Brevet FR3114895A1 — publié le 20220408

Syst èmes et procédés pour une classification améliorée des attributs faciaux et leurs applications Il est décrit un modèle basé sur la régression supervisée par apprentissage profond incluant des procédés et des systèmes pour la prédiction d’attributs faciaux et leurs applications. Systèmes et procédés pour une classification améliorée des attributs faciaux et leurs applications Domaine La présente demande concerne le traitement d’images utilisant l’apprentissage automatique, et plus particulièrement, la tâche de classification des attributs faciaux. Étant donné une image faciale, la classification d’attributs faciaux vise à évaluer si des attributs souhaités sont présents dans un portrait facial. Les applications en aval incluent plusieurs traitements d’images et d’autres applications. Contexte La classification d’attributs faciaux (CAF) est une tâche qui, étant donné une image faciale d’un sujet, tente de classer des attributs faciaux du sujet donné. La CAF est d’importance significative pour de nombreuses applications en aval, y compris les systèmes de récupération d’image, de reconnaissance faciale, de réidentification et de recommandation de personnes. L’image d’un visage peut être analysée pour prédire des attributs multiples (en général, appelés attributs faciaux), tels que forme et taille des lèvres, couleur des yeux, etc., et autres, qui peuvent ne pas se limiter strictement au visage en soi , comme la couleur des cheveux, le sexe, etc. Récemment, en raison des performances exceptionnelles du Réseau de Neurones Convolutif (RNC), la plupart des procédés CAF de l’état de l’art bénéficient du RNC pour classer les attributs faciaux. D’une façon générale, ces procédés peuvent être classés comme suit : (1) procédés CAF par apprentissage à étiquetage simple et (2) procédés CAF par apprentissage à étiquetage multiple. Les procédés CAF par apprentissage à étiquetage simple extraient généralement les caractéristiques RNC d’images faciales, puis classent les attributs faciaux au moyen d’un classificateur de Machines à Vecteurs de Support (MVS). Cependant, ces procédés prédisent chaque attribut individuellement, ignorant ainsi les corrélations entre les attributs. En revanche, les procédés CAF par apprentissage à étiquetage multiple, qui peuvent prédire des attributs multiples simultanément, extraient les caractéristiques partagées des couches inférieures du RNC, et apprennent les classificateurs spécifiques aux attributs sur les couches supérieures du RNC. Résumé On décrit un modèle basé sur la régression supervisée par apprentissage profond, y compris des procédés et des systèmes pour la prédiction d’attributs faciaux et leur application. [Fig. 1 et 2] Les Figures 1 et 2 sont des graphiques représentant une évaluation de l’accord humain au moment de déterminer les valeurs d’attributs d’une pluralité d’attributs (faciaux) et de performances humaines pour une tâche de classification d’attributs faciaux comportant 23 attributs faciaux. La Figure 3 est un schéma fonctionnel illustrant une architecture de réseau à apprentissage profond selon un mode de réalisation. La Figure 4 est un schéma fonctionnel illustrant un système informatique, par exemple, un réseau, selon un mode de réalisation. [Fig 5, 6A, 6B, 7A, 7B, 8, 9A, 9B, 10A, 10B, 10C, 10D, 11A, 11B et 11C] Les Figures 5, 6A, 6B, 7A, 7B, 8, 9A, 9B, 10A, 10B, 10C, 10D, 11A, 11B et 11C illustrent des écrans d’affichage ou des parties de ceux-ci pour une interface utilisateur graphique d’une application utilisateur selon un mode de réalisation. Le présent concept est mieux décrit à travers certains de ses modes de réalisation, qui sont décrits ici en référence aux dessins d’accompagnement, dans lesquels des références numériques identiques désignent des caractéristiques identiques partout sur les diverses vues. Il est entendu que le terme invention, utilisé ici, est destiné à connoter le concept inventif sous-tendant les modes de réalisation décrits ci-dessous, et pas seulement les modes de réalisation eux-mêmes. Il est entendu, en outre, que le concept inventif général n’est pas limité aux exemples de modes de réalisation décrits ci-dessous, et les descriptions suivantes doivent être lues dans cette optique. Description détaillée Introduction La classification d’attributs faciaux (CAF) est une tâche qui, étant donné une image faciale d’un sujet, tente de classer des attributs faciaux du sujet donné. La CAF est d’importance significative pour de nombreuses applications en aval, y compris les systèmes de récupération d’image, de reconnaissance faciale (par exemple, déterminer si deux photos montrent un même visage), de localisation et de recommandation faciales. Dans les modes de réalisation présentés ici, la tâche est définie comme classification sur un ensemble prédéterminé d’attributs. Chaque attribut est décrit avec un ensemble de classes potentielles (par exemple, valeurs d’attributs) dans lesquelles chaque sujet peut être classé. Par exemple, un attribut de teint possède 6 classes au total : laiteuse, très claire, claire, mate, brune et noire. Étant donné une image d’une personne, la tâche sur cet attribut spécifique est donc de prédire la classe qui représente le mieux l’image donnée parmi les six classes. L’ensemble prédéterminé d’attributs peut être généralement classé en deux types différents : attributs de couleur ou attributs de forme. Des exemples d’attributs de couleur incluent une couleur de cheveux, un teint et une nuance de peau. Des exemples d’attributs de forme incluent la forme des yeux, le pli des paupières et la forme des lèvres. Travaux récents Récemment, en raison des résultats exceptionnels du Réseau de Neurones Convolutif (RNC), la plupart des procédés CAF de l’état de l’art bénéficient du RNC pour classer les attributs faciaux. D’une façon générale, ces procédés peuvent être classés comme suit : (1) procédés CAF par apprentissage à étiquetage simple et (2) procédés CAF par apprentissage à étiquetage multiple. Les procédés CAF par apprentissage à étiquetage simple extraient généralement les caractéristiques RNC d’images faciales, puis classent les attributs faciaux au moyen d’un classificateur de Machines à Vecteurs de Support (MVS). Cependant, ces procédés prédisent chaque attribut individuellement, ignorant ainsi les corrélations entre attributs. En revanche, les procédés CAF par apprentissage à étiquetage multiple, qui peuvent prédire des attributs multiples simultanément, extraient les caractéristiques partagées des couches inférieures du RNC, et apprennent les classificateurs spécifiques aux attributs sur les couches supérieures du RNC. Brève explication du procédé Ensemble de données À la différence d’une approche académique type, un système tel que décrit ici principalement, et ses tâches en aval, concernent essentiellement l’industrie de la mode et de la beauté. Les attributs d’un ensemble de données académique général ont tendance à couvrir une gamme étendue de caractéristiques faciales qui offrent une valeur minimale pour la présente tâche. En revanche, un nouvel ensemble de données personnalisé est défini en stockant des images avec des étiquettes souples pour des types d’attributs bien désignés. Le nouvel ensemble de données contient 3790 sujets, avec une à cinq images prises dans différents environnements pour chacun. Il existe 23 attributs au total, chaque attribut étant étiqueté par une pluralité (par exemple, 6) d’annotateurs humains individuels, agissant indépendamment, en utilisant des étiquettes souples, comme décrit ci-dessous. Les annotateurs humains ne s’accordent pas toujours sur les valeurs particulières pour des cas d’attributs faciaux. Par exemple, un annotateur peut conclure qu’une valeur est moyenne et un autre qu’elle est élevée. Les performances humaines en fonction des tâches de classification, telles que la classification d’attributs faciaux, peuvent donc varier. À savoir que les humains peuvent avoir des opinions différentes ou arriver à des conclusions différentes sur les valeurs d’attributs spécifiques. Dans un mode de réalisation, un ensemble de données d’attributs est établi avec des annotations émanant d’une pluralité d’humains pour agréger les « opinions » respectives relatives à des valeurs d’attributs avec vérité terrain. Cette approche contraste avec les approches d’annotations d’ensembles de données traditionnelles qui utilisent une vérité terrain simple ou difficile. À titre d’exemple, un attribut concerne des rides présentant des valeurs légères, modérées ou sévères. Cet exemple illustre une relation linéaire entre les valeurs. À l’opposé, une forme de mâchoire est ronde, pointue, ou carrée. Bien que ces valeurs soient liées mathématiquement, ce qui a été réalisé en créant un nouvel ensemble de données pour la présente tâche, a permis de définir des groupes ou des catégories distinct(e)s d’attributs qu’un algorithme utilise pour chaque image. Étant donné l’extrême diversité de formes de mâchoire, l’algorithme du classificateur est fiable pour chaque catégorie, ce qui signifie que les recommandations de produits finaux peuvent utiliser la catégorie la plus probable, de la même manière qu’un humain pourrait le faire en décidant de définir la ligne des joues d’un client. Les approches traditionnelles de cette tâche font appel à une « étiquette dure » pour comprendre ce qu’est la sortie « correcte » de l’image, en faisant la moyenne de ce que tous les annotateurs ont dit. Au contraire, on reconnaît qu’il pourrait ne pas y avoir de réponse « correcte », en utilisant une approche d’« étiquette souple ». Ce qui signifie que, bien que les annotateurs ne se soient pas accordés, l’algorithme aurait la souplesse de recommander toutes les sorties, même s’il en avait sélectionné une en pensant qu’elle avait la confiance la plus élevée. Les Figures 1 et 2 sont des graphiques qui montrent un accord humain et des performances humaines sur une tâche de classification d’attributs faciaux pour 23 attributs faciaux. L’accord humain est établi pour évaluer dans quelle mesure les annotateurs s’accordent. Dans un mode de réalisation, il y a six annotateurs humains. Dans l’annotation, les annotateurs ne s’accordent pas dans tous les cas. Par exemple, pour l’annotation de couleur de cheveux, quatre personnes peuvent dire brun, mais deux personnes peuvent dire brun foncé, voire noir. Le premier graphique montre un accord et le point central de la gamme représente la valeur moyenne. La gamme montre l’écart-type (stddev) de l’accord. L’accord est calculé sur la base d’un vote majoritaire ; ainsi, pour l’exemple ci-dessus de 4/2, l’accord est de 66% pour ce sujet spécifique sur cet attribut spécifique (couleur des cheveux, dans l’exemple). 3/3 sera compté comme 50%, et 2/2/2 sera compté comme 33%. La moyenne et l’écart-type sont ensuite déterminés sur chaque attribut pour l’ensemble de données complet. Les performances humaines visent à évaluer la qualité d’exécution des humains. Ainsi, fondamentalement, il s’agit simplement de savoir « combien d’entre eux l’ont trouvé bon ». La définition de « bon » est un élément qui est défini pour un mode de réalisation. Dans le mode de réalisation, il suit le vote majoritaire. Mais, il existe des cas (par exemple, ensemble d’annotations pour une photo) où la majorité n’est pas nette. Par exemple, une photo, sur la couleur des cheveux, a obtenu un vote de 3/3 sur 2 classes, voire un vote de 2/2/2 sur 3 classes. Il n’y a pas de vote majoritaire. Dans ce cas, dans le mode de réalisation, deux ensembles d’indicateurs désignés « “inclure même vote » et « ne pas inclure même vote » sont définis. « Inclure même vote » inclura des cas sans vote majoritaire, et « ne pas inclure même vote » ignorera simplement les cas sans majorité nette. Étant ignorés, ces cas ne sont pas inclus au numérateur ou au dénominateur du calcul. Ils sont ignorés. Par ailleurs, « Inclure même vote », considérera toutes les classes supérieures comme correctes. Ainsi, pour 3/3, les deux cas sont corrects, nous avons une performance humaine de 100%. Pour 2/2/2, encore de 100%. Pour 2/2/1/1, de 66%. Le Tableau 1 montre les 23 attributs et valeurs correspondantes : Attribut Valeur d’attribut 1 Teint Laiteux, très clair, clair, mate, brun ou noir 2 Nuance de peau Neutre, rose, jaune 3 Taches de rousseur Aucune, peu, modérées, beaucoup 4 Forme du visage Ovale, ronde, en cœur, carrée, longue, en diamant 4a Visage Long, court 4b Mâchoires Rondes, carrées, pointues 5 Forme des sourcils Arquée, arrondie, droite, incurvée 6 Épaisseur des sourcils Fine, moyenne, épaisse 7 Longueur des cils Courte, moyenne, longue 8 Nez Fin, moyen, épaté 9 Couleur des yeux Bleue, grise, vert-noisette, marron, noire 10 Forme des yeux Ronde, en amande 11 Pli palpébral Mono paupière, double paupière, neutre / plissé 12 Yeux (angle) Tournés vers le bas, neutres, tournés vers le haut 13 Yeux (écartement) Distants, neutres, rapprochés 14 Yeux (profondeur) Enfoncés, neutres, saillants 15 Cernes Non, oui 16 Couleur des cheveux Absence de cheveux, blancs, gris, blond clair, bruns, brun foncé, noirs, roux, cuivrés, rouges, auburn, autres 17 Cheveux (type) Raides, ondulés, bouclés, frisés / crépus, absence de cheveux 18 Cheveux (longueur) Très courts, courts, moyens, longs, très longs, absence de cheveux 19 Front Étroit, moyen, dégagé 20 Lèvres Minces, moyennes, charnues 21 Bouche Étroite, moyenne, large 22 Arc de Cupidon Plat, moyen, prononcé / en cœur La forme du visage est un attribut secondaire prédit en combinant des signaux provenant de prédictions sur les attributs faciaux 4a (longueur du visage) et 4b (forme des mâchoires). Par exemple, ovale = visage long + mâchoire ronde et ronde = visage rond + mâchoire ronde. À des fins d’entraînement, les données sont divisées en sous-ensembles d’entraînement, de validation et d’essais, qui contiennent, en conséquence, 2274, 758 et 758 sujets. Structure des modèles Le problème apparent de prédiction d’architecture faciale est présenté comme un problème de régression supervisée pour la mise en œuvre d’un ordinateur utilisant l’apprentissage profond. Les attributs sont évalués d’une à cinq images provenant du même individu. Pour exploiter efficacement la relation intrinsèque et l’hétérogénéité des attributs faciaux, les attributs peuvent être divisés en différents groupes. Selon un mode de réalisation, les attributs ont été divisés en deux groupes séparés : attributs de couleur (tels que couleur des cheveux, couleur des yeux et nuance de peau) et attributs de forme (tels que taille des lèvres, pli des paupières et type de nez). Deux sous-modèles ont été entraînés qui partagent une architecture similaire sur chaque groupe d’attributs. Pendant l’inférence, les prédictions (pour chaque attribut respectif) sont agrégées à la fin. Par commodité, les deux sous-modèles, un pour la couleur et un pour la forme, sont agrégés pour former un super modèle de classification d’attributs faciaux. Cependant, l’un des sous-modèles est utile si seuls les attributs respectifs sont souhaités pour la classification. Les deux sous-modèles (par exemple, le sous-modèle de forme et le sous-modèle de couleur) partagent la même structure, mais sont entraînés sur des données prétraitées différentes (prétraitement signifie ici toute augmentation de données avant le début de l’entraînement ; il inclut, mais sans y être limité, la détection du visage et le rognage, le redimensionnement du visage, etc.). Pour les signes de couleur, puisque les attributs comme la couleur des cheveux et le teint nécessitent également le fond pour guider l’extraction des couleurs (par exemple, dans un environnement ombragé, une image de peau claire peut être classée par erreur comme peau foncée, si le fond est détouré), l’ensemble des données est prétraité pour avoir plus de fond que celui des attributs de forme. Le modèle de forme est entraîné sur un visage détouré avec un fond minimal, mais le modèle de couleur incluait plus d’informations de fond. Dans un mode de réalisation, le prétraitement dans les deux sous-modèles comprend : 1. La conversion de l’image originale en espace RBG ; 2. La détection du visage présent sur l’image. (Tout algorithme de détection faciale standard doit fonctionner) ; ceci est facultatif pour la couleur, mais aidera pour la précision. 3. Le redimensionnement de la boîte faciale – Modèle de couleur : agrandir la boîte faciale détectée à 1,7 x largeur et hauteur, modèle de forme : agrandir la boîte faciale détectée à 1,2 x largeur et hauteur ; et 4. Le redimensionnement de l’image à partir de l’étape 3 à une taille d’entrée du modèle. L’ensemble de données est ainsi utilisé pour entraîner deux algorithmes en catégorisant des signes associés : signes associés à la couleur, et signes associés à la forme. Cela signifie que les algorithmes ont été appris à partir de signes associés. Par exemple, les personnes ayant des cheveux clairs ont fréquemment des yeux bleus, et les personnes ayant une peau foncée ont fréquemment des yeux bruns. Cependant, les personnes aux yeux bleus peuvent avoir toute forme de visage possible, avec peu de corrélation. Le code résultant pour chaque algorithme est très petit et très rapide, en réutilisant les calculs associés pour les signes associés et en réalisant des connexions entre les signes associés. Les deux algorithmes créent ensemble une image complète des caractéristiques faciales de l’utilisateur, sans se compliquer excessivement. La Figure 3 est un diagramme de processus illustrant l’architecture de réseau à apprentissage profond. Le réseau 300 comprend un réseau de neurones convolutif (RNC) 302 pour le traitement d’une image source à une couche d’entrée 304. Dans un mode de réalisation, le RNC 302 est configuré en utilisant une dorsale à base de réseau résiduel ayant une pluralité de blocs résiduels 306, pour extraire les caractéristiques partagées. À titre d’exemple, l’infrastructure à base de réseau résiduel est configurée en utilisant ResNet (« Deep Residual Learning for Image Recognition », He, Kaiming et c oll . , 10/12/2015, disponible à l’adresse arxiv.org/abs/1512.03385). Dans un mode de réalisation, des modèles entraînés sur ImageNet (base de données d’images organisées disponible auprès du Stanford Vision Lab, Stanford University (URL image-net.org)), par exemple, sont adaptés et utilisés comme réseaux fédérateurs. Les dernières couches de prédiction de ces modèles sont retirées pour adopter les modèles aux besoins concernés (par exemple, comme codeur pour générer des données de caractéristiques partagées, comme souhaité). Un vecteur de caractéristiques aplati 308 (par exemple, en utilisant un groupement moyen) est obtenu à partir du réseau fédérateur 302. Par exemple, dans un mode de réalisation, à partir d’un réseau de caractéristiques à dorsale basée sur ResNet18, la sortie possède un vecteur de dimensions 7 7 512 pour une taille d’image de 224 224. Un groupement moyen fournit, dans un mode de réalisation, un vecteur aplati de 1 512 en prenant une moyenne des 7 7 termes à chacune des 512 positions. Le vecteur de caractéristiques 308 est dupliqué pour le traitement (par exemple, en parallèle) par une pluralité (K) de classificateurs 310 pour chacun des K attributs faciaux. Chaque classificateur individuel (par exemple, 312 1 , 312 2 , … 312 K ) comprend une ou une pluralité de couches linéaires entièrement connectées (314 1 , 314 2 , … 314 K ) et un bloc de prédiction (316 1 , 316 2 , … 316 K ) pour produire une prédiction finale pour chaque attribut. Dans le modèle de forme, chaque tête de classificateur comprend 2 couches linéaires entièrement connectées avec des activations d’unité linéaire rectifiée (ReLU). La taille de couche cachée est 50. (Cela signifie qu’en supposant que la taille de la caractéristique est N, la première couche FC comprimera la caractéristique à une taille de 50, puis la seconde couche FC travaillera sur la caractéristique de taille 50, et produira un vecteur de caractéristiques d’une taille égale à la taille de sortie cible). Dans le modèle de couleur, chaque tête de classificateur ne comprend qu’une seule couche linéaire FC. (Convertir directement la caractéristique de taille N en taille de sortie cible). En général, plus le modèle est profond (à savoir plus il y a de couches présentes), plus la capacité du modèle est élevée. Les attributs de forme sont relativement plus complexes que les attributs de couleur en matière de difficulté d’apprentissage pour tenir compte de la différence du nombre de couches entièrement connectées. Dans un mode de réalisation, pendant l’utilisation au temps d’entraînement et / ou d’inférence, le modèle est utilisé pour traiter un groupe de N images à la fois. La sortie a ensuite la dimension de (N, K), où N est le nombre d’images entrées, et K, le nombre d’attributs. Chaque élément de la matrice de sortie est un entier, et l’Oi,j indique à quelle classe le système prédit que l’image appartient, pour la i è image et le j è attribut. Dans un mode de réalisation, N est un hyperparamètre d’entraînement pour un taux d’apprentissage. Chacune des N images comprend un même visage ou des visages différents. Le modèle n’a pas de contexte sur l’identité non plus qu’il ne résout des résultats de prédictions contradictoires sur des images multiples d’un même visage. À l’intérieur de chacun des classificateurs des attributs respectifs, une couche avant la couche de sortie finale produit un ensemble de prédictions (comme une valeur de note) sur l’ensemble de valeurs d’attributs possibles. Dans un mode de réalisation, chaque prédiction est une probabilité relative concernant la « vérité » de la valeur d’attribut. Pour un ensemble de trois valeurs d’attribut, un ensemble de prédictions peut être 20, 20, 60, bien que, souvent, les prédictions soient normalisées sur une échelle différente. La prédiction finale est déterminée à partir d’une valeur maximale de l’ensemble de valeurs de prédiction (par exemple, l'attribut associé à 60). Vérité terrain et évaluation Comme mentionné, l’ensemble de données annoté utilisé pour l’apprentissage supervisé comporte des annotations de 6 annotateurs humains agissant indépendamment. Comme mentionné, les annotations d’un attribut particulier ne sont pas identiques pour chaque annotateur. Une règle de résolution de « vérité » est utilisée pour opérer une sélection parmi les valeurs d’annotation (étiquettes souples). Une règle est une règle de prédiction la plus courante (choisissant l’attribut le plus couramment prédit à partir d’un ensemble de prédictions). Une règle est l’une des deux premières règles de prédiction les plus courantes. Pour les modèles de couleur, dans un mode de réalisation, la « vérité » est traitée comme le « vote le plus courant ». Ce qui signifie, avec les annotations suivantes pour la couleur des yeux : « bleu », « bleu », « bleu », « gris », « gris », « marron ». Si le modèle prédit « bleu », la prédiction est en alignement avec le vote le plus courant. Si le modèle prédit « bleu » ou « gris », la prédiction est en alignement avec les deux premiers votes les plus courants. Si les annotations étaient : « bleu », « bleu », « gris », « gris », « marron », « noir », alors « bleu » ou « gris » serait le vote le plus courant (et les 2 premiers votes les plus courants). Le Tableau 2 montre les résultats et les évaluations d’un modèle pour prédire des attributs de couleur, tels qu’entraînés. Les sorties d’attributs annotées d’un “*” représentent des sorties rarement prédites par le modèle. Dans un mode de réalisation, des données d’entraînement supplémentaires sont utilisées pour améliorer ces prédictions. Dans un mode de réalisation, une autre approche inclut la combinaison ou le groupement de ces prédictions granulaires ensemble ou avec des prédictions plus courantes (et associées), réduisant la granularité ou la finesse des prédictions. Dans un mode de réalisation, par exemple, « fraise », « rouge », et « auburn », sont co-groupés. P ou rcentage correspondant au vote le plus courant P ou rcentage correspondant aux deux premiers votes les plus courants Sorties Teint 0,84180 0,95508 laiteux, très clair, clair, mat*, brun, noir Nuance de peau 0,64355 0,89160 neutre, rouge, jaune Couleur des cheveux 0,70752 0,87451 cuivrée*, marron foncé, rousse*, noire, marron, indéterminée, blonde, blond clair, auburn*, blanche, rouge*, autres*, grise, absence de cheveux Couleur des yeux 0,69531 0,88281 noire, marron, verte, grise, noisette*, bleue Pour le modèle de forme, le vote le plus courant a également été traité comme vérité terrain. Deux normes d’évaluation (règles de résolution de prédiction) ont été utilisées : « Pourcentage correspondant au vote majoritaire » et « pourcentage correspondant au vote le plus courant ». Le « pourcentage correspondant au vote le plus courant » calculera la précision sur tous les échantillons de l’ensemble d’essai lorsque toutes les classes à vote maximum sont traitées comme « vérité terrain ». Le « pourcentage correspondant au vote majoritaire uniquement » ne calculera que la précision sur les échantillons n’ayant qu’une classe à vote majoritaire. Le Tableau 3 montre des sorties et des évaluations pour un modèle permettant de prédire des attributs de forme, tels qu’entraînés. P ourcentage correspondant au vote m ajorit aire uniquement ( à savoir, ne pas inclure le même vote ) Pourcentage correspondant au vote le plus courant Sorties Forme des sourcils 0,6717 0,7124 droite, incurvée, arquée (+ arrondie) Forme des yeux 0,9333 0,9406 ronde, en amande Pli palpébral 0,7543 0,8021 mono paupière, neutre / plissé, double paupière Longueur du v isage ( forme de visage 1 ) 0,8459 0,8668 plus long, plus large M âchoires ( forme de visage 2 ) 0,6604 0,6953 triangulaires, rondes, carrées Taille des lèvres 0,8346 0.8377 minces, moyennes, charnues Applications relatives à la classification d’attributs faciaux Application de recommandation avec traitement d’images pour fournir une simulation d ’effet s faciaux – réalité virtuelle et / ou augmentée La Figure 4 montre, dans un mode de réalisation, un système informatique 400 fournissant une application de recommandation relative à la classification d’attributs faciaux. L’application est une application d’e-commerce. En outre, grâce à des techniques de traitement d’images, telles qu’en utilisant un modèle de réseau d’apprentissage profond, l’application fournit une simulation d’effets faciaux pour présenter les recommandations contextuellement. L’application fournit une expérience de réalité virtuelle et / ou augmentée à l’utilisateur. Le système 400 montre un dispositif informatique utilisateur 402. Le dispositif informatique utilisateur 402 est illustré sous forme d’un smartphone. D’autres facteurs de forme sont utiles, tels que tablette, ordinateur personnel, etc. Le dispositif informatique utilisateur 402 est un dispositif orienté consommateur tel que disponible auprès d’Apple Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., etc., utile pour une application d’e-commerce, telle que l’application 404. Dans un mode de réalisation, le dispositif 402 est un dispositif à comptoir produit utilisé par un vendeur, etc. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique utilisateur 402 comprend un dispositif informatique ayant plusieurs composants couplés pour la communication, incluant au moins certains de : processeur(s) (par exemple, CPU, GPU, etc.), dispositif(s) de stockage, un ou plusieurs sous-système(s) ou dispositif(s) de communication, afficheur(s), dispositif(s) d’entrée, dispositif(s) de sortie, etc. Dans un mode de réalisation, un afficheur est tactile ou gestuel, des dispositifs d’entrée incluent un dispositif de pointage tel qu’une souris, un micro, une caméra, un clavier, un (des) boutons(s), etc., et des dispositifs de communication fournissent l’une quelconque des communications câblées ou sans fil, et sont disponibles en courte et / ou longue portée. Dans un mode de réalisation, des dispositifs de communication sont couplés à un dispositif de localisation, tel que pour fournir des services de localisation par satellite. Dans un mode de réalisation, des dispositifs de sortie incluent un haut-parleur, des voyants, des dispositifs à vibration / tactiles, etc., et les divers composants sont couplés par un ou plusieurs bus de communication ou d’autres structures. Dans un mode de réalisation, les dispositifs de stockage stockent des instructions et des données, par exemple, quelles instructions configurent le fonctionnement du dispositif informatique. Les instructions définissent un système d’exploitation, des applications, etc. Les données incluent une ou plusieurs images source d’un visage. Dans un mode de réalisation, en plus de l’application 404, il existe une ou plusieurs applications pour communiquer des messages (données), tels que courriels, messages texte, messages instantanés, messages SMS, etc. Dans un mode de réalisation, les communications incluent des pièces jointes, telles qu’images ou vidéos, etc. Dans un mode de réalisation, l’application 404 fournit une interface utilisateur graphique incluant un ou plusieurs écrans (par exemple, 406) pour l’affichage par un dispositif d’affichage (par exemple, 408), dans un dispositif informatique utilisateur 402 ou couplé à celui-ci. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique utilisateur 402 et l’application 404 sont à commande gestuelle et / ou vocale, ou autrement. Dans un mode de réalisation, l’application 404 est une application native, configurée spécifiquement pour le dispositif utilisateur et son système d’exploitation, téléchargée et stockée dessus ou plus adaptée au dispositif, telle que sous la forme d’une application basée sur un navigateur et / ou fournie comme service web. Dans un mode de réalisation, l’application 404 communique (à l’aide du dispositif 402) par un réseau 410 en utilisant Internet Protocol (IP), par exemple, avec un ou plusieurs serveurs, tels que le serveur d’e-commerce 412 et le serveur de traitement d’images 414. Le système 400 est simplifié : le paiement et les autres services ne sont pas représentés, seul un dispositif informatique utilisateur est illustré, etc. Dans un mode de réalisation, les serveurs 412 et 414 sont fournis par des dispositifs informatiques respectifs (bien qu’un seul de ces dispositifs puisse être utilisé) avec des ressources adaptées, comme on le sait. Un dispositif informatique approprié possède différents composants couplés pour la communication, incluant au moins certains des : processeur (s) (par exemple, CPU, GPU, etc.), dispositif(s) de stockage, un ou plusieurs sous-système(s) ou dispositif(s) de communication, affichage(s), dispositif(s) d’entrée, dispositif(s) de sortie, etc. Dans un mode de réalisation, un affichage tactile ou gestuel, des dispositifs de sortie incluent un dispositif de pointage, tel qu’une souris, un micro, une caméra, un clavier, un (des) boutons(s), etc., et des dispositifs de communication fournissent des communications câblées ou sans fil, disponibles en courte et / ou longue portée. Dans un mode de réalisation, des dispositifs de communication sont couplés à un dispositif de localisation, tel que pour fournir des services de localisation par satellite, et des dispositifs de sortie incluent un haut-parleur, des lumières, des dispositifs à vibration / tactiles, etc., Les divers composants sont couplés par un ou plusieurs bus de communication ou d’autres structures. Dans un mode de réalisation, les dispositifs de stockage stockent des instructions et des données, par exemple, lesquelles instructions configurent le fonctionnement du dispositif informatique, lorsqu’elles sont exécutées. Dans le présent mode de réalisation, l’application 404 est une application d’e-commerce pour des produits de maquillage. L’application 404 est configurée pour fournir une image source pour obtenir une analyse des attributs faciaux et recevoir des recommandations de produits relatives aux attributs faciaux déterminés à partir de l’image source. Le serveur 414 est configuré pour recevoir l’image source (à partir du dispositif 402 sans communication avec le serveur 412 ou par le serveur 412) et réaliser un procédé pour déterminer les caractéristiques faciales. Le serveur 414 traite l’image source d’un visage en utilisant un modèle de réseau pour réaliser un apprentissage profond et une régression supervisée afin de produire une prédiction pour chacun des attributs faciaux. Dans un mode de réalisation, le modèle de réseau comprend un modèle de réseau de neurones convolutif (RNC) comprenant des blocs résiduels pour réaliser un apprentissage profond afin de produire un vecteur de caractéristiques de caractéristiques partagées pour classification par des classificateurs respectifs pour prédire les attributs faciaux. Des doublons du vecteur de caractéristiques sont réalisés pour être traités par un classificateur respectif pour un attribut respectif des attributs faciaux. Dans un mode de réalisation, le modèle de réseau comprend une pluralité de classificateurs respectifs, chacun des classificateurs respectifs comprenant une ou plusieurs couches linéaires entièrement connectées, dans lesquelles chacun des classificateurs respectifs fournit en sortie une prédiction d’un attribut respectif des attributs faciaux. Dans un mode de réalisation, la pluralité de classificateurs respectifs fonctionne en parallèle pour fournir les attributs faciaux. Dans un mode de réalisation, les attributs faciaux sont associés à une pluralité (par exemple, deux) de groupes d’attributs respectifs selon une relation et une hétérogénéité intrinsèques des attributs faciaux (par exemple, couleur ou forme, etc.) Dans un monde de réalisation, le serveur 414 est configuré de sorte que le procédé utilise un modèle de réseau respectif configuré pour un attribut respectif des groupes d’attributs pour traiter l’image source. Dans un mode de réalisation, un groupe des groupes d’attributs respectifs est un groupe d’attributs de couleur pour des attributs faciaux à base de couleurs, et l’image source est traitée par modèle de réseau à base de couleurs. Dans un mode de réalisation, un groupe des groupes d’attributs respectifs est un groupe d’attributs de forme pour les attributs faciaux à base de formes, et l’image source est traitée par un modèle de réseau à base de formes. Dans un mode de réalisation, le modèle de réseau comprend un modèle de réseau de traitement d’images basé sur ResNet, pré-entraîné, adapté, débarrassé de couches de prédiction. Le serveur 414 fournit les attributs faciaux destinés à être utilisés pour fournir une recommandation de produits dans le présent exemple ; dans d’autres modes de réalisation, le serveur fournit les attributs faciaux destinés à être utilisés par une application pour réaliser une récupération d’image, une reconnaissance faciale, une ré-identification de personnes et / ou une recommandation de service et / ou de produits, etc. Dans un mode de réalisation, le serveur 414 est configuré pour traiter l’image source d’un visage en utilisant un modèle fédérateur à base de réseau de neurones convolutif (RNC) ayant des blocs résiduels pour produire un vecteur de caractéristiques de caractéristiques partagées ; et traiter le vecteur de caractéristiques en utilisant une pluralité (K) de classificateurs, un pour chacun des attributs faciaux respectifs K à déterminer, chaque classificateur respectif comprenant une ou plusieurs couches linéaires entièrement connectées et un bloc de prédiction pour produire une prédiction d’un des attributs faciaux respectifs K. Dans un mode de réalisation, un premier modèle de réseau (par exemple, un sous-modèle) traite l’image source pour des attributs faciaux à base de couleurs afin de produire un vecteur de caractéristiques à base de couleurs afin de traiter au moyen de classificateurs respectifs la pluralité de classificateurs configurés pour prédire des attributs faciaux à base de couleurs, et un second modèle de réseau traite l’image source pour des attributs faciaux à base de formes pour produire un vecteur de caractéristiques à base de formes afin de traiter au moyen de classificateurs respectifs la pluralité de classificateurs configurés pour prédire des attributs faciaux à base de formes. Dans un mode de réalisation, bien que montré comme un modèle client / serveur, dans lequel un dispositif informatique utilisateur fournit une image source (par exemple, à partir d’une caméra) ou un autre téléchargement (par exemple, à partir d’un dispositif de stockage), où le serveur 414 réalise le service de détection d’attributs faciaux, le dispositif informatique utilisateur, s’il est suffisamment robuste, est configuré avec un modèle d’apprentissage profond pour réaliser la classification. Dans un mode de réalisation, le serveur 412 fournit des recommandations de produits pour un service d’e-commerce. Le serveur 412 fournit un service d’achat d’e-commerce pour acheter au moins certaines des recommandations de produits. Dans un mode de réalisation, le serveur 412 est configuré pour recommander des produits pour un service d’e-commerce, tel que par : réception d’une pluralité d’attributs faciaux déterminés à partir d’une image source d’un visage, l’image source traitée utilisant un modèle de réseau de classification d’attributs faciaux pour produire la pluralité d’attributs faciaux ; utilisation d’au moins certains des attributs faciaux pour sélectionner au moins un produit dans un magasin de données stockant des produits en association avec des attributs faciaux adaptés aux produits ; et fourniture du au moins un produit comme recommandation de présentation dans une interface d’e-commerce pour acheter des produits. Dans un mode de réalisation, les attributs faciaux sont déterminés à l’aide du serveur 414 et / ou du (des) procédé(s) décrit(s) pour le serveur 414. Dans un mode de réalisation les produits comprennent des produits de maquillage. Les produits de maquillage sont associés de manière variée dans un magasin de données (par exemple, base de données 416 couplée au serveur 412) pour définir des aspects de maquillage prédéterminés. Les aspects sont définis à partir d’un maquillage ayant des effets spécifiques et / ou appliqués en utilisant des techniques spécifiques. Chaque aspect est défini à partir (par exemple, pour inclure) d’un maquillage de différents types. Les types concernent des zones de la peau du visage (joues, nez, menton, front, contour des mâchoires, etc.) ou des régions telles que les yeux, les lèvres, et les sourcils, y compris les cheveux, tels que sourcils et cils. Dans un mode de réalisation, le serveur 414 reçoit une identification d’un des aspects de maquillage prédéterminés. En utilisant au moins certains des attributs faciaux, le serveur 412 répond à l’un des aspects de maquillage prédéterminés, lors de la sélection du au moins un produit. Dans un mode de réalisation, comme chacun des produits de maquillage est associé à un d’une pluralité de types de maquillage, le serveur 412 sélectionne au moins un produit, correspondant aux attributs faciaux, pour chacun des types de maquillage afin de définir la recommandation. Comme mentionné, les types de maquillage comprennent un type de produit facial, un type de produit pour les yeux, un type de produit pour les sourcils et un type de produit pour les lèvres. Dans un mode de réalisation, le serveur 412 recommande une technique pour utiliser les produits recommandés. Dans un mode de réalisation, le serveur 412 fournit sa sortie à un dispositif informatique (utilisateur) 402 pour une application 404. La sortie est présentée par un affichage 408, telle que par une interface utilisateur graphique du service d’e-commerce. Pour améliorer la perception de l’aspect par l’utilisateur ou un produit de maquillage individuel, dans un mode de réalisation, l’image source est modifiée, telle que par un traitement d’images pour présenter un effet facial. L’image source est modifiée par le serveur 412 ou par le serveur 414 ou par le dispositif informatique utilisateur 402, tel que décrit dans les modes de réalisation présentés ici. Un modèle de réseau d’apprentissage profond modifie l’image source, ou d’autres techniques de traitement d’images sont utilisées comme décrit dans les modes de réalisation présentés ici. Un tel modèle réseau d’apprentissage profond de ce type pour modifier une image source à transférer d’un domaine à un autre, tout en maintenant les caractéristiques de la source, est un modèle basé sur un réseau antagoniste génératif (RAG). Dans un mode de réalisation, l’application 404 permet à un dispositif informatique utilisateur 412 de réaliser un procédé pour simuler une réalité. Le procédé comprend : la détermination d’une pluralité d’attributs faciaux à partir d’une image source d’un visage, le traitement de l’image source en utilisant un modèle de réseau de classification d’attributs faciaux ; la détermination d’au moins un effet facial à appliquer au visage correspondant à au moins un des attributs faciaux ; et le traitement de l’image source pour appliquer le au moins un effet facial au visage aux fins d’affichage. Dans un mode de réalisation, l’application 404 communique avec un ou les deux serveurs 412 et 414 pour faire réaliser les étapes du procédé. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique utilisateur 402 utilise une caméra 418 pour générer l’image source (par exemple, 420). Dans un mode de réalisation, le au moins un effet facial est une simulation d’au moins un produit de maquillage et / ou une technique à appliquer au visage. Dans un mode de réalisation, d’autres effets faciaux comprennent l’application d’une prothèse, d’une chirurgie plastique, ou de lunettes, etc. Dans différents modes de réalisation, le traitement de l’image source pour appliquer le au moins un effet facial comprend l’utilisation d’un réseau d’apprentissage profond (par exemple, basé sur un RAG) configuré pour appliquer l’effet facial, ou d’autres modèles d’apprentissage profond ou d’autres techniques de traitement d’images sont utilisé(e)s. À titre d’exemple, mais sans y être limité, un essai virtuel de réalité augmentée (RA) sur une méthode configurée dans un dispositif informatique (côté client) est utilisé pour simuler un effet associé à un produit ou un service recommandé sur une image source, donnant à l’utilisateur une expérience d’essai virtuel. Pour résumer, un encadré ou une photo (par exemple, comme une image source), ainsi que des valeurs de rendu (telles que couleurs rouge, vert, bleu (RGB) et opacité de couleurs), qui représentent des produits de maquillage, sont reçus en entrée du procédé. L’image source est traitée, en utilisant le suivi du visage, pour déterminer des repères clés autour du visage d’un utilisateur dans l’image source. Ces repères permettent de masquer des zones du visage pour un produit de maquillage, telles que lèvres de l’utilisateur pour un produit destiné aux lèvres. Les valeurs de rendu sont ensuite utilisées pour dessiner le maquillage sur le visage de l’utilisateur dans la zone masquée. Dans un mode de réalisation, d’autres étapes sont incluses, telles que l’échantillonnage de l’éclairage à partir de l‘image source, le mélange, etc., pour rendre de manière réaliste l’effet des produits réels. Enfin, un résultat – une image source modifiée avec un maquillage ou un effet facial – est transmis en sortie pour être affiché. Dans un mode de réalisation, les Figures. 5, 6A, 6B, 7A, 7B, 8, 9A, 9B, 10A, 10B, 10C, 10D, 11A, 11B et 11C montrent des écrans ou des parties de ceux-ci pour une interface utilisateur graphique de l’application 404. Dans le mode de réalisation, la Figure 5 montre un écran d’ouverture d’application 500, dont le contenu ne s’adapte pas totalement (ne s’affiche pas totalement) sur l’écran d’affichage 408 du dispositif informatique utilisateur 402. Des portions se déroulent, comme on le sait, telles qu’une portion 502, fournissant un aperçu de l’application. Une commande 504 est prévue pour activer l’application (par exemple, lancer). Dans le mode de réalisation, la Figure 6A montre un écran initial 600 pour acquérir une image source (par exemple, 420). L’image est un « selfie » par caméra 418. Une commande « prise » permet de lancer une interface de prise de vues (voir Figure 7). Une commande de téléchargement 604 active une interface de téléchargement, de manière à acquérir une image à partir du dispositif de stockage local du dispositif 402, ou autrement par l’écran 610 et la Figue 6B. Dans le mode de réalisation, les Figures 7A et 7B montrent une interface de prise de vues (par exemple, écrans 700 et 710, respectivement) pour capturer (par exemple, recevoir) une image d’un visage 704. Une commande de capture d’images 702 appelle la caméra 418 pour acquérir l’image source 420. D’autres commandes ne sont pas montrées, telles que celles de commutation en mode caméra arrière. Dans le mode de réalisation, des instructions sont présentées pour aider l’utilisateur à positionner le visage de manière appropriée, pour réduire le maquillage, pour réduire les cheveux ou d’autres objets qui pourraient occulter le visage, et pour utiliser un éclairage correct, etc. Une fois l’image capturée, un traitement initial est réalisé pour confirmer la position du visage et l’éclairage, et demander une nouvelle prise (non illustrée). Dans le mode de réalisation, l’image source 420 est communiquée, comme, par exemple, au serveur 414, afin d’être traitée pour déterminer les attributs faciaux tels que décrits. Dans le mode de réalisation, la Figure 8 montre une interface (par exemple, un écran 800) pour présenter des attributs faciaux déterminés à partir de l’image source 420. Dans la présente interface, l’image source est présentée telle que modifiée (420A) pour présenter (par exemple, recouvrir) des informations 802 sur des attributs faciaux. Les informations d’attributs faciaux 803 sont présentées contextuellement, et en association avec des régions du visage 420 associées aux attributs. Dans le mode de réalisation, les informations d’attributs faciaux identifient l’attribut et la valeur associée à partir du Tableau 1, tels que déterminés pour l’image source 420. Les types de recouvrement et la position de commande sur les écrans présentés ici sont des exemples. Dans le mode de réalisation, les régions sont placées sur l’image source 420, tel que par traitement de l’image, par exemple, en réalisant une détection des caractéristiques pour localiser la région. Les localisations sont déterminées par le dispositif 402 ou le serveur 414, par exemple. Les régions concernent l’ensemble du visage, les sourcils, les yeux, et les lèvres, par exemple. Ces régions concernent un ou plusieurs attributs faciaux spécifiques. Dans le mode de réalisation, chaque région concerne un type de produit respectif. Dans le mode de réalisation, des informations individuelles (par exemple, 802A) sont associées à une commande (par exemple, commande de prise 802B) pour activer une interface de région associée fournissant des informations supplémentaires sur les attributs faciaux et les produits y afférents, etc., pour la région, tel que montré sur les Figures 9A (associée à la commande 802B) et la Figure 9B (associée à la commande 802C). Dans un mode de réalisation, chaque région possède une interface de région respective. Des commandes (prise) respectives 804 sont également fournies pour activer une interface de région associée fournissant des informations supplémentaires sur les attributs faciaux et les produits associés. Dans le mode de réalisation, les commandes 804 sont activées (appelées) telles que par un geste de balayage et / ou en touchant une commande d’activation (par exemple, 804A). Dans le mode de réalisation, une commande d’enregistrement 806 est prévue pour enregistrer l’image annotée 420 et / ou les résultats de l’analyse des attributs faciaux dans un dispositif de stockage du dispositif 402. La commande 808 active une interface de recommandation (par exemple, Figure 10A). Dans le mode de réalisation, la Figure 9A montre une interface de région 900 pour faire ressortir visuellement la région 902 associée aux attributs faciaux de l’ensemble du visage, et fournir d’autres informations 904, telles que forme du visage, teint, nuance de peau. Des informations supplémentaires 904 concernent des produits associés pour la région 902 et comprennent des graphiques et / ou du texte, des images d’échantillons de couleurs, etc. Dans le mode de réalisation, une commande 906 est prévue pour activer l’interface de recommandation de produits (par exemple, Figure 10A). Une commande 908 est prévue pour activer une autre interface de région, telle que pour les sourcils (par exemple, Figure 9B). Dans le mode de réalisation, la Figure 9B montre une interface de région 910 pour faire ressortir visuellement la région 912 associée aux attributs faciaux des sourcils, et fournir d’autres informations 914, telles que forme des sourcils, couleur des sourcils. Les informations supplémentaires 904 concernent des produits associés pour la région 912, et comprennent des graphiques et / ou du texte, des images d’échantillons de couleurs, etc. Une commande 906 est prévue pour activer une interface de recommandation de produits (par exemple, Figure 10A). Une commande 918 est prévue pour activer une autre interface de région, telle que pour les yeux (non représentée). Les commandes 920 sont prévues pour activer des interfaces de région spécifiques ou l’interface « Mes Résultats » (par exemple, Figure 8). Pour les interfaces de région (par exemple, 900 et 912), les régions (902, 912) d’intérêt sont situées sur l’image source 420 (par exemple, par recouvrement). Le traitement d’images réalise, par exemple, une détection des caractéristiques pour localiser les régions. Dans le mode de réalisation, un masque correspondant est défini pour recouvrir l’image source 420 afin de définir une image modifiée correspondante 420B, 420C. Dans le mode de réalisation, le masque assombrit les régions extérieures à la région (902, 912) d’intérêt, à titre d’exemple, pour se focaliser sur la région respective. Bien que non représentées, dans le mode de réalisation, les interfaces de région sont prévues pour les lèvres et les yeux. Une interface de région de lèvres présente des informations de taille de lèvres et montre et / ou décrit des informations de forme de lèvres. Une interface de région d’yeux présente des informations sur la forme des yeux, la couleur des yeux et des paupières. Comme dans toutes les interfaces de région, des conseils sur les produits sont fournis (par exemple, concernant les attributs faciaux applicables). Dans le mode de réalisation, les Figures 10A-10D illustrent des écrans initiaux 1000, 1010, 1020 et 1030 d’une interface de recommandation. Les écrans 1000, 1010, 1020 et 1030 présentent différentes informations sur les produits et comprennent une commande d’activation (par exemple, « Suivant » 1002). Une interface de sélection d’aspect 1010 de la Figure 10B présente des choix (par exemple, associés à des commandes de sélection 1012A, 1012B, 1012C et 1012D) pour des « aspects » prédéterminés (par exemple, des groupements de produits de maquillage sélectionnés ou prédéterminés ayant des effets faciaux respectifs pour atteindre un effet facial d’ensemble). Des types de maquillage sont associés pour chaque région et peuvent être sélectionnés (par exemple, appelés) pour activer l’interface et demander la présentation d‘informations supplémentaires. Les informations sont stockées telles que dans une base de données 416. Dans le mode de réalisation, les aspects sont codés (stockés en association) avec des informations d’attributs faciaux, de manière à ce qu’un produit ou une technique à appliquer soit associé(e) avec (par exemple, recommandé(s) pour) un ou plusieurs attributs faciaux particuliers. Par exemple, pour donner un aspect particulier à un visage caractérisé par : une forme ovale, des yeux en amande, des sourcils épais, des sourcils bruns, une nuance de peau rouge, des cheveux blonds, etc. ; des produits applicables pour le visage, les yeux, les sourcils et les lèvres sont ensuite déterminés. Dans le mode de réalisation, une interface de sélection du type de peau (par exemple, écran 1020) présente des choix (par exemple, associés aux commandes de sélection 1022A, 1022B, 1022C et 1022D) pour une sélection de type de peau. Dans le mode de réalisation, le type de peau concerne des valeurs d’attributs normales, sèches, huileuses, combinées, etc. Dans le mode de réalisation, le type de peau correspond aux données fournies par l’utilisateur qui ne sont pas automatiquement déterminées par le traitement d’images. Dans le mode de réalisation, une recommandation de produits correspond à un type de peau. La sélection de la commande suivante 1002 appelle l’application 402 pour fournir des informations sur l’aspect et le type de peau destinées à être utilisées pour déterminer une recommandation de produits, tel qu’au moyen d’un message envoyé au serveur 412 pour lui demander ces informations. Dans le mode de réalisation, un message au service fournit les informations d’attributs faciaux de l’utilisateur déterminées pour l’image source 420. Dans un mode de réalisation, l’image source 420 est fournie telle que pour être utilisée pour appliquer un effet. L’écran 1030 montrant une image source 420 est présenté tel qu’en attente de réception des recommandations de produits. L’écran 1030 fournit une base (par exemple, pas de référence de maquillage) de comparaison avec les recommandations de produits telles que simulées dans l’écran 100 de la Figure 11A. Dans le mode de réalisation, les Figures 11A et 11B montrent une interface de recommandations de produits (par exemple, l’écran 1100 affiché en deux parties, 1100A et 1100B) dans laquelle la réalité est simulée. L’aspect sélectionné avec les recommandations de produits déterminées pour correspondre aux attributs faciaux est simulé sur l’image source 420 pour présenter l’image 420D. Dans le mode de réalisation, l’écran 1100 présente des informations d’attributs faciaux (par exemple, 1102) utilisées pour correspondre aux produits afin d’atteindre l’aspect désiré (sélectionné) (par exemple, 1102). Des informations générales (par exemple, 1104) pour l’aspect spécifique sont fournies. Une commande partager / enregistrer 1106 est prévue pour enregistrer ou partager l’image simulée 420D. Dans le mode de réalisation, l’écran 1100 est divisé pour présenter des informations de recommandations pour chacune des régions du visage (par exemple, ensemble du visage, yeux, sourcils et lèvres) dans des portions respectives 1110, 1112, 1114 et 1116. Il est à noter que la portion 1112 pour les yeux n’est que partiellement représentée brièvement, mais est construite de manière similaire aux autres portions 1110, 1114 et 1116. Les portions 1110, 1114 et 1116 montrent des recommandations de produits spécifiques 1110A, 1114A et 1116A et des tutoriels de produits spécifiques 1110B, 1114B et 1116B. Dans le mode de réalisation, chaque produit respectif est associé à une commande d’achat respective (1110C, 1114C et 1116C) pour ajouter le produit comme article à un panier d’achat. En réponse à la quantité d’informations à présenter, à titre d’exemple, les portions 1110, 1112, 1114 et 1116 peuvent défiler (par exemple, par un geste de balayage à gauche ou à droite), tel que pour présenter plusieurs produits, tutoriels et commandes d’achat pour la région. Un index de comptage et / ou de boutons est utile pour indiquer une position dans les informations actuellement présentées sur l’écran 1100. Dans le mode de réalisation, la commande 1118 ajoute tous les produits au panier d’achat. En réponse à des attributs de produits, par exemple, des produits individuels ont des caractéristiques sélectionnables (par exemple, pour choisir une taille, ou tout autre attribut). La sélection d’une commande associée (non représentée) pour un produit respectif dans l’une quelconque des portions 1110, 1112, 1114 et 1116 entraîne l’interface à présenter une interface de sélection de produits 1120. Par exemple, la sélection d’une commande associée à une recommandation de produits 1110A dans la portion 1110 appelle une interface de sélection de produits applicable, similaire à 1120 pour cette recommandation de produits, dans laquelle un sélecteur de détail de produits 1122 remplace la recommandation 1110A, et une commande de sélection 1124 pour confirmer une sélection à l’aide du sélecteur de détail 1122, remplace la commande Ajouter au panier 1110C. Les commandes 1126 permettent de se déplacer entre différents aspects ou dans un aspect, tel que pour différentes caractéristiques d’aspect ou contextes. Dans le mode de réalisation, un contexte concerne une heure du jour, un événement, un lieu, etc. L’appel des commandes 1126 entraîne respectivement de nouvelles recommandations de produits et de nouvelles simulations de réalité d’effets faciaux associés. Une commande de recherche (1128) montre des produits supplémentaires (interface non représentée). Dans le mode de réalisation, l’écran 1110 présente différentes commandes de navigation 1130A, 1130B pour l’interface de recommandation, tel que pour changer un aspect (retour), recommencer depuis le début (par exemple, pour lancer une nouvelle capture d’image sur l’écran 700), pour revenir à des résultats (par exemple, écran 800), pour quitter (interface de fermeture non représentée), etc. Dans un mode de réalisation, pour des questions relatives à la protection de la vie privée, un serveur, tel que 412 ou 414, ne stocke pas constamment l’image source ou toute image dérivée, telle qu’après le traitement de l’image source. Dans le mode de réalisation, l’application 404 transmet l’image source (en association) avec des demandes de traitement d’attributs faciaux et de simulation de produits. Les attributs faciaux, tels que déterminés, sont utiles à plusieurs égards dans un service d’e-commerce pour aider l’expérience de l’utilisateur et définir le fonctionnement d’une interface utilisateur applicable. Par exemple, une application et son interface est configurable pour réaliser une ou plusieurs de : 1. Utilisation de la détection de la peau pour ajouter des conseils à un Essai virtuel si un utilisateur visualise une nuance du fond de teint incorrecte ; 2. Utilisation de la détection de la couleur des cheveux pour recommander des couleurs réalisables ; 3. Utilisation de la détection de la couleur des cheveux pour extraire des couleurs de cheveux des images de tendance pour recommander des couleurs associées ; 4. Utilisation de plusieurs paramètres d’yeux pour réaliser un « aspect d’yeux parfait » ; 5. Recherche d’aspects similaires qui s’adaptent à un utilisateur sur la base de traits partagés ; 6. Utilisation de caractéristiques faciales / de cheveux pour prédire le style de vie, les préférences personnelles de mode ou d’autres caractéristiques utilisateur ; 7. L’utilisateur s’étant décidé sur un aspect, fourniture d’un programme / d’actions à atteindre sur la base de ses caractéristiques faciales / de cheveux ; et 8. Calcul d’une évaluation d’attractivité. Le(s) dispositif(s) informatique(s) et interfaces montrés et décrits ici fournissent une pluralité d’aspects différents. Par exemple, dans un mode de réalisation, un dispositif informatique est configurable, tel qu’un composant d’un système, le système comprenant une ou plusieurs unités fonctionnelles spécifiques incluant des circuits de traitement configurés pour réaliser des fonctions correspondantes. Un de ces aspects fournit un système comprenant une unité d’attributs faciaux incluant des circuits de traitement configurés pour extraire une pluralité d’attributs faciaux à partir d’une image source d’un visage, et générer un ou plusieurs effets faciaux basés sur la pluralité d’attributs faciaux extraits ; et une unité d’effet facial incluant des circuits de traitement configurés pour appliquer au moins un effet facial à l’image source, et générer un ou plusieurs cas virtuels d’une image source d’effet appliqué sur une interface d’e-commerce. Dans un mode de réalisation, le système comprend en outre une unité d’expérience utilisateur incluant des circuits configurés pour déterminer au moins un produit à partir d’un magasin de données stockant des produits en association avec un ou plusieurs de la pluralité d’attributs faciaux, et générer un ou plusieurs cas virtuels d’une recommandation de produits sur une interface d’e-commerce pour acheter des produits. Dans un mode de réalisation, l’unité d’attributs faciaux inclut des circuits de traitement configurés pour exécuter un modèle de réseau réalisant un apprentissage profond et une régression supervisée pour produite une prédiction pour chacun de la pluralité d’attributs faciaux à partir de l’image source d’un visage. Dans un mode de réalisation, l’unité d’effet facial inclut des circuits de traitement configurés pour générer une représentation virtuelle incluant au moins une portion de l’image source d’effet appliqué et au moins un(e) d’un produit de maquillage ou d’une technique d’application de maquillage. Dans un mode de réalisation, l’effet facial comprend une annotation correspondant à un des attributs faciaux. Dans un mode de réalisation, l’annotation comprend une valeur d’attributs faciaux pour l’attribut facial et / ou l’annotation est située (par exemple, positionnée sur l’image source (par exemple, comme un recouvrement)) dans une région de l’image source à partir de laquelle l’attribut facial est déterminé. Autres applications Dans d’autres modes de réalisation, d’autres applications pratiques utilisent le classificateur d’attributs faciaux comme décrit ici. D’autres modes de réalisation incluent une récupération d’image, une reconnaissance faciale, etc. Une tâche principale de récupération d’image consiste à récupérer une image dans une base de données très étendue (dans une taille de cette grandeur, la recherche séquentielle ne fonctionnera pas normalement). Dans un mode de réalisation, les attributs faciaux sont calculés pour des images stockées dans une base de données d’images et codés en conséquence. Une image candidate pour la recherche possède également des attributs calculés, lesquels sont utilisés pour limiter les critères de recherche ou pour définir des données de correspondance de confiance ou pour demander des résultats de recherche (par exemple, l’image candidate correspond à 5 de 7 attributs faciaux d’une image stockée particulière, et à 6 de 7 attributs faciaux d’une seconde image stockée particulière, dont le résultat sert à obtenir des résultats de recherche ou à choisir une image parmi les images stockées (partiellement) correspondantes), etc. Par exemple, des modèles RNC comme ResNet peuvent représenter les images comme « caractéristiques », qui sont une représentation compressée de l’image originale, et donc habituellement plus petites et plus faciles à rechercher. Dans la reconnaissance faciale, une telle tâche concerne principalement la recherche, la classification ou le groupement de différentes images de la même identité (personne). Des techniques similaires sont réalisables en utilisant des attributs faciaux. La présente divulgation décrit la collecte d’un ensemble de données complet qui permet à un procédé de prédire un ensemble spécial d’attributs (faciaux) non préalablement abordés dans des travaux ou des ensembles de données précédents. Bien que des travaux précédents (par exemple, sur l’ensemble de données « Ensemble de données d’attributs faciaux Celeb » (CelebA) (un ensemble de données d’attributs faciaux du Multimedia Laboratory of the Chinese University of Hong Kong, consultable à l’adresse URL : mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html) aient exploré préalablement des réseaux de neurones convolutifs (RNC), ceux-ci n’ont pas établi des branches différentes pour chaque attribut. À savoir qu’aucune tête de classificateur séparée pour chaque attribut différent n’a été utilisée. Des sous-modèles différents n’ont pas été utilisés pour différents attributs ayant des relations inhérentes, tels que la couleur et la forme. Dans le mode de réalisation de la collecte de l’ensemble de données, tel que mentionné et décrit ici, le flux d’entraînement utilisait une étiquette souple pour améliorer la précision du modèle. Les classificateurs d’attribution résultant de l’entraînement correspondent à l’annotation humaine. Une application pratique peut inclure une ou toutes les caractéristiques décrites ici. Ces caractéristiques et autres aspects, caractéristiques et différentes combinaisons peuvent être exprimés comme des procédés, appareils, systèmes, moyens pour réaliser des fonctions, programmer des produits, et autrement, pour combiner les caractéristiques décrites ici. Plusieurs modes de réalisation ont été décrits. Cependant, il est entendu que diverses modifications peuvent être apportées sans sortir de l’esprit et du cadre des procédés et techniques décrits ici. De plus, d’autres étapes peuvent être fournies, ou des étapes peuvent être éliminées, du procédé décrit, et d’autres composants peuvent être ajoutés aux systèmes décrits, ou retirés de ceux-ci. En conséquence, d’autres modes de réalisation se trouvent dans le cadre des revendications suivantes. Dans la description et les revendications de la présente spécification, les termes « comprend (comprennent) » et « contient (contiennent) » et leurs variantes signifient « incluant, mais sans y être limité » et ils ne sont pas destinés à exclure (et n’excluent pas) d’autres composants, entiers ou étapes. Dans la présente spécification, le singulier englobe le pluriel, sauf indication contraire du contexte. En particulier, lorsque l’article indéfini est utilisé, la spécification doit s’entendre comme envisageant aussi bien le pluriel que le singulier, sauf indication contraire du contexte. Les caractéristiques, entiers, ou groupes décrits conjointement avec un aspect, un mode de réalisation ou un exemple particulier de l’invention doivent être compris comme s’appliquant à tous autres aspects, modes de réalisation ou exemples à moins d’être incompatibles avec. Toutes les caractéristiques divulguées ici (y compris les revendications, l’abrégé et les dessins d’accompagnement), et / ou toutes les étapes d’un procédé ou d’un processus ainsi divulgué, peuvent être combinées dans toutes les combinaisons, excepté celles où, au moins certaines desdites caractéristiques et / ou étapes s’excluent mutuellement. L’invention n’est pas limitée aux détails des exemples ou des modes de réalisation précédents. L’invention s’étend à toute nouveauté ou nouvelle combinaison des caractéristiques divulguées dans la présente spécification (y compris les revendications, l’abrégé et les dessins d’accompagnement) ou à toute nouveauté ou nouvelle combinaison des étapes de tout procédé ou processus divulgué. Références Deep Residual Learning for Image Recognition”, He, Kaiming et al., 2015-12-10, available at URL arxiv.org/abs/1512.03385; A Survey of Deep Facial Attribute Analysis, Xin Zheng, Xin et al., Submitted on 26 Dec 2018 (v1), last revised 27 Oct 2019 (this version, v3) URL arxiv.org/abs/1812.10265; Deep Learning Face Attributes in the Wild, Liu, Ziwei et al., Submitted on 28 Nov 2014 (v1), last revised 24 Sep 2015 (this version, v3), URL: arxiv.org/abs/1411.7766. Procédé pour déterminer des attributs faciaux, le procédé comprenant : le traitement d’une image source d’un visage utilisant un modèle de réseau réalisant un apprentissage profond et une régression supervisée pour produire une prédiction pour chacun des attributs faciaux ; dans lequel le modèle de réseau comprend un modèle de réseau de neurones convolutif (RNC) comprenant des blocs résiduels réalisant un apprentissage profond pour produire un vecteur de caractéristiques partagées aux fins de classification par des classificateurs correspondants pour prédire les attributs faciaux. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les attributs faciaux sont associés à une pluralité de groupes d’attributs correspondants conformément à une relation intrinsèque et une hétérogénéité des attributs faciaux, et dans lequel l’image source est traitée par un modèle de réseau correspondant, configuré pour un groupe correspondant de groupes d’attributs. Procédé selon la revendication 2, dans lequel un des groupes d’attributs correspondants est un groupe d’attributs de couleur pour des attributs faciaux à base de couleur, et l’image source est traitée par un modèle de réseau à base de couleur ; ou un des groupes d’attributs correspondants est un groupe d’attributs de forme pour des attributs faciaux à base de forme, et l’image source est traitée par un modèle de réseau à base de forme. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de réseau comprend une pluralité de classificateurs correspondants, chacun des classificateurs correspondants comprenant une ou plusieurs couches linéaires entièrement connectées, dans lequel chacun des classificateurs correspondants fournit en sortie une prédiction d’un attribut correspondant des attributs faciaux. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle comprend un modèle de réseau de traitement d’images basé sur ResNet, pré-entraîné, adapté, débarrassé de couches de prédiction. Procédé selon la revendication 1, comprenant la fourniture des attributs faciaux destinés à être utilisés par une application réalisant une de la récupération d’images, de la reconnaissance faciale, et de la recommandation de produits et / ou de service. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’application réalise une recommandation de produit et / ou de service en réponse à des attributs faciaux, et dans lequel l’application modifie l’image source pour simuler un effet associé à un produit ou un service recommandé pour fournir un essai virtuel sur l’expérience utilisateur. Système, comprenant : une unité d’attributs faciaux incluant des circuits de traitement configurés pour extraire une pluralité d’attributs faciaux à partir d’une image source d’un visage, et pour générer un ou plusieurs effets faciaux basés sur la pluralité d’attributs faciaux extraits ; et une unité d’effets faciaux incluant des circuits de traitement configurés pour appliquer au moins un effet facial à l’image source, et pour générer un ou plusieurs cas virtuels d’une image source à effet appliqué sur une interface d’e-commerce. Système selon la revendication 8 ; comprenant en outre : une unité d’expérience utilisateur incluant des circuits de traitement configurés pour déterminer au moins un produit à partir d’un magasin de données stockant des produits en association avec un ou plusieurs d’une pluralité d’attributs faciaux, et pour générer un ou plusieurs cas virtuels d’une recommandation de produits sur une interface d’e-commerce pour acheter des produits. Système selon la revendication 8, dans lequel l’unité d’attributs faciaux inclut des circuits de traitement configurés pour exécuter un modèle de réseau réalisant un apprentissage profond et une régression supervisée afin de produire une prédiction pour chacun de la pluralité d’attributs faciaux à partir de l’image source d’un visage.