Brevet FR3065100A1 — publié le 20181012

Procédé d'estimation de pose, dispositif, système et programme d'ordinateur associés 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de l'estimation de la pose d'une caméra dans le référentiel d'une scène tridimensionnelle (3D). L'invention peut notamment, mais non exclusivement, s'appliquer à l'insertion d'un ou plusieurs objets virtuels ou réels dans l'image de la scène réelle vue par la caméra. 2. Présentation de l'art antérieur On connait du document de Shotton et al., intitulé « Scene Coordinate Regression Forests for Camera Relocalisation in RGB-D images », publié par la Conférence IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, en 2013, une solution permettant de calculer la pose d'une caméra RGB-D (pour « Red Green Blue - Depth », en anglais) à l'aide d'un système d'apprentissage automatique, pour (« machine learning », en anglais), qui prédit, à partir d'une image d'intensités de couleurs et une image de profondeur acquises par la caméra, un nuage de points correspondants dans un référentiel de la scène 3D. La pose de la caméra est ensuite estimée sur la base du nuage de points prédit. Un avantage de cette solution est qu'elle prédit la pose de la caméra de façon complètement automatique sans aucune hypothèse géométrique. 3. Inconvénients de l'art antérieur Un premier inconvénient de cette méthode est qu'elle impose de manipuler des nuages de points, ce qui la rend complexe à mettre en oeuvre, notamment parce qu'elle nécessite des ressources importantes de calcul et de stockage. Un deuxième inconvénient de cette méthode est qu'elle comprend une transformation préalable de l'image destinée à prendre en compte des paramètres intrinsèques de la caméra, tels que des focales ou des centres de projection. Cette étape nécessite une calibration préalable de la caméra. 4. Objectifs de l'invention L'invention vient améliorer la situation. 3065100 2 L'invention a notamment pour objectif de pallier ces inconvénients de l'art antérieur. Plus précisément, un objectif de l'invention est de proposer une solution plus économe en ressources pour des performances comparables. Un autre objectif de l'invention est de propose une méthode qui ne nécessite pas de 5 calibration préalable de la caméra. 5. Exposé de l'invention Ces objectifs, ainsi que d'autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints à l'aide d'un procédé d'estimation de pose d'une caméra dans un référentiel d'une scène tridimensionnelle, ledit 10 procédé comprenant les étapes suivantes : - Obtention d'une image d'intensités de couleur et d'une image de profondeur de la scène capturées par la caméra ; - Extraction d'une pluralité de points d'intérêt de ladite image d'intensités de couleurs, un dit point étant invariant par transformation géométrique de l'image ; 15 - Formation d'une pluralité d'innagettes dans l'image d'intensités de couleur et dans l'image de profondeur, une imagette comprenant un point d'intérêt de la pluralité extraite; - Prédiction de pose de la pluralité d'imagettes par application d'un système de prédiction automatique, ledit système ayant été entraîné pour produire une pose prédite de la caméra par imagette, à l'aide d'un ensemble d'apprentissage comprenant un groupe d'imagettes 20 associées à une pose connue dans le référentiel de la scène, lesdites imagettes étant issues d'une pluralité d'images de la scène acquises par la caméra depuis une pluralité de points de vue; - Estimation d'une pose de la caméra à partir de la pluralité de poses prédites. L'invention propose donc de sélectionner un sous-ensemble pertinent des données acquises par la 25 caméra, sous la forme d'imagettes centrées sur des points d'intérêt des images d'entrée, invariants aux translations, rotations et changements d'échelle, et de présenter ces imagettes telles quelles au système de prédiction automatique, sans nécessité de projection préalable de ces imagettes dans un référentiel de la caméra. Avec l'invention, la prédiction automatique de la pose de la caméra ne se fait pas à partir de nuages 30 de points obtenus par projection des points de l'image de profondeur dans le référentiel de la scène 3065100 3 tridimensionnelle, comme le fait l'art antérieur, mais à partir de simples imagettes extraites directement des images d'entrée et positionnées sur des points d'intérêt de ces images. Contrairement à l'art antérieur, l'invention ne nécessite donc pas de calibration préalable de la caméra, ce qui simplifie les opérations préalables à l'application du système de prédiction 5 automatique. La quantité de données à traiter par le système de prédiction automatique est ainsi fortement réduite. Un avantage est de l'invention est qu'elle est plus simple à mettre en oeuvre, avec des ressources de calcul et de stockage plus réduites, pour des performances équivalentes à celles de l'art antérieur. Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend une phase préalable d'apprentissage 10 comprenant les étapes suivantes : - Obtention d'une collection de données d'apprentissage, comprenant une pluralité de couples d'images d'intensité de couleur et de profondeur de la scène acquises par la caméra, un couple étant associé à une pose connue de la caméra ; - Extraction d'une pluralité de points d'intérêt de ladite image d'intensités de couleurs, un dit 15 point étant invariant par transformation géométrique de l'image ; - Formation d'une pluralité de couples d'imagettes, respectivement dans l'image d'intensités de couleur et dans l'image de profondeur, une imagette comprenant un point d'intérêt de la pluralité de points d'intérêts extraite; - Entraînement du système de prédiction automatique de pose à partir d'échantillons 20 comprenant un dit couple d'imagettes et la pose du couple d'images dont elles sont issues. Lors de l'apprentissage, l'ensemble de test comprend des imagettes associées à la pose de la caméra correspondante et le système est entraîné pour apprendre directement à prédire la pose d'une imagette d'entrée. Un avantage est que l'apprentissage se fait lui aussi sur la base d'une quantité d'informations 25 réduites. Selon un autre aspect de l'invention, le système de prédiction automatique comprend une forêt décisionnelle aléatoire comprenant une pluralité d'arbres de décision, un arbre de décision comprenant des noeuds séparateurs, apte à séparer de façon binaire un groupe d'échantillons issu d'un noeud amont en sous-groupes, à transmettre les sous-groupes à des noeuds séparateurs aval, 3065100 4 et des noeuds feuilles, aptes à stocker une distribution des poses associées à un sous-groupe reçu d'un noeud séparateur amont. Selon l'invention, l'étape d'entraînement comprend, pour un échantillon, un calcul d'une pluralité de tests de séparation binaire basés sur une différence entre des informations d'intensité de couleur 5 ou de profondeur d'une de ses imagettes, une évaluation pour le groupe de la séparation selon une mesure de pureté des sous-groupes basée sur une distance entre les poses d'un sous-groupe et le centroïde du sous-groupe et une étape de sélection du test de séparation qui maximise la mesure de pureté. La phase d'apprentissage génère ainsi une pluralité de tests de séparation binaire des échantillons 10 de la collection de données d'apprentissage, typiquement des centaines voire des milliers et sélectionne le meilleur sur la base du critère de pureté. Avec l'invention, l'entraînement de la forêt décisionnelle aléatoire se fait à partir de poses et d'imagettes, qui forment une quantité de données réduite par rapport à l'art antérieur. La complexité et le temps d'exécution de la phase d'apprentissage s'en trouvent réduits. 15 Selon un autre aspect de l'invention, la mesure de pureté prend en compte une fonction objective qui s'exprime sous la forme suivante : jE,Sn v j 12 1 ( 371 1Snl 2i nEfL,R1 vEsn Avec L ensemble des noeuds fils gauche, R ensemble des noeuds fils droits, S" ensemble des échantillons qui arrivent au noeud aval gauche respectivement droit, Isnl désigne le cardinal de 20 l'ensemble S". Le test sélectionné est celui qui minimise la fonction objective Q. Un avantage de cette fonction est qu'elle est peu complexe, du fait qu'une pose yj comprend seulement 7 composantes. Son calcul nécessite donc beaucoup moins d'opérations que la fonction objective de l'art antérieur qui s'applique à des nuages de points Lj de dimensions égales à celles 25 d'une image acquise par la caméra. Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend une étape de raffinement de la pose estimée de la caméra par recalage d'un nuage de points reconstruit dans un référentiel de la caméra à partir de l'image de profondeur d'entrée et d'un nuage de points dense de la scène projeté dans ledit référentiel à l'aide de la pose estimée. 3065100 5 Un avantage est d'augmenter la précision de la pose estimée, ce qui peut être utile pour certaines applications. L'invention concerne également un dispositif d'estimation de pose adapté pour mettre en 5 oeuvre le procédé selon l'un quelconque des modes particuliers de réalisation définis ci-dessus. Ce dispositif pourra bien sûr comporter les différentes caractéristiques relatives au procédé d'estimation de pose selon l'invention. Ainsi, les caractéristiques et avantages de ce dispositif sont les mêmes que ceux du procédé d'estimation de pose, et ne sont pas détaillés plus amplement. Selon un mode particulier de réalisation de l'invention, un tel dispositif d'estimation de pose est 10 compris dans un équipement terminal. Corrélativement, l'invention concerne aussi un système de réalité augmentée comprenant : un module d'acquisition, comprenant une caméra apte à acquérir une image d'intensités de couleurs et une image de profondeur d'une scène tridimensionnelle réelle, un module de composition d'images apte à composer une image de sortie à partir d'une image 15 d'entrée acquise de la scène par la caméra et au moins un objet réel ou virtuel, ladite image d'entrée étant localisée dans la scène à l'aide d'une pose estimée de la caméra, un module d'affichage apte à restituer l'image de sortie, un dispositif selon l'invention, apte à estimer ladite pose dans une phase de test. Un tel système permet d'insérer des objets virtuels ou réels à la scène 3D à la bonne position 20 et avec la bonne perspective grâce à l'estimation de pose réalisée par l'invention. Avantageusement, le système comprend un module d'annotation d'images d'entrée, apte à calculer une pose d'une image d'entrée, ladite pose étant exploitée par le dispositif d'estimation de pose selon l'invention, dans une phase d'apprentissage. De cette manière, le système est autonome et peut acquérir toutes les données nécessaires à 25 l'apprentissage d'une nouvelle scène 3D. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes d'un procédé d'estimation de pose tel que décrit précédemment, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation. Il peut être téléchargé 30 depuis un réseau de communication et/ou enregistrés sur un support lisible par ordinateur. 3065100 6 L'invention se rapporte enfin à des supports d'enregistrement, lisibles par un processeur, intégrés ou non au dispositif d'estimation de pose selon l'invention, éventuellement amovible, mémorisant respectivement un programme d'ordinateur mettant en oeuvre un procédé d'estimation de pose, tel que décrit précédemment. 5 6. Liste des figures D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier de l'invention, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 décrit de façon schématique les étapes d'un procédé d'estimation de pose d'une 10 caméra lors d'une phase d'apprentissage, selon un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 2 illustre un exemple de couple d'images acquises par une caméra RGB-D ; - la figure 3 illustre des exemples de filtres utilisés pour extraire des points clés d'une image d'intensités de couleurs ; - la figure 4 présente un exemple d'extraction de points d'intérêt d'une image d'intensité de 15 couleurs ; - la figure 5 illustre de façon schématique un échantillon de la collection de données d'apprentissage selon l'invention, comprenant un couple d'imagettes et la pose du couple d'images dont elles sont issues; - la figure 6 illustre de façon schématique un exemple de forêt décisionnelle aléatoire mis en 20 oeuvre par l'invention ; - la figure 7 présente de façon schématique les étapes du procédé d'estimation de pose dans sa phase de test selon un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 8A illustre la trajectoire de la caméra lors de l'acquisition des images de l'ensemble d'apprentissage ; 25 - la figure 8B illustre les poses prédites par le système automatique, la pose estimée à partir de l'ensemble de poses prédites et la pose réelle de la caméra ; les figures 9A et 9B présentent des courbes d'évolution du taux d'erreur de translation obtenu par le procédé selon l'invention en fonction des dimensions de la forêt décisionnelle aléatoire ; 3065100 7 - les figures 10A à 10F présentent les erreurs quadratiques moyennes relatives à la translation et la rotation de la caméra obtenues par le procédé selon l'invention sur différentes bases d'images ; - la figure 11 compare de façon schématique la phase d'apprentissage du procédé d'estimation 5 de pose selon l'invention à celle de l'art antérieur ; - la figure 12 compare de façon schématique la phase de test du procédé d'estimation de pose selon l'invention à celle de l'art antérieur ; - la figure 13 illustre de façon schématique une projection de type sténopé des images acquises par la caméra dans un référentiel de la caméra selon l'art antérieur; 10 - les figures 14A à 14D comparent les temps d'apprentissage et la quantité de mémoire utilisée par un système de prédiction automatique de type forêt décisionnelle aléatoire du procédé selon l'invention avec l'art antérieur ; et - la figure 15 illustre de façon schématique la structure matérielle d'un dispositif d'estimation de pose selon un mode de réalisation de l'invention. 15 7. Description d'un mode de réalisation particulier de l'invention On considère une scène réelle et un référentiel de cette scène, appelé référentiel monde. Le principe général de l'invention repose sur l'acquisition d'images d'intensité de couleur et de profondeur à l'aide d'une caméra RGB-D, sur l'extraction de ces images d'une pluralité d'imagettes 20 centrées sur des points d'intérêt de l'image d'intensité de couleur et sur la prédiction d'une pose de la caméra à partir de cette pluralité d'imagettes par application d'un système de prédiction automatique préalablement entraîné à l'aide d'un ensemble d'apprentissage comprenant des imagettes associées à des poses connues. Dans la suite de la description, le système de prédiction automatique considéré est une forêt 25 décisionnelle aléatoire (pour « Random Forest », en anglais), connue en soi et par exemple décrite dans le document de Shotton déjà cité. En relation avec la Figure 1, on décrit les étapes d'un procédé d'estimation de pose d'une caméra dans une phase d'apprentissage selon un mode de réalisation de l'invention. Au cours d'une étape Al, des données d'apprentissage sont collectées. Ces données sont constituées 30 d'une collection de N images (pour « frames », en anglais), avec N entier non nul, qui sont soit 3065100 8 acquises directement par une caméra RGB-D, apte à fournir une image d'intensité de couleur le et son image de profondeur ID associée, soit obtenues d'une base de données publiques. Ces données d'apprentissage comprennent aussi une pose de la caméra dans le référentiel monde, associée à chacune des images de la collection. N est par exemple compris entre 100 et 2000. 5 Par exemple, les données d'apprentissage sont acquises par un module MACQ constitué par exemple d'un système « Kinect.v2 », marque déposée, apte à acquérir simultanément les images d'intensité de couleur et de profondeur et la pose de caméra associée. Ce système comprend un capteur RGB apte à générer une image de résolution w=1920xh=1080 pixels à 30 Hz et un capteur D de profondeur apte à capturer une image de résolution 512x424 avec la même fréquence. L'image 10 d'intensité de couleur et l'image de profondeur sont ensuite alignées de telle sorte qu'elles présentent les mêmes dimensions w, h et correspondent à un unique point de vue de la caméra RGB-D. Le système Kinect.v2 comprend en outre un émetteur laser et une caméra infrarouge. Le laser génère une onde modulée qui est capturée par la caméra infrarouge. Un temps de trajet de l'onde entre l'émetteur et un objet de la scène est calculé puis exploité pour en déduire une distance entre 15 l'émetteur et l'objet. Dans la suite, on désigne par gic, lm avec i entier compris entre 1 et N, un couple d'images acquis par la caméra RGB-D. Un exemple de couple d'images gic, lm est illustré par la Figure 2. Selon l'exemple précédent, la pose de la caméra est obtenue à l'aide d'un module d'annotation apte à calculer une pose associée à chaque paire d'images de la caméra. Il s'agit par exemple d'un module 20 « KinectFusion ®», marque déposée, inclus dans le système « Kinect.v2 ® », dont le principe de fonctionnement est par exemple décrit dans le document de Newcombe et al. intitulé « KinectFusion : Real-time Dense Surface Mapping and Tracking », par la conférence IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2011. Ce système est basé sur une méthode de reconstruction dense 3D et temps-réel qui s'appuie sur une technique de Localisation et Mise en 25 correspondance simultanées ou SLAM (pour « Simultaneous Localization and Mapping », en anglais). Une telle technique fait des hypothèses géométriques et temporelles sur la scène. Elle considère une paire d'images en entrée, en extrait des points d'intérêts et les met en correspondance, ce qui lui permet, en résolvant un système linéaire d'équations, de déterminer précisément la pose de la caméra et de reconstruire un modèle 3D de la scène £M. Un exemple de reconstruction dense d'un 30 sujet à partir des images acquises par une caméra RGB-D qui se déplace selon une trajectoire particulière dans la scène, est illustré par la Figure 8B. La trajectoire de la caméra est représentée 3065100 9 sur a Figure 8A par une succession de sphères, une sphère étant représentative de la pose de la caméra associée à un couple d'images. Le sujet est reconstruit dans le référentiel monde (O, x, y, z) à partir des vues correspondant aux différentes images acquises successivement par la caméra. Ce système fournit donc les valeurs de pose yi de la caméra associées à chaque instant d'acquisition 5 d'un couple d'images RGB-D iic, 'p. Ces informations constituent une « vérité terrain » nécessaire à l'apprentissage du système de prédiction de pose qui va être décrit ci-après. On notera qu'il existe d'autres systèmes d'annotation de poses, qui utilisent des marqueurs positionnés sur la caméra RGB-D. Par exemple, ils sont composés d'un matériau qui offre une réponse maximale à un module de segmentation comprenant un laser, apte à les localiser. Par exemple, la 10 base de données CORBS décrite dans le document de Wasennnüller et al., intitulé « Corbs : Comprehensive RGB-D Benchmark for SLAM using Kinect v2 », publié par la conférence Applications of Computer Vision, en 2016, pages 1-7, a été annotée de cette manière. On peut aussi obtenir directement le couple d'images et leur pose associée d'une base d'images. De façon connue en soi, la pose d'un couple d'images s'exprime par exemple sous la forme yi (Q, 15 Ti), avec Qi un quaternion unitaire comprenant 4 composantes de rotation qw, qx, qy, qz et Ti un vecteur comprenant 3 composantes de translation t REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation de pose d'une caméra dans un référentiel d'une scène tridimensionnelle, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - Obtention (El) d'une image d'intensités de couleur et d'une image de profondeur de la scène capturées par la caméra ; - Extraction (E2) d'une pluralité de points d'intérêt de ladite image d'intensités de couleurs, un dit point étant invariant par transformation géométrique de l'image ; - Formation (E3) d'une pluralité d'imagettes dans l'image d'intensités de couleur et dans l'image de profondeur, une imagette comprenant un point d'intérêt de la pluralité extraite; - Prédiction (E4) de pose de la pluralité d'imagettes par application d'un système de prédiction automatique, ledit système ayant été entraîné pour produire une pose prédite de la caméra par imagette, à l'aide d'un ensemble d'apprentissage comprenant un groupe d'imagettes associées à une pose connue dans le référentiel de la scène, lesdites imagettes étant issues d'une pluralité d'images de la scène acquises par la caméra depuis une pluralité de points de vue; - Estimation (E5) d'une pose de la caméra à partir de la pluralité de poses prédites. 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une phase préalable d'apprentissage comprenant les étapes suivantes : - Obtention (AI) d'une collection de données d'apprentissage, comprenant une pluralité de couples d'images d'intensité de couleur et de profondeur de la scène acquises par la caméra, un couple étant associé à une pose connue de la caméra ; - Extraction (A2) d'une pluralité de points d'intérêt de ladite image d'intensités de couleurs, un dit point étant invariant par transformation géométrique de l'image ; - Formation (A3) d'une pluralité de couples d'imagettes, respectivement dans l'image d'intensités de couleur et dans l'image de profondeur, une imagette comprenant un point d'intérêt de la pluralité de points d'intérêts extraite; 3065100 26 Entraînement (A4) du système automatique de prédiction de pose à partir d'échantillons comprenant un dit couple d'imagettes et la pose du couple d'images dont elles sont issues. 3. Procédé d'estimation de pose d'une caméra selon la revendication 2, caractérisé en ce que, le 5 système de prédiction automatique comprenant une forêt décisionnelle aléatoire (FD) comprenant une pluralité d'arbres de décision (ADm), un arbre de décision comprenant des noeuds séparateurs (nd), apte à séparer de façon binaire un groupe d'échantillons issu d'un noeud amont en sous-groupes, à transmettre les sous-groupes à des noeuds séparateurs aval, et des noeuds feuilles (I), aptes à stocker une distribution des poses associées à un sous-groupe 10 reçu d'un noeud séparateur amont, l'étape (A4) d'entraînement comprend un calcul d'un test de séparation binaire sur une différence de valeurs entre deux pixels d'une imagette de l'échantillon, une évaluation de la séparation selon une mesure de pureté des sous-groupes basé sur une distance entre les poses d'un sous-groupe et le centroïde du sous-groupe, et une sélection du test qui maximise la mesure de pureté. 15 4. Procédé d'estimation de pose selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le deuxième critère prend en compte une fonction objective qui s'exprime sous la forme suivante : ( MI 2ineL,R} \jESn où L est l'ensemble des noeuds fils gauche, R l'ensemble des noeuds fils droits, Sn ensemble des échantillons qui arrivent au noeud aval gauche respectivement droit, IsnI désigne le cardinal de 20 l'ensemble S. 5. Procédé d'estimation de pose selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E6) de raffinement de la pose estimée de la caméra par recalage d'un nuage de points reconstruit dans un référentiel de la caméra à partir de l'image de profondeur et d'un nuage de points dense de la scène projeté dans ledit référentiel à l'aide de la pose 25 estimée. 6. Dispositif (100) d'estimation de pose d'une caméra dans un référentiel d'une scène tridimensionnelle, ledit dispositif comprenant une machine de calcul dédiée à ou configurée pour : Obtenir (ACQ) une image d'intensités de couleur et une image de profondeur de la scène capturées par la caméra ; 3065100 27 - Extraire (EXTR) une pluralité de points d'intérêt de ladite image d'intensités de couleurs, un dit point étant invariant par transformation géométrique de l'image ; - Former (DET PT) une pluralité d'imagettes dans l'image d'intensités de couleur et dans l'image de profondeur, une imagette comprenant un point d'intérêt de la pluralité extraite; 5 - Prédire (PRED) une pluralité de poses à partir de la pluralité d'imagettes par application d'un système d'apprentissage automatique, ledit système ayant été entraîné pour produire une pose prédite de la caméra par imagette, à l'aide d'un ensemble d'apprentissage comprenant un groupe d'imagettes associées à une pose connue dans le référentiel de la scène, lesdites imagettes étant issues d'une pluralité d'images de la scène acquises par la 10 caméra depuis une pluralité de points de vue; - Estimation (DET PS) d'une pose de la caméra à partir de la pluralité de poses prédites. 7. Système (10) de réalité augmentée comprenant : un module (MACQ) d'acquisition d'images comprenant une caméra apte à acquérir une image d'intensités de couleurs et une image de profondeur d'une scène tridimensionnelle 15 réelle, un module (COMP) de composition d'images apte à composer une image de sortie à partir d'une image d'entrée acquise de la scène par la caméra et au moins un objet réel ou virtuel, à l'aide d'une position initiale dudit au moins un objet dans la scène et d'une pose estimée de la caméra, 20 un module (DISP) d'affichage apte à restituer l'image de sortie, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif selon la revendication 6, apte à estimer ladite pose dans une phase de test. 8. Système (10) de réalité augmentée selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend un module (ANNOT) d'annotation d'images d'entrée, apte à calculer une pose d'une image 25 d'entrée, ladite pose étant exploitée par le dispositif (100) d'estimation de pose selon la revendication 6, dans une phase d'apprentissage. 9. Programme d'ordinateur (Pg1) comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé de suivi de cible selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. 30 3065100 28 10. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 5.