Brevet FR3066296A1 — publié le 20181116

Procédé de contrôle de détection, avec filtrage, de scènes par un appareil, par exemple un appareil de communication sans fil, et appareil correspondant Des modes de mise en oeuvre et de réalisation de l'invention concernent la détection en temps réel d'une scène par un appareil, notamment mais non exclusivement un appareil de communication sans fil, par exemple un téléphone mobile cellulaire intelligent (« smartphone ») ou encore une tablette numérique, équipé d'au moins un capteur comme par exemple un accéléromètre, et plus particulièrement le filtrage de scènes initialement détectées. Une scène s'entend dans un sens très large comme englobant notamment une scène caractéristique de l'environnement dans lequel se trouve l'appareil, que l'appareil soit porté par un utilisateur susceptible d'être mobile, par exemple un téléphone mobile cellulaire, (scène du type « Bus », « train », « restaurant », « bureau »....), ou que l'appareil soit un objet fixe, connecté ou non, (radiateur par exemple dans une application de domotique), la scène caractéristique de l'environnement pouvant être par exemple du type « pièce humide », « pièce sèche », « jour », « nuit », « volets fermés », « volets ouverts ».... Une scène peut également englober une scène caractéristique d'une activité pratiquée par le porteur de l'appareil, par exemple une montre intelligente (« smart watch »), une telle scène pouvant être alors par exemple « marche », « course à pied », etc... Bien que l'invention puisse s'appliquer à tout type d'appareil et à tout type de scène, on va maintenant citer plus précisément les appareils de communication sans fil. Certains appareils de communication sans fil comme par exemple certains types de « smartphones » ou de tablettes sont capables aujourd'hui d'effectuer des détections de scène ce qui permet de déterminer dans quel environnement se situe l'utilisateur du téléphone ou de la tablette. Cela peut ainsi permettre à une tierce 3066296 2 partie, par exemple un annonceur publicitaire ou un organisme culturel par exemple d'envoyer des informations pertinentes en liaison avec le lieu dans lequel se situe l'utilisateur de l'appareil. Ainsi, par exemple si l'utilisateur se situe dans un lieu 5 touristique donné, on peut lui envoyer ainsi des adresses de restaurant à proximité de l'endroit où il se trouve. De même, on peut également lui envoyer des informations relatives à certains monuments qui se situent à proximité de l'endroit où il se trouve. Par détection de scène, on entend notamment une 10 discrimination de la scène dans laquelle se trouve l'appareil de communication sans fil. Plusieurs solutions connues existent pour détecter (discriminer) une scène. Ces solutions utilisent par exemple un ou plusieurs capteurs dédiés associés généralement à un algorithme spécifique. 15 Ces capteurs peuvent être des capteurs de mesure environnementaux, c'est à dire notamment tout type de capteur capable de fournir des informations sur l'environnement dans lequel se trouve l'appareil de communication sans fil, incluant par exemple des caractéristiques spatiotemporelles de l'environnement de l'appareil, 20 comme par exemple le caractère temporellement figé ou non de l'environnement, la vitesse d'évolution de la modification spatiotemporelle de l'environnement (à partir de la détection du mouvement de l'appareil) et/ou des caractéristiques sonores et/ou spatiales et/ou visuelles de cet environnement, comme par exemple le 25 niveau de bruit de l'environnement et/ou l'altitude et/ou le niveau de luminosité de l'environnement (à partir par exemple de capteurs tels que des baromètres, des capteurs de proximité, des capteurs optiques...). Ces capteurs peuvent être utilisés pour donner par exemple une 30 indication sur l'orientation spatiale de l'appareil, comme par exemple le gyroscope, de façon à faire pivoter l'affichage sur l'écran de 1 ' appareil. Cela étant, dans un contexte où l'appareil est constamment sous tension (Always-On) et où la durée de vie de la batterie est un critère 3066296 3 important, ces capteurs environnementaux sont avantageusement utilisés pour la détection de scène. Il s'agit là d'une approche multimodale. Et dans ce cas un exemple d'algorithme spécifique peut être un algorithme mettant en 5 oeuvre un arbre binaire de décisions sur la base de descripteurs ou attributs résultant de traitements particuliers (par exemple des filtrages) sur les données brutes issues des capteurs. Ces attributs peuvent être par exemple des moyennes, des valeurs d'énergie, des variances, etc... 10 Des algorithmes mettant en oeuvre un arbre de décisions sont bien connus de l'homme du métier. Celui-ci pourra par exemple se référer à toutes fins utiles notamment à l'article de Syed Amir Hoseini-Tabatabaei et autres intitulé 15 « A survey on Smartphone Based Systems for Opportunistic User Context Recognition », Center for communication Systems Research, University of Surrey, ACM computing surveys, 29 juin 2013, ou à l'article de Ricco Rakotomalala intitulé « Arbres de Décision », revue MODULAD, 2005, numéro 33, pages 163-187. 20 En bref un arbre de décision comporte des noeuds, reliés entre eux par des branches aboutissant à des feuilles. Chaque noeud est associé à un test sur un attribut et chaque feuille correspond à une scène de référence appartenant à un corpus ou ensemble de scènes de références susceptibles d'être détectées par 25 l'appareil à l'issue du parcours de l'arbre. Il peut y avoir dans l'arbre plusieurs noeuds associés au même test sur un même attribut. Les noeuds sont reliés par les branches et le choix d'une branche parmi celles partant d'un noeud dépend de la valeur de 30 l'attribut en ce noeud et donc du résultat du test en ce noeud. Un arbre de décision est construit pour un corpus de scènes donné par un algorithme classique d'apprentissage. Un avantage d'une détection de scène par un arbre de décision réside dans la rapidité d'exécution. 3066296 4 Dans la demande de brevet français déposée sous le n° 1752947, la fiabilité de la classification obtenue en sortie d'un arbre de décision mis en oeuvre au sein d'un appareil, connecté ou non, par exemple mais non limitativement un appareil de communication 5 sans fil, une montre intelligente, un objet immobile, a été améliorée par l'élaboration d'une probabilité ou indice de confiance associé à chaque scène détectée. En bref dans cette demande de brevet antérieure, il est notamment prévu une acquisition de valeurs courantes d'attributs à 10 partir de valeurs de mesures fournies par des capteurs et un parcours d'un chemin au sein de l'arbre de décision dont les noeuds sont associés à des tests sur ces attributs en prenant en compte à chaque noeud du chemin la valeur courante de l'attribut correspondant de façon à obtenir en sortie du chemin une scène parmi l'ensemble de 15 scènes de référence, ladite scène obtenue formant la scène détectée. L'élaboration de l'indice de confiance associée à la scène détectée est effectuée après la détection de la scène détectée et à partir de la connaissance de cette scène détectée, en particulier en effectuant un parcours supplémentaire dudit chemin avec la connaissance à 20 chaque noeud, de la scène détectée. D' autres algorithmes de classification ou classifieurs, différents des arbres de décision, et bien connus de l'homme du métier existent pour détecter des scènes. On peut citer notamment un algorithme du type réseau de neurones connu par l'homme du métier 25 qui peut par exemple se référer à toutes fins utiles à l'ouvrage de Martin T Hagan et Howard B Demuth intitulé Neural Network Design (2" Edition), l' septembre 2014 ou encore un algorithme connu par l'homme du métier sous la dénomination GMM (« Gaussian Mixture Model »), l'homme du métier pouvant par exemple se référer à toutes 30 fins utiles aux diapositives (tutorial slides) de Andrew Moore intitulées « Clustering with Gaussian Mixtures » disponibles sur le site internet http s ://www. autonl ab . org/tutorial s/gmm . html. Ces deux algorithmes sont également configurés pour délivrer une probabilité de confiance pour chaque scène détectée. 3066296 5 On peut également citer comme algorithme de classification, un algorithme du type méta algorithme de classification ou « méta classifieur », c'est-à-dire un algorithme qui se situe sur une couche supérieure à celle contenant plusieurs algorithmes de classification. 5 Chaque algorithme de classification fournit une décision quant à une scène détectée et le méta classifieur compile les décisions fournies par les différents algorithmes de classification, pour délivrer une décision finale, par exemple au moyen d'un vote majoritaire ou d'une moyenne. Malheureusement tous les types d'algorithmes de classification 10 peuvent parfois délivrer de fausses décisions quant aux scènes détectées. Les méta classifieurs sont certes plus performants mais restent néanmoins sujets à de possibles erreurs de détection. En outre ils sont plus compliqués à implémenter, en particulier en termes de taille 15 mémoire, et nécessitent des phases d'apprentissage plus complexes. Il existe donc un besoin d'améliorer encore la fiabilité des décisions fournies par un algorithme de classification, quel que soit son type, et/ou d'avoir une meilleure visibilité quant à leur fiabilité de façon à pouvoir affiner cette décision au niveau d'une couche 20 logicielle supérieure par exemple, et ce de façon simple à mettre en oeuvre. Selon un mode de mise en oeuvre et de réalisation, il est proposé d'exploiter la corrélation temporelle entre deux décisions consécutives pour construire un filtre, que l'on peut assimiler à un 25 « méta filtre », qui va opérer sur des décisions successives délivrées par l'algorithme de classification, quel que soit son type et y compris un méta classifieur. Selon un aspect il est proposé un procédé de contrôle de la détection de scènes par un appareil parmi un ensemble de scènes de 30 référence possibles. Le procédé comprend une affectation d'un identifiant à chaque scène de référence. Le procédé comprend également une détection de scènes à des instants de détection successifs à l'aide d'au moins un algorithme de 3066296 6 classification. Puisque chaque scène détectée est l'une des scènes de référence, elle est affectée de l'identifiant de la scène de référence correspondante. Le procédé comprend en outre un traitement de filtrage 5 temporel glissant de ces scènes courantes détectées sur une fenêtre de filtrage de taille M, à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en compte dans ladite fenêtre et d'une probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée, la sortie du traitement de filtrage délivrant successivement 10 des scènes détectées filtrées. Ainsi contrairement à des filtres numériques classiques qui opèrent sur des échantillons numériques d'un signal à filtrer, le traitement de filtrage proposé ici opère simplement sur M valeurs d'identifiants et de probabilités associées aux scènes détectées. 15 L'implémentation du filtre en est par conséquent simple et peu coûteuse en mémoire, par exemple de l'ordre du kilobits à comparer à environ 40 kilobits pour une implémentation d'un méta classifieur du type Random Forest supervisant 5 arbres de décisions. Par ailleurs le taux d'erreurs d'un tel méta classifieur du type 20 Random Forest supervisant 5 arbres de décisions est de l'ordre de 5% alors que le filtrage proposé conduit par exemple à un taux d'erreurs de l'ordre de 2%. Ces chiffres sont donnés à titre indicatif et évalués sur les échantillons qui ont servi à entraîner l'algorithme de classification. 25 La valeur de M définit la taille du filtre et sa latence (de l'ordre de M/2) et contribue à sa précision. L'homme du métier saura déterminer cette valeur en fonction de l'application envisagée et des performances souhaitées. Cela étant une valeur de 15 pour M peut être un bon 30 compromis. L'algorithme de classification peut délivrer ladite probabilité de confiance associée à chaque scène courante initialement détectée. Cela étant, si l'algorithme de classification ne délivre pas ladite probabilité de confiance associée à chaque scène courante 3066296 7 initialement détectée, on peut alors affecter à toutes les scènes courantes détectées une même probabilité de confiance ayant une valeur arbitraire, par exemple la valeur 1. Comme indiqué ci-avant le traitement de filtrage est compatible 5 avec tout type d'algorithme de classification. L'algorithme de classification peut être ainsi configuré pour délivrer à chaque instant de détection une seule scène détectée. C'est le cas par exemple pour un unique arbre de décision, ou alors 10 pour un méta classifieur configuré pour délivrer in fine une seule scène détectée prise, par exemple au moyen d'un vote majoritaire, parmi les scènes détectées par les arbres de décision qui le composent, ou encore pour un réseau de neurones configuré pour délivrer in fine une 15 seule scène détectée prise parmi les scènes associées aux neurones de la couche de sortie. Pour un algorithme de classification configuré pour délivrer à chaque instant de détection une seule scène détectée, on peut prévoir un registre, par exemple un registre à décalage, de taille M (1xM) pour 20 former ladite fenêtre de taille M. Cela étant l'algorithme de classification peut être configuré pour délivrer à chaque instant de détection, un groupe de plusieurs scènes. C'est le cas par exemple pour un méta classifieur dans lequel on va utiliser à chaque instant de détection les différentes scènes 25 détectées par les différents arbres de décision qui le composent sans utiliser l'étape ultime du vote majoritaire par exemple. Ce peut être également le cas pour un réseau de neurones dont on utilise les différentes scènes et leur probabilité de confiance correspondante respectivement associées aux différents neurones de la 30 couche de sortie. Dans le cas d'un algorithme de classification configuré pour délivrer à chaque instant de détection, un groupe de D scènes, on peut prévoir, pour former la fenêtre de filtrage de taille M, un moyen de 3066296 8 mémoire de taille plus importante, capable de stocker une matrice de taille DxM (D étant le nombre de lignes et M le nombre de colonnes). Ainsi selon un mode de mise en oeuvre, en particulier lorsque l'algorithme de classification délivre à chaque instant de détection une 5 seule scène détectée, on prévoit un moyen de stockage comportant un registre à décalage de taille M formant ladite fenêtre de taille M, et pour chaque nouvelle scène courante détectée, on stocke son identifiant et la probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, dans le registre, on effectue le traitement de filtrage en 10 utilisant les M identifiants présents dans ledit registre et leur probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, et on délivre comme scène détectée filtrée l'une des scènes possibles, c'est-à-dire l'une des scènes de référence. Lorsqu'on décale le contenu du registre à chaque nouvelle 15 scène courante détectée, l'identifiant qui en est extrait est l'identifiant temporellement le plus ancien. Mais bien entendu l'identifiant qui sera délivré après filtrage peut être n'importe quel identifiant du registre, par exemple celui de la scène qui vient d'être détectée ou bien celui d'une scène précédente. 20 Selon un mode de mise en oeuvre dans lequel l'algorithme de classification délivre à chaque instant de détection, un groupe de D scènes courantes détectées, avec D supérieur à 1, on stocke dans un moyen de stockage formant ladite fenêtre de taille M, pour chaque nouveau groupe de D scènes courantes détectées, les probabilités de 25 confiance, éventuellement normalisées, associées aux identifiants de ces D scènes courantes détectées, on effectue le traitement de filtrage en utilisant les DxM identifiants et leur probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, et on délivre comme scène détectée filtrée l'une des scènes possibles, c'est-à-dire l'une des 30 scènes de référence. Le traitement de filtrage peut comprendre, en particulier lorsque le moyen de stockage comprend un registre à décalage de taille M, 3066296 9 une définition d'un nombre entier J supérieur ou égal à deux et inférieur ou égal à la partie entière de M/2, et pour chaque identifiant présent dans le registre encadré par 2J identifiants identiques, une comparaison de cet identifiant encadré avec les 2J 5 identifiants encadrants, et en cas d'une non identité de valeurs un remplacement de l'identifiant encadré par l'un des identifiants encadrants, et une affectation à l'identifiant encadrant remplaçant ledit identifiant encadré, d'une probabilité de confiance, éventuellement 10 normalisée, calculée à partir des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants, par exemple la moyenne des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. Ceci permet d'éliminer par exemple des erreurs isolées de 15 détection. Lorsque le moyen de stockage est adapté à un algorithme de classification configuré pour délivrer successivement des groupes de D scènes détectées, le traitement de filtrage qui vient d'être évoqué ci-avant pour notamment l'élimination des erreurs isolées, s'applique 20 alors avantageusement sur la matrice DxM, ligne par ligne. Selon un mode de mise en oeuvre, compatible quelle que soit la configuration de l'algorithme de classification et donc quelle que soit la taille du moyen de stockage, le traitement de filtrage comprend pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de 25 stockage une sommation des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, la scène détectée filtrée étant alors celle dont l'identifiant pris en compte dans le moyen de stockage possède la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée. 30 Selon une variante plus élaborée possible, également compatible quelle que soit la taille du moyen de stockage, permettant notamment de fournir une indication sur la variabilité du filtre, le traitement de filtrage comprend pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de stockage une sommation des 3066296 10 probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, une élaboration d'une fonction de densité de probabilités desdits identifiants centrée sur l'identifiant ayant la plus forte probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, un 5 calcul de la variance de cette fonction, un calcul d'un rapport entre la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée et ladite variance et une comparaison de ce rapport à un seuil et une sélection de la scène détectée filtrée en fonction du résultat de ladite comparaison. 10 Cette variante permet ainsi d'apprécier le degré de confiance du filtre et de prendre une décision en conséquence. Ainsi, si ledit rapport est inférieur au seuil ce qui peut résulter d'une variance importante, le degré de confiance est moindre et on peut alors décider de délivrer comme scène détectée en sortie du filtre, 15 soit la scène qui présente effectivement la plus forte probabilité de confiance cumulée mais en lui assignant une information la caractérisant comme « incertaine », soit la scène détectée filtrée temporellement précédente. Si au contraire ledit rapport est supérieur ou égal au seuil ce 20 qui peut résulter d'une variance faible, le degré de confiance est élevé et on peut alors décider de délivrer comme scène détectée en sortie du filtre la scène qui présente effectivement la plus forte probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée. Selon un autre aspect il est proposé un appareil, comprenant 25 des capteurs configurés pour fournir des valeurs de mesure, des moyens de détection configurés pour détecter en temps réel des scènes successives à des instants de détection successifs parmi un ensemble de scènes de référence possibles à l'aide d'au moins un algorithme de classification, chaque scène de référence étant affectée 30 d'un identifiant, et des moyens de filtrage configurés pour effectuer un traitement de filtrage temporel glissant de ces scènes courantes détectées sur une fenêtre de filtrage de taille M, à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en compte dans ladite fenêtre et 3066296 11 d'une probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée, et pour délivrer successivement des scènes détectées filtrées. Selon un mode de réalisation l'algorithme de classification est configuré pour délivrer ladite probabilité de confiance associée à 5 chaque scène courante détectée. En variante l'algorithme de classification n'est pas configuré pour délivrer ladite probabilité de confiance associée à chaque scène courante initialement détectée, et les moyens de filtrage sont configurés pour affecter à toutes les scènes courantes détectées une 10 même probabilité de confiance ayant une valeur arbitraire. Selon un mode de réalisation dans lequel l'algorithme de classification est configuré pour délivrer à chaque instant de détection une seule scène détectée, les moyens de filtrage comprennent un moyen de stockage comportant un registre à décalage de taille M 15 formant ladite fenêtre de taille M, et sont configurés pour, pour chaque nouvelle scène courante détectée, stocker son identifiant et sa probabilité de confiance, éventuellement normalisée, dans le registre, pour effectuer le traitement de filtrage en utilisant les M identifiants présents dans ledit registre et leur probabilité de confiance associée, 20 éventuellement normalisée, et pour délivrer comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. Selon un mode de réalisation les moyens de filtrage sont configurés pour, pour chaque identifiant présent dans le registre encadré par 2J identifiants identiques, J étant un nombre entier 25 supérieur ou égal à deux et inférieur ou égal à la partie entière de M/2, effectuer une comparaison de cet identifiant encadré avec les 2J identifiants encadrants, et en cas d'une non identité de valeurs remplacer l'identifiant encadré par l'un des identifiants encadrants, et pour affecter à l'identifiant encadrant remplaçant ledit identifiant 30 encadré, une probabilité de confiance, éventuellement normalisée, calculée à partir des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. 3066296 12 Selon un mode de réalisation, la probabilité de confiance calculée est la moyenne des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. Selon un mode de réalisation dans lequel l'algorithme de 5 classification est configuré pour délivrer à chaque instant de détection, un groupe de D scènes courantes détectées, avec D supérieur à 1, les moyens de filtrage sont configurés pour stocker dans un moyen de stockage formant ladite fenêtre de taille M, pour chaque nouveau groupe de D scènes courantes détectées, les probabilités de confiance, 10 éventuellement normalisées, associées aux identifiants de ces D scènes courantes détectées, pour effectuer le traitement de filtrage en utilisant les DxM identifiants et leur probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, et pour délivrer comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. 15 Selon un mode de réalisation les moyens de filtrage sont configurés pour, pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de stockage, effectuer une sommation des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, la scène détectée filtrée étant alors celle dont l'identifiant 20 contenu dans le moyen de stockage possède la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée. Selon un autre mode de réalisation possible, les moyens de filtrage sont configurés pour, pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit registre, effectuer une sommation des 25 probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, une élaboration d'une fonction de densité de probabilités desdits identifiants centrée sur l'identifiant ayant la plus forte probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, un calcul de la variance de cette fonction, un calcul d'un rapport entre la 30 probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée et ladite variance et une comparaison de ce rapport à un seuil et une sélection de la scène détectée filtrée en fonction du résultat de ladite comparaison. 3066296 13 Les capteurs peuvent être choisis dans le groupe formé par un accéléromètre, un gyroscope, un magnétomètre, un capteur audio, un baromètre, un capteur de proximité, un capteur optique, un capteur de température, d'humidité, de luminosité. 5 Cette liste n'est cependant pas exhaustive. L'appareil peut être par exemple un téléphone mobile cellulaire ou une tablette numérique, ou tout type d'objet intelligent, en particulier une montre intelligente, connecté ou non à un réseau internet. 10 D' autres avantages et caractéristiques de l' invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée et de modes de mise en oeuvre et de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : Les figures 1 à 10 illustrent schématiquement différents modes 15 de mise en oeuvre et de réalisation de l'invention. Sur la figure 1, la référence APP désigne un appareil électronique que l'on considèrera être dans cet exemple non limitatif, un appareil de communication sans fil équipé d'une antenne ANT. Cet appareil peut être un téléphone mobile cellulaire tel qu'un téléphone 20 intelligent (smartphone) ou encore une tablette numérique. L'appareil APP comporte ici plusieurs capteurs de mesure CPT1-CPTj, j =1 à M. A titre indicatif, les capteurs CPTj peuvent être choisis dans le groupe formé par un accéléromètre, un gyroscope, un magnétomètre, 25 un capteur audio tel qu'un microphone un baromètre, un capteur de proximité, un capteur optique. Bien entendu, l'appareil peut être équipé de plusieurs accéléromètres et/ou de plusieurs gyroscopes et/ou plusieurs magnétomètres et/ou de plusieurs capteurs audio et/ou d'un baromètre, 30 et/ou d'un ou plusieurs capteurs de proximité, et/ou un ou plusieurs capteurs optiques. Les capteurs audio sont des descripteurs utiles d'environnement. En effet, si l'appareil n'est pas en mouvement, alors le capteur audio peut être intéressant pour détecter la nature de cet 3066296 14 environnement. Bien entendu, en fonction des applications, on peut utiliser soit des capteurs environnementaux du type accéléromètres voire gyroscopes ou magnétomètres, soit des capteurs audio ou alors une combinaison de ces deux types de capteurs ou encore d'autres 5 types de capteurs, comme des capteurs non inertiels du type capteur de température, d'humidité, de luminosité. Ces capteurs de mesure environnementaux, peuvent, en particulier dans une approche multimodale, former en combinaison avec un algorithme classique de discrimination ALC, par exemple du 10 type arbre de décision, destiné à travailler par exemple sur des données brutes filtrées issues de ces capteurs, des moyens de détection MDET configurés pour détecter une scène. Ces moyens MDET peuvent ainsi par exemple détecter si l'appareil APP se situe dans tel ou tel environnement (restaurant, véhicule en mouvement, etc....) ou si le 15 porteur de cet appareil (par exemple une montre intelligente) réalise une activité spécifique (marcher, courir, faire du vélo,...). On suppose maintenant à titre d'exemple non limitatif que tous les capteurs environnementaux CPT1-CPTM contribuent à la détection de la scène et fournissent des données à des instants de mesure à 20 l'algorithme de discrimination ALC pour permettre de détecter la scène. Comme on le verra plus en détails ci-après, le contrôle de la détection de scènes obtenues à partir d'un algorithme de classification utilise un traitement de filtrage sur des identifiants de ces scènes et 25 utilise des probabilités de confiance associées à ces scènes détectées. Ce traitement de filtrage est mis en oeuvre dans des moyens de filtrage MFL. On va maintenant décrire un exemple non limitatif d'un algorithme de classification fournissant pour chaque scène détectée 30 une probabilité de confiance. Un tel algorithme est par exemple décrit dans la demande de brevet français déposée sous le n°1752947 et dont on rappelle ici certaines caractéristiques. L'algorithme de discrimination mis en oeuvre de façon logicielle dans les moyens MDET de détection de scène est ici un 3066296 15 arbre de décision ayant réalisé une phase d'apprentissage sur une base de données de mesure des capteurs environnementaux. Un tel arbre de décision, est particulièrement simple à mettre en oeuvre et ne nécessite que quelques kilooctets de mémoire et une fréquence de travail 5 inférieure à 0,01 MHz. Il est stocké dans une mémoire programme MM1. Comme on le verra plus en détails ci-après, et comme il est classique en la matière, l'arbre de décision ALC opère sur un vecteur d'attributs A. L'arbre comprend une série de noeuds. Chaque noeud est 10 affecté à test sur un attribut. A partir d'un noeud partent deux branches. Le choix entre les deux branches dépend de la valeur courante de l'attribut associé à ce noeud et donc du résultat du test associé. Par ailleurs, la sortie de l'arbre comporte des feuilles 15 correspondant à des scènes de référence que l'appareil APP est censé détecter. Ces scènes de référence peuvent être par exemple, sans que ceci ne soit limitatif, des scènes « BUS », « BUREAU », « RESTAURANT », « TRAIN » représentatives par exemple de 20 l'environnement dans lequel peut se trouver l'appareil APP, ici le téléphone. Les moyens de détection MDET comportent également des moyens d'acquisition ACQ configurés pour acquérir des valeurs courantes des attributs à partir des données de mesure issues des 25 capteurs. D'une façon générale, un attribut peut être une donnée brute issue d'un capteur ou bien une donnée brute filtrée, ou encore une autre variable comme par exemple une moyenne de données sur un certain intervalle de temps, une variance, etc... 30 Comme on le verra plus en détail ci-après, les moyens de détection sont configurés pour détecter en temps réel au moins une scène parmi l'ensemble ou corpus de scènes de référence possibles. A cet égard, les moyens de détection MDET comportent des moyens de commande MCM configurés pour activer le module logiciel 3066296 16 ALC avec les valeurs courantes des attributs de façon à parcourir un chemin au sein de l'arbre de décision et obtenir en sortie du chemin une scène parmi l'ensemble de scène de référence, cette scène obtenue formant la scène détectée. 5 Par ailleurs, l'appareil comporte également des moyens de traitement MTR configurés pour élaborer un indice de confiance associé à la scène détectée. Et, comme on le verra plus en détails ci-après, les moyens de traitement MTR sont configurés pour élaborer l'indice de confiance 10 une fois que la scène a été détectée et à partir de la connaissance de cette scène détectée. Cet indice de confiance va notamment être élaboré à partir d'un jeu de probabilités contenues dans une mémoire MM2 des moyens de détection DET. 15 L'appareil APP comporte également un bloc BLC apte à coopérer avec les moyens de détection MDET pour traiter la scène détectée et transmettre les informations via l'antenne ANT de l'appareil. Bien entendu l'antenne est optionnelle si l'appareil n'est pas un appareil connecté. 20 L'appareil comporte également des moyens de contrôle MCTRL configurés pour activer successivement les moyens de détection MDET de façon à mettre en oeuvre une succession d'étapes de détection de scènes mutuellement espacées d'intervalles temporels. Ces différents moyens BLC, MDET, MCTRL, MTR et MFL 25 peuvent être par exemple réalisés au moins en partie par des modules logiciels au sein d'un microcontrôleur PR de l'appareil APP, par exemple le microcontrôleur commercialisé par la société STMicroelectronics sous la référence STM32. On se réfère maintenant plus particulièrement aux figures 2 et 30 suivantes pour illustrer un exemple d'indice de confiance associé à une scène détectée. Sur la figure 2, on suppose que les moyens d'acquisition ACQ ont délivré, à partir des M capteurs CPTj, j=là M, un vecteur d'attributs A, ayant des valeurs courantes. 3066296 17 Le nombre d'attributs A, est totalement indépendant du nombre de capteurs. Les moyens de commande MCM activent alors le module logiciel ALC formant l'arbre de décision avec lesdites valeurs 5 courantes des attributs A, de façon à parcourir un chemin PTH au sein de cet arbre de décision et obtenir en sortie du chemin une scène détectée Sd parmi le corpus de scènes de référence Sk. Dans le chemin PTH, à chaque noeud ND, est affecté un test sur un attribut A. Ce test est par exemple l'opérateur « inférieur à », ou 10 « inférieur ou égal à », ou « supérieur à », ou « supérieur ou égal à », ou « égal à ». Une fois cette scène Sd détectée, les moyens de commande MCM sont configurés pour activer une deuxième fois l'arbre de décision ALC avec lesdites valeurs courantes des attributs A, et lui 15 faire parcourir une deuxième fois ledit chemin PTH. Les moyens de traitement MTR comprennent un premier module de traitement MT1 configuré pour, à chaque noeud ND, du chemin, effectuer une détermination d'une première probabilité P (A,ISd) que l'attribut correspondant A1 ait ladite valeur courante 20 connaissant la scène détectée Sd. Par ailleurs, ce premier module de traitement va effectuer, pour chaque scène de référence Sk différente de la scène détectée Sd (k=0 à N-1 si l'on suppose que l'on a N scènes de référence), une détermination d'une deuxième probabilité P (A,ISk) que l'attribut 25 correspondant A, ait la valeur courante connaissant cette scène de référence Sk. En fait, comme il sera expliqué plus en détails ci-après, ces différentes première et deuxième probabilités sont déjà stockées dans la mémoire MM2 car ayant été calculées lors d'une phase initiale 30 utilisant des histogrammes pour les différentes valeurs possibles d' attributs. La détermination de ces probabilités se résume donc ici à une simple lecture en mémoire. 3066296 18 Le deuxième module de traitement MT2 des moyens de traitement MTR va alors effectuer une détermination d'un indice de confiance initial à partir de toutes les premières et deuxièmes probabilités. 5 Enfin, un troisième module de traitement MT3 peut être configuré pour effectuer l'élaboration de l'indice de confiance à partir de cet indice de confiance initial. Plus précisément, cet indice de confiance SC peut être l'indice de confiance initial ou bien par exemple l'indice de confiance initial 10 normalisé par la longueur du chemin PTH. A titre d'exemple, l'indice de confiance SC associé à la scène détectée Sd peut être déterminé par la formule (I) donnée en annexe Dans cette formule (I), « log » désigne la fonction logarithme à base 10. Cela étant l'utilisation d'un logarithme népérien est possible. 15 En variante, l'indice de confiance SC peut être déterminé par la formule (II) en annexe dans laquelle « max » désigne le maximum. En variante, il serait possible de déterminer l'indice de confiance SC à partir de la formule (III) donnée en annexe dans laquelle w, sont des coefficients de pondération choisis pour accorder 20 plus de poids aux logarithmes associés aux premiers noeuds du chemin PTH. Chaque coefficient de pondération wi est par exemple positif. Ainsi, le coefficient de pondération wi associé à un noeud courant NDi peut être égal à la racine carrée du coefficient de 25 pondération wi_i associé au noeud précédent si le coefficient initial est supérieur à 1. Le premier coefficient de pondération peut par exemple être égal à 1,6. En variante, le coefficient de pondération associé à un noeud 30 courant de rang i peut être près égal à ai ou a est un coefficient positif et inférieur à 1 par exemple égal à 0,9. La pondération est alors exponentiellement décroissante. Le score SC forme un indice de confiance associé à la scène détectée Sd. 3066296 19 En effet, plus la valeur du score est faible (plus la valeur absolue de la valeur est grande pour des valeurs négatives ou plus la valeur absolue de la valeur est faible pour des valeurs positives), plus la confiance, c'est-à-dire la fiabilité, de la détection est faible. En 5 d'autres termes il y a de fortes chances que la scène détectée ne corresponde pas à la scène dans laquelle se trouve effectivement l'appareil. A contrario, plus le score est élevé, plus la confiance, c'est-à-dire la fiabilité, de la détection de la scène est élevée c'est-à-dire qu'il y a de fortes chances que la scène détectée soit 10 effectivement la bonne. A titre indicatif, les valeurs du score peuvent par exemple varier entre -20 et +20. Cela étant, les moyens peuvent comporter en outre des moyens de conversion MCV, par exemple également réalisés sous forme 15 logicielle, configurés pour effectuer une conversion de l'indice de confiance SC en une probabilité de confiance à l'aide d'une fonction de conversion stockée dans la mémoire MM2 par exemple. Un exemple d'une telle fonction de conversion FCT est par exemple illustré sur la figure 3. 20 Dans l'exemple illustré, la fonction FCT a une forme d'une sigmoïde et comporte en abscisse, des scores compris entre -8 et +8. On reviendra plus en détails ci-après sur un exemple de détermination d'une telle fonction de transfert FCT. On se réfère maintenant plus particulièrement à la figure 4 pour 25 illustrer un exemple de détermination des probabilités que les attributs aient des valeurs courantes données connaissant une scène détectée. Plus précisément, pour chaque scène Sk du corpus de scènes de référence, on va effectuer pour chaque attribut Aj, un certain nombre de mesures, par exemple 100 000 mesures, avec différents types 30 d'appareils APP équipés de différents capteurs dont celui fournissant l'attribut considéré, tous ces appareils étant placés dans une condition correspondant à la scène de référence et ce à différents endroits de la planète. 3066296 20 Par exemple, si la scène Sk est une scène « BUS » on placera les différents appareils dans des BUS et l'on étudiera les différentes valeurs de l'attribut Aj fourni par le ou les capteurs correspondants dont sont équipés les différents appareils APP. 5 Les MS mesures (MS = 100 000 par exemple) ayant fourni pour l'attribut Aj, MS valeurs courantes, permettent de déterminer pour ces valeurs, un histogramme (étape 30). A partir de cet histogramme, on peut donc déterminer (étape 31) connaissant le nombre MS et le nombre de fois qu'une valeur courante appartient à un intervalle donné 10 (correspondant à une granularité donnée) la probabilité P (AilSk) que l'attribut Aj ait cette valeur courante connaissant la scène Sk. On répète ces opérations pour tous les attributs A et pour toutes les scènes de référence Sk appartenant au corpus de scène de référence et l'ensemble des probabilités est alors mémorisé (étape 32) 15 dans la mémoire MM2. Le premier module de traitement pourra donc aisément chaque noeud NDi du chemin PTH de l'arbre de décision, lire la probabilité que l'attribut considéré ait la valeur courante associée à ce noeud connaissant la scène détectée Sd, et lire également la probabilité 20 que l'attribut considéré ait la valeur courante associée à ce noeud connaissant une scène Sk différente de la scène Sd. On se réfère maintenant plus particulièrement à la figure 5 pour décrire un exemple d'obtention de la fonction de transfert FCT permettant de convertir les scores SC en probabilité de confiance. 25 On suppose dans cet exemple que tous les scores SC varient entre -8 et +8 et on définit une granularité égale par exemple à 0,5. En d'autres termes, toute valeur de score supérieure ou égale à q et inférieure à q + 0,5 sera affectée d'une valeur de score arbitraire SCq égale à q. 30 On affecte par ailleurs à chaque valeur SCq un premier compteur CPT lq et un deuxième compteur CPT2q, dont on reviendra plus en détails ci-après sur la signification. 3066296 21 On a vu précédemment que l'on avait effectué pour déterminer les différentes probabilités des valeurs d'attributs connaissant des scènes particulières, un certain nombre de mesures. On suppose par conséquent ici que l'on est en possession d'un 5 certain nombre, par exemple 100 000, vecteurs d'attributs correspondant aux différentes scènes de référence du corpus de scènes. Parmi ces 100 000 vecteurs d'attributs, on peut par exemple en avoir un premier nombre correspondant à une première scène de référence, un deuxième nombre correspondant à une deuxième scène de 10 référence et ainsi de suite. Comme illustré pour la figure 5, on peut à titre indicatif mais non limitatif, examiner tous les vecteurs d'attributs correspondant à une scène de référence donnée Sk puis examiner ensuite tous les vecteurs d'attributs correspondant à une autre scène de référence et 15 ainsi de suite. Bien entendu, en variante, il serait possible d'examiner ces vecteurs d'attributs dans un autre ordre quitte à les entrelacer. Dans le cas présent, on fait parcourir (étape 40) l'arbre de décision ALC avec un premier vecteur d'attributs correspondant à la 20 scène de référence Sk et l'on obtient donc un score SCq qui a pu être calculé selon l'une des formules (I) (II) ou (III) précédemment indiquées. On examine ensuite dans l'étape 41 si la scène qui a été détectée en sortie de l'arbre ALC correspond effectivement à la scène 25 Sk. Si tel est le cas, on incrémente le compteur CPTlq (étape 42). Dans le cas contraire, on incrémente le compteur CPT2q (étape 43). Puis, on répète ces opérations 40, 41, 42 et 43 pour chaque 30 autre vecteur d'attributs associé à la scène de référence Sk. Lorsque tous les vecteurs d'attributs ont été examinés (étape 44) on passe à la scène de référence suivante et l'on répète les opérations 40, 41, 42, 43, 44 tant que toutes les scènes de référence n'ont pas été examinées (étape 45). 3066296 22 Une fois que toutes les scènes de référence ont été examinées, c'est-à-dire que tous les vecteurs d'attributs ont été considérés, on peut alors déterminer pour chaque score SCq la probabilité de confiance PbSCq égale au rapport entre la valeur du compteur CPT 1 q 5 et la somme des valeurs des deux compteurs CPT lq et CPT2q (étape 46). Les valeurs de probabilités entre les différentes valeurs discrètes PbSCq peuvent alors être obtenues par exemple par une interpolation, en particulier linéaire. 10 On va maintenant décrire plus en détails, en se référant aux figures 6 à 10, le traitement de filtrage mis en oeuvre au sein des moyens de filtrage MFL sur les scènes détectées par l'algorithme de classification. Comme indiqué ci-avant ce traitement de filtrage est 15 compatible avec tout type d'algorithme de classification, que ce soit par exemple celui qui vient d'être décrit, ou bien un algorithme du type réseau de neurones ou encore un algorithme connu par l'homme du métier sous la dénomination GMM (« Gaussian Mixture Model »), ou encore un méta classifieur. 20 Lorsque l'algorithme de classification fournit des probabilités de confiance associées aux scènes détectées, comme c'est le cas pour l'algorithme qui vient d'être décrit, ou bien un algorithme du type réseau de neurones ou encore un algorithme GMM, on les utilise dans le traitement de filtrage. 25 Si l'algorithme de classification ne délivre pas de probabilité de confiance associée à chaque scène courante détectée, les moyens de filtrage affectent à toutes les scènes courantes détectées une même probabilité de confiance ayant une valeur arbitraire, par exemple la valeur 1. 30 On suppose maintenant en référence aux figures 6 à 9 que l'algorithme de classification est du type configuré pour détecter une seule scène à chaque instant de détection. Le traitement de filtrage 60 (figure 6) est un traitement de filtrage temporel glissant des scènes détectées sur une fenêtre de 3066296 23 filtrage de taille M à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en compte dans la fenêtre et de la probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée. La sortie du traitement de filtrage délivre successivement des 5 scènes détectées filtrées. A cet égard, comme illustré sur la figure 7, un identifiant est affecté à chaque scène de référence. On suppose ici qu'il y a quatre scènes de référence, à savoir les scènes « BUS », « RESTAURANT », « BUREAU » et « TRAIN ». 10 Dans l'exemple illustré sur la figure 7, à la scène de référence « BUS » est affecté l'identifiant 1. A la scène de référence « RESTAURANT » est affecté l'identifiant 2. A la scène de référence « BUREAU » est affecté l'identifiant 3. 15 A la scène de référence « TRAIN » est affecté l'identifiant 4. Par conséquent, puisque chaque scène détectée appartient l'une des scènes de référence, l'identifiant de la scène courante détectée est un identifiant ayant l'une des valeurs 1, 2, 3 ou 4. Comme illustré sur la figure 8, on prévoit au sein des moyens 20 de filtrage un registre à décalage RG de taille M. Dans l'exemple décrit sur la figure 8, M est pris égal à 9 à des fins de simplification. En pratique, M pourrait être plus important, par exemple de l'ordre de 15. 25 Bien entendu, la valeur de M, qui définit notamment la latence du filtre, pourra être définie aisément par l'homme du métier en fonction de l'application envisagée. Pour chaque nouvelle scène courante détectée par l'algorithme de classification, on décale le contenu du registre RG et on stocke 30 dans le registre l'identifiant de la nouvelle scène courante détectée ainsi que sa probabilité de confiance associée. Plus précisément, dans l'exemple illustré ici, la nouvelle scène détectée Sd, a l'identifiant Id, qui vaut 1 et qui est donc stocké dans la case de gauche du registre RG. L'identifiant qui était stocké dans la 3066296 24 dernière case (à droite) du registre, à savoir l'identifiant Idk est extrait du registre. Mais, cet identifiant Idk n'est pas nécessairement l'identifiant de la scène filtrée qui résulte du traitement de filtrage, comme cela va 5 maintenant être décrit. Le registre RG comprend donc les identifiants de la scène courante Sd, et les huit identifiants des scènes temporellement précédentes. Par ailleurs, à ces identifiants sont associées les probabilités de 10 confiance PbSC,. Dans une première variante, le traitement de filtrage peut permettre de détecter et de supprimer des erreurs isolées comme c'est le cas illustré sur la figure 8. A cet égard, on définit un nombre entier J supérieur ou égal à 2 15 et inférieur ou égal à la partie entière de M/2. Dans le cas présent, J est égal à 3. Et, pour chaque identifiant présent dans le registre encadré par 2J identifiants identiques (ici l'identifiant Idr), c'est-à-dire J identifiants identiques à gauche de l'identifiant encadré Id, et J 20 identifiants identiques à droite de l'identifiant encadré Idr, on compare cet identifiant Id, avec les 2J identifiants encadrants, en l'espèce ici les trois identifiants à gauche de Id, et les trois identifiants à droite de Idr, qui valent tous 2. Et en cas de non identité de valeurs, ce qui est ici le cas 25 puisque l'identifiant Id, vaut 3 et que les 2J identifiants encadrants valent 2, on remplace l'identifiant Id, par l'un des identifiants encadrants, en l'espèce l'identifiant 2 (étape 80). En effet, puisque l'identifiant ID, qui vaut 3 est isolé parmi l'ensemble des identifiants ayant la valeur 2 qui l'encadrent, on peut 30 estimer qu'il s'agit là d'une erreur isolée et l'on remplace l'identifiant Id, par l'un des identifiants encadrants. Pour des raisons de clarté, ce remplacement a été décrit sur le contenu du registre illustré sur la figure 8. 3066296 25 Cela étant en pratique, ce filtrage est avantageusement effectué à chaque arrivée de nouvel identifiant. Dans l'exemple de la figure 8, dès l'arrivée du dernier « 2 » (celui qui est le plus à gauche sur la figure), le filtrage sera effectué, et le « 3 » sera remplacé. En d'autres 5 termes, à chaque nouvel identifiant rentrant, on regarde si on peut remplacer le (J+1)ème identifiant temporellement précédent pour nettoyer le filtre le plus tôt possible. Ensuite viendront dans cet exemple les deux identifiants «1» pour se retrouver, compte tenu de cette étape 80 de remplacement, 10 avec le contenu du registre RG égal donc à 112222222. Par ailleurs, on a affecté une probabilité de confiance à l'identifiant 2 qui s'est ici substitué à l'identifiant 3 à la sixième place du registre. A titre d' exemple, on peut effectuer la moyenne des 15 probabilités de confiance des 2J identifiants encadrants, c'est-à-dire ici des six identifiants ayant la valeur 2 de façon à obtenir pour l'identifiant 2 situé à la sixième place qui a remplacé l'identifiant Idr 3, la probabilité de confiance égale ici à 0,53. En variante, il serait également possible de normaliser ces 20 probabilités de confiance c'est-à-dire de diviser chaque probabilité de confiance par la somme de toutes les probabilités de confiance des identifiants stockés dans le registre RG. Puis, pour chaque identifiant présent plus d'une fois dans le registre, on somme les probabilités de confiance, éventuellement 25 normalisées, qui lui sont associées (étape 81). Bien entendu, l'étape 80, bien que particulièrement avantageuse, n'est en aucune manière obligatoire et pourrait être omise, l'étape 81 étant alors directement effectuée. Dans l'exemple décrit, l'identifiant 1 est répété deux fois donc 30 sa probabilité de confiance cumulée est ici égale à 0,5 (on n'a pas effectué ici de normalisation). L'identifiant 2, est répété sept fois et sa probabilité cumulée est égale à 3,73 (on n'a pas effectué ici de normalisation). 3066296 26 Bien entendu, si un identifiant n'est présent qu'une seule fois dans le registre, il conserve sa probabilité de confiance qui est sa probabilité cumulée. Dans cette variante de réalisation, la scène détectée filtrée 5 délivrée par le traitement de filtrage (étape 82), peut être alors celle dont l'identifiant contenu dans le registre possède la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée. Il s'agit dans le cas présent de l'identifiant 2 qui correspond à la scène « RESTAURANT ». 10 On voit donc que bien que la scène courante qui a été détectée et qui a été introduite dans le registre RG était la scène « BUS » affectée de l'identifiant 1, la scène délivrée par les moyens de filtrage reste la scène « RESTAURANT » (identifiant 2). En effet, dans le cas présent, il apparaît que l'on est probablement, dans une phase de 15 transition entre la scène « RESTAURANT » et la scène « BUS » et qu'il est préférable d'attendre que la scène « BUS » se soit stabilisée plusieurs fois de suite avant de délivrer cette scène en sortie des moyens de filtrage. On se réfère maintenant plus particulièrement à la figure 9 pour 20 illustrer une autre variante de filtrage selon l'invention. Dans cet exemple, on suppose que le registre RG est capable de stocker six identifiants (M=6). Ces identifiants sont, à un instant courant, les identifiants 1, 2, 2, 3, 4, 4 respectivement affectés des probabilités de confiance 0,2 ; 0,3 ; 0,4 ; 0,5 ; 0,2 et 0,3. 25 On remarque tout d'abord que dans cette configuration, aucun identifiant n'est encadré par 2J identifiants encadrants identiques. En conséquence, on ne modifie pas les identifiants du registre RG. Le traitement de filtrage prévoit là encore (étape 90) un cumul 30 de probabilités de confiance par identifiant. Ainsi, l'identifiant 1, qui est seul dans le registre, conserve sa probabilité de confiance égale à 0,2. Par contre, l'identifiant 2, présent deux fois, a une probabilité de confiance cumulée égale à 0,7. 3066296 27 L'identifiant 3 a une probabilité de confiance égale à 0,5 et l'identifiant 4 a une probabilité de confiance cumulée égale à 0,5. On pourrait alors comme dans l'exemple précédent, décider de délivrer la scène correspondant à l'identifiant 2 qui présente la 5 probabilité de confiance cumulée la plus élevée. Cela étant, avant de prendre une telle décision, on va avantageusement élaborer une fonction classique de densité de probabilités centrée sur l'identifiant présentant la probabilité de confiance cumulée la plus élevée, qui est en l'espèce l'identifiant 2. 10 Ceci va permettre de fournir une indication sur la variabilité du filtre. On calcule alors (étape 92) la variance V de cette fonction et l'on détermine, dans l'étape 93, le rapport R entre la probabilité de confiance cumulée maximale (en l'espèce 0,7) et la variance V. 15 On compare alors ce rapport R (étape 94) à un seuil TH. La valeur de ce seuil TH est déterminée de façon empirique à partir des vecteurs d'attributs correspondant aux différentes scènes de référence du corpus de scènes et des taux de reconnaissance correspondants afin de trouver un compromis entre une limitation des 20 fausses détections et une bonne réactivité du filtre lors des transitions de scènes. L'homme du métier saura ajuster la valeur de ce seuil en fonction de l'application envisagée. Cela étant, pour des probabilités de confiance normalisées, la 25 valeur du seuil est à titre indicatif choisie entre 1 et 5, par exemple 2,5 pour un corpus de 5 scènes avec une taille M de filtre égale à 10. Si ce rapport est supérieur ou égal au seuil, ce qui correspond à une variance faible, alors on peut estimer que le degré de confiance dans la décision est élevé et l'on peut effectivement délivrer en sortie 30 des moyens de filtrage la scène 2 qui présente la probabilité de confiance cumulée la plus élevée avec un degré de confiance élevé. Par contre, si le rapport est inférieur au seuil, ce qui correspond à une variance élevée et donc à une variabilité importante du filtre, alors on peut décider de délivrer cette indication de 3066296 28 variabilité élevée à la couche logicielle supérieure en vue d'une prise de décision (étape 96). Cette décision peut être alors par exemple de délivrer la scène temporellement précédente dans le registre RG ou alors de délivrer 5 quand même la scène « RESTAURANT » (identifiant 2) avec une information précisant que le degré de confiance est incertain. Dans le cas où l'algorithme de classification est du type configuré pour détecter à chaque instant de détection, D scènes parmi le corpus de scènes de référence, les moyens de filtrage comportent 10 comme illustré sur la figure 10, un moyen de stockage MM3 formant ladite fenêtre de taille M, dans lequel on stocke pour chaque nouveau groupe de D scènes courantes détectées, les probabilités de confiance PbSC, éventuellement normalisées, associées aux identifiants Id de ces D scènes courantes détectées. 15 La configuration de stockage illustrée sur la figure 10 n'est qu'un exemple, d'autres configurations de stockage du moyen de stockage étant possibles. On effectue le traitement de filtrage en utilisant les DxM identifiants Id et leur probabilité de confiance associée PbSC et on 20 délivre comme scène détectée filtrée l'une des scènes possibles, c'est- à-dire l'une des scènes de référence. Dans un tel cas, la correction des erreurs isolées décrite ci-avant en référence à la figure 8 (étape 80) est avantageusement faite ligne par ligne. 25 Par contre le cumul des probabilités de confiance (étape 81 de la figure 8) pour tout identifiant pris en compte plus d'une fois dans le moyen de stockage, est faite sur tout le tableau stocké. Il en est de même pour l'élaboration de la fonction de probabilités centrée et le calcul du rapport R. 3066296 10 29 ANNEXE sc = y. -tEPTH log( 1 P (Ail5d) N-1 Nk-01,#d P (Ailsk) P (Ail5 d) ) SC = EiEPTH 10 g (max (P (AilSk)) k#d = W log P (AIS d) (III) SC i N1-1 - 01#d P (Ailsk)) 5 (I) REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle d'une détection de scènes par un appareil parmi un ensemble de scènes de référence possibles, comprenant une affectation d'un identifiant à chaque scène de référence, une détection de scènes parmi ledit ensemble de scènes de référence possibles à des instants de détection successifs à l'aide d'au moins un algorithme de classification, et un traitement de filtrage temporel glissant (60) de ces scènes courantes détectées sur une fenêtre de filtrage de taille M (RG), à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en compte dans ladite fenêtre et d'une probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée, la sortie du traitement de filtrage (60) délivrant successivement des scènes détectées filtrées. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'algorithme de classification délivre ladite probabilité de confiance (PbSCj) associée à chaque scène courante initialement détectée (Sdi). 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel si l'algorithme de classification ne délivre pas ladite probabilité de confiance (PbSCj) associée à chaque scène courante détectée (Sd,), on affecte à toutes les scènes courantes détectées une même probabilité de confiance ayant une valeur arbitraire. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lorsque l'algorithme de classification délivre une seule scène détectée à chaque instant de détection, on prévoit un moyen de stockage comportant un registre à décalage (RG) de taille M formant ladite fenêtre de taille M, et pour chaque nouvelle scène courante détectée, on stocke son identifiant et la probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, dans le registre, et on effectue le traitement de filtrage en utilisant les M identifiants présents dans ledit registre et leur probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, et on délivre comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. 3066296 31 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le traitement de filtrage (60) comprend une définition d'un nombre entier J supérieur ou égal à deux et inférieur ou égal à la partie entière de M/2, et pour chaque identifiant présent dans le registre (Idr) encadré par 2J 5 identifiants identiques, une comparaison de cet identifiant (Idr) avec les 2J identifiants encadrants, et en cas d'une non identité de valeurs un remplacement (80) de l'identifiant encadré (Idr) par l'un des identifiants encadrants, et le traitement de filtrage comprend en outre une affectation à l'identifiant encadrant remplaçant ledit identifiant 10 encadré (Idr) d'une probabilité de confiance, éventuellement normalisée, calculée à partir des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la probabilité de confiance calculée est la moyenne des probabilités de confiance, 15 éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel lorsque l'algorithme de classification délivre à chaque instant de détection, un groupe de D scènes courantes détectées, avec D supérieur à 1, on stocke dans un moyen de stockage (MM3) formant ladite 20 fenêtre de taille M, pour chaque nouveau groupe de D scènes courantes détectées, les probabilités de confiance (PbSC), éventuellement normalisées, associées aux identifiants (Id) de ces D scènes courantes détectées, on effectue le traitement de filtrage en utilisant les DxM identifiants et leur probabilité de confiance associée, éventuellement 25 normalisée, et on délivre comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. 8. Procédé selon l'une des revendications 4 à 7, dans lequel le traitement de filtrage comprend pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de stockage une sommation (81) des 30 probabilités de confiance, éventuellement, normalisées, qui lui sont associées, la scène détectée filtrée étant alors celle dont l'identifiant contenu dans le moyen de stockage possède la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée. 3066296 32 9. Procédé selon l'une des revendications 4 à 7, dans lequel le traitement de filtrage comprend pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de stockage une sommation (81) des probabilités de confiance, éventuellement, normalisées qui lui sont 5 associées, une élaboration (91) d'une fonction de densité de probabilités desdits identifiants centrée sur l'identifiant ayant la plus forte probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, un calcul (92) de la variance de cette fonction, un calcul (93) d'un rapport (R) entre la probabilité de confiance cumulée, éventuellement 10 normalisée, la plus élevée et ladite variance (V) et une comparaison (94) de ce rapport (R) à un seuil (TH) et une sélection de la scène détectée filtrée en fonction du résultat de ladite comparaison. 10. Appareil, comprenant des capteurs (CPTJ) configurés pour fournir des valeurs de 15 mesure, des moyens de détection (MDET) configurés pour détecter en temps réel des scènes successives à des instants de détection successifs parmi un ensemble de scènes de référence possibles à l'aide d'au moins un algorithme de classification, chaque scène de référence 20 étant affectée d'un identifiant, et des moyens de filtrage (MFL) configurés pour effectuer un traitement de filtrage temporel glissant de ces scènes courantes détectées sur une fenêtre de filtrage de taille M, à partir de l'identifiant de chaque nouvelle scène courante détectée prise en 25 compte dans ladite fenêtre et d'une probabilité de confiance associé à cette nouvelle scène courante détectée, et pour délivrer successivement des scènes détectées filtrées. 11. Appareil selon la revendication 10, dans lequel l'algorithme de classification est configuré pour délivrer ladite 30 probabilité de confiance (PbSCj) associée à chaque scène courante détectée (Sdi). 12. Appareil selon la revendication 10, dans lequel l'algorithme de classification n'est pas configuré pour délivrer ladite probabilité de confiance associée à chaque scène courante détectée, et 3066296 33 les moyens de filtrage (MFL) sont configurés pour affecter à toutes les scènes courantes détectées une même probabilité de confiance ayant une valeur arbitraire. 13. Appareil selon l'une des revendications 10 à 12, dans 5 lequel l'algorithme de classification est configuré pour délivrer à chaque instant de détection une seule scène détectée, et les moyens de filtrage (MFL) comprennent un moyen de stockage comportant un registre à décalage (RG) de taille M formant ladite fenêtre de taille M, et sont configurés pour, pour chaque nouvelle scène courante détectée, 10 stocker son identifiant et sa probabilité de confiance, éventuellement normalisée, dans le registre, pour effectuer le traitement de filtrage en utilisant les M identifiants présents dans ledit registre et leur probabilité de confiance associée, éventuellement normalisée, et pour délivrer comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. 15 14. Appareil selon la revendication 13, dans lequel les moyens de filtrage (MFL) sont configurés pour, pour chaque identifiant présent dans le registre encadré par 2J identifiants identiques, J étant un nombre entier supérieur ou égal à deux et inférieur ou égal à la partie entière de M/2, effectuer une comparaison de cet identifiant encadré 20 avec les 2J identifiants encadrants, et en cas d'une non identité de valeurs, remplacer l'identifiant encadré par l'un des identifiants encadrants, et pour affecter à l'identifiant encadrant remplaçant ledit identifiant encadré, une probabilité de confiance, éventuellement normalisée, calculée à partir des probabilités de confiance, 25 éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. 15. Appareil selon la revendication 14, dans lequel la probabilité de confiance calculée est la moyenne des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, des 2J identifiants encadrants. 16. Appareil selon l'une des revendications 10 à 12, dans 30 lequel l'algorithme de classification est configuré pour délivrer à chaque instant de détection, un groupe de D scènes courantes détectées, avec D supérieur à 1, et les moyens de filtrage (MFL) sont configurés pour stocker dans un moyen de stockage (MM3) formant ladite fenêtre de taille M, pour chaque nouveau groupe de D scènes 3066296 34 courantes détectées, les probabilités de confiance (PbSC), éventuellement normalisées, associées aux identifiants (Id) de ces D scènes courantes détectées, pour effectuer le traitement de filtrage en utilisant les DxM identifiants et leur probabilité de confiance associée, 5 éventuellement normalisée, et pour délivrer comme scène détectée filtrée l'une des scènes de référence. 17. Appareil selon l'une des revendications 13 à 16, dans lequel les moyens de filtrage (MFL) sont configurés pour, pour chaque identifiant présent plus d'une fois dans ledit moyen de stockage, 10 effectuer une sommation des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, la scène détectée filtrée étant alors celle dont l'identifiant contenu dans le moyen de stockage possède la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée. 15 18. Appareil selon l'une des revendications 13 à 16, dans lequel les moyens de filtrage (MFL) sont configurés pour, pour chaque identifiant pris en compte plus d'une fois dans ledit moyen de stockage, effectuer une sommation des probabilités de confiance, éventuellement normalisées, qui lui sont associées, une élaboration 20 d'une fonction de densité de probabilités desdits identifiants centrée sur l'identifiant ayant la plus forte probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, un calcul de la variance de cette fonction, un calcul d'un rapport entre la probabilité de confiance cumulée, éventuellement normalisée, la plus élevée et ladite variance et une 25 comparaison de ce rapport à un seuil et une sélection de la scène détectée filtrée en fonction du résultat de ladite comparaison. 19. Appareil selon l'une des revendications 10 à 18, dans lequel lesdits capteurs (CPTj) sont choisis dans le groupe formé par un accéléromètre, un gyroscope, un magnétomètre, un capteur audio, un 30 baromètre, un capteur de proximité, un capteur optique, un capteur de température, un capteur d'humidité, un capteur de luminosité. 20. Appareil selon l'une des revendications 10 à 19, étant un téléphone mobile cellulaire ou une tablette numérique ou une montre intelligente.