ordre de 500 nm (+120 nm) et 570nm (+/- 20 nm). 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé 30 en ce que cette pluralité de longueurs d'onde est au plus égale à trois pour l'ensemble des classes de degrés d'intensité de couleur de peau. 4. Procédé selon la revendication 2 ou la revendication 3, caractérisé en ce que la pluralité de longueurs d'onde comporte en outre une longueur d'onde à de l'ordre de 620 nm (+1- 20 nm). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la pluralité de types de signes cutanés comporte des rides, des cernes et des irrégularités pigmentaires. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que, pour l'une au moins des classes de degrés d'intensité de peau, on choisit deux longueurs d'onde pour un même type de signe cutané. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la pluralité de longueurs d'onde est constituée de trois longueurs d'onde et la pluralité de classes de degrés d'intensité de couleur de peau est constituée de deux degrés, à savoir les peaux claires et les peaux foncées. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'on affecte au plus deux longueurs d'onde pour les types de signes cutanés pour les peaux claires, et au plus deux longueurs d'onde pour les types de signes cutanés pour les peaux foncées. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que les images à une longueur d'onde donnée sont prises par différence entre une première image brute prise avec un éclairage ambiant donné augmenté d'un éclairage spécifique à cette longueur d'onde donnée et une seconde image brute d'une même zone de peau prise avec cet éclairage ambiant donné seulement. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'on capture une pluralité d'images pour une même longueur d'onde, à des niveaux croissants de puissance d'éclairage, et on sélectionne l'image obtenue avec le plus haut niveau de puissance sans présenter de saturation. 11. Dispositif de détection et de quantification de signes cutanés sur des zones de peau, comportant :* un dispositif d'illumination, adapté à illuminer une zone de peau placée en un emplacement donné, * un dispositif de capture d'image, adapté à capturer une image d'une zone de peau placée en cet emplacement donné, * un dispositif de traitement, * des interfaces entre ce dispositif de capture, ce dispositif d'illumination et ce dispositif de traitement, tels que le dispositif de traitement traite des images capturées par le dispositif de capture d'image sous des éclairages déterminés par le dispositif d'illumination, ce dispositif de traitement : contenant des données d'identification, pour une pluralité d'au moins deux classes de degrés d'intensité de couleur de peau prédéterminés et une pluralité de types de signes cutanés prédéterminés, d'une pluralité de longueurs d'onde choisies en sorte que, à chaque combinaison d'un type quelconque de signe de peau au sein de la pluralité de types et d'une classe quelconque de degré d'intensité de couleur de peau au sein de la pluralité de classes, l'une des longueurs d'onde de la pluralité de longueurs d'onde permet la détection par contraste d'un tel type de signe sur la peau d'une personne ayant uni degré d'intensité de couleur de peau au sein de ladite classe, étant conçu en sorte de coopérer avec le dispositif de capture et le dispositif d'illumination pour la capture d'images de la zone de peau choisie en lumière blanche et auxdites longueurs d'onde de ladite pluralité et étant conçu en sorte d'identifier dans au moins une image capturée par le dispositif de capture d'image en lumière blanche le degré d'intensité de couleur de peau correspondant à la personne concernée et la classe à laquelle appartient ce degré d'intensité de couleur depeau, de sélectionner, en fonction de cette classe de degré d'intensité de couleur de peau, celle des longueurs d'onde qui permet, pour ce degré d'intensité de couleur de peau la détection d'un type de signe que l'on cherche à détecter, de capturer au moins une image à au moins cette longueur d'onde sélectionnée et de traiter au moins cette image capturée à cette longueur d'onde sélectionnée à l'aide d'un algorithme et de paramètres principalement choisis en fonction de la classe de degré d'intensité de couleur de peau, en sorte de détecter des signes dudit type que l'on cherche à détecter. 12. Dispositif selon la revendication 11, caractérisé en ce que le dispositif d'illumination comporte une pluralité de sources lumineuses disposées autour du dispositif de capture d'image et ayant l'une ou l'autre des longueurs d'onde choisies ou étant une source de lumière blanche. 13. Dispositif selon la revendication 12, caractérisé en ce que la pluralité de sources lumineuses est disposée sur une surface courbe concave dont la concavité est tournée vers ledit emplacement. 14. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que le dispositif d'illumination comporte une pluralité de sources lumineuses élémentaires ayant des longueurs d'onde de l'ordre de 500 nm (+/- 20 nm), 570 nm (+/- 20 nm) et 620 nm (+/- 20 nm).