Brevet FR3115908A1 — publié le 20220506

Analyse vidéo pour obtenir des propriétés optiques d’un visage L’invention concerne un système et un procédé d’obtention de propriétés optiques de peau sur un visage humain par le biais d’une analyse vidéo de visage. Une vidéo du visage est capturée, des points de repère sur le visage sont suivis, des régions d’intérêt sont définies et suivies à l’aide des points de repère, certaines mesures/propriétés optiques sont obtenues, la vidéo temporelle est transformée dans un domaine angulaire, et des mesures/propriétés optiques supplémentaires sont obtenues. Ces propriétés optiques peuvent être mesurées à l’aide d’une vidéo en temps réel ou d’une vidéo qui a été pré-enregistrée. Figure pour l'abrégé : 1A ANALYSE VIDEO POUR OBTENIR DES PROPRIETES OPTIQUES D’UN VISAGE Domaine de l’invention Les modes de réalisation décrits ici concernent de façon générale un système et un procédé d’analyse de propriétés optiques de peau. Contexte Les photographies numériques sont le support le plus populaire pour capturer et évaluer des effets de couleur, de brillance et de morphologie à partir de produits cosmétiques. Cependant, même les images de résolution la plus élevée ne sont pas suffisantes : elles sont statiques même si les humains voient le monde en mouvement, elles capturent uniquement une condition d’éclairage spécifique, et le traitement d’image nécessite une géométrie standardisée très rigide pour garantir une analyse comparative fiable. Pour combattre cela, des scientifiques ont développé des procédés d’apprentissage automatique pour améliorer la photo-analyse, mais ils ont leurs limitations : ce sont des « boîtes noires », ils nécessitent de très grands ensembles d’images, nécessitent des données très standardisées, s’entraînent le plus rapidement avec des images basse résolution, et nécessitent des objectifs d’entraînement très spécifiques. Résumé Au vu des problèmes mentionnés ci-dessus, cette divulgation décrit un système et un procédé d’analyse de propriétés optiques de peau, comprenant : la capture d’une vidéo de la peau ; le suivi, à partir de la vidéo capturée de la peau, d’un ou de plusieurs points de repère sur la peau ; l’identification, à partir des un ou plusieurs points de repère suivis sur la peau, d’une ou de plusieurs régions d’intérêt ; la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire ; et le calcul de propriétés optiques de la peau. Dans un mode de réalisation, les propriétés optiques incluent au moins l’un parmi couleur, luminance, texture, brillance, rayonnement, régularité, ton de la peau, irisation, et éclat. Dans un mode de réalisation, la vidéo est capturée à partir d’un dispositif portable. Dans un mode de réalisation, un environnement est changé d’après les propriétés optiques calculées de la peau. Dans un mode de réalisation, la peau se trouve sur un visage. Dans un mode de réalisation, les propriétés optiques sont calculées pour une vidéo préexistante. Dans un mode de réalisation, les propriétés optiques calculées de la peau sont collectées en vue d’une analyse de données. L’invention concerne aussi un système d’analyse de propriétés optiques de peau, comprenant : un circuit de traitement configuré pour : capturer une vidéo de la peau ; suivre, à partir de la vidéo capturée de la peau, un ou plusieurs points de repère sur la peau ; identifier, à partir des un ou plusieurs points de repère suivis sur la peau, une ou plusieurs régions d’intérêt ; transformer la vidéo capturée dans un domaine angulaire ; et calculer des propriétés optiques de la peau ; dans lequel les propriétés optiques incluent au moins une propriété choisie parmi : la couleur, la luminance, la texture, la brillance, le rayonnement, la régularité, le ton de la peau, l’irisation, et l’éclat. Le système selon l’invention peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises isolément ou suivant toutes combinaisons techniquement possibles : - le système comprend en outre le changement d’un environnement en fonction des propriétés optiques calculées de la peau. - les propriétés optiques sont calculées pour une vidéo préexistante. - le système comprend en outre la collecte des propriétés optiques calculées de la peau en vue d’une analyse de données. - la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire est accomplie en comparant des distances entre un premier point de repère sur un côté gauche du visage par rapport à un axe central et un second point de repère sur un côté droit du visage par rapport audit axe central. La présente invention concerne aussi un procédé d’analyse de propriétés optiques de peau, comprenant : la capture d’une vidéo de la peau ; le suivi, à partir de la vidéo capturée de la peau, d’un ou de plusieurs points de repère sur la peau ; l’identification, à partir des un ou plusieurs points de repère suivis sur la peau, d’une ou de plusieurs régions d’intérêt ; la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire ; et le calcul de propriétés optiques de la peau ; dans lequel la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire est accomplie en comparant des distances entre un premier point de repère sur un côté gauche du visage par rapport à un axe central et un second point de repère sur un côté droit du visage par rapport audit axe central. Le procédé selon l’invention peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises isolément ou suivant toutes combinaisons techniquement possibles : - les propriétés optiques incluent au moins une propriété choisie parmi : la couleur, la luminance, la texture, la brillance, le rayonnement, la régularité, le ton de la peau, l’irisation, et l’éclat. - la vidéo est capturée depuis un dispositif portable. - le procédé comprend en outre le changement d’un environnement en fonction des propriétés optiques calculées de la peau. - le procédé comprend en outre la collecte des propriétés optiques calculées de la peau en vue d’une analyse de données. La figure 1A est une vue générale d’une installation potentielle, où une caméra est utilisée pour capturer une vidéo du visage d’un utilisateur, et les paramètres optiques du visage dans la vidéo capturée sont calculés localement, sur un réseau, ou avec une combinaison des deux. La figure 1B est une vue générale d’une seconde installation potentielle, où un téléphone est utilisé pour auto-capturer une vidéo et emploie le nuage informatique pour traiter la vidéo en termes de paramètres optiques. La figure 2 est un organigramme résumant les étapes pour calculer des mesures/propriétés optiques dans un mode de réalisation. La figure 3 illustre des images issues d’une vidéo capturée d’un participant bougeant la tête. La figure 4 est un exemple montrant les points de repère qui sont suivis pour chaque image dans un exemple. La figure 5A est un premier exemple montrant des régions d’intérêt sur un côté gauche et un côté droit d’un visage selon une orientation de la tête, où les régions d’intérêt ont été créées à l’aide de points de repère suivis. La figure 5B est un second exemple montrant des régions d’intérêt sur un côté gauche et un côté droit d’un visage selon trois orientations de la tête différentes, où les régions d’intérêt ont été créées à l’aide de points de repère suivis. La figure 6 est un exemple montrant une propriété optique de peau sur un visage pour une image d’une vidéo, où la propriété optique est une couleur moyenne par région d’intérêt. La figure 7 est un exemple montrant une propriété optique de peau sur un visage pour de multiples images d’une vidéo, où la propriété optique est une valeur de gris moyenne par région d’intérêt. La figure 8 illustre une transformation angulaire, où une valeur RBV moyenne est montrée pour une région d’intérêt de partie gauche du front et une région d’intérêt de partie droite du front selon des orientations/angles de tête variables. La figure 9A montre le graphique de luminosité de crête en fonction du point-temps obtenu à l’aide d’une caméra Panasonic GH5 pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 9B montre un graphique de différence de produit de luminosité de crête obtenu à l’aide d’une caméra Panasonic GH5 pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 10A montre le graphique de luminosité de crête en fonction du point-temps obtenu à l’aide d’une caméra d’iPhone 8 pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 10B montre un graphique de différence de produit de luminosité de crête obtenu à l’aide d’une caméra d’iPhone 8 pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 11A montre le graphique de niveau de brillance en fonction du point-temps obtenu à l’aide d’une Samba pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 11B montre un graphique de différence de produit de niveau de brillance obtenu à l’aide d’une Samba pour tous les participants d’une étude, où chaque participant avait un premier produit connu pour avoir une luminosité de crête plus élevée (NARS) sur une moitié du visage, et un second produit connu pour avoir une luminosité de crête plus faible (ELDW) sur l’autre moitié du visage. La figure 12 montre une comparaison côte à côte de différence de brillance/luminosité de crête pour trois types d’acquisition différents, où (A) provient d’une Samba polarisée, (B) est un système de vidéo de visage avec une vidéo d’iPhone auto-acquise, et (C) est un système de vidéo de visage avec une caméra Panasonic GH5 sur un trépied. La figure 13 montre les résultats statistiques d’un test T d’échantillons appariés évaluant si ELDW et NARS se sont révélés statistiquement différents à l’aide de résultats issus des trois types d’acquisition différents. La figure 14 montre les produits réels ayant été mis sur la partie gauche et la partie droite du visage pour chaque participant à l’expérience, qui ont été attribués aléatoirement. Description détaillée Dans un mode de réalisation, cette divulgation présente un système et un procédé d’évaluation de propriétés optiques (c’est-à-dire d’effets) de peau sur un visage humain, telles que (sans s’y limiter) couleur, luminance, texture, brillance, rayonnement, régularité, ton de la peau, irisation, éclat, etc. Une approche consiste à (1) évaluer et (2) visualiser des effets optiques en capturant une vidéo dans un environnement de capture concret détendu, et à l’analyser avec un logiciel ayant une capacité de détection de point de repère facial. La technique divulguée peut utiliser la vidéo et des mouvements dynamiques d’humains pour quantifier les propriétés optiques du visage d’un humain ; le résultat est une meilleure sensibilité, une robustesse, et une flexibilité (nul besoin d’utiliser une caméra haut de gamme) lors de la quantification de ces propriétés optiques. Les figures 1A et 1B montrent des vues générales pour deux exemples de modes de réalisation. Sur la figure 1A, une caméra 1002, telle qu’une caméra numérique mono-objectif reflex (DSLR), peut être utilisée pour enregistrer une vidéo d’un visage 1001. Dans un mode de réalisation, la distance entre le visage 1001 et la caméra 1002 peut être une distance normale entre une personne et un miroir lorsqu’elle applique du maquillage. Les données vidéo capturées peuvent être envoyées à un processeur 1003, un dispositif de commande de réseau 1004, une mémoire 1005, et/ou un afficheur 1006. Le processeur 1003 peut être utilisé pour traiter la vidéo capturée à partir de la caméra 1002 et réaliser des calculs afin de déterminer des propriétés optiques. Le dispositif de commande de réseau 1004 peut être utilisé pour transmettre et/ou recevoir des données sur un réseau. La mémoire 1005 peut être utilisée pour lire et écrire des données. L’afficheur 1006 peut être utilisé pour visualiser des données, telles que les propriétés optiques traitées (c’est-à-dire calculées) du visage 1001. Dans un autre mode de réalisation, une lumière peut être dirigée sur le visage 1001 en vue d’un meilleur éclairage. Dans un autre mode de réalisation, un écran vert peut être placé derrière le visage de l’utilisateur 1001 pour dissimuler le fond en vue d’une meilleure visualisation du visage 1001. Sur la figure 1B, un téléphone 1007 connecté à l’Internet peut être utilisé pour auto-capturer une vidéo d’un visage 1001. La vidéo auto-capturée peut être envoyée au nuage informatique 1008 (c’est-à-dire sur un réseau). La vidéo auto-capturée peut être envoyée du nuage informatique 1008 à un serveur 1009 en vue d’un traitement. Le serveur 1009 peut calculer les propriétés optiques du visage 1001 à partir de la vidéo auto-capturée, et renvoyer les résultats au téléphone 1007 via le nuage informatique 1008. Dans un autre mode de réalisation, le nuage informatique 1008 et le serveur 1009 peuvent être omis, et le téléphone 1007 peut localement (c’est-à-dire sans connexion Internet requise) calculer toutes les propriétés optiques du visage 1001 à partir de la vidéo auto-capturée, et afficher les résultats pour l’utilisateur. La figure 2 est un organigramme parcourant un exemple de mode de réalisation d’un procédé 100. Ce procédé peut être configuré pour un circuit de traitement. Sur la figure 2, S102 consiste à capturer une vidéo. La vidéo capturée peut être celle d’un visage humain. Dans un autre mode de réalisation, la vidéo capturée peut être celle d’une peau à un autre endroit, tel que la jambe, le bras, le dos, etc. La peau sur un visage humain sera utilisée dans cet exemple. La vidéo peut être pré-enregistrée ou enregistrée en temps réel. Dans la vidéo enregistrée, l’humain peut bouger la tête naturellement (par exemple regarder à gauche, au centre, à droite, puis répéter les mouvements). L’humain peut enlever des lunettes et tirer les cheveux en arrière avec un bandeau pour optimiser le suivi facial et minimiser une occlusion des régions faciales. La figure 3 montre des exemples de certaines images issues d’une vidéo capturée. La vidéo peut être enregistrée à partir d’un dispositif capable d’enregistrer des vidéos, tel qu’un dispositif portable (par exemple téléphone intelligent, tablette, etc.), une webcam d’un ordinateur portable, une caméra DSLR, etc. Dans un mode de réalisation, le système de capture de vidéo peut avoir une lumière à DEL, une DSLR sur un trépied aligné avec l’axe central d’illumination, et une chaise sur laquelle le sujet s’assoit. La vidéo peut être enregistrée à une résolution de 720p (jusqu’à 4K) et 60 ips (maximum 120 ips). Le sujet peut recevoir l’instruction de bouger la tête naturellement pendant, dans un mode de réalisation, jusqu’à 60 secondes, et un minimum de 15 secondes pendant l’enregistrement. Dans un autre mode de réalisation, le sujet peut bouger la tête pendant moins de 15 secondes ou plus de 60 secondes. Dans un autre mode de réalisation, la DSLR et le trépied peuvent être remplacés par un téléphone intelligent (par exemple un iPhone), et l’utilisateur de téléphone intelligent peut auto-capturer une vidéo de son visage. Pour des visualisations d’expérience client internes, une caméra de vision par ordinateur (par exemple de type Vision USB3) connectée à un poste de travail peut être utilisée pour une capture en temps réel. Sur la figure 2, S104 est le suivi de point de repère. Des fichiers vidéo (système d’évaluation) ou le flux vidéo (visualisation en temps réel) sont lus par des bibliothèques logicielles de suivi de point de repère facial. La figure 4 montre un exemple de suivi de point de repère, où 70 emplacements de point sur le visage sont détectés pour chaque image vidéo (par exemple le centre de la pupille, les coins des yeux, les narines, etc.). Dans un mode de réalisation, la quantité de points de repère peut être supérieure ou inférieure à 70. Les données de point de repère peuvent inclure durée d’existence, force d’existence, position x, et position y. Les données peuvent être fournies en sortie dans un fichier à valeurs séparées par des virgules (CSV). Un logiciel de suivi de point de repère est disponible dans la bibliothèque source libre Dlib (https://github.com/davisking/dlib). Un exemple de ce suivi de point de repère peut être vu dans le logiciel OpenPose développé par Carnegie Mellon (https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose Sur la figure 2, S106 consiste à définir et suivre des régions d’intérêt (ROI). Une ou plusieurs régions d’intérêt (c’est-à-dire des carreaux ou des zones) sur le visage peuvent être construites à l’aide des points de repère suivis. En outre, la vidéo capturée peut être filtrée pour utiliser uniquement les meilleures images vidéo (par exemple des images avec des ROI nettes, des images avec un nombre minimal de points de repère, etc.). Ces ROI/carreaux/zones peuvent être définis comme l’emplacement le plus pertinent pour une perception humaine. Leurs taille et emplacement peuvent être renseignés par des études de perception spéciales, par exemple des études de suivi de pupille pour savoir à quel endroit exactement un humain porte son attention sur le visage d’un sujet. Un exemple de S106 est montré sur la figure 5A et la figure 5B, où les points de repère ont été utilisés pour créer des ROI pour de multiples régions, telles que la partie gauche et la partie droite du front, les poches sous les yeux, la joue, et le menton. Sur la figure 2, S108 consiste à calculer des mesures/propriétés optiques. Pour la totalité (ou certaines) des ROI, des calculs pour des propriétés optiques telles que couleur, luminance (c’est-à-dire lumière), et texture peuvent être réalisés. Des moyennes, des médianes, des quartiles supérieur et inférieur sont calculés informatiquement à partir de l’ensemble de triplets RVB contenus au sein des ROI pour estimer la couleur (par exemple la couleur moyenne du Front-ROI#2, à l’image 12, est RVB = [180, 122, 80]). La luminance et la luminosité peuvent être calculées informatiquement à l’aide de fonctions similaires après conversion des triplets RVB en valeurs d’échelle de gris de 8 bits uniques, allant de 0 à 255. La texture au sein de chaque ROI peut être calculée informatiquement à l’aide de fonctions de traitement de bloc (ou filtres) comme un écart-type 2D, une entropie 2D, et des dérivés de 1 er et 2 nd ordres, etc. La figure 6 montre un exemple, où la couleur moyenne par ROI, pour chaque ROI, a été calculée pour une image de la vidéo capturée. De plus, la figure 7 montre la couleur et la luminosité calculées dans le temps pour chaque ROI pour chaque image de la vidéo capturée. Sur la figure 2, S110 consiste à réaliser une transformation dans un domaine angulaire. Les données temporelles de couleur/lumière/texture peuvent être converties à un domaine angulaire. Cela est accompli en calculant le rapport de distances entre des points de repère faciaux gauche et droit par rapport à l’axe central et en résolvant des équations trigonométriques ; par exemple, à mesure que la tête tourne à droite, la distance œil droit-nez peut être observée comme étant bien plus petite que la distance œil gauche-nez, l’angle peut donc être estimé d’après ces distances. Cela permet une production de résultats tels que : la couleur de la joue droite est RVB = [200, 112, 98] à une rotation de tête de 22 degrés sur la gauche depuis le centre. En d’autres termes, les mesures calculées peuvent être remappées en fonction de l’orientation de la tête, c’est-à-dire un angle de 22°, par opposition au temps, c’est-à-dire l’image numéro 12. Un exemple est montré sur la figure 8, où une ROI de partie gauche de front et une ROI de partie droite de front sont mappées selon la couleur/luminosité (axe y) et l’orientation de la tête (axe x). A noter que dans cet exemple, une valeur d’axe x plus négative correspond au visage du participant tournant davantage à gauche, une valeur d’axe x plus positive correspond au visage tournant davantage à droite, et une valeur d’axe x à zéro signifie que le visage du participant est centré. Sur la figure 2, S112 consiste à calculer des mesures/propriétés optiques supplémentaires, de niveau plus élevé, telles que brillance, rayonnement, régularité, ton de la peau, irisation, éclat. Après que les mesures de couleur et de lumière ont été mappées au domaine angulaire, une analyse de niveau plus élevé peut être réalisée sur les données, par exemple la « brillance » du visage peut être corrélée à la « luminosité de crête sur la plage d’angles » dans une vidéo. En d’autres termes, à mesure que l’humain tourne la tête à gauche et à droite, chaque ROI subit une luminosité maximale à un certain angle qui maximise la réflexion de la source de lumière, et cette valeur d’échelle de gris de « luminosité de crête » peut faire une différence entre des produits non brillants et brillants. L’irisation, par exemple, est un effet optique où la couleur semble changer en raison de l’angle, la variabilité de la couleur moyenne au sein de chaque ROI peut donc être suivie et quantifiée pour estimer le changement de couleur. Les autres métriques peuvent être déterminées par des fonctions non linéaires similaires (c’est-à-dire luminosité maximale sur l’angle) qui agissent sur le domaine angulaire, et le domaine spatial (c’est-à-dire luminosité maximale sur la totalité des ROI) ; et dans le cas du rayonnement et de l’éclat, des modèles de régression peuvent être utilisés pour lier un ensemble de métriques angulaires à des données de perception de consommateur et des données d’évaluation d’expert en maquillage. Dans un autre mode de réalisation, S110 peut être réalisé avant S108, et S108 et S112 peuvent être réalisés ensemble en une étape après S110. Le procédé 100 mentionné ci-dessus a été évalué à l’aide d’une caméra de consommateur proactif (Panasonic GH5), d’une caméra de dispositif portable (caméra avant d’iPhone 8), et d’une caméra à polarisation différentielle (Samba par Bossa Nova) à l’aide d’une métrique de luminosité de crête/brillance. La Samba peut être considérée comme la caméra de pointe. Par exemple, la Samba est l’instrument type de brillance in vivo chez L’Oreal. Six participantes de type européen portaient deux produits sur chaque moitié du visage. Les produits étaient (1) Estee Lauder Double Wear, 3W1 Fauve (connu pour être mat), abrégé sous la forme ELDW, et (2) NARS Natural Radiant Longwear Foundation (fond de teint longue durée naturel et rayonnant), Clair 4.5 Vienna 6606 (connu pour être plus brillant que ELDW) abrégé sous la forme NARS. Ainsi, dans une mesure de luminosité de crête/brillance, le fond de teint NARS devrait avoir une valeur de luminosité de crête/brillance plus élevée que l’ELDW. Les visages des participantes ont été capturés en ligne de base (T0), après application (T1), deux heures après application (T2), et cinq heures après application (T3). Un logiciel d’analyse de visage incorporant le procédé 100 mentionné ci-dessus a été utilisé pour traduire des points de repère par image dans une zone par image, en métriques par image. Les résultats de luminosité de crête calculés pour la totalité des zones, par participante, par point-temps, à l’aide d’une vidéo acquise par une caméra Panasonic GH5 sur un trépied sont montrés sur la figure 9A, et la différence de produit de luminosité de crête correspondante est montrée sur la figure 9B. Les résultats de luminosité de crête calculés pour la totalité des zones, par participante, par point-temps à l’aide d’une vidéo acquise par un iPhone (à la main c’est-à-dire auto-acquise par la participante) sont montrés sur la figure 10A (chaque courbe représente un côté d’un visage), et la différence de produit de luminosité de crête correspondante est montrée sur la figure 10B (chaque courbe représente une participante). Pour la vidéo capturée à la fois par la caméra Panasonic GH5 et l’iPhone, les résultats ont montré que pour chaque participante, NARS avait une luminosité de crête plus élevée que ELDW. Il y a également une évolution constante de la différence de luminosité de crête, où le NARS est au début bien plus brillant que ELDW à T1, puis évolue en se rapprochant de ELDW à T2 et T3. Cette constance ne se retrouve pas dans les résultats Samba. Les résultats de brillance par participante, par point-temps, à l’aide de la Samba sont montrés sur la figure 11A, et la différence de niveau de brillance correspondante par participante, par point-temps est montrée sur la figure 11B. A noter que les niveaux de brillance Samba pour les participantes #3 et #5 sont plus élevés pour ELDW que NARS à T1 et T2, respectivement (tous les deux entourés sur la figure 11B). Globalement, les niveaux de brillance Samba sont moins réguliers que les données de luminosité de crête montrées sur la figure 9A, la figure 9B, la figure 10A, et la figure 10B. Les graphiques de différence de produit sont résumés sur la figure 12 pour une comparaison côte à côte, où (A) provient de la caméra Samba, (B) est le système de vidéo de visage avec une vidéo d’iPhone auto-acquise, et (C) est le système de vidéo de visage avec la caméra Panasonic GH5 sur un trépied. On voit une évolution bien plus nette de la brillance provenant des deux systèmes de vidéo de visage que de Samba. Les résultats de systèmes de vidéo de visage ont montré que les côtés du visage avec une application de NARS sont plus brillants de façon plus constante (c’est-à-dire différence de produit négative) que les résultats Samba, que ce soit à l’aide d’un iPhone avec auto-acquisition ou d’une caméra de consommateur proactif sur un trépied. Ces courbes de différence de brillance peuvent se traduire en une puissance de distinction supérieure de n’importe quel essai statistique. Comme le montre la figure 13, un test T d’échantillons appairés (N = 6) a été utilisé pour comparer des données de chaque instrument de NARS et ELDW. Les statistiques montrent que le système de vidéo de visage utilisant la luminosité de crête de la vidéo d’iPhone auto-acquise est capable de faire une distinction entre les deux produits, NARS et ELDW, à chaque point-temps, et à des valeurs p très basses. C’est essentiellement la même force statistique que le système de vidéo de visage utilisant une caméra Panasonic GH5 fermement supportée et plus perfectionnée. Cependant, la caméra Samba a échoué à faire une distinction entre NARS et ELDW à T1 et T3. Ainsi, le système de vidéo de visage, avec une caméra GH5, a montré qu’il pouvait faire une différence entre une performance de brillance à un niveau de confiance statistique jamais vu avec l’état de la technique, bien qu’étant moins onéreux, plus petit, sans contact, plus pertinent pour le consommateur, et plus facile à utiliser. En outre, le même niveau supérieur de distinction est également produit lors de l’utilisation d’une vidéo de téléphone intelligent moyen, qui est auto-acquise par les sujets de l’essai. Pendant l’expérience, l’iPhone 8 d’Apple fonctionnait avec Pro Camera de Moment et avait des réglages de caméra : 720p @ 60 ips, ISO22 (le plus faible), obturateur 1/60 s (le plus lent pour 60 ips). La caméra Panasonic GH5 était sur un trépied, à approximativement 50 centimètres du sujet, l’équilibrage des blancs corrigé sur XRite Graycard (verso de XRite Video Colorchecker), ISO200, compression d’image tout I 200 mbps. Le sujet avait un tabouret pneumatique qui peut tourner, monter, et descendre. Il y avait une toile de fond d’écran vert avec une illumination par lampe fluorescente compacte (CFL), d’approximativement 6000K, à approximativement 100 centimètres derrière la tête du sujet. Il y avait une lumière à DEL Bescor (d’approximativement 6000K) et un appareil de mesure de lumière et de couleur Sekonic a mesuré la lumière devant le visage comme étant de 6200K. L’identité de la participante et le produit attribué aléatoirement appliqué sur le côté gauche et droit du visage pendant l’expérience sont montrés sur la figure 14. Dans un exemple de mode de réalisation, les techniques mentionnées ci-dessus peuvent être appliquées pour changer un environnement d’après la couleur des traits de visage de quelqu’un (par exemple un client). Par exemple, un client peut entrer dans un magasin en recherchant un rouge à lèvres, et les rayonnages peuvent changer de couleur pour concorder avec le teint du client. Par exemple encore, un client peut entrer dans un magasin phare, et un mur peut changer de couleurs pour concorder avec son visage. Les bénéfices de cela peuvent inclure la possibilité capable de choisir des produits de maquillage couleur facilement, un éloge du teint, et une génération d’un engouement commercial, tel que le fait de montrer à quel point le magasin est perfectionné ou unique, par exemple. Par exemple encore, un client peut entrer dans un magasin phare et une sculpture robotique peut changer de forme pour refléter son style de maquillage couleur ; cela permet au client d’observer son visage depuis de multiples angles, de la façon dont d’autres personnes le verraient. Dans un mode de réalisation, les techniques mentionnées ci-dessus peuvent être réalisées à la maison (par exemple à l’aide d’un téléphone intelligent) ou chez un vendeur (par exemple à l’aide d’une caméra DSLR) ; cela pourrait se faire en temps réel (par exemple les propriétés optiques sont calculées quasiment simultanément à mesure que la vidéo est capturée), ou pour une vidéo préexistante (c’est-à-dire que les propriétés optiques sont calculées pour une vidéo qui a été enregistrée par le passé). Dans un autre mode de réalisation, les techniques mentionnées ci-dessus peuvent être utilisées pour créer une base de données comprenant des données collectées sur les propriétés optiques calculées de la peau de différents utilisateurs. Cette base de données pourrait être utilisée en vue d’une analyse de données. Ces données pourraient en outre être organisées en fonction d’autres caractéristiques telles que l’âge, la région, le sexe, etc. Par exemple, en vue d’une analyse de tendance, le recueil de données sur les propriétés optiques d’influenceurs de réseaux sociaux (par exemple à partir de leurs publications de réseaux sociaux) peuvent donner un aperçu sur des tendances, telles que la popularité de styles de maquillage particuliers pour certains groupes d’âges, une couleur de rouge à lèvres particulière dans une certaine région du monde, etc. Les découvertes de l’analyse de données peuvent être utilisées pour créer des idées commerciales et prendre de meilleures décisions commerciales, telles que le fait d’être capable d’identifier des tendances. Le procédé et le système décrits ici peuvent être implémentés dans un certain nombre de technologies mais concernent de façon générale un circuit de traitement. Dans un mode de réalisation, le circuit de traitement est implémenté sous la forme d’un ou d’une combinaison parmi : un circuit intégré à application spécifique (ASIC), un réseau de portes programmables (FPGA), un réseau de logique générique (GAL), un réseau de logique programmable (PAL), un circuit permettant une programmabilité à usage unique de portes logiques (par exemple, à l’aide de fusibles) ou de portes logiques reprogrammables. En outre, le circuit de traitement peut inclure un processeur d’ordinateur et ayant une mémoire lisible par ordinateur non volatile externe et/ou intégrée (par exemple, RAM, SRAM, FRAM, PROM, EPROM, et/ou EEPROM) qui stocke des instructions d’ordinateur (instructions exécutables binaires et/ou instructions interprétées par ordinateur) pour commander le processeur d’ordinateur afin de réaliser les processus décrits ici. Le circuit de processeur d’ordinateur peut implémenter un seul processeur ou de multiples processeurs, chacun prenant en charge un fil unique ou de multiples fils et ayant chacun un cœur unique ou de multiples cœurs. Le circuit de traitement utilisé pour entraîner le réseau de neurones artificiels n’est pas nécessairement la même que le circuit de traitement utilisé pour implémenter le réseau de neurones artificiels entraîné qui réalise le débruitage d’image décrit ici. Par exemple, le circuit de processeur et la mémoire peuvent être utilisés pour produire un réseau de neurones artificiels entraîné (par exemple, tel que défini par ses interconnexions et poids synaptiques), et un FPGA peut être utilisé pour implémenter le réseau de neurones artificiels entraîné. De plus, l’entraînement et l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels entraîné peuvent utiliser une implémentation en série ou une implémentation parallèle en vue d’une performance accrue (par exemple, en implémentant le réseau de neurones entraîné sur une architecture de processeur parallèle telle qu’une architecture de processeur graphique). Bien que certains modes de réalisation aient été décrits, ces modes de réalisation ont été présentés à titre d’exemple uniquement, et ne sont pas censés limiter le cadre de l’invention. En effet, les nouveaux modes de réalisation décrits ici peuvent être réalisés selon de nombreuses autres formes ; en outre, divers omissions, substitutions et divers changements dans la forme des modes de réalisation décrits ici peuvent être apportés sans s’éloigner de l’esprit de l’invention. Les revendications qui l’accompagnent et leurs équivalents sont censés couvrir les formes ou modifications qui s’inscriraient dans le cadre et l’esprit de l’invention. Système d’analyse de propriétés optiques de peau, comprenant : un circuit de traitement configuré pour : capturer une vidéo de la peau ; suivre, à partir de la vidéo capturée de la peau, un ou plusieurs points de repère sur la peau ; identifier, à partir des un ou plusieurs points de repère suivis sur la peau, une ou plusieurs régions d’intérêt ; transformer la vidéo capturée dans un domaine angulaire ; et calculer des propriétés optiques de la peau ; dans lequel les propriétés optiques incluent au moins une propriété choisie parmi : la couleur, la luminance, la texture, la brillance, le rayonnement, la régularité, le ton de la peau, l’irisation, et l’éclat. Système selon la revendication 1, dans lequel les propriétés optiques sont calculées pour une vidéo préexistante. Système selon la revendication 1, comprenant en outre : la collecte des propriétés optiques calculées de la peau en vue d’une analyse de données. Système selon la revendication 1, dans lequel la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire est accomplie en comparant des distances entre un premier point de repère sur un côté gauche du visage par rapport à un axe central et un second point de repère sur un côté droit du visage par rapport audit axe central. Procédé d’analyse de propriétés optiques de peau, comprenant : la capture d’une vidéo de la peau ; le suivi, à partir de la vidéo capturée de la peau, d’un ou de plusieurs points de repère sur la peau ; l’identification, à partir des un ou plusieurs points de repère suivis sur la peau, d’une ou de plusieurs régions d’intérêt ; la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire ; et le calcul de propriétés optiques de la peau ; dans lequel la transformation de la vidéo capturée dans un domaine angulaire est accomplie en comparant des distances entre un premier point de repère sur un côté gauche du visage par rapport à un axe central et un second point de repère sur un côté droit du visage par rapport audit axe central. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les propriétés optiques incluent au moins une propriété choisie parmi : la couleur, la luminance, la texture, la brillance, le rayonnement, la régularité, le ton de la peau, l’irisation, et l’éclat. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la vidéo est capturée depuis un dispositif portable. Procédé selon la revendication 5, comprenant en outre : la collecte des propriétés optiques calculées de la peau en vue d’une analyse de données.