Brevet FR3055452A1 — publié le 20180302

DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne de manière générale le domaine des véhicules. Elle concerne plus particulièrement un procédé de détermination de la pose (c'est-à-dire de la position et de l'orientation) de la tête d'un conducteur de véhicule, comprenant des étapes de : a) acquisition d'au moins une image sur laquelle apparaît une partie au moins de la tête du conducteur, b) traitement de ladite image afin de repérer des points particuliers de la tête du conducteur, et c) détermination de la pose de la tête du conducteur, en fonction de la position des points particuliers sur ladite image. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Actuellement, on souhaite connaître la pose de la tête d'un conducteur de véhicule automobile pour différentes raisons. L'une de ces raisons est que ce paramètre permet de sécuriser la conduite du véhicule, puisqu'il permet par exemple de détecter un assoupissement du conducteur ou un défaut d'inattention alors qu'un obstacle a été détecté. Une autre de ces raisons est que ce paramètre permet d'optimiser l'agrément du véhicule, par exemple en permettant au conducteur de commander certaines fonctionnalités du véhicule (par exemple la fonction de téléphonie) à l'aide de mouvements de tête. L'une des contraintes de l'industrie automobile est que le système permettant de déterminer la pose de la tête du conducteur doit pouvoir fonctionner sans contact. Par conséquent, on cherche à estimer cette pose grâce à une caméra orientée vers le conducteur. On connaît ainsi du document US2013/0057671 un procédé de détermination tel que défini en introduction, dans lequel il est prévu de déterminer l'état de somnolence ou d'éveil du conducteur au moyen d'une caméra filmant le visage du conducteur et d'un capteur de luminosité ambiante permettant d'éviter toute fausse interprétation de la fermeture des yeux du conducteur lorsque ce 3055452 2 dernier est ébloui. On observe que ce procédé présente une fiabilité parfois discutable dans certaines conditions d'utilisation (notamment lorsque la luminosité ambiante est très réduite ou trop importante) ou selon l'origine du conducteur (notamment en 5 fonction de sa couleur de peau). OBJET DE L'INVENTION Afin de remédier aux inconvénients précités de l'état de la technique, la présente invention propose un nouveau procédé qui permet d'obtenir une estimation fiable de la pose de la tête du conducteur, quelles que soient les 10 conditions d'illumination (jour, nuit, soleil rasant, variations brusques de luminosité extérieure... ) et quelle que soit l'origine du conducteur, tout en garantissant la sécurité et le confort oculaire du conducteur. Plus particulièrement, on propose selon l'invention un procédé de détermination tel que défini dans l'introduction, dans lequel, à l'étape a), l'image 15 du conducteur est acquise dans le domaine des longueurs d'ondes infrarouges thermiques. Ce domaine infrarouge est compris entre 8000 et 14000 nm. Il est préféré aux autres domaines de longueurs d'ondes pour les raisons suivantes. Comme on le sait, un rayonnement incident sur une surface peut être 20 absorbé et/ou réfléchi et/ou transmis, en différentes proportions. La peau étant un matériau opaque dans le visible et l'infrarouge, elle ne fait qu'absorber et/ou réfléchir les rayonnements incidents. Dans les domaines visibles et proche infrarouge, la peau est un bon réflecteur. Par conséquent, les variations du rayonnement environnant 25 (notamment celui du soleil) auront une grande influence sur l'apparence du visage du conducteur vu par une caméra dans ces longueurs d'onde. Le demandeur a observé que dans le domaine infrarouge thermiques (à ondes longues), la peau humaine se comportait d'une manière proche d'un corps noir, si bien qu'elle réfléchit très peu cette lumière infrarouge à ondes longues. De 30 ce fait, les variations du rayonnement environnant (notamment celui du soleil) auront une influence très réduite sur l'apparence du visage du conducteur vu par une caméra dans ces longueurs d'onde. Par ailleurs, puisque les processus biologiques internes du corps humain régulent la température de la peau dans une gamme relativement 3055452 3 restreinte, l'apparence du visage humain retrouvera rapidement son état stable après une séance de sport. Enfin, la couleur de la peau ne faisant pas ou peu varier les propriétés d'émissivité et d'absorption de la peau, les résultats obtenus ne varieront pas ou 5 peu quelle que soit l'origine du conducteur, et qu'il soit ou non bronzé. En résumé, l'utilisation du domaine infrarouge thermique pour acquérir des images du visage du conducteur permet d'obtenir des résultats qui ne varient pas ou que légèrement, quels que soient les conditions de luminosité ambiante, les conditions physiologiques et l'apparence physique du conducteur. 10 Les images obtenues sont de ce fait bien exploitables. Elles peuvent en outre être facilement comparées à des images précédemment acquises dans d'autres conditions, sans problème aucun. Des caractéristiques avantageuses et non limitatives d'un premier mode de réalisation du procédé de détermination conforme à l'invention sont les 15 suivantes : - les étapes a) et b) sont successivement mises en oeuvre à intervalles déterminés, de manière à déterminer les mouvements successifs de la tête du conducteur, et, à l'étape c), la pose de la tête du conducteur est déterminée compte tenu des mouvements successifs de la tête du conducteur depuis une 20 pose connue ; - pour déterminer chacun des mouvements successifs de la tête du conducteur au moyen de deux images successivement acquises, il est prévu de détecter, parmi les points particuliers repérés sur l'une desdites deux images, ceux qui correspondent aux mêmes points de la tête du conducteur que des points 25 particuliers de l'autre des images, ces points particuliers étant qualifiés de appariés, puis de réaliser une estimation du mouvement de la tête du conducteur entre les deux images en fonction du changement de position d'une partie au moins des points particuliers appariés depuis l'une jusqu'à l'autre des deux images ; 30 - il est prévu de réaliser plusieurs estimations du mouvement de la tête du conducteur entre lesdites deux images, en considérant à chaque fois un ensemble différent de points particuliers appariés, puis de sélectionner la meilleure estimation du mouvement de la tête du conducteur ; - pour sélectionner la meilleure estimation du mouvement de la tête du 3055452 4 conducteur, on applique, pour chaque estimation réalisée, le mouvement estimé à l'ensemble des points particuliers d'une image qui sont appariés à un point particulier de l'image successive, afin d'obtenir des points estimés, on détermine des écarts de position entre chacun des points estimés et le point particulier 5 correspondant de l'image successive, on calcule, en fonction des écarts déterminés, une erreur associée à l'estimation considérée, et on sélectionne l'estimation pour laquelle l'erreur est la plus faible. Des caractéristiques avantageuses et non limitatives d'un second mode de réalisation du procédé de détermination conforme à l'invention sont les 10 suivantes : - il est prévu une phase préalable d'initialisation au cours de laquelle on acquiert une modélisation tridimensionnelle de la tête du conducteur (ou bien on utilise un modèle tridimensionnelle générique), on applique une texture sur une partie au moins de ladite modélisation tridimensionnelle, compte tenu d'au moins 15 une image acquise de la tête du conducteur, et on stocke dans une mémoire informatique des données issues de ladite modélisation tridimensionnelle texturée, et à l'étape c), on compare les points particuliers repérés à l'étape b) avec les données stockées dans la mémoire informatique pour en déduire la pose de la tête du conducteur ; 20 - préalablement au stockage de données dans ladite mémoire informatique, il est prévu de générer une pluralité d'images de synthèse bidimensionnelles, correspondant à la projection de ladite modélisation tridimensionnelle texturée dans une pluralité de plans inclinés les uns par rapport aux autres, de repérer des points particuliers de la tête du conducteur sur chaque 25 image de synthèse, et il est prévu de stocker, dans des enregistrements distincts de ladite mémoire informatique chacun associés à l'une desdites images de synthèse, des données caractéristiques des points particuliers repérés sur l'image de synthèse associée ; - à l'étape b), il est prévu de déterminer des données caractéristiques 30 des points particuliers repérés sur l'image acquise à l'étape a), et à l'étape c), il est prévu de comparer les données caractéristiques déterminées à l'étape b) avec les données caractéristiques stockées dans chaque enregistrement de ladite mémoire informatique, puis de sélectionner l'enregistrement pour lequel les données caractéristiques stockées correspondent le mieux aux données caractéristiques 3055452 5 déterminées à l'étape b), et d'en déduire une estimation de la pose de la tête du conducteur ; - la comparaison des données caractéristiques déterminées à l'étape b) avec les données caractéristiques stockées dans chaque enregistrement de ladite 5 mémoire informatique consiste à détecter, parmi les points particuliers repérés sur la ou les images acquise(s) à l'étape a), ceux qui correspondent aux mêmes points de la tête du conducteur que des points particuliers repérés sur chaque image de synthèse correspondante, ces points particuliers étant qualifiés de appariés, puis l'enregistrement est sélectionné en fonction au moins du nombre de 10 points particuliers appariés sur chaque image de synthèse (éventuellement aussi en fonction de la moyenne des niveaux de gris des pixels alentours, de la norme et de l'orientation du vecteur d'appariement). DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à 15 titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : - la figure 1 est une vue schématique de la tête d'un conducteur représentée dans deux positions différentes, et d'une caméra thermique ; 20 - la figure 2 est un schéma géométrique illustrant les différents repères qui seront utilisés dans la description du procédé de détermination conforme à l'invention ; - la figure 3A est une vue schématique d'une modélisation tridimensionnelle de la tête du conducteur de la figure 1, sur laquelle apparaît 25 également la caméra thermique de la figure 1 ; - la figure 3B est une vue de détail de la zone III de la figure 3A ; - les figures 4A, 4B et 4C sont des images acquises du visage du conducteur, dans trois positions différentes sur lesquelles est projeté le modèle tridimensionnel. 30 Dans la suite de cet exposé, on considérera qu'un conducteur conduit ou pilote un véhicule automobile (voiture, avion, ... ). L'objet du procédé qui sera décrit en détail dans la suite sera de déterminer la posture de la tête du conducteur. Comme le montre la figure 1, le véhicule automobile est particulier en ce 3055452 6 sens qu'il comporte une caméra thermique 20 orientée vers la tête 10 du conducteur, et un calculateur adapté à traiter les images acquises par la caméra thermique. Une caméra thermique étant un objet bien connu de l'homme du métier, 5 elle ne sera pas ici décrite en détail. On précisera seulement que cette caméra est adaptée à acquérir des images du visage du conducteur dans le domaine de l'infrarouge thermique, c'est-à-dire dans une bande de longueurs d'ondes comprise entre 8000 et 14000 nm. Puisqu'il est bien connu d'utiliser des calculateurs dans les véhicules 10 automobiles, le calculateur utilisé ne sera pas ici décrit en détail. On précisera seulement qu'il comporte un processeur, une mémoire vive et une mémoire morte qui stocke une base de données dont les caractéristiques seront précisées dans la suite de cet exposé. Avant de décrire en détail le procédé faisant l'objet du présent exposé, 15 on pourra définir des notions qui seront utiles à la compréhension de l'invention. La tête 10 du conducteur sera ici considérée comme un objet rigide, afin de réduire la puissance de calcul nécessitée pour la mise en oeuvre de l'invention. On peut définir la « pose » de la tête 10 du conducteur comme étant la posture de la tête 10 par rapport à la caméra thermique 20. Cette pose se 20 caractérise donc par une matrice de rotation et par un vecteur de translation, par rapport à une pose de référence ici appelée pose canonique. La « pose canonique » est définie comme la pose naturelle adoptée par le conducteur qui regarde la route dans la situation où le véhicule suit une trajectoire en ligne droite. 25 Comme le montrent les figures 1 et 2, chaque point Q de la tête 10 du conducteur pourra s'exprimer dans : - un repère attaché à la tête 10 du conducteur (appelé repère humain 00, Xo, Yo, Zo), - un repère terrestre O, X, Y, Z, 30 - un repère attaché à la caméra thermique 20 (appelé repère caméra O', X', Y', Z') ou - un repère bidimensionnel situé dans le plan-focal 21 de la caméra thermique 20 (appelé repère bidimensionnel O", u, v). Sur le repère humain 00, Xo, Yo, Zo, on a représenté trois angles d'Euler 3055452 7 cp, 0, Y. Ils permettent d'orienter un objet dans ce repère, par un angle (f) autour de l'axe X0, un angle e autour de l'axe Yo, et un angle Y autour de l'axe Zo. En généralisant l'utilisation de des angles d'Euler cp, 0, Y à chacun des repères considérés, on peut définir une matrice de rotation R de changement de 5 repères, qui permet d'exprimer les coordonnées d'un point dans un repère orienté par rapport à un autre, de la manière suivante : R = Rx. Ry. Rz, avec 1 0 0 Rx(yo) = 0 cos cp - sin cp 0 sin cp cos cp cos 0 0 sin O\ Ry(0) = 0 On pourra alors écrire : r11 r12 r13 R = Rx. Ry. R, = r2i r22 r23 r31 7-32 r33 Le vecteur de translation T de changement de repères, qui permet 10 d'exprimer un point dans un repère translaté par rapport à un autre, peut être défini de la manière suivante : T = [t1, t2, t3]T Dans l'application qui nous intéresse ici, le changement de repères depuis le repère humain jusqu'au repère caméra est exprimé par une rotation suivie d'une translation. On utilise alors les notations suivantes : fru_ r12 r13 t [RIT] = r21 r22 r23 t \r31 r32 r33 t3 15 Cette matrice peut alors définir complètement la pose de la tête 10 du conducteur. C'est la raison pour laquelle, dans la suite de cet exposé, on écrira « la pose [RIT] de la tête 10 du conducteur ». Pour modéliser la projection d'un point exprimé dans le repère caméra (tridimensionnel) vers le repère du plan-focal 21 de la caméra thermique 20, on 20 utilise des coordonnées homogènes. On peut ainsi représenter la projection par une matrice K où fa O uo K= 0 a vo , avec \O 0 1 - a= k.f, k étant la densité de pixels par millimètre et f étant la focale 1 0 - sin 0 0 cos 0 /cosi - sin tp 0 R(p) = sin tp cos tp 0 \ 0 0 1 3055452 8 de la caméra thermique 20 exprimée en millimètres, - uo et vo étant les coordonnées du centre optique en pixels dans le repère du plan-focal 21. En résumé, le modèle complet utilisé permet d'exprimer les coordonnées 5 d'un point Q dans le plan-focal 21, à un facteur d'échelle près, avec l'expression : (rurvi = r. \ i 0 1 0 r21 Vo ic() 0 u0 0 . 0 1 r12 r13 t X r22 r 23 y r32 r33 t3 r31 0 0 0 1/ Comme Comme cela a été expliqué supra, l'objet de la présente invention est d'obtenir à chaque instant la pose [RIT] de la tête 10 du conducteur du véhicule, grâce aux seules images acquises par la caméra thermique 20. Or, lorsque le visage du conducteur est filmé, chaque image 'mg; acquise 10 correspond à la projection de la tête 10 dans le plan-focal 21 de la caméra thermique 20. On cherche donc à remonter à une information tridimensionnelle compte tenu des informations bidimensionnelles fournies par la caméra thermique 20. Le procédé de détermination de la pose [RIT] de la tête 10 du conducteur 15 de véhicule se basera alors sur le traitement de chaque image 'mg; acquise par la caméra thermique 20, qui consistera à y repérer des points particuliers P1 de la tête 10 du conducteur, et à en déduire les différents coefficients de la matrice [RIT]. On s'intéressera ici successivement à deux modes de réalisation de ce 20 procédé, dont l'un se basera sur l'analyse de l'évolution au cours du temps de la forme des images acquises, tandis que l'autre se basera sur une comparaison de l'image acquise considérée avec une modélisation tridimensionnelle 11 (figure 3A) de la tête 10 du conducteur. On peut tout d'abord s'intéresser au premier mode de réalisation du 25 procédé de détermination de la pose [RIT] de la tête 10 du conducteur. Dans ce premier mode, il sera prévu d'acquérir successivement des images 'mg; de la tête 10 du conducteur depuis une pose connue, ici depuis la pose canonique. Plus précisément, la caméra thermique 20 acquiert à intervalles réguliers 30 (par exemple à une fréquence de 18 Hz) des images 'mg; de la tête 10 du conducteur. Ces images sont ici acquises en niveaux de gris (chaque pixel sera 3055452 9 plus ou moins foncé en fonction de la quantité de flux électromagnétique dans la bande de longueurs d'onde thermique reçue par la caméra thermique 20). Deux images successivement acquises seront ici notées 'mg', Img+1. Il sera alors prévu : 5 - de déterminer le mouvement de la tête 10 par rapport à la caméra thermique 20 entre deux images (préférentiellement entre deux images successives), puis - de calculer la somme des mouvements de la tête depuis la pose canonique, afin d'en déduire la pose [RIT] instantanée de la tête 10 du 10 conducteur. Pour déterminer le mouvement de la tête 10 entre deux images successives Imgi, Imgi,i, le calculateur va traiter ces deux images de manière à : i) sélectionner les parties des images sur lesquelles apparaissent le visage du conducteur, 15 ii) rechercher des points particuliers du visage que l'on retrouve sur les deux images, et iii) déduire le mouvement de la tête 10 du conducteur en fonction du déplacement de ces points particuliers entre les deux images. Plus précisément, au cours d'une première opération i), le calculateur 20 sélectionne la partie de chaque image Imgi, Imgi+i sur laquelle apparait le visage du conducteur. Il applique pour cela un filtre à chaque image Imgi, Imgi,i, qui va ici consister à sélectionner les pixels de l'image dont les niveaux de gris sont compris entre deux seuils de niveaux de gris prédéterminés. On tire ici partie du fait 25 qu'avec les images acquises par la caméra thermique, la peau présente un niveau de gris qui varie peu quelles que soient les conditions de luminosité ou la couleur de peau du conducteur et la variation d'inclinaison, jusque dans une certaine limite, de la surface émettrice de la peau par rapport au plan de l'imageur. En variante, on aurait pu utiliser une autre méthode, par exemple une 30 méthode dite de « minimisation interclasse de la variance de l'histogramme ». Pour réaliser ce filtrage, on aurait aussi pu tirer partie du fait que le visage possède une forme proche d'une ellipse. On pourrait aussi tirer partie que l'image sans conducteur est connue (véhicule vide). Quoi qu'il en soit, à l'issue de cette première opération, seule la partie de 3055452 10 chaque image Imgi, Imgi+i correspondant au visage du conducteur est conservée (sont exclus de l'image l'arrière-plan, les vêtements du conducteur, ... ). Au cours d'une seconde opération ii), le calculateur va analyser chaque image Img, Imgi+i pour repérer sur ces images des points de repères. Il peut par 5 exemple s'agir de points de repères liés à la forme du visage (coins des yeux, point hauts des oreilles, encoignures des lèvres, ...) ou de points de repères liés à un gradient de niveau de gris particulier dans une zone de l'image. On utilise ici pour cela deux opérateurs mathématiques respectivement appelés « détecteur » et « descripteur ». 10 Le détecteur permet de repérer des points particuliers Pi, Iii+1 sur chaque image Img, Img1+1. Un exemple de détecteur est connu sous l'acronyme DoG (de l'anglais « Difference of Gaussian »). Le descripteur permet quant à lui de caractériser ces points particuliers 15 Pi, P1+1 indépendamment de l'échelle de l'image et de l'orientation de la tête 10. Des exemples de descripteurs, appelés SIFT (de l'anglais « ScaleInvariant Feature Transform ») ou ASIFT (de l'anglais « Affine-SIFT ») sont par exemples décrits dans les documents : - Lowe, D. G. (1999). Object recognition from local scale-invariant 20 features. In Computer vision, 1999. The proceedings of the seventh IEEE international conference on (Vol. 2, pp. 1150-1157). Ieee. - Yu, G., & Morel, J. M. (2011). Asift: An algorithm for fully affine invariant comparison. Image Processing On Line, 1. Grâce à la caractérisation des points particuliers Pi, P1+1 faite par le 25 descripteur, il est ensuite possible de détecter des points du visage qui ont été repérés sur les deux images Imgi, Img1+1. Deux points particuliers Pi, Pi+1 respectivement situés sur les deux images 'mg', Imgi+i et qui correspondent à un même point du visage sont dits « appariés ». Ainsi, le calculateur peut apparier une partie au moins des points 30 particuliers P1 de la première image Imgi avec des points particuliers P1+1 de l'autre image Img1+1. Au cours d'une troisième opération iii), le calculateur estime l'ampleur du mouvement de la tête 10 du conducteur entre les instants ti, ti+1 où les deux images 'mg', Imgi+i ont été acquises. 3055452 11 C'est ici au moyen de la géométrie multi-vues que la calculateur va pouvoir caractériser ce changement de poses. En effet, la géométrie multi-vues nous enseigne qu'il existe une matrice fondamentale F qui contraint la mise en correspondance de points. Cette 5 contrainte appelée, contrainte épipolaire, peut être définie ainsi : soit (P1, P1+1) un couple de points particuliers appariés dont les coordonnées homogènes sont (uhvi) et (4+1,vi+i), la matrice fondamentale F qui contraint la mise en correspondance de ces points particuliers doit vérifier : (ui+i,vi+i)T F (ui,vi) = 0 10 Différents algorithmes existent pour calculer la matrice fondamentale F à partir d'un ensemble de mises en correspondances, parmi lesquels deux sont décrits dans les documents : - Stewenius, H., Engels, C., & Nistér, D. (2006). Recent developments on direct relative orientation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote 15 Sensing, 60(4), 284-294, - Hartley, R. I. (1997). In defense of the eight-point algorithm. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 19(6), 580-593. On observera que ces algorithmes nécessitent, pour déterminer la matrice fondamentale F, entre 5 et 8 couples de points particuliers. 20 La connaissance des paramètres intrinsèques de la caméra thermique 20 et de cette matrice fondamentale F permet ensuite de déterminer la matrice de rotation R et le vecteur de translation T, dont on rappelle qu'ils permettent de définir le changement de poses (c'est-à-dire le mouvement) de la tête 10 du conducteur entre les deux instants ti, ti+1. 25 Une fois cette matrice de rotation R et ce vecteur de translation T connus, le calculateur détermine la pose absolue de la tête 10 du conducteur. Pour cela, la calculateur va multiplier les matrices de rotation R et additionner les vecteurs de translation T depuis l'instant où la tête du conducteur se trouvait dans la pose canonique jusqu'à l'instant présent. 30 Ainsi le calculateur pourra obtenir une estimation de la pose [RIT] de la tête 10 du conducteur. On notera que pour s'assurer du bon fonctionnement de ce procédé, il pourra par exemple être demandé au conducteur d'adopter la pose canonique à chaque démarrage du véhicule. 3055452 12 En variante, le calculateur pourrait utiliser un algorithme de reconnaissance automatique de la pose canonique. Alors le procédé pourra être mis en oeuvre dès que le calculateur repère qu'à un instant donné, le conducteur adopte la pose canonique. 5 Cette variante est préférée. En effet, on constate que le calcul des mouvements relatifs de la tête 10 du conducteur ne sont pas exempts d'erreurs. Les erreurs vont alors se cumuler au moment où le calculateur réalise la somme des mouvements relatifs de la tête du conducteur pour trouver la pose absolue [RIT] de la tête 10 du conducteur. 10 L'algorithme de reconnaissance automatique de la pose canonique va alors permettre de pouvoir réinitialiser le procédé à chaque fois que la tête du conducteur est détectée comme étant en pose canonique. Pour optimiser le procédé, on va également chercher à réduite l'erreur obtenu lors de chaque calcul du mouvement relatif de la tête 10 du conducteur. 15 On va plus précisément chercher à optimiser la détermination de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T permettant de caractériser le mouvement de la tête 10 entre les instants ti et t1+1. Comme on l'a vu, pour déterminer la matrice de rotation R et le vecteur de translation T, le calculateur considère entre cinq et huit couples de points 20 particuliers Pi, P1+1 appariés. On pourra ici prévoir de répéter le calcul de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T, en considérant à chaque fois un autre ensemble de cinq à huit couples de points particuliers Pi, Pi+1 appariés. Les ensembles pourront être disjoints, pour limiter le nombre de calculs à 25 réaliser. Alors, le calculateur pourra sélectionner la meilleure estimation de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T de la manière suivante. Considérant chaque estimation de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T obtenue au moyen d'une ensemble de couples de points 30 particuliers Pi, Ini+1 appariés, on pourra appliquer ces matrices à tous les autres points particuliers P1 de la première image 'mg; afin d'obtenir des points estimés Pi+i'. La calculateur pourra alors calculer l'écart de position entre le point estimé P1+1' et le point particulier 151+1 de la seconde image Imgi+i qui est appariés 3055452 13 au point particulier P1 considéré. Compte tenu de la moyenne des écarts ainsi obtenus, le calculateur pourra calculer une note associée à l'estimation de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T considérés. 5 Le calculateur pourra alors sélectionner l'estimation de la matrice de rotation R et du vecteur de translation T pour laquelle la note est la plus faible. Cette méthode de correction permet ainsi d'éviter de considérer des points particuliers appariés par erreur, soit par la faute du descripteur, soit par la faute de mouvements du visage dont nous avons fait l'hypothèse qu'il était rigide. 10 Une telle méthode de correction itérative est par exemple connue sous la dénomination RANSAC (de l'anglais « RANdom Sample Consensus »), notamment des documents : - Kovesi, P. D. (2000). MATLAB and Octave functions for computer vision and image processing, 15 - Esteban, I., Dijk, J., & Groen, F. (2010, October). Fit3d toolbox: multiple view geometry and 3d reconstruction for matlab. In Security+ Defence (pp. 78350J-78350J). International Society for Optics and Photonics, et - Rabaud V. (2000). MATLAB functions for computer vision and image processing. 20 On peut maintenant s'intéresser au second mode de réalisation du procédé conforme à l'invention. Dans ce second mode, on ne considère plus une succession d'images pour déterminer la pose [RIT] instantanée et absolue de la tête 10 du conducteur. On considère au contraire une seule et unique image 'mg; que l'on compare à une 25 modélisation tridimensionnelle 11 (figure 3A) de la tête 10 du conducteur. Cette méthode, pour être mise en oeuvre, nécessite toutefois une phase d'initialisation qui sera réalisée véhicule à l'arrêt par le conducteur, ou lors de la conception du véhicule. Cette phase d'initialisation permettra de modéliser la tête 10 du 30 conducteur et de stocker des données dans la mémoire du calculateur afin que ce dernier puisse ensuite mettre en oeuvre le procédé de détermination de la pose [RIT] instantanée de la tête 10 du conducteur. Au cours de la phase d'initialisation, comme le montre la figure 3A, le calculateur acquiert une modélisation tridimensionnelle 11 de la tête 10 du 3055452 14 conducteur. Il s'agit d'une modélisation géométrique de la tête du conducteur. On pourrait prévoir que cette modélisation tridimensionnelle 11 soit générique. Ainsi, les concepteurs du véhicule pourraient choisir d'implémenter une 5 modélisation tridimensionnelle 11 qui soit adaptée à l'ensemble des conducteurs, quelle que soit la morphologie de leurs visages. En pratique, une telle modélisation tridimensionnelle générique est difficile à concevoir et ne permet pas d'obtenir des résultats aussi fiables que souhaités. 10 C'est pourquoi, cette modélisation tridimensionnelle 11 sera de préférence élaborée de manière à être aussi proche que possible de la forme de la tête 10 du conducteur. Ici, cette modélisation tridimensionnelle 11 sera construite au moment de l'achat du véhicule, à l'aide d'un scanner tridimensionnel. 15 Cette modélisation tridimensionnelle 11 sera ici obtenue en maillant la tête 10 du conducteur au moyen de motifs identiques, qui sont ici formés de facettes triangulaires 12 (voir figure 3B). Elle sera définie par les coordonnées des sommets de ces facettes triangulaires 12. Une fois la modélisation tridimensionnelle 11 obtenue, le calculateur va 20 chercher à appliquer une texture 12 sur une partie au moins de cette modélisation tridimensionnelle 11. Cette texture est formée par une partie d'une image de la tête du conducteur acquise par la caméra thermique 20. Pour ce faire, comme le montrent les figures 4A à 4C, le calculateur 25 commande la caméra thermique 20 pour qu'elle acquière trois photos de la tête du conducteur, une de face (en pose canonique), une du côté gauche et une du côté droit. Les paramètres intrinsèques de la caméra thermique 20 sont connus, mais les paramètres extrinsèques (la matrice de rotation R et le vecteur T) qui 30 définissent le passage du repère caméra au repère objet ne sont pas connues. La découpe de chaque partie d'image acquise afin d'apposer une texture sur la facette triangulaire 12 correspondante de la modélisation tridimensionnelle 11 nécessite la connaissance des paramètres intrinsèques et intrinsèques. La détermination des paramètres extrinsèques peut être vue comme une étape 3055452 15 d'alignement entre la projection de la modélisation tridimensionnelle 11 et l'image acquise par la caméra thermique 20. Cette étape d'alignement peut être réalisée manuellement, mais il existe des méthodes pour la rendre automatique qui font généralement appel à une phase d'apprentissage pendant laquelle l'algorithme est 5 entrainé à reconnaitre au moins des parties du visage à partir d'images annotées. Le problème revient en fait à estimer la pose (matrice de rotation R et vecteur de translation T) de manière grossière. Dans le domaine de longueurs d'onde visible on peut se référer, par exemple, à méthode décrite dans : - Zhu, X., & Ramanan, D. (2012, June). Face detection, pose estimation, 10 and landmark localization in tl-r: In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on (pp. 2879-2886). IEEE. Pour assurer une bonne qualité de texture, on pourra ici ne considérer que les parties des trois images thermiques du conducteur au niveau desquelles la normale à la peau du conducteur fait un angle inférieur à un seuil en valeur 15 absolue avec l'axe de la caméra thermique 20. Au cours d'une étape suivante, le calculateur va générer une pluralité d'images de synthèse Img_si bidimensionnelles, correspondant à la projection de la modélisation tridimensionnelle 11 texturée dans une pluralité de plans de projection inclinés les uns par rapport aux autres. 20 Ici, le calculateur crée 105 images de synthèse Img_si en projetant la modélisation tridimensionnelle 11 texturée dans un premier plan qui est orthogonal à la direction du regard du conducteur dans la pose canonique, puis dans 104 autres plans qui sont inclinés par rapport à ce premier plan selon les angles suivants : 25 0 = {-50°, -45°, ..., +45°, +50°} cp = {-10°, -5°, 0°, +5°, +10°} = 0° Puis, comme dans le premier mode de réalisation décrit supra, le calculateur applique à chaque image de synthèse Img_sj ainsi obtenue un 30 détecteur de points particuliers P_si et un descripteur. Le calculateur peut alors stocker, dans 105 enregistrements d'une base de données chacun associés à l'une desdites images de synthèse Img_si : - les positions et les descriptions des points particuliers P_si repérés sur cette image de synthèse Img_s1, et 3055452 16 - les angles 0, cp, qi pour former cette image de synthèse Img_si. A ce stade, la phase d'initialisation est achevée. La base de données mémorise en effet des données qui vont pouvoir être comparées avec chaque image acquise de la tête 10 du conducteur. 5 L'utilisation d'une caméra thermique permet en effet de comparer cette image aux données mémorisées, puisque les conditions extérieures affectent très peu les images acquises. Autrement formulé, même si sur l'image acquise le conducteur est très éclairé par une lumière rasante alors que pendant la phase d'initialisation, le conducteur se trouvait à l'ombre lorsque les trois images thermiques ont été 10 capturées, il sera malgré cela possible de comparer ces informations car ces dernières seront très peu affectées par le changement de luminosité. Le procédé de détermination de la pose absolue de la tête 10 du conducteur peut alors commencer. Il comporte plusieurs étapes successives. Ce procédé est mis en oeuvre à intervalles réguliers (par exemple à une fréquence de 15 18 Hz), de façon à connaître en continu (de manière quasi instantanée) la pose absolue de la tête 10 du conducteur. Au cours d'une première étape, le calculateur acquiert, via la caméra thermique 20, une image 'mg; de la tête 10 du conducteur. L'image 'mg; peut éventuellement être filtrée, pour supprimer le bruit 20 spatial typique des caméras thermiques non-refroidies et/ou pour ne conserver que la partie qui correspond au visage du conducteur. Au cours d'une seconde étape, le calculateur recherche et caractérise les points particuliers P1 de cette image Imgi. Pour cela, le calculateur utilise nécessairement le même détecteur et le 25 même descripteur que ceux qui ont été utilisés pendant la phase d'initialisation. Au cours d'une troisième étape, le calculateur considère chaque enregistrement de la base de données pour tenter d'apparier chaque point particulier P1 de l'image 'mg; avec l'un des points particuliers P_si mémorisés dans l'enregistrement considéré de la base de données. Comme dans le premier mode 30 de réalisation, cet appariement va être effectué, compte tenu des caractéristiques associées à chaque point particulier Pi, P_si. Cette troisième étape est donc mise en oeuvre 105 fois, en comparant donc l'image 'mg; avec chaque image de synthèse Img_s1 (ou plus précisément avec les données mémorisées dans chaque enregistrement associé à une image 3055452 17 de synthèse). Au cours de cette troisième étape, il peut apparaître des erreurs d'appariement : des points particuliers P1 de l'image 'mg; peuvent être associés à tort à des points particuliers P_si de l'image de synthèse Img_sj considérée. 5 Pour filtrer ces erreurs, il est prévu deux opérations (successives ou alternatives) de filtrage. La première opération de filtrage est opérée sur chaque couple de points particuliers Pi, P_si appariés. Elle consiste à : - sélectionner chaque pixel situé dans une fenêtre prédéterminée autour 10 de chacun de ces points particuliers Pi, P_si, - calculer la moyenne des niveaux de gris des pixels sélectionnés autour de chacun de ces points particuliers P1, P_si, et - comparer les deux moyennes obtenues. Si l'écart entre ces deux moyennes dépasse un seuil prédéterminé, 15 l'appariement est considéré comme erroné. Ici, la fenêtre utilisée pourra présenter une forme d'étoile inscrite dans un carré dont le côté mesure 9 pixels, comme cela est bien décrit dans le document « Tan, C., Wang, H., & Pei, D. (2010). SWF-SIFT approach for infrared face recognition. Tsinghua Science & Technology, 15(3), 357-362 ». 20 La seconde opération de filtrage repose sur l'hypothèse selon laquelle le nombre d'appariements erronés est sensiblement inférieur au nombre de d'appariements corrects. Cette seconde opération consiste à: - déterminer des « vecteurs de d'appariement » reliant chacun deux 25 points particuliers Pi, P_si appariés (ce qui suppose de « superposer » au préalable les deux images Imgi, Img_si), - calculer la moyenne des normes et la moyenne des orientations de ces vecteurs d'appariement, respectivement notées m -norme, Morientation, - contrôler que l'appariement de chaque couple de points particuliers Pi, 30 P_si est correct en vérifiant que la norme et l'orientation de leur vecteur d'appariement ne s'écarte pas trop de ces moyennes. On pourra ainsi considérer que l'appariement est correct si sa norme et son orientation vérifie les deux conditions suivantes : 3055452 18 {I orientation - morientation' REVENDICATIONS1. Procédé de détermination de la pose ([RIT]) de la tête (10) d'un conducteur de véhicule, comprenant des étapes de : a) acquisition d'au moins une image (Img;) sur laquelle apparaît une partie au moins de la tête du conducteur, b) traitement de ladite image (Imgi) afin de repérer des points particuliers (P1) de la tête (10) du conducteur, et c) détermination de la pose ([RIT]) de la tête (10) du conducteur, en fonction de la position des points particuliers (P1) sur ladite image (Imgi), caractérisé en ce que, à l'étape a), ladite image (Imgi) est acquise dans le domaine des infrarouges thermiques (LWIR). 2. Procédé de détermination selon la revendication 1, dans lequel : - les étapes a) et b) sont successivement mises en oeuvre à intervalles déterminés, de manière à déterminer les mouvements successifs de la tête (10) du conducteur, et - à l'étape c), la pose ([RIT]) de la tête (10) du conducteur est déterminée compte tenu des mouvements successifs de la tête (10) du conducteur depuis une pose connue ([RolTo]). 3. Procédé de détermination selon la revendication 2, dans lequel, pour déterminer chacun des mouvements successifs de la tête (10) du conducteur au moyen de deux images (Imgi, Imgi,i) successivement acquises, il est prévu : - de détecter, parmi les points particuliers (P1) repérés sur l'une desdites deux images (Img;), ceux qui correspondent aux mêmes points de la tête (10) du conducteur que des points particuliers (P1,1) de l'autre des images (Imgi,i), ces points particuliers (Pi, P1,1) étant qualifiés de appariés, puis - de réaliser une estimation du mouvement de la tête du conducteur entre les deux images (Imgi, Imgi+i) en fonction du changement de position d'une partie au moins des points particuliers (Pi, Pi+1) appariés depuis l'une jusqu'à l'autre des deux images (Imgi, Imgi+i). 4. Procédé de détermination selon la revendication 3, dans lequel, - il est prévu de réaliser plusieurs estimations du mouvement de la tête du conducteur entre lesdites deux images (Imgi, en considérant à chaque fois un ensemble différent de points particuliers (Pi, Pi+1) appariés, puis 3055452 21 - de sélectionner la meilleure estimation du mouvement de la tête (10) du conducteur. 5. Procédé de détermination selon la revendication 4, dans lequel, pour sélectionner la meilleure estimation du mouvement de la tête (10) du conducteur : 5 - on applique, pour chaque estimation réalisée, le mouvement estimé à l'ensemble des points particuliers (P1) d'une image (Imgi) qui sont appariés à un point particulier (P1+1) de l'image (Img+i) successive, afin d'obtenir des points estimés (P1+1'), - on détermine des écarts de position entre chacun des points estimés 10 (P1+1') et le point particulier (P1+1) correspondant de l'image (Imgi+i) successive, - on calcule, en fonction des écarts déterminés, une erreur associée à l'estimation considérée, et - on sélectionne l'estimation pour laquelle l'erreur est la plus faible. 6. Procédé de détermination selon l'une des revendications précédentes, 15 dans lequel il est prévu une phase préalable d'initialisation au cours de laquelle : - on acquiert une modélisation tridimensionnelle (11) de la tête (10) du conducteur, - on applique une texture (12) sur une partie au moins de ladite modélisation tridimensionnelle (11), compte tenu d'au moins une image acquise 20 de la tête (10) du conducteur, et - on stocke dans une mémoire informatique des données issues de ladite modélisation tridimensionnelle (11) texturée, et dans lequel à l'étape c), on compare les points particuliers (P1) repérés à l'étape b) avec les données stockées dans la mémoire informatique pour en 25 déduire la pose ([RIT]) de la tête (10) du conducteur. 7. Procédé de détermination selon la revendication précédente, dans lequel, préalablement au stockage de données dans ladite mémoire informatique, il est prévu de : - générer une pluralité d'images de synthèse (Img_si) bidimensionnelles, 30 correspondant à la projection de ladite modélisation tridimensionnelle (11) texturée dans une pluralité de plans inclinés les uns par rapport aux autres, - repérer des points particuliers (P_si) de la tête (10) du conducteur sur chaque image de synthèse (Img_sj), et dans lequel il est prévu de stocker, dans des enregistrements distincts 3055452 22 de ladite mémoire informatique chacun associés à l'une desdites images de synthèse (Img_si), des données caractéristiques des points particuliers (P_si) repérés sur l'image de synthèse (Img_si) associée. 8. Procédé de détermination selon la revendication précédente, dans 5 lequel : - à l'étape b), il est prévu de déterminer des données caractéristiques des points particuliers (P1) repérés sur l'image (Img;) acquise à l'étape a), et - à l'étape c), il est prévu de comparer les données caractéristiques déterminées à l'étape b) avec les données caractéristiques stockées dans chaque 10 enregistrement de ladite mémoire informatique, puis de sélectionner l'enregistrement pour lequel les données caractéristiques stockées correspondent le mieux aux données caractéristiques déterminées à l'étape b), et d'en déduire une estimation de la pose ([RIT]) de la tête (10) du conducteur. 9. Procédé de détermination selon la revendication précédente, dans 15 lequel : - la comparaison des données caractéristiques déterminées à l'étape b) avec les données caractéristiques stockées dans chaque enregistrement de ladite mémoire informatique consiste à détecter, parmi les points particuliers (P1) repérés sur (Img;) acquise à l'étape a), ceux qui correspondent aux mêmes points de la 20 tête (10) du conducteur que des points particuliers (P_si) repérés sur chaque image de synthèse (Img_si) correspondante, ces points particuliers (Pi, P_si) étant qualifiés d'appariés, et dans lequel - l'enregistrement est sélectionné en fonction au moins du nombre de points particuliers (P_si) appariés sur chaque image de synthèse (Img_si). 25