Brevet FR3117643A1 — publié le 20220617

Systèmes et procédés de comptage, localisation et visualisation d’acné L’invention concerne des systèmes, procédés et techniques assurant une localisation, un comptage et une visualisation d’acné. Une image est traitée à l’aide d’un modèle entraîné pour identifier des objets. Le modèle peut être un réseau à apprentissage profond (par exemple un réseau neuronal convolutif) configuré pour une classification d’objet avec une focalisation de détection sur de petits objets. L’image peut être une image faciale frontale ou de profil, traitée de bout en bout. Le modèle identifie et localise différents types d’acné. Des occurrences sont comptées et visualisées, telles que par annotation de l’image source. Un exemple d’annotation est une superposition identifiant un type et un emplacement de chaque occurrence. Des comptes par type d’acné permettent l’établissement d’un score. Un produit et/ou service peuvent être recommandés en réponse à l’identification de l’acné (par exemple le type, la localisation, le comptage et/ou un score). SYSTEMES ET PROCEDES DE COMPTAGE, LOCALISATION ET VISUALISATION D’ACNE Domaine La présente demande concerne les domaines du traitement d’image par ordinateur, des réseaux neuronaux convolutif et de la dermatologie et plus particulièrement des systèmes et procédés de comptage, localisation et visualisation d’acné et de systèmes et procédés de commerce électronique les utilisant. Contexte Les affections de la peau telles que l’acné touchent souvent le visage et d’autres zones du corps peuvent également présenter de telles affections. Dans le cas de l’acné, le sébum ou des cellules de peau morte obstruent un follicule provoquant des imperfections de types variés. Bien que répandue parmi les adolescents, elle survient également chez des personnes d’autres tranches d’âges. Avec une image faciale donnée, une tâche de localisation d’acné a pour but de détecter l’éventuelle présence d’acné dans le portrait facial. La localisation d’acné est utile dans des applications en aval liées à la dermatologie et à la visualisation d’image. Résumé A cet effet, l’invention a pour objet un procédé comprenant : - l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné ; et - la visualisation des occurrences d’acné sur l’image source pour un affichage ; - dans lequel l’image source est analysée à l’aide d’un modèle basé sur des surfaces paramétriques configuré pour : - le partitionnement de l’image source en surfaces paramétriques de peau, - la détection par focalisation sur de petits objets dans l’image source, et - la détermination d’occurrences d’acné et d’au moins un type d’acné dans des images sur la base de la détection par focalisation sur de petits objets dans l’image source ; et - dans lequel les surfaces paramétriques sont déterminées en conformité avec un masque de peau. Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le modèle est un modèle à réseau neuronal à apprentissage profond configuré pour une classification et une localisation d’objets et configuré pour traiter l’image sur un niveau de pixel, fonctionnant de bout en bout pour détecter directement un emplacement d’acné sans recadrer l’image source ; - le procédé est configuré en outre pour la génération de cases d’ancrage respectives fournissant des informations d’emplacement pour chacune des occurrences d’acné détectées, dans lequel un facteur de forme de case d’ancrage, à utiliser pour définir l’une des cases d’ancrage, est calculé à l’aide d’un groupement par k-moyennes à partir d’occurrences d’acné identifiées dans un ensemble de données d’images ; - la visualisation des occurrences de l’acné indique un emplacement respectif pour chacune des occurrences sur l’image source ainsi qu’un type respectif d’acné pour chacune des occurrences sur l’image source ; - la visualisation de l’acné indique un type respectif d’acné pour chacune des occurrences sur l’image source ; - le procédé comprend en outre la détermination d’un compte des occurrences d’acné ; - le procédé comprend en outre l’obtention d’une recommandation pour un produit et/ou un service spécifique pour traiter les occurrences de l’acné ; - le procédé comprend en outre la communication avec un système de commerce électronique pour acheter le produit et/ou service ; L’invention a également pour objet une procédé comprenant : - l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné par une détection focalisée sur de petits objets dans l’image source ; et la détection d’au moins un type d’acné dans l’image source ; - la génération et la fourniture d’un score d’acné en réponse à un compte des occurrences ; - la génération d’une recommandation pour un produit et/ou service spécifique pour traiter les occurrences d’acné ; et - la génération d’une ou de plusieurs occurrences d’une visualisation virtuelle incluant les occurrences d’acné sur l’image source. L’invention a également pour objet un système informatique comprenant un circuit configuré pour fournir : - une interface pour recevoir une image source et renvoyer une image source annotée qui visualise des occurrences d’acné déterminées par un modèle configuré pour traiter l’image source ; - un composant de recommandation configuré pour recommander un produit et/ou service pour traiter spécifiquement au moins certaines des occurrences d’acné ; et - un composant de transaction de commerce électronique pour faciliter un achat du produit et/ou service ; dans lequel le modèle est configuré pour : - la détection par focalisation sur de petits objets dans des images ; et - la détection d’au moins un type d’acné dans des images. Des systèmes, procédés et techniques sont proposés pour la localisation, le comptage et la visualisation d’acné en conformité avec des modes de réalisation. Une image est traitée à l’aide d’un modèle pour l’identification (la classification) d’objets. Dans un mode de réalisation, le modèle est un réseau neuronal convolutif (CNN) configuré pour une classification d’objets ayant une focalisation de détection sur de petits objets. Dans un mode de réalisation, l’image est une image faciale, en mode frontal ou de profil, traitée de bout en bout par le CNN, sans recadrage. Dans un mode de réalisation, le modèle identifie et localise différents types d’acné. Des occurrences d’acné sont comptées (par ex. par type) et visualisées, par exemple par annotation de l’image source. Un exemple d’annotation est une superposition identifiant un type et un emplacement de chaque occurrence. Des comptes par type d’acné permettent l’établissement d’un score. Dans un mode de réalisation, un produit et/ou service peuvent être recommandés en réponse à l’identification de l’acné (par ex. le type, la localisation, le comptage et/ou un score). Dans un mode de réalisation, un achat est facilité. Dans un mode de réalisation, il est proposé un procédé comprenant : l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné ; et la visualisation des occurrences d’acné sur l’image source pour un affichage ; dans lequel l’image source est analysée à l’aide d’un modèle configuré pour : la détection d’au moins un type d’acné dans des images ; et une détection par focalisation sur de petits objets dans les images. Dans un mode de réalisation, le modèle est un modèle à réseau neuronal à apprentissage profond configuré pour une classification et une localisation d’objets. Dans un mode de réalisation, le modèle est configuré pour traiter l’image sur un niveau de pixel, fonctionnant de bout en bout pour détecter directement un emplacement d’acné sans recadrage de l’image source. Dans un mode de réalisation, le modèle génère des cases d’ancrage respectives fournissant des informations d’emplacement pour chacune des occurrences d’acné détectées. Dans un mode de réalisation, un facteur de forme de case d’ancrage, à utiliser pour définir l’une des cases d’ancrage, est calculé à l’aide d’un groupement par k -moyennes à partir d’occurrences d’acné identifiées dans un ensemble de données d’images. Dans un mode de réalisation, le modèle est basé sur des surfaces paramétriques et le procédé comprend la fourniture de surfaces paramétriques de peau à partir de l’image source au modèle pour un traitement pour détecter des occurrences d’acné. Dans un mode de réalisation, le modèle est basé sur des surfaces paramétriques et le procédé comprend la fourniture de surfaces paramétriques de peau à partir de l’image source au modèle pour un traitement pour détecter des occurrences d’acné, et dans lequel les surfaces paramétriques sont déterminées en conformité avec un masque de peau. Dans un mode de réalisation, la visualisation des occurrences de l’acné indique un emplacement respectif pour chacune des occurrences sur l’image source. Dans un mode de réalisation, la visualisation de l’acné indique un type respectif d’acné pour chacune des occurrences sur l’image source. Dans un mode de réalisation, l’au moins un type d’acné inclut une ou plusieurs de l’acné rétentionnelle, l’acné inflammatoire et l’acné pigmentaire. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la détermination d’un compte des occurrences d’acné. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend l’obtention d’une recommandation pour un produit et/ou un service spécifique pour traiter les occurrences de l’acné. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la communication avec un système de commerce électronique pour acheter le produit et/ou service. Dans un mode de réalisation, l’image source comprend une image faciale en mode frontal ou en mode de profil. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend l’acquisition de l’image source. Dans un mode de réalisation, il est proposé un procédé comprenant : l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné ; et la génération et la fourniture d’un score d’acné en réponse à un compte des occurrences ; dans lequel l’image source est analysée à l’aide d’un modèle configuré pour : la détection par focalisation sur de petits objets dans des images ; et la détection d’au moins un type d’acné dans des images. Dans un mode de réalisation, le score d’acné est en réponse à un ou plusieurs parmi l’emplacement, le compte, et le type d’acné. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la génération d’une recommandation pour un produit et/ou service spécifique pour traiter les occurrences d’acné. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la visualisation des occurrences d’acné sur l’image source. Dans un mode de réalisation, il est proposé un dispositif informatique comprenant une circuiterie configurée pour réaliser un procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation. Dans un mode de réalisation, il est proposé un système informatique comprenant une circuiterie configurée pour fournir : une interface pour recevoir une image source et renvoyer une image source annotée qui visualise des occurrences d’acné déterminées par un modèle configuré pour traiter l’image source ; dans lequel le modèle est configuré pour : la détection par focalisation sur de petits objets dans des images ; et la détection d’au moins un type d’acné dans des images. Dans un mode de réalisation, le système informatique est configuré pour fournir : un composant de recommandation configuré pour recommander un produit et/ou service pour traiter spécifiquement au moins certaines des occurrences d’acné ; et, un composant de transaction de commerce électronique pour faciliter un achat du produit et/ou service. [Figs. 1A, 1B et 1C] Les figures 1A, 1B et 1C sont des images faciales annotées à l’aide d’une visualisation pour montrer des occurrences d’acné par type et emplacement, en conformité avec un mode de réalisation. [Fig. 2] La figure 2 est une illustration d’un exemple d’un masque de peau basé sur des repères faciaux à utiliser lors du traitement d’une image faciale en conformité avec un mode de réalisation. [Fig. 3] La figure 3 est une illustration d’une image faciale avec une visualisation d’acné et une visualisation de masque en conformité avec un mode de réalisation. [Fig. 4] La figure 4 est un schéma de réseau de commerce électronique, en conformité avec un mode de réalisation, montrant un dispositif informatique client configuré pour détecter des occurrences d’acné dans une image faciale source et obtenir une recommandation pour un produit et/ou une recommandation de service et pour acheter ceux-ci. [Fig. 5] La figure 5 est un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique en conformité avec un mode de réalisation. [Fig. 6] La figure 6 est un organigramme d’opérations en conformité avec un mode de réalisation. Description détaillée En conformité avec un mode de réalisation, il est montré et décrit un modèle configuré pour traiter une image source afin de détecter des occurrences d’acné. Le modèle est configuré pour déterminer des emplacements respectifs pour les occurrences d’acné, et ainsi réaliser une tâche de localisation d’acné. Dans un mode de réalisation, le modèle est configuré pour renvoyer des cadres d’objet ou des coordonnées. Dans un mode de réalisation, le modèle est également configuré pour classifier les occurrences en types particuliers d’acné. Dans un mode de réalisation, l’image source est une image faciale complète. Dans un mode de réalisation, le modèle est un modèle à apprentissage profond. Dans un mode de réalisation, le modèle implique une focalisation sur de petits objets. Dans un mode de réalisation, le modèle est de bout en bout et fonctionne sur un niveau de pixel, ce qui signifie que le modèle traite une image entière (par ex. d’un visage) et effectue directement des détections d’acné sur l’image sans aucun recadrage. Dans la description qui suit, divers modes de réalisation d’un modèle pour traiter des images sources sont décrits, où un premier groupe de modes de réalisation (« premiers modes de réalisation de modèle » d’un « premier type de modèle ») sont basés sur un réseau à apprentissage profond de détection d’objets YOLO modifiés et un second groupe de modes de réalisation (« seconds modes de réalisation de modèle » d’un « second type de modèle ») sont basés sur un réseau à apprentissage profond basé sur des surfaces paramétriques. (Voir J. Redmon and A. Farhadi, YOLOv3 : An Incremental Improvement, arXiv:1804.02767, 8 avril 2018 URL: arxiv.org/abs/1804.02767 , ci-après dénommé « YOLOv3 »). Il est entendu que diverses particularités décrites en association avec un mode de réalisation de l’un des types de modèle sont applicables à un mode de réalisation du second type de modèle. A titre d’exemple, mais sans limitation, des particularités de localisation d’acné, de détection par type d’acné, de comptage d’acné (par ex. par type), et de visualisation d’acné sont applicables aux deux types de modèle. Dans des modes de réalisation, les premier et second modes de réalisation de modèle sont utiles pour traiter une image faciale complète, qu’elle soit frontale ou de profil, sans recadrage. Dans des modes de réalisation, les premier et second modes de réalisation de modèle sont utiles pour traiter une image faciale complète, guidés par un masque de peau généré à partir de l’image de visage. Tandis que certaines de ces particularités concernent les opérations des modes de réalisation des modèles eux-mêmes telles que des particularités de détection d’acné (par ex. la localisation et la classification), d’autres particularités telles que le comptage, la visualisation, etc. sont des opérations associées à un traitement fourni en sortie à partir d’un modèle. Ces particularités ainsi que d’autres sont communes entre les modes de réalisation de modèle. Premiers modes de réalisation de modèle Les figures 1A, 1B et 1C montrent des exemples de visualisation d’acné à la suite d’une analyse d’images sources respectives à l’aide du modèle, en conformité avec un mode de réalisation, où trois types d’acné sont détectés et visualisés. Les types incluent l’acné rétentionnelle, l’acné inflammatoire et l’acné pigmentaire. Les types d’acné qui peuvent être détectés dépendent des données d’entraînement utilisées lors de l’entraînement du modèle. Cela signifie que le modèle lui-même possède une capacité d’expansion pour apprendre et détecter d’autres types d’acné si des données d’entraînement applicables sont fournies. Il est entendu que, dans un mode de réalisation, des types d’acné moins nombreux peuvent faire l’objet d’un entraînement en vue d’une détection. Comme montré, en conformité avec un mode de réalisation, le modèle prend également en charge la détection d’acné sur trois vues faciales (modes profil/côté gauche, profil/côté droit et frontal) de l’entrée. Le modèle, dans ce mode de réalisation, est invariable en termes de point de vue et peut traiter des images de l’un quelconque des points de vue/modes. Les figures 1A, 1B et 1C sont des images simulées en noir et blanc (BW) 100, 102 et 104 montrant des images sources annotées visualisant des occurrences d’acné, en conformité avec un mode de réalisation. Les images 100, 102 et 104 sont converties à partir d’images couleur originales et éditées à des fins de conformité à la demande de brevet, même si des images couleur sont utilisées, dans le mode de réalisation, en pratique de sorte à présenter une image plus fidèle du sujet. L’image 100 est une vue de côté (profil) gauche, l’image 102 est une vue de côté (profil) droit et l’image 104 est une vue frontale. Dans le mode de réalisation, l’annotation à trois vues se focalise intentionnellement sur des parties spécifiques du visage sur chaque vue. Pour exemple, la vue frontale 104 annote de l’acné autour de la bouche et au centre de l’image car elle est plus visible sur cette vue. De manière similaire, les vues de côté 100 et 102 annotent de l’acné autour des tempes où la vue frontale 104 ne le fait pas. Dans le mode de réalisation, les données d’entraînement sont définies (marquées) de cette manière pour les vues respectives et le modèle est entraîné à identifier des données vis-à-vis à ces emplacements en conséquence. Dans le mode de réalisation, des occurrences sont marquées avec un type 106, une mesure de confiance de détection (par ex. une valeur numérique) 108 et un cadre d’objet 110. L’acné peut être adjacente de manière rapprochée sur un visage humain et ainsi les marquages peuvent se chevaucher lorsqu’ils sont visualisés à une échelle particulière. Dans un mode de réalisation (bien que non montré dans les exemples BW), un type d’acné peut être distingué à l’aide de différentes couleurs pour les marquages ou par le biais d’autres moyens. D’autres types de marquage peuvent être utilisés (par ex. des cadres d’objet à codes couleur sans texte), etc. Dans le présent exemple, le type d’acné est représenté comme « infl » (inflammatoire), « rete » (rétentionnel) et « pigm » (de pigmentation). En termes de mesure de confiance de détection, la valeur est sur une échelle de 0 à 1 de sorte qu’une mesure de 0,58 représente une confiance de 58 % du fait que l’occurrence détectée est de l’acné. Dans le mode de réalisation, un filtrage supplémentaire est utilisé pour effectuer une sélection parmi les occurrences d’acné détectées pour une visualisation. Par exemple, un seuil de 50 % est utilisé pour visualiser des occurrences au seuil ou au-dessus du seuil. Le seuil peut être amené à varier. Structure type de premier modèle Dans un mode de réalisation, l’architecture principale du modèle est basée sur un algorithme de détection d’objets YOLOv3. Prédiction (emplacement) de cadre d’objet En bref, YOLOv3 prédit des cadres d’objet à l’aide de groupes de dimensions sous la forme de cases d’ancrage, prédisant quatre coordonnées ( t x , t y , t h , t w ) pour chaque cadre d’objet (par ex. parfois dénommé ici « bbox »). Un cadre peut être décalé d’un coin supérieur gauche de l’image de ( c x , c y ). La largeur et la hauteur du cadre sont prédites sous la forme de décalages par rapport à des centroïdes de groupe (σ( t x ), σ( t y )). Des coordonnées de centre du cadre sont prédites par rapport à l’emplacement de l’application de filtre à l’aide d’une fonction sigmoïde. Une perte par somme des carrés de l’erreur est utilisée pendant l’entraînement. YOLOv3 décrit une prédiction d’un score de caractère d’objet (« objectness ») pour chaque cadre d’objet à l’aide d’une régression logistique. Un score doit être de 1 si le préalable de cadre d’objet chevauche un objet de réalité de terrain plus que tout autre préalable de cadre d’objet. Si le préalable de cadre d’objet n’est pas le meilleur, mais chevauche un objet de réalité de terrain de plus d’un certain seuil, la prédiction est ignorée, à l’aide d’un seuil de 0,5. Un préalable de cadre d’objet est attribué dans YOLOv3 pour chaque objet de réalité de terrain. Si un préalable de cadre d’objet n’est pas attribué à un objet de réalité de terrain, cela n’occasionne aucune perte de prédictions de coordonnées ou de classe, mais seulement de caractère d’objet. Prédiction de classe (par ex, prédiction d’objet ou acné par type) Une classification de marquage multiple est utilisée pour une prédiction de classe pour chaque cadre via des classificateurs logistiques indépendants. Des prédictions de classe sont entraînées à l’aide d’une perte d’entropie croisée binaire. YOLOv3 décrit des prédictions de cadre sur trois échelles. A partir d’un extracteur de particularité de base, plusieurs couches convolutives sont ajoutées. La dernière de celles-ci prédit un tenseur 3-d codant un cadre d’objet, un caractère d’objet, et des prédictions de classe. En conséquence, pour 3 cadres à chaque échelle, le tenseur est N x N x 3* (4 + 1 + 80) pour les 4 décalages de cadre d’objet, 1 prédiction de caractère d’objet, et 80 prédictions de classe. Ensuite, la carte de caractéristiques de 2 couches précédentes est suréchantillonnée de 2x et une carte de caractéristique antérieure est fusionnée avec les caractéristiques suréchantillonnées à l’aide d’une concaténation. Quelques couches convolutives supplémentaires sont ajoutées pour traiter la carte de caractéristique combinée. Un tenseur similaire est prédit à deux fois la taille. Une approche similaire est utilisée à nouveau pour prédire un troisième tenseur pour la troisième échelle, combiner le calcul informatique de préalables ainsi que des caractéristiques affinées issues d’un traitement antérieur. Le groupement par k - moyennes est utilisé pour déterminer les préalables de cadres d’objet où 9 groupes et 3 échelles sont choisis de manière arbitraire et les groupes sont divisés de manière régulière sur toutes les échelles. Le réseau fédérateur pour l’extraction de caractéristiques décrit dans YOLOv3 est un réseau convolutif à 53 couches nommé DARKNET-53. Modification En conformité avec un mode de réalisation donné ici, le modèle divulgué dans YOLOv3 est modifié pour une focalisation sur de plus petits objets par : réduction de la taille du réseau fédérateur ; retenue d’une seule couche de détection YOLO et recalcul de la taille (facteur de forme) de case d’ancrage et réglage fin du modèle à la meilleure performance sur l’ensemble de données d’entraînement pour la présente tâche de localisation d’acné. Lors de la retenue d’une seule couche de détection YOLO, une prédiction est réalisée à un niveau d’échelle dans le mode de réalisation. Ainsi, dans le mode de réalisation, la couche de détection YOLO est la couche qui gère une prédiction de cadres d’objet. Elle reçoit une caractéristique (par ex. une sortie des couches de réseau fédérateur) et fournit en sortie un caractère d’objet, une prédiction de classe et un emplacement de bbox. La couche elle-même n’a pas de limite sur le nombre de prédictions. Dans un mode de réalisation, durant une inférence, la couche va fournir en sortie un plus grand nombre de cadres prédits. Ceux-ci sont filtrés à l’aide d’une suppression non maximale (NMS) avec un seuil de confiance établi manuellement. Dans le mode de réalisation, un filtrage utilisant une NMS est axé, au moins en partie, sur le filtrage de détections redondantes sur la même occurrence d’acné. Lorsque le modèle prédit deux cadres ou plus sur la même acné, la NMS élimine par filtrage les occurrences avec une confiance inférieure et conserve le cadre de confiance la plus élevée sur l’occurrence spécifique. Dans un mode de réalisation, le modèle est entraîné pour prédire trois classes d’objets pour les 3 types d’acné respectifs. Il n’existe pas de classe supplémentaire ou en arrière-plan car YOLO ne fait pas de prédiction d’arrière-plan (par ex. YOLOv3 ne dessine pas de cadre d’objet sur un arrière-plan ni n’indique qu’il s’agit de l’arrière-plan. YOLOv3 prédit uniquement les classes cibles). Le nombre et les types de classes peuvent être facilement ajustés pour s’adapter au format des données. Par exemple, si davantage de classes d’objets (par ex. l’acné ou d’autres objets) ont été identifiées dans les données, le modèle pourrait être ajusté et entraîné pour prédire davantage de classes. Vis-à-vis du réglage, dans un mode de réalisation, diverses opérations ont été réalisées incluant : 1) l’augmentation de données intensive comprenant : la conversion d’images en espace couleur HSV et l’ajout de tremblement de couleur aléatoire (changement aléatoire de la valeur dans une plage) sur les canaux de saturation et de valeur ; et la transformation affine aléatoire sur l’image ; 2) l’utilisation d’un ordonnanceur de cadence d’apprentissage multi-étape ; et 3) l’utilisation d’un algorithme d’évolution pour faire évoluer les hyper-paramètres à partir des augmentations ci-dessus par entraînement en multiples séries et sélection itérative de la meilleure installation. Dans un mode de réalisation, comme décrit dans YOLOv3, le facteur de forme de case d’ancrage est calculé à l’aide d’un groupement par k -moyennes d’occurrences d’acné identifiées dans l’ensemble de données d’image (d’entraînement) (par ex. comme annoté par un examinateur humain (par ex. et expert)). C’est-à-dire que les cases d’ancrage sont groupées en termes de facteur de forme à l’aide d’opérations de groupement par k -moyennes. Des cases d’ancrage sont utilisées pour guider la prédiction de cadre d’objet dans YOLOv3. Dans d’autres approches, des opérations peuvent trouver une surface paramétrique de l’image qui contient potentiellement l’objet cible, puis prédire un cadre d’objet autour de l’objet. Mais il s’agit d’une tâche assez exigeante sur le plan du calcul informatique. Il est entendu que la technique a été développée de sorte qu’il a été déterminé qu’il n’était pas nécessaire de prédire une case brute car l’ensemble de données doit avoir certaines caractéristiques intrinsèques. A titre d’exemple, un ensemble de données de voiture doit toujours avoir une bbox rectangulaire longue et un ensemble de données de visage doit avoir une bbox proche du carré. A l’aide de ces principes, l’ensemble de données d’image est évalué pour grouper la taille de la bbox et trouver certaines tailles communes qui sont partagées. Ces tailles sont utilisées en tant que cases d’ancrage. Il suffit alors au modèle de prédire le décalage par rapport à la case d’ancrage, ce qui permet d’éviter un gros travail de calcul informatique. Dans un mode de réalisation, l’algorithme utilisé suit la même approche. L’algorithme obtient d’abord l’ensemble des cadres d’objet à partir de l’annotation d’entraînement, extrait et formate les cases sous la forme de paires de données (largeur, hauteur), puis utilise des k -moyennes (une technique de groupement pour diviser des données en k groupes individuels) pour trouver les centroïdes de groupe. Le nombre de groupes ( k ) est établi manuellement, et il doit être cohérent avec la couche YOLO qui admet un certain nombre de cases d’ancrage. Dans un mode de réalisation, k = 5 pour le modèle. Le tableau 1 montre une structure de modèle par couche, en conformité avec un mode de réalisation, à la suite des modifications ainsi décrites. Couche Type Filtres Taille/Etendue Entrée Sortie 0 Convolutif 16 3x3/1 1024x1024x3 1024x1024x16 1 Maxpool 2x2/2 1024x1024x16 512x512x16 2 Convolutif 32 3x3/1 512x512x16 512x512x32 3 Maxpool 2x2/2 512x512x32 256x256x32 4 Convolutif 64 3x3/1 256x256x32 256x256x64 5 Maxpool 2x2/2 256x256x64 128x128x64 6 Convolutif 128 3x3/1 128x128x64 128x128x128 7 Maxpool 2x2/2 128x128x128 64x64x128 8 Convolutif 256 3x3/1 64x64x128 64x64x256 9 Maxpool 2x2/2 64x64x256 32x32x256 10 Convolutif 512 3x3/1 32x32x256 32x32x512 11 Maxpool 2x2/1 32x32x512 32x32x512 12 Convolutif 1024 3x3/1 32x32x512 32x32x1024 13 Convolutif 128 1x1/1 32x32x1024 32x32x128 14 Sur-échantillon 2x2/1 32x32x128 64x64x128 15 Raccourci (14, 8) Sorties de couches 14 et 8 concaténées 16 Convolutif 256 3x3/1 64x64x384 64x64x256 17 Convolutif 24 1x1/1 64x64x256 64x64x24 18 YOLO Un modèle en soi, ne prédit pas un compte total des occurrences d’objets (par ex. l’acné) par classe ou dans l’agrégat directement. Ainsi, un compte par classe ou agrégat peut être déterminé par comptage respectif des occurrences d’acné par classe à partir de prédictions (sorties) du modèle, par exemple, après filtrage des prédictions, tel que par l’utilisation d’une suppression non maximale. Une comparaison du compte déterminé à partir de prédictions à un compte effectué des réalités de terrain peut être utilisée pour évaluer le modèle. Des métriques de détection d’objet communes dépendent de la façon dont on définit ce qui compte comme une « réponse pertinente » et un « élément non trouvé ». Souvent, un seuil de rapport de chevauchement (intersection/union) est utilisé, mais ce seuil peut être établi arbitrairement à une valeur élevée ou basse, ce qui influence significativement l’exactitude des chiffres. Dans un mode de réalisation, des comptes sont générés et utilisés comme un moyen d’évaluer la performance du modèle. Dans un mode de réalisation, des comptes sont générés à partir d’une utilisation de temps d’inférence du modèle à utiliser dans des tâches en aval. Au lieu (ou en plus) de prédire les emplacements précis de l’acné, une API pour le modèle peut être configurée pour déterminer des comptes. Des applications en aval peuvent utiliser des comptes ou même des scores qui sont basés sur des comptes prédits pour des tâches telles que l’estimation de sévérité d’affection de peau, la recommandation de produit et/ou service, etc. Ensemble de données Un ensemble de données d’images faciales qui contient 348 images faciales de 116 sujets différents (3 vues par sujet) a été recueilli. Un groupe de dermatologues a marqué les images et identifié toute acné visible pouvant appartenir à l’un quelconque des trois types : acné inflammatoire, acné rétentionnelle, et acné pigmentaire. L’acné identifiée a ensuite été sauvegardée au format de coordonnée du point de centre pour définir des réalités de terrain pour un entraînement et une mise à l’essai, etc. Dans un mode de réalisation, un groupe de trois dermatologues (experts) a examiné et annoté un ensemble d’images. Chaque expert a annoté l’ensemble des images et identifié les trois types d’acné. Dans un mode de réalisation, les données annotées (les trois versions d’annotation) ont été fusionnées en conformité avec les étapes suivantes : fusion des trois versions. Le nombre total de cadres après cette étape est la simple addition de ceux des trois annotations d’origine. Filtrage de cadres redondants sur la base d’une logique similaire à NMS. A savoir, si le rapport I/U (intersection/union) de deux cadres est plus grand qu’un certain seuil, utilisation du cadre plus grand en tant que réalité de terrain (GT). Si de multiples cadres se chevauchent et ont tous un rapport I/U élevé, utilisation du cadre le plus grand en tant que GT. Evaluation La performance de la localisation d’acné a été mesurée sur la base de métriques de détection d’objet communes. Elle inclut un score de Précision (P), de Rappel (R), mAP et F1. Il est à noter que les scores mAP et F1 sont des formulations directes basées sur la Précision et le Rappel. L’évaluation de performance pour la tâche de localisation est montrée dans le tableau 2. Classe Images Cibles P R mAP F1 ensemble 69 1860 0,225 0,568 0,313 0,322 pigm 69 796 0,233 0,531 0,267 0,324 infl 69 275 0,246 0,636 0,443 0,355 rete 69 784 0,197 0,536 0,23 0,288 Les abréviations suivantes pour les trois types d’acné évalués dans le modèle actuel sont utilisées dans le tableau 2 : pigm = pigmentation, infl = inflammation, rete = rétentionnelle et où P = Précision, R = Rappel. Le même modèle est évalué vis-à-vis de la tâche de comptage et les résultats sont montrés comme suit dans le tableau 3 : Pigmentation Inflammatoire Rétentionnelle Pourcentage 0,50725 0,82609 0,56522 Erreur par classe 6,058 2,4638 5,2319 Erreur moyenne 4,584541063 L’erreur calculée est l’erreur absolue (|#Prédit - #Réalité de terrain|). Les métriques par rapport auxquelles l’évaluation est réalisée sont un pourcentage Même si les modes de réalisation ci-dessus sont décrits en rapport avec le traitement d’une image faciale entière, dans un mode de réalisation, un masque de peau peut être défini, par exemple, à l’aide de repères faciaux, pour indiquer des portions de l’image qui représentent la peau. Des modes de réalisation de premier modèle ci-dessus peuvent traiter les portions de peau d’une image faciale comme indiqué par le masque de peau. Dans un mode de réalisation, des opérations peuvent refuser une image qui n’inclut pas un visage et ne pas traiter l’image pour une localisation et un compte d’acné. Dans un mode de réalisation, par exemple, des opérations peuvent traiter l’image pour situer des repères faciaux qui sont refusés ou traiter davantage l’image en conséquence. Modes de réalisation de second modèle – Localisation d’acné basée sur des surfaces paramétriques Un inconvénient possible de l’approche basée sur Yolo des premiers modes de réalisation ci-dessus réside dans le fait que des annotations bruyantes peuvent entraîner des résultats médiocres. Par conséquent, des modes de réalisation de second modèle sont proposés en conformité avec une approche basée sur des surfaces paramétriques qui localise des boutons d’acné. Dans un mode de réalisation, une approche basée sur des surfaces paramétriques est appliquée à une image de visage complète. Dans un mode de réalisation, une approche basée sur des surfaces paramétriques est appliquée à l’aide d’un masque de peau pour traiter une ou plusieurs portions de l’image de visage. Par exemple, dans un mode de réalisation axé sur un masque, à un temps d’inférence, une image source d’un visage (par ex. une image d’autoportrait) est prétraitée par un détecteur de repères faciaux pour définir un masque de peau pour le visage. Un exemple d’un masque de peau 200 basé sur les repères est montré sur la figure 2 où des portions de masque sont blanches et montrent des régions à traiter pour l’acné et des portions sans masque sont noires montrant des régions qui ne sont pas traitées. Dans le présent exemple, le masque 200 montre un composant de visage supérieur 202 pour le front, un composant de zone T 204 au-dessus de l’arête du nez, et un composant de visage inférieur 206 pour les joues, la ligne de mâchoire et le menton, où des portions sont omises pour une région d’œil (par ex. 208), une région de nez inférieure 210 et une région de lèvre 212. L’arrière-plan autour du visage est également omis du masque. A un temps d’inférence, dans le mode de réalisation lié à un masque, des surfaces paramétriques de résolution sont créées au sein du masque de peau généré par balayage du coin supérieur gauche au coin inférieur droit, avec une étendue d’un tiers (⅓) de largeur de surface paramétrique. La largeur de surface paramétrique est normalisée par définition de celle-ci en tant que largeur du visage divisée par 15. Chaque surface paramétrique est amenée à traverser un réseau neuronal convolutif entraîné (c'est-à-dire un mode de réalisation de second modèle) décrit ci-dessous. Dans un mode de réalisation, le modèle fournit en sortie une liste de probabilités des classes suivantes : inflammatoire, rétentionnelle, pigmentée (trois types ou classes d’acné) et peau saine. Dans un mode de réalisation, une suppression non maximale (NMS) est appliquée pour sélectionner les meilleurs cadres parmi les candidats d’acné détectés renvoyés. Dans un mode de réalisation non lié à un masque, des opérations similaires sont réalisées à l’aide de surfaces paramétriques pour traiter l’image faciale entière, par exemple, incluant des portions sans peau telles qu’un arrière-plan, les cheveux, les yeux et les lèvres. Par exemple, à un temps d’inférence, dans le mode de réalisation non lié à un masque, des surfaces paramétriques de résolution sont créées au sein de l’image entière par balayage du coin supérieur gauche au coin inférieur droit, avec une étendue d’un tiers (⅓) de largeur de surface paramétrique, comme décrit. Chaque surface paramétrique est amenée à passer à travers un réseau neuronal convolutif entraîné (c'est-à-dire un mode de réalisation de second modèle) décrit ci-dessous. Dans un mode de réalisation, le modèle fournit en sortie une liste de probabilités des classes suivantes : inflammatoire, rétentionnelle, pigmentée (trois types ou classes d’acné) et peau saine. Dans un mode de réalisation, une suppression non maximale (NMS) est appliquée pour sélectionner les meilleurs cadres parmi les candidats d’acné détectés renvoyés. La classe peau saine donne au classificateur une option autre que l’une des trois classes d’acné. Dans un mode de réalisation, les cadres sélectionnés sont utiles pour réaliser un compte d’acné, et à l’aide de l’image source, une visualisation d’acné. Dans un mode de réalisation, un filtre est appliqué pour effectuer une sélection entre ces occurrences des meilleurs cadres d’acné détectée à l’aide d’une mesure de confiance seuil. Par exemple, des occurrences détectées au seuil ou au-dessus du seuil (ou seulement celles au-dessus du seuil) sont comptées et/ou visualisées. En conformité avec un mode de réalisation, la figure 3 est une illustration d’un instantané 300 montrant une image faciale source 302 qui est annotée pour visualiser l’acné (par ex. 304, 306 et 308). L’instantané 300 montre également l’image source annotée pour montrer le masque de peau 310 applicable (ici, délimité par une ligne discontinue) déterminé pour le visage. Sur la figure 3, l’acné est visualisée à l’aide de cercles autour d’un point de centre du cadre de chaque occurrence détectée d’acné qui doit être visualisée. Dans un mode de réalisation, en pratique, les cercles sont de couleurs différentes ou de valeurs d’échelle de gris différentes pour effectuer distinguer les 3 classes d’acné. Dans la présente illustration, les cercles sont distingués à l’aide d’un style de ligne non discontinue (par ex. 304) ou de l’un de deux styles de ligne discontinue (par ex. 306, et 308). Dans un mode de réalisation, le masque de peau n’est pas visualisé (non montré). Le masque de peau peut ne pas être visualisé parce qu’il n’a pas été utilisé ou parce qu’il a été utilisé, mais on ne souhaite pas le montrer. Structure type de second modèle et entraînement Dans un mode de réalisation, un modèle basé sur des surfaces paramétriques comprend une architecture de réseau résiduelle (par exemple, RestNet-50, ayant 50 couches de réseau neuronal) et trois couches entièrement connectées où une fonction d’activation linéaire rectifiée (par ex. LeakyReLU (unité linéaire rectifiée avec fuite)) est entrelacée entre des couches entièrement connectées (FC) adjacentes. Les couches finales apparaissent comme FC1-> LeakyRelu1 -> FC2 -> LeakyRelu2 -> FC3. (Voir, He, Kaiming ; Zhang, Xiangyu ; Ren, Shaoqing ; Sun, Jian (12-10-2015). « Deep Residual Learning for Image Recognition ». arXiv :1512.03385.) Pour créer un ensemble de données de modèle basé sur des surfaces paramétriques, en conformité avec un mode de réalisation, 2 450 surfaces paramétriques saines et 3 577 surfaces paramétriques d’acné (des surfaces paramétriques incluant des occurrences de l’une quelconque des trois classes d’acné précédemment décrites ici) ont été respectivement échantillonnées à partir des images de visage complètes de l’ensemble de données décrit ci-dessus en référence aux modes de réalisation de premier modèle. Dans une phase d’entraînement, un réseau est entraîné avec une fonction de perte d’entropie croisée standard, une augmentation de données incluant une transformation affine aléatoire, un retournement horizontal aléatoire et une permutation de canal. Dans un mode de réalisation, des images frontales ont été utilisées pour le masquage et l’annotation. Pour traiter une image source afin de détecter des occurrences d’acné, par type, en conformité avec un mode de réalisation où un masque est utilisé, l’image source est traitée à l’aide d’une détection de repère pour définir un masque applicable, définissant des régions du visage ayant de la peau pour une analyse. En conformité avec le masque applicable, une pluralité de surfaces paramétriques chevauchantes (en réponse à une taille et une étendue de surface paramétrique) sont extraites de l’image de peau et traitées par le modèle. Le modèle produit une liste de probabilités des classes suivantes : inflammatoire, rétentionnelle, pigmentée (trois types ou classes d’acné) et peau saine. Le masque axe des opérations pour ignorer les yeux, les lèvres, les cheveux, l’arrière-plan dans l’image source. De multiples occurrences détectées de la même acné sont filtrées pour sélectionner une/la meilleure occurrence (par ex. à l’aide d’une NMS). Un second filtre est appliqué pour sélectionner des occurrences détectées ayant au moins un niveau de confiance minimal. De manière similaire à ce qui a été décrit en référence à des modes de réalisation du premier modèle, dans un mode de réalisation utilisant un type de second modèle, des occurrences détectées d’acné par type sont comptées. Dans un mode de réalisation, un score est calculé informatiquement. Dans un mode de réalisation, l’acné détectée est visualisée en association avec une image source. Dans un mode de réalisation, le masque est visualisé en association avec l’image source, montrant les régions de la peau qui ont été traitées. Applications en aval La description suivante concerne l’un quelconque des modes de réalisation de premier modèle et des modes de réalisation de second modèle. Ainsi, en conformité avec les modes de réalisation, des opérations d’analyse utilisent un modèle qui peut être configuré pour fournir en sortie des emplacements d’occurrences d’acné détectées dans une image source (par ex. de la peau telle que sur un visage en mode frontal ou de profil) où différents types d’acné (classes d’objets) peuvent être distingués par le modèle. Une analyse ou d’autres opérations de détermination peuvent compter les occurrences, par exemple, pour déterminer un compte agrégé et/ou un compte pour chaque type. L’emplacement, le type et/ou le compte définissent des données d’acné qui sont utiles dans des applications en aval. Dans un mode de réalisation, les occurrences de l’acné sont visualisées sur l’image source ou affichées à l’aide d’opérations de visualisation. Dans un mode de réalisation, l’image source est annotée (par ex. à l’aide de superpositions ou d’autres techniques) pour indiquer un emplacement. Dans un exemple, l’emplacement est constitué d’emplacements respectifs pour chacune des occurrences sur l’image source. Des opérations de visualisation, dans un mode de réalisation, indiquent un type respectif d’acné pour chacune des occurrences sur l’image source. Des opérations de visualisation, dans un mode de réalisation, fournissent un affichage du compte. Des données d’acné (par ex. le compte et le type (la classification)) sont utiles pour prédire des scores d’affection de peau dans des opérations. Par exemple, plus d’acné rétentionnelle et moins d’acné inflammatoire indiquent une sévérité plus modérée et inversement. Dans un mode de réalisation, sur la base de données d’acné et/ou des informations dérivées de celles-ci (par ex. des scores) des opérations recommandent des produits et/ou des services pour cibler l’acné. Des opérations (par ex. des opérations de commerce électronique) facilitent un achat, en conformité avec un mode de réalisation. Dans un mode de réalisation, des opérations de visualisation guident l’application d’un produit, par exemple, à l’aide de l’emplacement pour indiquer où effectuer l’application. Dans un exemple, l’image source est utilisée dans la visualisation pour fournir un tutoriel spécifique de l’utilisateur via une interface utilisateur graphique (GUI). Divers paradigmes et systèmes informatiques peuvent être envisagés pour des applications pratiques du modèle et de sa sortie. Dans un exemple, un réseau d’ordinateur comporte au moins un dispositif informatique client (par ex. pour un dermatologue ou un consommateur) et un système informatique de commerce électronique Web. Dans le mode de réalisation, le dispositif informatique client est activé pour déterminer des occurrences d’acné dans une image source et obtenir une recommandation pour un produit et/ou une recommandation de service et acheter ceux-ci. Un modèle pour analyser des images sources et fournir des données d’acné en tant que sortie peut être configuré pour une exécution à durée d’exécution sur un dispositif utilisateur ou sur un serveur ou un autre dispositif distant. Une application peut être configurée pour obtenir une image source et utiliser le modèle pour générer des données d’acné. Les données d’acné peuvent être utilisées pour fournir un ou plusieurs parmi un diagnostic tel qu’un score d’acné, une visualisation de l’acné sur l’image source et une recommandation pour un produit ou service pour traiter spécifiquement l’acné. La figure 4 est un schéma fonctionnel d’un exemple de réseau d’ordinateur 400 dans lequel un dispositif informatique 402 à utiliser personnelle mis en fonctionnement par un utilisateur 404 est en communication, via un réseau de communications 406, avec des dispositifs informatiques serveurs situés à distance, à savoir un serveur 408 et un serveur 410. Dans un mode de réalisation, l’utilisateur 404 est un consommateur. La figure montre également un second utilisateur 412 et un deuxième dispositif informatique 414 configuré pour une communication via un réseau de communications 406. Dans un mode de réalisation, le second utilisateur 410 est un dermatologue. Dans un mode de réalisation, le serveur 408 est configuré pour fournir une instance du modèle (418) pour traiter des images afin de générer des données d’acné et une recommandation pour un produit et/ou service pour traiter l’acné. Le serveur 408, dans un mode de réalisation, génère un score d’acné et une recommandation à partir de données d’acné reçues (par ex. sans avoir traité l’image elle-même). Dans un mode de réalisation, le serveur 408 génère des données d’acné comprenant des données de localisation pour chaque occurrence d’acné détectée telles qu’à utiliser pour visualiser l’acné. Dans un mode de réalisation, le serveur 408 génère la visualisation de façon à la fournir à un autre dispositif pour un affichage. Dans un mode de réalisation, le serveur 408 génère des données d’acné comprenant un compte par type (par ex. sans visualisation), de façon à générer un score. Dans un mode de réalisation, le serveur 410 fournit une interface de commerce électronique pour l’achat de produits et/ou services, par exemple, tels que recommandés par le serveur 408. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique 402 est destiné à une utilisation personnelle par l’utilisateur 404 et n’est pas disponible pour le public. Toutefois, des services provenant du serveur sont disponibles pour le public. Ici, le public comprend des utilisateurs et/ou clients enregistrés, etc. Un dispositif informatique 416 disponible pour le public, tel qu’on peut en trouver dans un magasin traditionnel, est également couplé au réseau 406. Le dispositif informatique 402 est configuré pour réaliser une localisation d’acné, etc., comme décrit ici, à savoir évaluer un emplacement d’acné et déterminer un compte, etc. Dans le mode de réalisation, un modèle (CNN) 418 est stocké et utilisé sur un dispositif informatique de bord 402. Dans le mode de réalisation, une seconde instance du modèle 418 est stockée au niveau du serveur 408 et fournie pour une utilisation par d’autres dispositifs informatiques telle que via un service en nuage, un service Web, etc. pour une analyse d’image(s) reçue(s) depuis un dispositif informatique (par ex. 416, etc.). Le dispositif informatique 402 est configuré pour communiquer avec le serveur 408, par exemple pour fournir des données d’acné (qui peuvent inclure des données de score) et pour recevoir des recommandations de produit/service en réponse aux données d’acné et/ou à d’autres informations concernant l’utilisateur, par ex. l’âge, le sexe, etc. Le dispositif informatique 402 (ou le serveur 408 en son nom) est configuré pour communiquer avec le serveur 410 afin d’obtenir des services de commerce électronique pour acheter le(s) produit(s) et/ou service(s) recommandé(s). Le dispositif informatique 402 est montré sous la forme d’un dispositif mobile portatif (par ex. un téléphone intelligent ou une tablette). Toutefois, le dispositif physique peut être un autre dispositif informatique tel qu’un ordinateur portable, un ordinateur de bureau, un poste de travail, etc. La localisation et le comptage d’acné, etc., tels que décrits ici peuvent être mis en œuvre sur d’autres types de dispositif informatique. Les dispositifs informatiques 402, 414 et 416 peuvent être configurés à l’aide d’une ou de plusieurs applications natives ou applications sur navigateur, par exemple. Le dispositif informatique 402, dans le mode de réalisation, comprend un dispositif utilisateur, par exemple, pour acquérir une ou plusieurs images telles qu’une photo de la peau, en particulier un visage, et traiter les une ou plusieurs images afin de générer des données d’acné respectives, etc. Ces activités sont indiquées comme une réalisation de diagnostic de peau. Un diagnostic de peau peut être réalisé en association avec un plan de traitement de peau où des images sont acquises périodiquement et analysées pour déterminer des scores de peau tels que pour l’acné, comme décrit. Les scores peuvent être stockés (localement, à distance ou les deux) et comparés entre des sessions, par exemple pour montrer des tendances, une amélioration, etc. Des scores de peau et/ou des images de peau peuvent être accessibles par l’utilisateur 404 du dispositif informatique 402 et mis à disposition (par ex. via le serveur 408 ou communiqués (électroniquement) d’une autre manière via le réseau de communication 406) d’un autre utilisateur (par ex. un second utilisateur 412) du système d’ordinateur 400 tel qu’un dermatologue. Le deuxième dispositif informatique 414 peut également réaliser un diagnostic de peau, comme décrit. Il peut recevoir des images depuis une source distante (par ex. le dispositif informatique 402, ou le serveur 408, etc.) et/ou peut capturer des images via un capteur optique (par ex. une caméra) couplé à celui-ci ou de toute autre manière. Le modèle 418 peut être stocké et utilisé à partir du deuxième dispositif informatique 414 ou du serveur 408, comme décrit. Une application peut être fournie pour réaliser le diagnostic de peau, suggérer un ou plusieurs produits et surveiller des changements de peau à la suite d’une ou de plusieurs applications du produit (qui peut définir des sessions de traitement dans un plan de traitement) sur une période temporelle. L’application d’ordinateur peut prévoir un flux opérationnel tel qu’une série d’interfaces utilisateur graphiques (GUI) d’instructions et/ou d’autres interfaces utilisateur, qui sont typiquement interactives et reçoivent une entrée d’utilisateur, pour réaliser l’une quelconque des activités suivantes : un diagnostic de peau tel que pour l’acné ; une recommandation de produit telle que pour un plan de traitement ; un achat de produit ou une autre acquisition ; un rappel, une instruction et/ou un enregistrement (par ex. une journalisation) d’application de produit pour des sessions de traitement respectives ; un diagnostic de peau ultérieur (par ex. un ou plusieurs suivis) ; et une présentation de résultats (par ex. des résultats comparatifs) ; telles qu’en conformité avec un calendrier de plan de traitement pour surveiller l’évolution d’un plan de traitement de peau. L’une quelconque de ces activités peut générer des données qui peuvent être stockées à distance, par exemple pour un examen par l’utilisateur 412, pour un examen par un autre individu, pour une agrégation avec d’autres données de l’utilisateur (par ex. pour mesurer de manière agrégée l’efficacité de plan de traitement), etc. Des résultats comparatifs (par ex. des résultats avant et après) peuvent être présentés via le dispositif informatique 402, pendant et/ou au moment de l’achèvement, etc. d’un plan de traitement. Comme on l’a noté, des aspects de diagnostic de peau peuvent être réalisés sur le dispositif informatique 402 ou par un dispositif couplé à distance (par ex. un serveur dans le nuage ou un autre agencement). La figure 5 est un schéma fonctionnel du dispositif informatique 402, en conformité avec un ou plusieurs aspects de la présente divulgation. Le dispositif informatique 402 comprend un ou plusieurs processeurs 502, un ou plusieurs dispositifs d’entrée 504, un dispositif E/S basé sur la gestuelle 506, une ou plusieurs unités de communication 508 et un ou plusieurs dispositifs de sortie 510. Le dispositif informatique 402 inclut également un ou plusieurs dispositifs de stockage 512 stockant un ou plusieurs modules et/ou des données. Dans un mode de réalisation, les modules incluent un modèle 418, une application 516 ayant des composants pour une interface utilisateur graphique (GUI 518) et/ou un flux opérationnel pour une surveillance de traitement (par ex. un moniteur de traitement 520), une acquisition d’image 522 (par ex. une interface) et un sélecteur de traitement/produit 530 (par ex. une interface). Les données peuvent inclure une ou plusieurs images pour un traitement (par ex. image 524), des données de diagnostic 526 (par ex. des données d’acné, des scores respectifs, l’ethnie, le sexe ou d’autres données d’utilisateur), des données de traitement 528 telles que des données de journalisation liées à des traitements spécifiques, des plans de traitement avec des calendriers tels que pour des rappels, etc.) L’application 516 fournit la fonctionnalité pour acquérir une ou plusieurs images telles qu’une vidéo et traiter les images afin de déterminer un diagnostic de peau avec un réseau neuronal profond tel que fourni par le modèle 418. Le(s) dispositif(s) de stockage 512 peut (peuvent) stocker des modules supplémentaires tels qu’un système d’exploitation 532 et d’autres modules (non montrés) incluant des modules de communication ; des modules de traitement graphique (par ex. pour une GPU de processeurs 502) ; un module de carte ; un module de contacts ; un module d’agenda ; un module de photos/galerie ; un éditeur de photos (image/multimédia) ; un lecteur multimédia ; et/ou un module de diffusion en continu ; des applications de réseaux sociaux ; un module de navigateur ; etc. Les dispositifs de stockage peuvent être indiqués ici en tant qu’unités de stockage. Des canaux de communication 538 peuvent coupler chacun des composants 502, 504, 506, 508, 510, 512, et des modules quelconques (par ex. 418 et 516) pour des communications entre composants, que ce soit en communication, physiquement et/ou opérationnellement. Dans certains exemples, les canaux de communication 338 peuvent inclure un bus système, une connexion en réseau, une structure de données de communication inter-processus, ou tout autre procédé de communication de données. Les un ou plusieurs processeurs 502 peuvent mettre en œuvre une fonctionnalité et/ou exécuter des instructions au sein du dispositif informatique 402. Par exemple, les processeurs 502 peuvent être configurés pour recevoir des instructions et/ou des données depuis les dispositifs de stockage 512 afin d’exécuter la fonctionnalité des modules montrés sur la figure 5, entre autres (par ex. le système d’exploitation, les applications, etc.). Le dispositif informatique 402 peut stocker des données/informations sur les dispositifs de stockage 512. Une partie de la fonctionnalité est décrite davantage ci-après. Il est entendu que des opérations peuvent ne pas s’inscrire exactement au sein des modules 418 et 516 de la figure 5 de sorte qu’un module puisse apporter une aide à la fonctionnalité d’un autre. Un code de programme d’ordinateur pour réaliser des opérations peut être écrit dans toute combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par ex. un langage de programmation orienté objet tel que Java, Smalltalk, C++ ou similaire, ou un langage de programmation procédural classique, tel que le langage de programmation « C » ou des langages de programmation similaires. Le dispositif informatique 402 peut générer une sortie pour un affichage sur un écran d’un dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 ou dans certains exemples, pour un affichage par un projecteur, un moniteur ou un autre dispositif d’affichage. Il est entendu que le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 peut être configuré à l’aide d’une variété de technologies (par ex. en rapport avec des capacités d’entrée : écran tactile résistif, un écran tactile à onde acoustique de surface, un écran tactile capacitif, un écran tactile à capacité projective, un écran sensible à la pression, un écran tactile de reconnaissance d’impulsion acoustique, ou une autre technologie d’écran sensible à la présence ; et en rapport avec des capacités de sortie : affichage à cristaux liquides (LCD), affichage à diode électroluminescente (LED), affichage à diode électroluminescente organique (OLED), affichage à matrice de points, encre électronique, ou affichage monochrome ou couleur similaire). Dans les exemples décrits ici, le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 inclut un dispositif d’écran tactile capable de recevoir en entrée une interaction tactile ou une gestuelle d’un utilisateur interagissant avec l’écran tactile. Cette gestuelle peut inclure une gestuelle de tapotement, une gestuelle de glissement ou de balayage, une gestuelle de frappe, une gestuelle de pause (par ex. où un utilisateur touche un même emplacement de l’écran pendant au moins une période temporelle seuil) où l’utilisateur touche ou pointe vers un ou plusieurs emplacements du dispositif E/S basé sur la gestuelle 506. Le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 peut également inclure une gestuelle sans tapotement. Le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 peut fournir en sortie ou afficher des informations, telles qu’une interface utilisateur graphique, à un utilisateur. Le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 peut présenter diverses applications, fonctions et capacités du dispositif informatique 402 incluant, par exemple, l’application 516 pour acquérir des images, voir des images, traiter les images et afficher de nouvelles images, des applications de messagerie, des communications téléphoniques, des applications de contact et d’agenda, des applications de navigation Web, des applications de jeu, des applications de livre électronique et des applications financières, de paiement et d’autres applications ou fonctions entre autres. Bien que la présente divulgation illustre et évoque un dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 principalement sous la forme d’un dispositif d’écran d’affichage avec des capacités E/S (par ex. un écran tactile), d’autres exemples de dispositifs E/S basés sur la gestuelle peuvent être utilisés qui peuvent détecter un déplacement et qui peuvent ne pas comprendre un écran en soi. Dans ce cas, le dispositif informatique 402 inclut un écran d’affichage ou est couplé à un appareil d’affichage pour présenter de nouvelles images et des GUI de l’application 516. Le dispositif informatique 402 peut recevoir une entrée basée sur la gestuelle depuis un pavé de pointage/pavé tactile, une ou plusieurs caméras, ou un autre dispositif d’entrée sensible à une présence ou une gestuelle, où la présence signifie des aspects de présence d’un utilisateur incluant par exemple un mouvement de tout ou partie de l’utilisateur. Une ou plusieurs unités de communication 508 peuvent communiquer avec des dispositifs externes (par ex. le serveur 408, le serveur 410, le deuxième dispositif informatique 412) comme aux fins telles que décrites et/ou à d’autres fins (par ex. une impression) telles que via un réseau de communications 404 par émission et/ou réception de signaux de réseau sur les un ou plusieurs réseaux. Les unités de communication peuvent inclure diverses antennes et/ou cartes d’interface réseau, puces (par ex. satellite de positionnement mondial (GPS)), etc. pour des communications sans fil et/ou filaires. Les dispositifs d’entrée 504 et les dispositifs de sortie 510 peuvent inclure un ou plusieurs quelconques boutons, commutateurs, dispositifs de pointage, caméras, un clavier, un microphone, un ou plusieurs capteurs (par ex, biométriques, etc.), un haut-parleur, une sonnette, une ou plusieurs lumières, un dispositif haptique (vibrant), etc. Un ou plusieurs de ceux-ci peuvent être couplés via un bus série universel (USB) ou un autre canal de communication (par ex. 338). Une caméra (un dispositif d’entrée 504) peut être orientée vers l’avant (c'est-à-dire sur un même côté) pour permettre à un utilisateur de capturer une (des) image(s) à l’aide de la caméra tout en regardant le dispositif E/S basé sur la gestuelle 506 pour prendre un « selfie » (autoportrait). Les un ou plusieurs dispositifs de stockage 512 peuvent prendre des formes et/ou configurations différentes, par exemple, telles qu’une mémoire à court terme ou une mémoire à long terme. Les dispositifs de stockage 512 peuvent être configurés pour un stockage à court terme d’informations comme une mémoire volatile, qui ne conserve pas de contenus stockés lorsque l’alimentation électrique est retirée. Des exemples de mémoire volatile incluent une mémoire vive (RAM), une mémoire vive dynamique (DRAM), une mémoire vive statique (SRAM), etc. Les dispositifs de stockage 512, dans certains exemples, incluent également un ou plusieurs supports de stockage lisibles par ordinateur, par exemple, pour stocker de plus grandes quantités d’informations que la mémoire volatile et/ou pour stocker ces informations à long terme, conserver des informations lorsque l’alimentation électrique est retirée. Des exemples de mémoire non volatile incluent des disques durs magnétiques, des disques optiques, des disquettes, des mémoires flash, ou des formes de mémoire électriquement programmables (EPROM) ou de mémoire électriquement effaçable et programmable (EEPROM). Dans un mode de réalisation, comme on l’a noté, d’autres dispositifs informatiques orientés utilisateur (par ex. 414 et 416) sont configurés de manière similaire au dispositif informatique 402. Dans un mode de réalisation, pour un utilisateur dermatologue, l’application 516 est configurée différemment, par exemple, avec une fonctionnalité pour travailler avec de multiples patients. Dans un mode de réalisation, pour un dispositif situé en magasin, l’application 516 est configurée différemment, par exemple, avec une fonctionnalité pour travailler avec de multiples consommateurs, pour l’enseigne du magasin, etc. Dans un autre exemple, un modèle de réseau 418 est situé à distance et un dispositif informatique (par ex. l’un quelconque de 402, 414 et 416) est activé via l’application 516 telle que configurée de manière appropriée, pour communiquer une image pour un traitement et un renvoi de données de diagnostic (par ex. des données d’acné). Dans un tel exemple, l’application 516 est configurée pour réaliser ces activités. Bien que non montré, un dispositif informatique peut être configuré sous la forme d’un environnement d’entraînement pour entraîner le modèle de réseau neuronal 514 par exemple à l’aide du réseau tel que montré sur la figure 5 ainsi qu’avec des données d’entraînement et/ou d’essai appropriées. Le modèle 418 peut être adapté à une architecture légère pour un dispositif informatique qui est un dispositif mobile (par ex. un téléphone intelligent ou une tablette) ayant moins de ressources de traitement qu’un dispositif « plus grand » tel qu’un ordinateur portable, un ordinateur de bureau, un poste de travail, un serveur ou un autre dispositif informatique de génération comparable. Bien que non montrés en détail, les dispositifs serveurs montrés sont des dispositifs informatiques similaires en termes de construction de base (des processeurs, dispositifs de stockage, dispositifs de communication, dispositifs d’entrée et sortie) au dispositif informatique 402, mais sous la forme d’un dispositif côté serveur. C’est-à-dire, souvent, les dispositifs serveurs ne sont pas configurés avec un matériel orienté consommateur, et ont moins de dispositifs d’entrée et sortie, moins d’applications utilisateur, une E/S orientée serveur, etc. La figure 6 est un organigramme d’opérations 600 en conformité avec un mode de réalisation. En 602, une image source (de visage) est reçue. Par exemple, l’image source est une image d’autoportrait capturée par une caméra d’un dispositif informatique. Les opérations en 604 sont facultatives et montrées dans un style en ligne discontinue. Un masque de peau de visage est déterminé à utiliser afin de guider un traitement d’image. En 606, les opérations traitent l’image de visage à l’aide d’un modèle pour générer des occurrences localisées d’acné par type (par ex. l’une de trois classes). Dans un mode de réalisation, le modèle est configuré pour : la détection d’au moins un type d’acné dans des images ; et la détection par focalisation sur de petits objets dans des images. Dans un mode de réalisation le modèle est un mode de réalisation de premier modèle. Dans un mode de réalisation le modèle est un mode de réalisation de second modèle. Dans un mode de réalisation, le traitement est guidé par un masque de peau tel que produit par les opérations en 604. En 608, les occurrences détectées sont filtrées comme décrit ci-dessus pour sélectionner de meilleures localisations et des occurrences avec des niveaux de confiance plus élevés. Ainsi, l’acné détectée finale est déterminée, par type. En 610, un compte est déterminé, par type. En 610, un score est généré, par exemple, représentant une mesure de sévérité. En 612, l’acné détectée finale est visualisée en association avec l’image source. Par exemple, l’image est annotée pour montrer l’acné détectée finale par type. Dans un mode de réalisation, l’image a des annotations superposées sur celle-ci. En 612, le score est présenté. En 614, une recommandation est obtenue. En 614, la recommandation est présentée. Dans un mode de réalisation, le score est fourni à un service de commerce électronique pour générer la recommandation pour un produit et/ou service. Dans un mode de réalisation, les opérations 600 peuvent être réalisées par un seul dispositif informatique (par ex. le dispositif 402), en communication avec un autre dispositif (par ex. 408 et/ou 410), le cas échéant. Dans un mode de réalisation, les opérations sont réalisées par plus d’un dispositif informatique (par ex. 402, 408 et 410). Par exemple, les opérations en 606 comprennent la communication de l’image source à un dispositif informatique 408 fournissant le modèle en tant que service. Ce dispositif informatique 408 peut également filtrer (étape 608). Ce dispositif 408 peut également compter l’acné (étape 610). Ce dispositif 408 peut également visualiser l’acné (étape 612) et renvoyer l’image source sur laquelle sont superposés la visualisation et le compte et/ou un score (par ex. pour une présentation par le dispositif 402). Un troisième dispositif informatique 410 peut fournir la recommandation, par exemple, en réponse à une interrogation incluant le score. Dans les opérations 600, les étapes indiquées ici peuvent être divisées en plus d’une étape ou combinées en des étapes moins nombreuses. La mise en œuvre pratique peut inclure l’une quelconque ou l’ensemble des particularités décrites ici. Ces aspects, particularités et diverses combinaisons ainsi que d’autres peuvent être exprimés sous forme de procédés, d’appareil, de systèmes, de moyens pour réaliser des fonctions, de produits de programme, et d’autres manières, combinant les particularités décrites ici. Un certain nombre de modes de réalisation ont été décrits. Néanmoins, il est entendu que diverses modifications peuvent être apportées sans s’écarter de l’esprit et du cadre des processus et techniques décrits ici. De plus, d’autres étapes peuvent être prévues, ou des étapes peuvent être éliminées, du processus décrit, et d’autres composants peuvent être ajoutés aux systèmes décrits, ou retirés de ceux-ci. En conséquence, d’autres modes de réalisation sont inclus dans le cadre des revendications suivantes. Tout au long de la description et des revendications de ce mémoire, les mots « comprendre », « contenir » et leurs variations signifient « incluant, mais sans limitation » et ils ne sont pas destinés à exclure (et n’excluent pas) d’autres composants, nombres entiers ou étapes. Tout au long de ce mémoire, le singulier englobe le pluriel sauf indication contraire du contexte. En particulier, lorsque l’article indéfini est utilisé, le mémoire doit être entendu comme envisageant une pluralité ainsi qu’une singularité, sauf indication contraire du contexte. Les particularités, nombres entiers, caractéristiques, ou groupes décrits conjointement avec un aspect, mode de réalisation, ou exemple particulier de l’invention doivent être entendus comme applicables à tout autre aspect, mode de réalisation ou exemple à moins d’une incompatibilité entre eux. L’ensemble des particularités divulguées ici (y compris les revendications, l’abrégé et les dessins joints), et/ou l’ensemble des étapes de tout procédé ou processus ainsi divulgué, peuvent être combinées en toute combinaison, à l’exception des combinaisons où au moins certaines de ces particularités et/ou étapes sont mutuellement exclusives. L’invention n’est pas limitée aux détails de l’un quelconque des exemples ou modes de réalisation précités. L’invention s’étend à toute nouvelle particularité ou nouvelle combinaison de particularité des particularités divulguées dans ce mémoire (y compris les revendications, l’abrégé et les dessins joints) ou à toute nouvelle étape, ou toute nouvelle combinaison, des étapes de tout procédé ou processus divulgué. Procédé comprenant : l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné ; et la visualisation des occurrences d’acné sur l’image source pour un affichage ; dans lequel l’image source est analysée à l’aide d’un modèle basé sur des surfaces paramétriques configuré pour : le partitionnement de l’image source en surfaces paramétriques de peau, la détection par focalisation sur de petits objets dans l’image source, et la détermination d’occurrences d’acné et d’au moins un type d’acné dans des images sur la base de la détection par focalisation sur de petits objets dans l’image source ; et dans lequel les surfaces paramétriques sont déterminées en conformité avec un masque de peau. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle est un modèle à réseau neuronal à apprentissage profond configuré pour une classification et une localisation d’objets et configuré pour traiter l’image sur un niveau de pixel, fonctionnant de bout en bout pour détecter directement un emplacement d’acné sans recadrer l’image source. Procédé selon la revendication 1, configuré en outre pour : la génération de cases d’ancrage respectives fournissant des informations d’emplacement pour chacune des occurrences d’acné détectées ; dans lequel un facteur de forme de case d’ancrage, à utiliser pour définir l’une des cases d’ancrage, est calculé à l’aide d’un groupement par k -moyennes à partir d’occurrences d’acné identifiées dans un ensemble de données d’images. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la visualisation des occurrences de l’acné indique un emplacement respectif pour chacune des occurrences sur l’image source. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la visualisation de l’acné indique un type respectif d’acné pour chacune des occurrences sur l’image source. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination d’un compte des occurrences d’acné. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’obtention d’une recommandation pour un produit et/ou un service spécifique pour traiter les occurrences de l’acné. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la communication avec un système de commerce électronique pour acheter le produit et/ou service. Procédé comprenant : l’analyse d’une image source pour déterminer des emplacements respectifs d’occurrences d’acné par une détection focalisée sur de petits objets dans l’image source ; et la détection d’au moins un type d’acné dans l’image source ; la génération et la fourniture d’un score d’acné en réponse à un compte des occurrences ; la génération d’une recommandation pour un produit et/ou service spécifique pour traiter les occurrences d’acné ; et la génération d’une ou de plusieurs occurrences d’une visualisation virtuelle incluant les occurrences d’acné sur l’image source. Système informatique comprenant un circuit configuré pour fournir : une interface pour recevoir une image source et renvoyer une image source annotée qui visualise des occurrences d’acné déterminées par un modèle configuré pour traiter l’image source ; un composant de recommandation configuré pour recommander un produit et/ou service pour traiter spécifiquement au moins certaines des occurrences d’acné ; et un composant de transaction de commerce électronique pour faciliter un achat du produit et/ou service ; dans lequel le modèle est configuré pour : la détection par focalisation sur de petits objets dans des images ; et la détection d’au moins un type d’acné dans des images.