Brevet FR3090966A1 — publié le 20200626

Description Titre de l'invention : Procédé de prédiction d'une représentation en trois dimensions (3D), Dispositif, Système et Programme d'ordinateur correspondant Domaine technique 100011 Le domaine général de [invention est le traitement de scènes en trois dimensions (3D). L'invention peut s'appliquer en particulier au suivi d'une cible en trois dimensions par un robot ou à la détermination des paramètres de pose d'une caméra d'un système de réalité augmentée. Art antérieur [0002] L'invention se place dans le cadre de la prédiction de représentations en trois di- mensions. [0003] L'article Image-based localization using LSTMs for structured féature correlation, dans IEEE International Conférence on Computer Vision 5ICCV, Oct 2017, par F. Walch, C. Hazirbas, L. Leal-Taixe, T. Sattler, S. Hilsenbeck, et D. Cremers décrit une solution basée sur l'utilisation de l'apprentissage profond (« deep learning » en langue anglaise) pour déterminer la localisation d'une structure en trois dimensions. L'un des avantages de cette solution est qu'elle n'impose pas le stockage d'images de référence. Par contre, elle ne permet. pas la localisation de structures en 3D qui sont en mouvement. [0004] L'invention vise entre autres, à remédier à l'inconvénient de l'art antérieur précité. Présentation de l'invention [0005] Selon un premier aspect de l'invention, il est proposé un procédé de prédiction d'une représentation en trois dimensions (3D) dans une scène en trois dimensions, en utilisant une ou plusieurs représentations en deux dimensions (2D) (de préférence invariantes), obtenues à partir d'un moins une image générée par une caméra. Selon une caractéristique générale de ce premier aspect de l'invention, le procédé comprend l'obtention d'une forêt d'arbres de régression, et pour ladite au moins une image : [0006] une extraction d'une représentation 2D associée à une ou plusieurs positions au sein de l'image, [0007] une prédiction d'une représentation 3D, correspondant à la représentation 2D extraite, à l'aide de la forêt d'arbres de régression qui définit comprend un ensemble d'associations possibles entre au moins une représentation 2D et une représentation 3D, chaque association possible résultant d'un modèle prédictif, [0008] une évaluation d'une ou plusieurs des associations possibles définies de par la forêt d'arbres de régression, selon un critère de confiance prédéterminé, et 2 [0009] une mise à jour de la forêt d'arbres de régression comprenant une désactivation d'une ou plusieurs associations possibles, en fonction de l'évaluation desdites associations possibles. [0010] En d'autres termes, l'invention propose un procédé permettant notamment de faire évoluer dynamiquement une forêt d'arbres de régression. Cette évolution peut par exemple avoir lieu lorsqu'un ou plusieurs objets de la scène considérée, sont en mouvement. Une mise à jour du modèle de régression, en l'occurrence la forêt d'arbres de régression, permet d'améliorer le pouvoir discriminant de ce dernier et donc la qualité de la prédiction opérée. En outre, adapter le modèle prédictif que constitue la forêt d'arbres de régression, implique une meilleure robustesse face aux perturbations extérieures. [0011] Selon un mode de mise en oeuvre, au cours de l'étape d'évaluation, la prédiction peut être évaluée pour au moins une association possible, comme étant correcte ou incorrecte selon le critère de confiance prédéterminé. [0012] La détermination d'un critère de confiance permet de qualifier une prédiction comme étant probablement correcte ou incorrecte, et donc d'agir en conséquence quant aux différentes étapes dépendantes de cette prédiction. [0013] Selon un mode de mise en oeuvre, le modèle prédictif d'une association possible est définie par une distribution caractérisant la au moins une représentation 2D associée à la représentation 3D pour ladite association possible, et par au moins un paramètre parmi l'ensemble des paramètres suivants : [0014] un premier paramètre représentatif d'un statut du modèle prédictif de l'association possible [0015] un deuxième paramètre représentatif d'un nombre de prédictions consécutives évaluées comme étant incorrectes pour l'association possible ; [0016] un troisième paramètre représentatif des représentations 2D extraites, associées à la représentation 3D par ladite association possible. [0017] En proposant de nouveaux paramètres pour définir le modèle prédictif, il est possible de contrôler l'évolution de la forêt d'arbres de régression. Ainsi le paramètre représentatif d'un « statut » (par exemple un booléen) permet de contrôler d'une part l'activité et l'influence d'une association possible sur la prédiction finale, et d'autre part l'application du processus de mise à jour des autres paramètres de ce même modèle prédictif. Le deuxième paramètre agit comme un histogramme des prédictions considérées comme correctes. Il joue le rôle d'alarme, permettant de d'amorcer la mise à jour de la forêt d'arbres de régression. Enfin, le troisième paramètre permet de mettre à jour la représentation 3D lors de l'évolution du modèle de régression. [0018] Selon un mode de mise en oeuvre, le statut du modèle prédictif d'une association possible est 'actif' lorsque ladite association est activée ou 'passif' lorsque ladite as- 3 sociation est désactivée. [0019] Le choix d'un paramètre binaire représentatif du statut d'un modèle prédictif permet de contrôler efficacement le processus de mise à jour. Cela permet notamment d'éviter des mises à jour non pertinente. [0020] Selon un mode de mise en oeuvre, ladite mise à jour de la forêt d'arbres de régression comprend pour au moins un modèle prédictif d'une association possible dont le statut est 'actif' [0021] une mise à jour de la valeur du deuxième paramètre pour ladite association possible, à partir du résultat de l'évaluation, et [0022] si la valeur dudit deuxième paramètre est supérieure à un seuil prédéterminé, une désactivation de ladite association possible, sinon le maintien du statut 'actif' du modèle prédictif de ladite association possible. [0023] Le modèle prédictif d'une association possible utilise le deuxième paramètre pour évaluer la qualité de l'association possible pour plusieurs représentations 2D successives. La valeur de ce deuxième paramètre traduit la sensibilité et la stabilité du modèle de régression et permet d'anticiper sa défaillance et de l'adapter à temps de manière automatique. [0024] Selon un mode de mise en oeuvre, la mise à jour de la forêt d'arbres de régression comprend pour au moins un modèle prédictif d'une association possible, une mise à jour de la valeur du troisième paramètre en fonction de la représentation 2D extraite, et pour au moins un modèle prédictif d'une association possible ayant le statut 'passif' si ledit troisième paramètre mis à jour remplit une condition prédéterminée, une nouvelle détermination de la distribution caractérisant la représentation 3D relative à ladite association possible et une nouvelle détermination de la représentation 3D de ladite association possible, et - si la covariance de la distribution nouvellement déterminée est inférieure à un seuil prédéterminé, une validation de ladite mise à jour de la valeur du troisième paramètre, de la distribution nouvellement déterminée et de ladite représentation 3D nouvellement déterminée, et une activation du modèle prédictif de ladite association possible, - sinon une réinitialisation de la valeur du troisième paramètre et un maintien du statut 'passif' du modèle prédictif de ladite association possible. [0025] En d'autres termes, le modèle prédictif d'une association possible est capable de réajuster ses propres paramètres au cours des différentes prédictions successives. Pour pouvoir valider définitivement la pertinence des mises à jour, une évaluation des valeurs nouvellement déterminées est déclenchée, basée sur une covariance de la distribution nouvellement déterminée (et plus précisément en pratique sur la trace de la matrice de covariance). Ce mécanisme de contrôle permet de rendre l'étape de mise à jour robuste face à des changements qui n'auraient pas dû entrainer une mise à jour du modèle de régression. [0026] Selon un mode de mise en oeuvre, le procédé peut comprendre en outre une mise à jour des paramètres de pose de ladite caméra, en fonction des associations possibles évaluées comme étant correctes ou incorrectes. [0027] Le procédé peut être mise en oeuvre par un ordinateur. [0028] Selon un deuxième aspect de l'invention, il est proposé un dispositif pour la prédiction d'une représentation en trois dimensions (3D) dans une scène en trois dimensions, en utilisant une ou plusieurs représentations en deux dimensions (2D), obtenues à partir d'un moins une image générée par une caméra, ledit dispositif comprenant une machine de calcul dédiée à ou configurée pour : [0029] obtenir une forêt d'arbres de régression, et [0030] pour ladite au moins une image : [0031] extraire une représentation 2D associée à une ou plusieurs positions au sein de l' image, [0032] prédire une représentation 3D, correspondant à la représentation 2D extraite, à l'aide de la forêt d'arbres de régression qui définit comprend un ensemble d'associations possibles entre au moins une représentation 2D et une représentation 3D, chaque association possible résultant d'un modèle prédictif, [0033] évaluer une ou plusieurs des associations possibles définies par la forêt d'arbres de régression, selon un critère de confiance prédéterminé, et [0034] mettre à jour la forêt d'arbres de régression comprenant une désactivation d'une ou plusieurs associations possibles, en fonction de l'évaluation desdites associations possibles. [0035] Selon un mode de réalisation, ladite machine de calcul est peut être dédiée à ou configurée pour au moins une association possible, évaluer la prédiction comme étant correcte ou incorrecte selon le critère de confiance prédéterminé. [0036] Selon un mode de réalisation, le dispositif peut comprendre en outre un module dédié à ou configuré pour mettre à jour des paramètres de pose relatifs à ladite caméra, en fonction des associations possibles évaluées comme étant correctes ou incorrectes. [0037] Selon un troisième aspect de l'invention, il est proposé un système de réalité augmentée comprenant : une caméra apte à acquérir une image d'une scène en trois dimensions, un module apte à délivrer une image de sortie à partir d'une image d'entrée acquise par ladite caméra, représentant ladite scène en trois dimensions et au moins un objet réel ou virtuel, à partir : - d'une représentation 3D représentant ledit au moins un objet dans la scène, et - de paramètres de pose de la caméra, - un module cl'affichage apte à restituer l'image de sortie. [0038] Selon une caractéristique générale de ce troisième aspect de l'invention, le système comprend un dispositif selon le deuxième aspect de l'invention, permettant de mettre à jour les paramètres de pose de ladite caméra. [0039] Selon un quatrième aspect de l'invention, il est proposé un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre d'un procédé selon l'un quelconque des modes de mise en oeuvre du premier aspect de l'invention, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. [0040] Selon un cinquième aspect de l'invention, il est proposé un 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'un quelconque des modes de mise en oeuvre du premier aspect de l' invention. Brève description des figures [0041] D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de mise en oeuvre particulier de l'invention, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : [0042] [fig.1] décrit un mode de mise en oeuvre d'un procédé de prédiction d'une repré- sentation 3D selon l'invention ; [0043] [fig.2] représente plus en détail un exemple de l'étape de prédiction d'une repré- sentation 3D à partir de représentations 2D extraites d'une image au format RGB (Right Green Blue » en langue anglaise) ; [0044] [fig.3] décrit un mode de mise en oeuvre d'unc étape d'apprentissage de façon à obtenir une forêt d'arbre de régression initiale pour une prédiction d'une représentation 3D selon l'invention ; [0045] [fig.4] représente schématiquement un exemple de forêt d'arbres de régression utilisée par le procédé de prédiction d'une représentation 3D selon l'invention ; [0046] [fig.5] illustre plus particulièrement un mode de mise en oeuvre de l'étape de mise à jour de la forêt d'arbres de régression selon l'invention ; [0047] [fig.6] illustre très schématiquement une méthode de triangulation d'un point en trois dimensions ; et [0048] [fig.7] illustre un exemple d'un mode de réalisation d'un dispositif selon l'invention. Description détaillée de l'invention 100491 La Figure 1 illustre un exemple d'un mode de mise en oeuvre d'un procédé de 6 prédiction d'une représentation 3D selon l'invention. [0050] Selon ce mode de mise oeuvre, des images 10 par exemple au format RGB sont générées par une caméra. Ces images peuvent être extraites d'une séquence vidéo et être temporellement indépendantes. A l'inverse, ces images peuvent former une suite d'images successives, temporellement dépendantes. [0051] Ces images représentent une scène en trois dimensions (3D) capturée par la caméra incluant un ou plusieurs objets tridimensionnels. Une étape de prédiction 20 permet, à partir de ces images 10, de prédire une représentation 3D de l'un de ces objets. Une représentation 3D désigne par exemple un seul point 3D, un nuage de points 3D ou encore la localisation en trois dimensions de ce point ou des points du nuage de points. [0052] De préférence, les images dc l'ensemble d'images 10 sont traitées une à une. [0053] La prédiction est effectuée à l'aide d'une forêt d'arbres de régression initiale 20, mettant en correspondance une représentation 3D avec une ou plusieurs représentations en deux dimensions (2D). On rappelle que les forêts d'arbres de régression consistent à faire tourner en parallèle un grand nombre (400 par exemple) d'arbres dc régression construits aléatoirement, avant de les moyenner. [0054] En d'autres termes, la forêt d'arbres dc régression définit plusieurs associations possibles entre une ou plusieurs représentations 2D et une représentation 3D. Une représentation 2D peut être par exemple un seul point 2D, une ligne 2D, un motif 2D ou encore la position de l'un de ces éléments. Un exemple d'obtention de la forêt d'arbres de régression initiale est détaillé sur la Figure 3 ci-après. [0055] Comme illustré plus en détail sur la Figure 2, la prédiction 20 comprend une étape 21 d'extraction d'une ou plusieurs représentations 2D 22 associées à une ou plusieurs positions au sein de l'image RGB considérée. On considère dans la suite de la description qu'une représentation 2D est définie par une caractéristique f, représentée par un vecteur f , (y , v 2 , v 4 comme défini ci-après. Par exemple, il vient d=64. [0056] Plus précisément, un vecteur de caractéristiques définissant une représentation 2D peut être extrait à partir d'une imagette (« patch » en langue anglaise), c'est-à-dire une portion de l'image RGB considérée, disposée ou centrée autour d'un point d'intérêt. Dans la suite de la description, sauf indications contraires, il sera considéré à des fins de simplification qu'une seule imagette est obtenue par image, et qu'un vecteur de caractéristique est extrait de cette même imagette. Ce vecteur de caractéristiques va permettre la prédiction d'une représentation 3D. Le cas de plusieurs imagettes par image est facilement déduit de la description. [0057] Les caractéristiques décrivent une variabilité et une orientation des intensités des pixels de l'image (ou des composantes des pixels) dans le voisinage du point d'intérêt. Une fonction d'extraction (»permettant d'obtenir un vecteur de caractéristiques f i pour un point d'intérêt KP , est définie selon l'équation suivante : 7 [0058] f, -0(KPi) 100591 Selon une première variante, la fonction cp peut réaliser une extraction de caracté- ristiques invariantes à partir du point d'intérêt KPi de l'imagette, par exemple selon une technique de type SURF décrite dans le document de Bay et al., intitulé « Speededup Rohust Features (SURF) », publié dans la revue Computer Vision and Image Understatzding , numéro 110, pages 346-359, en 2008. Une caractéristique est dites invariante lorsque qu'elle est associée à un point d'intérêt invariant aux transformations de l'image, telles que les rotations, les transformations ou encore les changements d'échelle. 100601 Selon une deuxième variante, la fonction (1) peut réaliser une extraction de caracté- ristiques à l'aide d'un système de prédiction automatique supervisé. Le système de prédiction automatique supervisé peut implémenter un réseau de neurones à couches (CNN pour « Convolutional Neural Network » en langue anglaise) comme décrit dans l'article de : A. Kendall, M. Grime, et R. Cipolla : Posenet : A conyulational network for real-time 6-DOF camera relocalization, publié dans Proceedings de la IEEE International Conference on Computer Vision, pages 2938-2946, 2015. 100611 Une étape 23 de prédiction de la représentation 3D à partir des représentations 2D extraites 22 est réalisée comme expliqué ci-après en référence à la Figure 5. [0062] 11 est de nouveau fait référence à la Figure 1. A l'issue de l'étape de prédiction 20, une représentation 3D prédite 40 est délivrée. [0063] Celle-ci est traitée à posteriori afin d'évaluer la justesse de la prédiction dans une étape 50. Des résultats 60 sont alors utilisés d'une part pour l'étape 23 de prédiction d'une représentation 3D à partir des représentations 2D extraites, et d'autre part dans l'exemple de de la Figure 1, pour une étape d'estimation 70 des paramètres de pose de la caméra et plus précisément, pour la mise à jour des paramètres de pose. [0064] Plus généralement, les résultats 60 basés sur la prédiction 40 de la représentation 3D peuvent être utilisés pour estimer des paramètres relatifs à la calibration de la caméra. Sur la Figure 1, ils sont employés pour l'estimation des paramètres de pose de la caméra. Un principe bien connu de l'estimation de pose consiste à suivre dans la scène, un marqueur dont la position et la géométrie 3D sont connues à priori, de façon à calibrer la camera (position, orientation entre autres). [0065] Dans le contexte de la réalité augmentée, un objet virtuel peut être incrusté dans la scène en trois dimensions à l'aide d'un système de réalité augmentée en fonction des paramètres de pose de la caméra. [0066] Dans un contexte industriel, les paramètres estimés à l'aide des résultats 60 et en par- 8 ticulicr les paramètres de pose de la caméra peuvent permettre un suivi de cible : lorsque la caméra permet une navigation automatique (dans le contexte des véhicules autonomes par exemple), lorsque la caméra est embarquée pour le pilotage d'un robot, ou lorsque la caméra est une caméra de surveillance intelligente, avec par exemple un suivi automatique d'un objet dans la scène filmée. [0067] Il est à présent fait référence à la Figure 3. Cette figure représente un organigramme qui illustre un exemple d'obtention de la forêt d'arbres de régression initiale 30. De préférence celle-ci est obtenue en mettant en oeuvre une phase d'apprentissage préalable 31 à partir d'une base de données d'apprentissage 32. Un exemple de d'une phase d'apprentissage préalable est donné dans l'article de N.-D. Duong, A. Kacete, C. Soladié, P.-Y. Richard, et J. Royan, Accurate sparse femme regressiim forest learning for real-tinze camera relocalization, dans 2018 International Conference on 3D Vision (3DV), pages 643-652, IEEE, 2018. [0068] La base de données d'apprentissage 32 comprend un groupe d'images au format RGB. Un ensemble de caractéristiques sont extraites par exemple à l'aide de la méthode SURF décrite ci-avant en référence à la Figure 2. La phase d'apprentissage a pour but de classer chaque caractéristique et donc la représentation 2D quelles définissent, à l'aide d'une forêt d'arbres de régression. Chaque feuille de chaque arbre définit une association possible entre une ou plusieurs représentations 2D et une représentation 3D. [0069] La phase d'apprentissage de la forêt d'arbres de régression requiert d'étiqueter les données de la base d'apprentissage avec une représentation 3D, par exemple définie par ses coordonnées [Math 2] Pr dans un repère tridimensionnel [Math 3] i représentant l'indice de la représentation 3D considérée, sur l'ensemble des représentations 3D possibles, et w représentant un premier référentiel utilisé ( « world referential » en langue anglaise). En d'autres termes, l'étiquetage revient à associer à une ou plusieurs représentations 2D extraits des images de la base de données, une réprésentation 3D définie ici par ses coordonnées. 100701 Une méthode possible consiste à effectuer une triangulation entre deux images RGB représentant une scène à au moins deux points de vue différents, afin de réaliser un couplage entre un point d'intérêt que l'on trouve dans chacune des images, et un point en trois dimensions dans le premier référentiel. Enfin, selon une autre méthode, il est possible d'utiliser pour la base de données 32, des images RGB-D issues de la caméra correctement calibrée. Une image RGB-D permet d'associer à chaque pixel de l'image, une valeur de profondeur obtenue à partir des paramètres de pose de la caméra. Dans cette dernière méthode, à partir de la position du point d'intérêt p = (u ,v r ) détecté 9 dans une image RGB-D et de la valeur de profondeur D qui lui est associée, une re- présentation 3D associée [Math 4] (x f, dans un deuxième référentiel lié à la caméra, est calculée. Ce calcul est effectué à l'aide d'un modèle de la caméra, basé sur un modèle standard d'un sténopé (ou « pinhole camera » en anglais) tel que défini ci-dessous : [0071] [Math.5] QIC-1IIR 100721 Où K est une matrice définissant les paramètres intrinsèques de la caméra, et l'exposant e désigne le deuxième référentiel, lié à la caméra. La pose de la caméra est définie par t = [R I tl incluant une matrice de rotation R et un vecteur de translation t pour chaque image, qui sont supposées connues au préalable. La représentation 3D IMath 61 Pr (Xr, Cie) définie dans le premier repère de référence, cor- respondant au point d'intérêt p 1 est obtenue à l'aide de l'équation suivante : 100731 IMath.71 IlDvY1 J-_01 1 [Ri t ] 1[Pl 11,1 [0074] La Figure 4 illustre un arbre d'une forêt d'arbres de régression. Une forêt d'arbres de régression dite initiale 30 est obtenue par apprentissage durant l'étape 31. [0075] Une forêt d'arbres de régression est formée d'un ensemble d'arbres, dont un exemple ABR est représenté sur cette Figure 4. Chaque arbre est formé de noeuds NPi, un noeud étant associé à une fonction de coupure (« split » en anglais). Le premier noeud de l'arbre est dénommé noeud racine NR. Chaque noeud terminal NT forme une feuille qui réprésenteune association possible entre une ou plusieurs représentations 2D et une représentation 3D. Cette association possible résulte d'un modèle prédictif fonction des différentes classifications réalisées par chaque fonction de coupure ayant permis d'aboutir au noeud terminal NT. [0076] Plus précisément, un noeud NR est caractérisé par les paramètres de sa fonction de coupure. Au début de la phase d'apprentissage 31, chaque fonction de coupure est dite faible, c'est-à-dire que pour un noeud parent NPi, la fonction de coupure répartit les données dans un noeud fils à gauche NFQ ou à droite NFDi avec un résultat légèrement supérieur à une répartition aléatoire. La fonction de coupure faible pour le noeud NPi est paramétrisée par 01 = ref 1, ti HI, où ref est un vecteur de caractéristiques (ou représentation 2D) de référence, et Ti est un seuil prédéterminé. [0077] Durant la phase d'apprentissage 31, un ensemble de vecteurs de caractéristiques est extrait, puis pour chaque arbre de la forêt d'arbres de régression, un sous-ensemble S de vecteurs de caractéristiques est choisi de façon aléatoire parmi l'ensemble extrait. [0078] Ainsi, pour chaque arbre, un vecteur de caractéristique f (v 1, v 2 , J) (j étant un indice de la caractéristique variant entre 1 et un entier K) du sous-ensemble correspondant S est traité depuis le noeud racine NR vers un noeud terminal NT (feuille), avec une classification opérée à chaque noeud NP, par la fonction de coupure associée au noeud considéré : [0079] [Math.8] .0, si d(reti. ti) max fills' , max pil'' étant un seuil prédeterminé, le statut s du modèle prédictif de la feuille en question devient « passif ». En effet, l'association possible a donné lieu à max prédictions incorrectes consécutives, elle est donc inactivée pour la suite du procédé, c'est-à-dire que toute prédiction faite à partir d'une feuille inactivée n'est pas considérée lors de l'étape d'évaluation 50. [0099] En sortie de l'étape de détection 232, on obtient par conséquent une forêt d'arbres de 13 régression k-1 modifiée 233, avec des feuilles ayant la valeur de leur paramètre n ic,t mise à jour, et potentiellement le statut s de leur modèle prédictif inactivé. [0100] Cette forêt d'arbres de régression k-1 modifiée 233 est délivrée en entrée d'une étape 234 de mise à jour des paramètres de l'ensemble des feuilles de l'arbre de régression k1. L'utilisation de caractéristiques invariantes permettent l'utilisation de la même forêt d'arbres de régression pour une même scène tridmcnsionnelle, même lorsque des objets sont en mouvement au sein de la scène. En mettant seulement à jour les paramètre des feuilles résultantes, unc prédiction optimale des représentations 3D peut être effectuée. L'étape 234 a précisément pour but de mettre à jour les paramètres caractérisant le modèle prédictif des feuilles dont le statut est « passif ». Au cours du traitement de chaque image, des vecteurs de statistiques sont classés à l'aide de la forêt d'arbres de prédiction, permettant de collecter pour chaque feuille, un ensemble de vecteurs de statistiques. [0101] Ainsi, l'étape 234 comprend la mise à jour du contenu du paramètre S dmn pour chaque feuille dont le modèle prédictif a un statut passif, en ajoutant dans une pile par exemple, chaque nouveau vecteur de caractéristiques classé dans la feuille dont le modèle prédictif a un statut « passif ». Si la taille de la pile S dn, est supérieure à un seuil prédterminé max data (1S data' > max da.), une nouvelle distribution [Math 20] P,E p) de la feuille passive est déterminée. Les coordonnées de la représentation 3D, P, sont alors recalculées à l'aide d'une fonction Pied tel que P=Eiabel (Sdata). Le modèle prédictif de la forêt d'arbres de régression est ainsi rédéfini. Enfin, silIpl max var la pile de vecteurs de caractéristiques de S data est réinitialisée et le statut est maintenu à l'état « passif ». 101021 La forêt d'arbres de régression 235 est alors délivrée pour procéder à la prédiction d'une représentation 3D à partir des vecteurs de caractéristiques (représentations 2D) extrait de l'image d'indice k. 101031 L'invention propose donc d' utilise une forêt d'arbres de régression dynamique, où les associations possibles entre une ou des représentations 2D et une représentation 3D peut évoluer au cours du temps. L'invention est particulièrement adaptée à l'estimation des paramètres de pose d'une caméra capturant une scène tridemensionnelle dans laquelle un ou plusieurs objets sont en mouvement. La modification de la forêt d'arbres de régression engendrée par le mouvement d'un objet, entraîne une meilleure estimation à la volée, des paramètres de pose, pour une meilleure capture de la scène. Cette mise à jour des paramètres de pose de la caméra est décrite plus en détail en 14 référence à la Figure 6 ci-après. [0104] A noter que pour la première image traitée, la forêt d'arbres de régression utilisée est la forêt d'arbres de régression initiale 30. Les étapes 232 et 234 ne modifient pas la forêt 30 lors du traitement de la première image, à défaut de résultats 60 a existants. Puis cette forêt d'arbres de régression initiale 30 est progressivement mise à jour, au fur et à mesure que des images sont traitées et que des résultats sont générés. [0105] L'étape de prédiction 236 classe les vecteurs de caractéristiques 22 à l'aide de la forêt d'arbre de régression d'indice k, de façon à prédire une représentation 3D. Si l'on généralise à plusieurs imagettes obtenues par image, il vient pour l'image k un ensemble de vecteurs de caractéristiques {fi} correspondant respectivement à un ensemble d' imagettes Im ).Chaque vecteur de caractéristiques est traité par la forêt d'arbres de décision, qui retourne pour une entrée {lm;, fi } une prédiction d'une représentation 3D à une feuille [Math 21] Jde l'arbre d'indice j de ladite forêt. Lorsque l'ensemble des vecteurs de caractéristiques sont traités, un ensemble [Math 22] tp = {ÇJ de feuilles ayant donné lieu à une prédiction est obtenu. Toutes les feuilles de l'ensemble LP ayant un statut « actif » sont utilisées en entrée d'une étape de post-traitement 501 pour calculer des prédictions traitées 502 à l'aide d'une fonction de post-traitement Fi,',' comme par exemple celle proposée ci-dessous : 101061 1Math.231 F rai muf-f - 1l) [0107] Où [Math 24] s; est le statut de la feuille (ou association possible) de l'arbre j ayant servi à la prédiction. [0108] Ensuite une étape de validation 503 permet de calculer un critère de confiance pour les prédictions post-traitées. L'étape de validation permet de définir celles qui sont correctes (« inliers » en langue anglaise) ou incorrectes (« outliers » en langue anglaise). La validation s'effectue à l'aide d'une fonction de validation F ''1 , par exemple : [0109] [Math.25] a(`)