Brevet FR3114429A1 — publié le 20220325

SYSTEME ET PROCEDE POUR GENERER UN MODELE DE CORPS HUMAIN Procédé pour générer un modèle de corps humain comportant : Acquisition d’au moins une vue partielle d’un individu définissant une image 3D provenant d’au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace ; Génération d’un modèle de corps humain par application d’un réseau de neurones entrainé pour générer un modèle 3D dudit corps de l’individu à partir des images 3D en entrée, ledit entrainement du réseau de neurones étant réalisé à partir d’un ensemble de données décrivant des vues partielles de corps humain. Figure d’Abrégé : FIG.3 SYSTEME ET PROCEDE POUR GENERER UN MODELE DE CORPS HUMAIN DOMAINE Le domaine de l’invention concerne un système pour générer un modèle de corps humain. Le domaine de l’invention se rapporte plus particulièrement aux systèmes équipés de moyens de calculs permettant une construction en temps réel d’un modèle de corps humain d’un individu pour générer un avatar dudit individu. ETAT DE L’ART Il existe différentes solutions permettant de générer un avatar en temps réel qui soit plus ou moins fidèle à des aspects d’un individu. La fidélité recherchée concerne parfois la posture de l’individu, sa cinématique ou même ses émotions. La solution la plus communément répandue consiste à représenter un modèle de corps de type squelette afin de définir des points d’intérêts tels que des articulations. Ces points d’intérêts peuvent être traqués en temps réel afin de reconstruire une cinématique d’un corps humain en fonction des coefficients de rotation desdits points d’intérêts. Le document de brevet WO2019219357, « method and system for animating a 3D avatar » décrit une solution de ce type. Un inconvénient de cette solution est que l’enveloppe 3D de l’individu n’est pas spécifiquement traitée. Si la cinématique de l’avatar généré peut être fidèle aux déplacements ou aux mouvements de l’individu, la fidélité de la représentation 3D du modèle de corps humain de l’individu ne l’est pas. D’autres solutions s’intéressent à la représentation du visage d’un individu portant un casque de réalité virtuelle telle que la solution décrite dans le document de brevet US2018/096533 :“Facial feature views of user viewing into virtual reality scenes and integration of facial features into virtual reality views into scenes”. Ce document vise à pallier le problème de la reconstruction de traits du visage afin de générer un avatar d’un individu, notamment pour restituer ses émotions. Toutefois, la méthode de reconnaissance s’appuie sur l’identification de points d’intérêt définis par des formes. Cette identification permet de déterminer des positions de volumes d’intérêts tels que le nez. Un inconvénient de cette méthode est qu’elle permet uniquement de reconnaitre des zones particulières telles que le nez ou le contour des yeux. La méthode ne peut pas permettre de reconstruire fidèlement l’ensemble d’un corps humain d’un individu. D’autres documents traitent de certains points d’intérêts formant des zones tridimensionnelles spécifiques. C’est le cas du document de brevet US10,636,193, “Generating graphical representation of a user’s face and body using a monitoring system included on a head mounted display”. Ce document décrit une solution permettant de détecter automatiquement des zones d’intérêt par un algorithme tel qu’une intelligence artificielle. Ainsi, des zones d’intérêts plus spécifiques d’un modèle de corps humain peuvent être identifiées telles que des coins de lèvres, le contour des yeux. Ces zones d’intérêts sont par exemple cartographiées afin d’être repositionnées sur un modèle de corps issu d’une bibliothèque. Toutefois, un inconvénient de cette méthode est que le modèle de corps reste extrait une bibliothèque de données. Elle est possiblement personnalisable, mais elle ne représente pas spécifiquement le modèle de corps d’un individu. Il en résulte que l’avatar généré emprunte quelques spécificités de l’individu sans pour autant représenter fidèlement la morphologie ou la topologie de surface du modèle de corps de l’individu. Il existe un besoin de définir un système et une méthode pour générer un modèle de corps humain en temps réel qui soit fidèle à un individu pour générer un avatar numérique. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour générer au moins un modèle de corps humain comportant : Acquisition d’au moins une vue partielle d’au moins un individu définissant une image 3D provenant d’au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace ; Génération d’un modèle de corps humain par application d’un réseau de neurones entrainé pour générer un modèle 3D dudit corps de l’individu à partir d’au moins une image 3D en entrée, ledit entrainement du réseau de neurones étant réalisé à partir d’un ensemble de données comportant une pluralité de vues partielles de corps humain, chacune des vues partielles utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones étant généré à partir d’un maillage tridimensionnel. Un avantage de l’invention et notamment d’un entrainement du réseau de neurones par des vues partielles générées directement par des maillages tridimensionnels est de supprimer l’étape visant à passer par des coefficients de pose ou d’articulation d’un modèle paramétrique. Un intérêt est de générer directement de nombreux maillages tridimensionnels à partir d’un modèle paramétrique pour apprendre aux réseaux de neurones à produire de tels maillages tridimensionnels. Les maillages tridimensionnels sont des maillages d’un corps humain généré grâce au modèle paramétrique. L’invention permet de disposer d’un algorithme de calcul d’un modèle de corps bout-en-bout permettant à partir d’une image 3D partielle de produire un modèle de corps complet directement encodé par un maillage tridimensionnel. Il n’y a pas besoin de réutiliser le modèle paramétrique avec des coefficients de forme ou d’articulation pour produire un tel maillage. Selon un mode de réalisation, le modèle de régression du réseau de neurones est supervisé par des données décrivant des maillages tridimensionnels de vue partielle de corps humain. Selon un mode de réalisation, chacune des vues partielles utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones est générée à partir d’un maillage tridimensionnel structuré, ordonné et connecté. Selon un mode de réalisation, un modèle paramétrique de corps humain est configuré pour générer un maillage tridimensionnel de corps humain, ledit maillage tridimensionnel étant utilisé pour générer une vue partielle d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones. Cette étape peut être répétée afin de générer un ensemble de données d’entrainements avec différentes configurations du modèle paramétrique de corps humain. En d’autres termes, chaque vue partielle/image 3D est utilisée comme données d’entrée du réseau de neurones dont l’objectif est d’apprendre à régresser le maillage tridimensionnel sous-jacent. Selon un mode de réalisation, le modèle paramétrique de corps humain est paramétrable à partir de coefficients de forme et d’articulation définissant une configuration donnée d’un modèle de corps humain. Selon un mode de réalisation, chaque vue partielle acquise comprend une image 2D à laquelle est combinée une information numérique permettant de construire une représentation tridimensionnelle d’une surface dans l’espace. Selon un mode de réalisation, chaque vue partielle définissant une image 3D est encodée sous la forme d’un nuage de points pour définir les entrées du réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, les entrées du réseau de neurones sont définies par des vecteurs d’entrée, chaque vecteur d’entrée comportant les coordonnées d’un point du nuage de points encodé. Selon un exemple, ces coordonnées peuvent être agrémentées d’au moins une donnée encodant un descripteur de forme local du nuage de points calculé audit point. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la génération d’un avatar numérique à partir du modèle de corps généré, ladite génération de l’avatar étant réalisé au sein d’une image numérique définissant un contexte virtuel à partir de secondes données acquises depuis une interface de données, le procédé comportant l’affichage de l’avatar et du contexte virtuel. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend au moins deux acquisitions d’au moins deux vues partielles d’un individu définissant chacune une image 3D provenant d’au moins deux dispositifs optiques agencés en deux positions de l’espace, chaque image 3D acquise définissant une entrée du réseau de neurones entrainé pour générer à partir des images 3D en entrée un modèle 3D dudit individu. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une génération en temps réel d’une image 3D globale de chaque vue partielle acquise dudit individu à partir desdites images 3D acquises. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une génération d’un nuage de point global à partir d’une pluralité de nuages de points générés à partir de chaque vue partielle acquise par chaque dispositif optique (3), ledit nuage de points global comportant une compilation de points de chaque nuage de points. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système pour générer un modèle de corps humain comportant : un système d’acquisition d’images comportant au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace, le système d’acquisition d’images étant configuré pour acquérir un au moins une vue partielle d’un individu définissant une image 3D provenant dudit dispositif optique ; des moyens de calculs pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Selon un aspect, l’invention concerne un procédé pour générer un avatar numérique comportant : Acquisition d’au moins une vue partielle d’un individu définissant une image 3D provenant d’au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace ; Génération d’un modèle de corps humain par application d’un réseau de neurones entrainé pour générer à partir des images 3D en entrée un modèle 3D dudit corps de l’individu ; Transmission de premières données en temps réel de données comportant le modèle de corps généré au moyen d’une première interface de communication ; Réception par une seconde interface de communication d’un casque de réalité virtuelle des premières données émises depuis l’interface de communication, ledit casque de réalité virtuelle comportant un calculateur pour générer en temps réel une image virtuelle 3D comprenant un avatar numérique généré à partir des données du modèle 3D. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système pour générer un avatar numérique comportant : un système d’acquisition d’images comportant au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace, le système d’acquisition d’images étant configuré pour acquérir un au moins une vue partielle d’un individu définissant une image 3D provenant dudit dispositif optique ; des moyens de calculs pour mettre en œuvre un réseau de neurones entrainé pour générer à partir d’au moins une image 3D en entrée un modèle 3D dudit individu ; une première interface de communication pour émettre en temps réel des premières données, comportant au moins ledit modèle 3D généré, à une seconde interface de communication ; un casque de réalité virtuelle comportant la seconde interface de communication pour recevoir les premières données émises depuis l’interface de communication, ledit casque de réalité virtuelle comportant un calculateur pour générer en temps réel une image virtuelle 3D comprenant un avatar numérique généré à partir des données (DATA 1 ) du modèle 3D. Un avantage de l’invention est de permettre une reconstruction fidèle du corps humain d’un individu dans un environnement virtuel pour des applications temps réel. Selon un mode de réalisation, le système d’acquisition d’images comporte au moins deux dispositifs optiques agencés en au moins deux positions distinctes de l’espace, le système d’acquisition d’images étant configuré pour acquérir une pluralité de vues partielles d’un individu définissant des images 3D provenant d’au moins un des deux dispositifs optiques, les moyens de calculs étant configurés pour mettre en œuvre un réseau de neurones entrainé pour générer à partir des images 3D en entrée un modèle 3D dudit individu. Selon l’un des différents aspects de l’invention, selon un mode de réalisation, une unité de calcul est configurée pour générer en temps réel une image 3D globale de chaque vue partielle acquise dudit individu à partir desdites images 3D acquises. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le réseau de neurones est entrainé à partir de vues partielles de corps humain générées à partir d’un modèle paramétrique d’un corps humain. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le modèle paramétrique de corps humain est paramétrable à partir de coefficients de forme et d’articulation définissant une configuration donnée d’un modèle de corps humain. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le réseau de neurones est configuré pour calculer par une régression un ensemble de coefficients de formes et d’articulations, lesdits coefficients définissant les paramètres d’entrée du modèle paramétrique pour générer un modèle de corps humain. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, les moyens de calculs sont configurés pour générer un modèle d’individu, ledit modèle d’individu correspondant au modèle paramétrique paramétré avec les paramètres issus de la régression dudit réseau de neurones. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le réseau de neurones est configuré pour générer en sortie un maillage tridimensionnel de l’ensemble du modèle de corps humain, le système comprenant un moyen de calcul d’une référence topologique dudit nuage de points. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le réseau de neurones est configuré pour générer en sortie un maillage tridimensionnel de l’ensemble du modèle de corps humain, ledit maillage tridimensionnel étant structuré et ordonné. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, chaque vue partielle acquise par un dispositif optique comprend une image 2D à laquelle est combinée une information numérique permettant de construire une représentation tridimensionnelle d’une surface dans l’espace. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, l’invention comprend une unité de calcul pour générer en temps réel un nuage de points de chaque vue partielle acquise dudit individu à partir de chaque image 3D acquise. Selon un mode de réalisation, un modèle paramétrique est configuré pour générer un maillage tridimensionnel de corps humain, ledit maillage tridimensionnel étant utilisé pour générer une vue partielle d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape d’échantillonnage du maillage tridimensionnel pour générer un nuage de points, chaque nuage de points définissant une vue partielle d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, les entrées du réseau de neurones comprennent les coordonnées des points du nuage de points. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, l’unité de calcul génère un nuage de point global à partir d’une pluralité de nuage de points générés à partir de chaque vue partielle acquise par chaque dispositif optique, ledit nuage de points global comportant une compilation de points de chaque nuage de points. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, l’unité de calcul génère un premier maillage d’une surface de l’individu à partir du nuage de point global, ledit premier maillage comportant pour chaque point du nuage de point global une association dudit point avec un vecteur comportant un ensemble de descripteurs de formes. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, le calculateur est configuré pour générer une image virtuelle 3D comportant ledit avatar et un contexte virtuel à partir de secondes données, lesdites secondes données étant reçues par une interface de communication du casque de réalité virtuelle. Selon un mode de réalisation du procédé ou du système, les premières données comportent, en outre, une donnée de déplacement dudit individu. Selon un mode de réalisation, chaque dispositif optique comprend : au moins deux caméras infrarouges et/ou ; au moins une caméra couleur et/ou ; au moins une paire de caméras couleur configurées pour générer les images 3D par stéréoscopie et/ou ; au moins trois caméras comprenant deux caméras infrarouges et une caméra couleur et/ou ; au moins un projecteur infrarouge projetant un motif et deux caméras infrarouges capturant ledit motif projeté à la surface d’un corps humain. au moins un projecteur de lumière projetant des motifs de lumière structurée et au moins une caméra capturant lesdits motifs et/ou; une caméra temps de vol et/ou ; un dispositif émetteur-récepteur laser. Selon un mode de réalisation du système ou du procédé, l’invention comprend une acquisition d’une pluralité de vues partielles d’un individu définissant chacune une image 3D provenant respectivement d’au moins deux dispositifs optiques agencés en au moins deux positions distinctes de l’espace. Selon un mode de réalisation du système ou du procédé, l’invention comprend une génération en temps réel d’un nuage de points respectivement de chaque vue partielle acquise dudit individu à partir desdites images 3D acquises, ledit nuage de points définissant les entrées du réseau de neurones. Selon un mode de réalisation du système ou du procédé, les vues partielles acquises sont horodatées. Selon un mode de réalisation du système ou du procédé, l’invention comprend une étape de fusion d’une image 3D d’un individu avec le modèle 3D de manière à produire ledit avatar numérique. Selon un mode de réalisation, le casque de réalité virtuelle comprend au moins un dispositif optique intégré pour acquérir une image 3D d’un individu et/ou réaliser une calibration du système optique. Selon un mode de réalisation, le système comprend une autocalibration des dispositifs optiques du système d’acquisition par rapport à un dispositif optique de référence dudit système d’acquisition. Selon un mode de réalisation : au moins un premier dispositif optique (3) comprend un premier agencement linéaire d’au moins deux caméras selon un premier axe (A 1 ) ; au moins un second dispositif optique (3) comprend un second agencement linéaire d’au moins deux caméras selon un second axe (A 2 ). Selon un mode de réalisation, chaque dispositif optique comporte : un premier ensemble de dispositifs optiques comportant un premier champ de vue compris entre 30° et 70° verticalement et entre 50 et 100° horizontalement et ; un second ensemble de dispositifs optiques comportant un second champ de vue compris entre 50° et 100° verticalement et entre 30 et 70° horizontalement. Selon un mode de réalisation : au moins deux dispositifs optiques sont distancés dans un plan horizontal d’un repère cartésien d’une distance comprise dans la gamme [30cm et 500cm] ; au moins deux dispositifs optiques sont distancés selon un axe vertical d’un repère cartésien d’une distance comprise dans la gamme [30cm et 500cm] . BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : [Fig. 1] : figure 1 : un mode de réalisation du système de l’invention dans lequel un dispositif optique est mis en œuvre ; [Fig. 2] : figure 2 : un mode de réalisation du système de l’invention dans lequel deux dispositifs optiques sont mis en œuvre ; [Fig. 3] : figure 3 : un mode de réalisation du procédé de l’invention dans lequel sont représentés le traitement de vues partielles acquises en temps réel par un dispositif optique afin de générer un avatar numérique à partir de la reconstitution d’un modèle de corps humain ; [Fig. 4] : figure 4 : un mode de réalisation du procédé de l’invention dans lequel sont représentés le traitement des vues partielles acquises en temps réel par deux dispositifs optiques afin de générer un avatar numérique à partir de la reconstitution d’un modèle de corps humain ; [Fig. 5] : figure 5 : un mode de réalisation d’une représentation fonctionnelle d’un casque de réalité virtuelle de l’invention ; [Fig. 6] : figure 6 : un mode de réalisation d’un nuage de points d’un individu généré à partir d’une vue partielle d’un individu, [Fig. 7] : figure 7 : un mode de réalisation d’un modèle de corps humain généré à partir des acquisitions de chaque dispositif optique de l’invention. Un premier aspect et un second aspect de l’invention concernent un système et un procédé pour construire un modèle 3D d’un corps humain. L’invention est décrite au regard d’un cas d’application celui de la génération d’un avatar dans une image virtuelle par exemple affichée dans un casque de réalité virtuelle. Toutefois, l’invention trouve d’autres modes d’usage tel que la génération d’un modèle de corps humain pour asservir les mouvements d’un bras robot médical ou d’un drone autour d’un patient ou pour réaliser un suivi temps réel de mouvements d’un athlète lors d’une compétition de sport afin de générer des indicateurs de performances. L’invention trouve de nombreuses applications d’interaction homme-machine. Le système de l’invention comprend un système d’acquisition optique comportant au moins un dispositif optique 3. Selon un exemple, le système peut comprendre un casque de réalité virtuelle 6. Selon différentes mises en œuvre, les moyens de calculs permettant de générer le modèle de corps humain MOD_S en temps réel peuvent être intégrés dans le dispositif optique 3, dans un boitier externe tel qu’une console de jeux ou directement dans une électronique du casque de réalité virtuelle 6. Le système 1 de l’invention peut donc comprendre un boitier externe collectant les données acquises par les optiques afin de les combiner avant de transmettre de nouvelles données au casque de réalité virtuelle 6 ou à tout autre équipement exploitant le modèle de corps produit. Le procédé de l’invention associé permet de mettre en œuvre ces étapes de génération de modèle de corps humain ou d’échange de données entre les différents éléments du système de l’invention. Dispositif optique La figure 1 représente un exemple de réalisation de l’invention dans lequel est disposé un dispositif optique 3, noté également 31, et également appelé plus généralement « dispositif d’acquisition ». La figure 2 représente un exemple de réalisation de l’invention dans lequel sont disposés deux dispositifs optiques 3, notés respectivement 31 et 32. La notation 3 est utilisée lorsque l’on décrit un dispositif optique de manière générale. Le système de l’invention 1 peut comprendre une pluralité de dispositifs optiques 3, notamment plus de deux dispositifs optiques 3 afin d’augmenter la résolution de l’image 3D, la vitesse de traitement ou encore assurer un meilleur champ de vision. Toutefois, l’invention peut être mise en œuvre avec un unique un dispositif optique 31. Dans le cas où plusieurs dispositifs optiques 3 sont utilisés, de manière préférée ils sont disposés à une certaine distance l’un de l’autre. Ils peuvent être soient rendus solidaires l’un de l’autre, par exemple, par une tige de maintien ou par un rack de positionnement, soient être non contraint l’un de l’autre afin de permettre une disposition libre de chaque dispositif optique 31, 32 dans l’espace. Les deux dispositifs optiques 3 sont préférentiellement agencés au sein d’une pièce sur des meubles de manière à orienter leur optique vers un espace libre de ladite pièce dans lequel un ou plusieurs individu(s) 9 évoluera. L’invention peut être mise en œuvre selon différentes configurations d’agencement du ou des dispositifs optiques 3. Selon un mode de réalisation, le dispositif optique 31 peut être agencé dans l’espace ou bien être fixé au casque de réalité virtuelle 6 de manière à acquérir l’image d’un autre utilisateur. Dans ce cas, ce dispositif optique 31 peut être également utilisé en combinaison avec un autre dispositif optique 32 agencé dans un espace tel ou bien même il peut être également fixé sur le casque 6 et orienté de manière à acquérir des images des bras ou plus généralement des parties du corps de l’individu 9 portant le casque 6. Chaque dispositif optique 3 est configuré pour générer une image 3D d’un corps humain d’un individu 9. Cette image 3D est appelée également dans la suite de la description vue partielle. Il est entendu que chaque dispositif optique 3 ne peut acquérir qu’une partie du corps humain d’un individu 9 à un instant donné. Ainsi, lorsque plusieurs dispositifs optiques 3 sont utilisés, l’utilisation des données de différentes vues partielles VP 1 , VP 2 permet d’augmenter la surface de corps modélisable d’un ou plusieurs individu(s) 9. La figure 3 décrit un exemple de procédé dans lequel une vue partielle VP 1 acquise par un dispositif optique 31 de l’invention. La figure 4 représente le cas où au moins deux dispositifs optiques sont agencés pour acquérir différentes vues partielles en temps réel. VP 1 sont les vues partielles acquises en temps réel par le dispositif optique 31 et VP 2 sont les vues partielles acquises en temps réel par le dispositif optique 32. L’invention vise à reconstruire l’intégralité du corps d’un individu à partir d’au moins une vue partielle VP 1 . Ces vues partielles sont acquises préférentiellement simultanément et en continu afin de produire un modèle de corps en temps réel. Un avantage de l’invention est de tirer parti d’un réseau de neurones entrainé de sorte que la reconstruction d’un modèle complet de corps humain soit générée à partir d’un minimum d’une vue partielle. D’autres réalisations dans lesquelles 3, 4, 5 ou 6 vues partielles acquises simultanément permettent de reconstruire un modèle de corps d’un individu 9. Selon un exemple de réalisation, les dispositifs optiques sont synchronisés entre eux au moyen d’une horloge et d’un signal émis préalablement de l’un à l’autre. Cette synchronisation permet notamment de déclencher des acquisitions coordonnées de vues partielles d’un individu 9. D’autres moyens de synchronisation peuvent être mis en œuvre, par exemple par l’intermédiaire d’un boitier externe qui envoie un signal de synchro à chaque dispositif optique. Le signal envoyé peut l’être à l’initialisation du procédé ou peut être émis de manière régulière. Selon un mode de réalisation, les acquisitions sont horodatées afin d’associer à une vue partielle une date. Cette association permet notamment de coordonner la combinaison des nuages de points construits à partir des images de chaque optique ou d’apporter des facteurs correctifs si les dates sont légèrement décalées. Acquisition d’une vue partielle Dans le cadre de la présente invention, une image 3D ou une vue partielle peut être définie par un ensemble d’images d’un même sujet, au moins deux images, permettant de générer une information de profondeur dudit sujet. Selon un exemple, l’image 3D peut être une image stéréoscopique, c’est-à-dire une paire d’images, telle que deux vues dites gauche et droite, réalisée par deux capteurs optiques prenant une même scène à partir de deux points de vue légèrement distants. Le spectre d’une telle image peut être dans le visible ou dans l’infrarouge. Dans ce cas, une image 3D peut être une paire d’images couleur ou infrarouges. Selon un autre exemple, une image 3D peut également s’entendre comme une image qui est directement associée à une carte de profondeur, selon un autre exemple, une image 3D peut s’entendre comme un nuage de points représentant un échantillonnage d’une surface tridimensionnelle obtenue à partir d’images acquises d’un sujet. L’image 3D peut également comprendre d’autres informations, en plus des points, telles que des informations de couleurs. Selon un mode de réalisation, l’image 3D comprend une image 2D et une information de profondeur estimée par un algorithme d’estimation de profondeur. Selon un mode de réalisation, l’image 3D comprend une image 2D et un maillage tridimensionnel calculé selon le procédé de l’invention. Plus généralement, on nomme une image 3D ou une vue partielle : une image 2D à laquelle est combinée une information numérique permettant de construire une représentation tridimensionnelle d’une surface dans l’espace. Cette information numérique peut être une seconde image, une carte de profondeur ou toute autre donnée calculée permettant de construire un nuage de points dans l’espace à partir d’une image 2D. Selon un mode de réalisation, chaque dispositif optique 3 comprend une paire de caméras permettant de générer une carte de profondeur de l’image acquise. Lorsqu’un dispositif optique comprend au moins deux capteurs, cela suffit au procédé de l’invention pour générer un maillage tridimensionnel à partir d’un unique dispositif optique 3. Selon un exemple de réalisation, les caméras sont des caméras infrarouges. Les caméras infrarouges offrent des résolutions permettant de dresser une carte de profondeur dont la précision permet de restituer des différences de reliefs de la surface d’un corps d’un individu situé à une distance comprise entre quelques centimètres et 3m, voire 4m, des dispositifs optiques 31, 32. Dans le cas où le dispositif optique 3 est monté sur le casque virtuel 6 pour acquérir des images du propre corps de l’individu 9 portant ledit casque, par exemple ses bras ou ses mains, la distance peut être de quelques centimètres. Selon une méthode, des images 2D acquises d’un même objet depuis deux points de vue d’un même dispositif optique 3 dont on connait l’agencement peuvent être combinées selon des techniques connues pour obtenir une carte dite « de profondeur » ou « de distance ». Selon un exemple de réalisation, chaque dispositif optique 3 comprend 3 caméras dont une paire de caméras infrarouges et une caméra couleur. Selon un exemple, les dispositifs optiques 3 peuvent comprendre une paire de caméras infrarouge 3D et au moins un projecteur infrarouge. Selon un mode de réalisation, le dispositif optique 3 comprend un projecteur infrarouge laser permettant de projeter une image comportant des motifs, également appelé « patterns », notamment à la surface d’un corps humain. Le motif projeté est alors acquis par la paire de caméras infrarouges afin de reconstruire en temps réel par stéréoscopie une carte de profondeur. Selon un autre exemple, les dispositifs d’acquisition 3 peuvent comprendre une paire de caméras couleur configurées pour faire de la stéréo passive afin de générer les images 3D. Selon un autre exemple, les dispositifs d’acquisition 3 peuvent comprendre une caméra couleur et un projecteur de lumière projetant des motifs de lumière structurée. Les images acquises peuvent alors être traitées de sorte à analyser la déformation du motif projeté. Cette technique permet d’obtenir une donnée supplémentaire et permet d’améliorer la reconstruction 3D. En particulier, la détection d’une déformation d’un motif projeté permet d’améliorer la précision de la carte de disparité entre deux images utilisées pour générer la carte de profondeur. En outre, le projecteur permet de réduire le bruit lors de la construction du nuage de points pour générer le premier graphe G 1 . Selon un mode de réalisation, les motifs de l’image sont des motifs réguliers par exemple représentant une forme régulière. Selon un autre mode de réalisation, les motifs sont générés de manière aléatoire. Selon des variantes de réalisation, d’autres technologies peuvent être mises en œuvre dans l’invention pour reconstruire une carte de profondeur par exemple à partir de caméra temps de vol. Dans ce dernier cas, la caméra 3D peut être, par exemple, remplacée par une caméra temps de vol, plus connu sous l’appellation anglo-saxonne « Time-of-Flight », ToF. Dans ce cas, il s'agit d'un rayon laser ou lumineux visible ou infrarouge couplé à une caméra ou un récepteur photosensible permettant de mesurer le temps de vol de différents rayons tirés dans l'espace et donc d'en reconstruire une cartographie 3D. D’autres techniques de construction d’une carte de profondeur peuvent être utilisées, telles qu’un dispositif émetteur-récepteur laser. La réflexion du faisceau laser permet de générer une donnée relative à la géométrie de la surface de réflexion. Une autre technique peut s’appuyer sur un émetteur-récepteur à ultrasons. Un exemple d’un système qui pourrait être mis en œuvre est le système de type LIDAR. Calibration Selon un mode de réalisation, l’invention et plus particulièrement le procédé de l’invention comprend une étape de calibration de chaque dispositif optique et/ou des caméras de chaque dispositif optique 3 Les repères suivants sont définis et illustrés sur la figure 1 et/ou la figure 2: R 0 : référentiel monde dans lequel évolue l’individu 9 portant le casque de réalité virtuelle 6, R 0 pourrait être également un repère associé à un bras robot mobile ou de tout équipement dans lequel les mouvements peuvent influencer la représentation du modèle de corps ; R 1 : référentiel lié à un premier dispositif optique 31, R 2 : référentiel lié à un éventuel second dispositif optique 32. R 3 : référentiel lié au casque de réalité virtuelle 6. Une première calibration, dite « calibration stéréoscopique », inter-caméras peut être réalisée, par exemple, entre les deux caméras d’un même dispositif optique 3 pour réaliser une reconstruction 3D d’un sujet. La première calibration vise à calculer une transformation entre deux images acquises par chacune des caméras d’un même dispositif optique 3 au sein du repère R 1 ou R 2 . Cette calibration permet d’assurer les transformations entre les repères des différentes caméras d’un même dispositif optique 3. Une seconde calibration permet d’assurer les transformations entre un dispositif optique 31 et un autre dispositif optique 32. La seconde calibration peut comprendre la définition d’une caméra de référence d’un dispositif optique 31 ou 32 afin que les transformations s’effectuent vis-à-vis du repère de référence. Le repère de référence peut également être choisi sur un boitier externe collectant les données de chaque dispositif optique 31, 32 ou sur le casque de réalité virtuelle 6 ou de tout autre équipement dont les mouvements influent sur la représentation du modèle de corps MOD_S. La seconde calibration peut être réalisée de différentes manières qui peuvent être combinées ou non. La seconde calibration vise à calculer les transformations de R 1 vers R 2 ou de R 2 vers R 1 ou de R 1 et R 2 vers R 0 par exemple. Une première méthode consiste à établir une communication entre les deux dispositifs optiques 3 afin d’échanger des coordonnées d’un premier dispositif 31 vers un second dispositif 32 au moyen d’une liaison sans fil. Dans cette méthode, chaque dispositif optique 3 comporte des moyens pour calculer sa position et son orientation, par exemple, à partir d’une centrale inertielle. Une seconde méthode peut être réalisée grâce à la projection d’un motif d’un premier dispositif optique 31 qui est acquis par le second dispositif optique 32 afin de calculer la déformation du motif projeté. Un exemple de réalisation comprend la projection d’un damier dont les déformations acquises par chaque caméra permettent de générer un facteur correctif pour calculer la transformation d’un référentiel vis-à-vis d’un autre référentiel. Le facteur correctif peut prendre en compte la position ou l’orientation de ladite caméra vis-à-vis d’une autre caméra, ou respectivement d’un dispositif optique 3 vis-à-vis d’un autre dispositif optique 3. Le motif peut être émis dans la gamme infrarouge ou dans la gamme visible. La déformation du motif permet de calculer une transformation d’un référentiel vers un autre. Selon cette méthode, chaque dispositif optique 3 peut projeter un motif pour que les autres dispositifs optiques 3 calculent la déformation du motif afin de déterminer la transformation d’un référentiel vers un autre. Une troisième méthode peut être mise en œuvre à partir d’un boitier externe dissocié du ou des dispositifs optiques 3. Le boitier est positionné de sorte à acquérir une image de chaque dispositif optique 3 et potentiellement d’un motif positionné sur chaque dispositif optique 3. Cette solution permet de calculer les positionnement et agencement de chaque dispositif optique 31, 32 dans l’espace afin de transformer les images acquises par chaque dispositif optique 31, 32 dans un unique référentiel. Une quatrième méthode comprend un processus d'alignement itératif des différents nuages de points générés par les différents dispositifs optiques 31, 32. Ce mode de réalisation est utilisé lorsqu’au moins deux dispositifs optiques sont mis en œuvre. Un tel algorithme est appelé "iterative closest points" dans la terminologie anglo-saxonne. Cette calibration assure qu’un nuage de points calculé par un dispositif optique 31 corrobore avec un autre nuage de points calculés par un autre dispositif optique 32. C’est l’identification les points communs des nuages de points qui permettent à postériori de calculer un facteur de transformation d’un référentiel dans un autre. Selon une cinquième méthode, la calibration peut également être effectuée en étudiant la transformation qu'il y'a entre une paire d'images couleur. D’autres méthodes de calibration des référentiels de dispositifs optiques peuvent être utilisées dans le cadre de l’invention. Dispositif électronique Selon un mode de réalisation, le système 1 de l’invention comprend un dispositif électronique (non représenté) comprenant une entité de calcul qui comprend à un minima un calculateur qui peut être un composant électronique muni d’un processeur. Le dispositif électronique comprend, en outre, une mémoire pour stocker des paramètres de configurations du système 1, les paramètres de calibration de chaque dispositif optique 3, les instructions nécessaires à l’exécution les logiciels fonctionnant pour générer un avatar en temps réel, les modèles de corps humain d’un individu 9, les données de configuration et de paramétrage des capteurs, des émetteurs ou de tout autre équipement piloté par le système 1, des données telles que celles permettant d’exécuter le réseau de neurones utilisés pour reconstruire la surface du corps de l’individu 9 à partir de données optiques comme une image, une carte de profondeur ou un nuage de points. Ces dernières données du réseau de neurones peuvent comprendre les coefficients du réseau, des données d’un classificateur, des données d’une fonction de régression. Le dispositif électronique peut être un unique composant ou encore dans une seconde réalisation, il peut comprendre différents composants qui sont associés à différents éléments du système 1, tels que le casque de réalité virtuelle, un boitier externe ou au moins un dispositif optique 3. Un premier objectif du dispositif électronique est de générer une surface d’un corps humain MOD_S de l’individu 9 en temps réel à partir d’au moins une vue partielle acquise par au moins un dispositif optique 3. Selon différents modes de réalisation, le procédé de l’invention comprend des étapes d’enregistrement des configurations, d’extraction des données enregistrées, de stockage des nuages de points ou du modèle de corps généré. Nuage de points A partir de la carte de profondeur et plus généralement de chaque vue partielle VP i acquise, l’invention permet de générer une image 3D tel qu’un nuage de points NP i . Chaque image 3D ou plus spécifiquement chaque nuage de points NPi associé à chaque vue partielle VP i dans l’espace est susceptible de représenter un maillage partiel de la surface du corps d’un humain, tel que l’individu 9. Le maillage étant ici entendu comme un ensemble de points définissant les limites d’une surface tridimensionnelle. Chaque point du nuage de points NP i peut être associé à une coordonnée spatiale tridimensionnelle d’un référentiel R 1 ou R 2 . Les coordonnées peuvent être transposées dans tout autre repère tel que R 0 ou R 3 à partir d’une fonction de transformation d’un référentiel dans un autre. Les points du nuage de points constituent alors un premier graphe G 1 . Selon un exemple, les points du premier graphe G 1 obtenus sont non orientés et non connectés. Dans sa forme la plus simple, le graphe G 1 est une liste non ordonnée de points dont les coordonnées sont référencées dans l’espace, par exemple dans un référentiel R 0 de l’espace dans lequel évolue l’individu 9 ou un référentiel associé au casque de réalité virtuelle 6. Les points sont alors définis chacun indépendamment des autres. Dans sa forme la plus simple, le graphe G 1 est donc un nuage de points. La figure 6 représente un exemple du nuage de points NP 1 représentant la face antérieure d’un corps humain dont une image 3D est acquise. Lorsqu’il est établi une carte de profondeur, cette dernière permet de générer une grille de points/de pixels dont l'intensité correspond à la distance relative avec la caméra. Selon un autre exemple, les distances entre points sont générées indépendamment d’une reconnaissance de forme telle qu’une enveloppe d’un corps. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention permet de récupérer un nuage de points issu des images acquises et de le transférer par exemple sur un processeur graphique tel qu’un GPU, GPU désignant dans la terminologie anglo-saxonne « Graphic Processing Unit ». Les images peuvent être traitées de sorte à extraire un périmètre d’acquisition limitant la zone à traiter. Pour cela, un gabarit ou un masque de segmentation, éventuellement obtenu grâce à un réseau de neurones, peut être utilisé pour éviter de prendre en considération des points en dehors d’une zone d’intérêt défini par la surface du corps humain. L’acquisition des images par l’ensemble des dispositifs optiques 3 permet d’augmenter la couverture de la surface à traiter permettent de générer une carte de profondeur d’une grande partie du corps d’un individu 9. La figure 4 représente la face antérieure et la face postérieure d’un corps d’un individu 9. Ces images peuvent être obtenues, par exemple, en disposant les dispositifs optiques sensiblement en vis-à-vis. Selon un exemple, le nombre de points générés par unité de surface est configurable selon une résolution souhaitée du nuage de points. L'acquisition peut être configurée pour augmenter la résolution spatiale de chaque nuage de points NP 1 , généré en augmentant la résolution des images. Elle peut aussi être configurée pour augmenter la résolution temporelle en augmentant le nombre d'images collectées par unité de temps. La résolution peut être également augmentée en augmentant le nombre de dispositifs optiques 3. Selon un mode de réalisation, chaque dispositif optique 3 calcule un nuage de points, tel que le nuage de points NP 1 , à partir des images acquises. Ainsi, selon l’exemple de la figure 3, à chaque acquisition, le système 1 active le dispositif optique 3 de sorte que : le dispositif optique 31 génère un ensemble ENS 1 de points du nuage de points NP 1 ; Selon l’exemple de la figure 4, à chaque acquisition, le système 1 active l’ensemble des dispositifs optiques 3 de sorte que : le dispositif optique 31 génère un ensemble ENS 1 de points du nuage de points NP 1 ; le dispositif optique 32 génère un ensemble ENS 2 de points du nuage de points NP 2 . Le dispositif électronique comprend des moyens de calculs pour générer un nuage de points global NP G comprenant l’ensemble des points des différents ensembles générés par exemple dans le cas de l’utilisation de deux dispositifs optiques ENS 31 , ENS 32 . Un intérêt est d’obtenir un nuage de points le plus complet possible représentatif du corps de l’individu 9. Le nuage de points global NP G est notamment établi après qu’une calibration des dispositifs optiques soit réalisée et qu’au moins une transformation de chaque nuage de points acquis NP 1 , NP 2 soit réalisée pour opérer les nuages de points dans un même référentiel. Selon un mode de réalisation du procédé de l’invention, le dispositif électronique est configuré pour réaliser différentes opérations suivantes : application d’une fonction de transfert basée sur une configuration de calibration des différents dispositifs optiques 3 vis-à-vis d’un référentiel de référence du système 1 ; corrélation entre les différents ensembles de points afin de déterminer un sous-ensemble de points en commun et un sous-ensemble de points non partagés par les différents nuages de points ; optionnellement, contrôle d’erreurs de calibration d’un dispositif optique 3 ; détermination d’un nuage de point global NP G comprenant l’ensemble des points des différents ensembles de points générés ENS 1 , ENS 2 par chaque dispositif optique 3. Traitement du nuage de points et calcul des descripteurs de forme Selon un premier mode de réalisation, l’image 3D, ou plus spécifiquement le nuage de points, générée à partir d’une vue partielle acquise d’un dispositif optique est directement utilisé comment entrée dans le réseau de neurones. Selon un autre mode de réalisation lorsque différents dispositifs optiques 3 sont utilisés conjointement, l’image 3D obtenue par combinaison d’une pluralité de vues partielles, tel que le nuage de points global NP G obtenu, est directement utilisée comme entrée d’un réseau de neurones appelé CNN 1 . Dans cette réalisation, le nuage de points peut se résumer à l’ensemble des points, chaque point étant caractérisé par ses coordonnées dans l’espace 3D dans un référentiel de référence. Ce référentiel de référence peut être un des 4 référentiels définis à savoir R 0 , R 1 , R 2 ou R 3 . Selon une alternative lorsque différents dispositifs optiques 3 sont utilisés, les deux nuages de points NP 1 et NP 2 sont directement utilisés en entrée du réseau de neurones CNN 1 sans nécessairement calculer un nuage de points global NP G . Plus généralement, lorsqu’une pluralité de nuage de points est calculée simultanément par une pluralité de dispositifs optiques 3, dans cet exemple, ils peuvent définir des entrées distinctes du réseau de neurones CNN 1 . Selon un second mode de réalisation, un calculateur est configuré pour réaliser une opération visant à calculer des informations topologiques locales de chaque point d’un nuage NP 1 ou du nuage de points global NP G . Un intérêt est de construire des vecteurs d’entrée du réseau de neurones comportant des données géométriques supplémentaires. Ce mode de réalisation permet de calculer des descripteurs de forme locaux en chaque point du nuage de points NP 1 , NP 2 ou NP G . Selon un mode de réalisation, un graphe connecté est obtenu à partir du maillage des points. La méthode consiste à associer à chaque point du graphe connecté des attributs issus de calculs effectués sur la matrice d’adjacence du graphe connecté. Cela correspond au calcul de fonctions appliquées à chaque point, dont ses coordonnées, et leur voisinage de manière à générer des descripteurs de forme, ou coefficient de forme. Un avantage des descripteurs de forme est de caractériser une topologie locale de la surface à un point du premier graphe G 1 . Lorsque le corps d’un individu 9 bouge ou change au cours du temps, la surface du corps est considérée comme un objet déformable dont les transformations sont non isométriques. Les descripteurs de forme permettent de générer en chaque point des caractéristiques propres qu’il est possible de retrouver grâce au procédé de l’invention après une déformation. Selon un premier mode de réalisation, les descripteurs de forme peuvent être calculés à partir de fonctions appliquées localement au point considéré. Selon un mode de réalisation, au moins un descripteur de forme locale et/ou un descripteur de forme globale sont définis. Les descripteurs peuvent être du type : « Wave Kernel Signature » ou « Heat Kernel Signature » ou « Gaussian Curvature ». Un avantage est de définir des descripteurs de forme à partir d’une analyse spectrale de la région au voisinage d’un point du nuage de points ou du graphe issu du nuage de points. Un avantage est l’utilisation simplifiée d’équations ou d’opérateurs normalisés dont le traitement numérique peut être optimisé. Selon un second mode de réalisation, les descripteurs de forme sont calculés automatiquement à chaque point du nuage de points NP 1 , NP 2 ou NP G par un réseau de neurones configuré pour les calculer automatiquement. Cette sortie d’un premier réseau de neurones permet de définir une entrée d’un second réseau de neurones CNN 1 . Ainsi, le premier réseau de neurones serait configuré pour calculer des descripteurs de forme en chaque point du nuage de points acquis pour enrichir les entrées du second réseau de neurones CNN 1 , ledit second réseau de neurones CNN1 étant configuré pour calculer un modèle de corps humain MOD_S selon l’une des méthodes décrites ci-après. Utilisation d’un réseau de neurones entrainé Le dispositif électronique de l’invention comprend au moins une mémoire et un calculateur pour calculer un modèle de corps humain MOD_S à partir d’un réseau de neurones entrainé. L’implémentation du réseau de neurones entrainé peut être réalisée de sorte qu’il traite, en entrée, des vecteurs comportant les coordonnées de chaque point du nuage de points et éventuellement des attributs décrivant des descripteurs de forme précédemment calculés associés auxdits points lorsque le second mode de réalisation est mis en œuvre. D’autres implémentations du réseau de neurones peuvent être réalisées dans le cadre de l’invention de sorte qu’il traite plus généralement, en entrée, des données décrivant une image 3D. Il peut s’agir, par exemple, des données caractérisant la carte de profondeur. Ainsi l’exemple, des données décrivant un nuage de points est un mode de réalisation de l’invention. Le réseau de neurones peut être entrainé de différentes manières de sorte qu’en sortie il produise soit directement un nouveau nuage de points ou un graphe dans la mesure ou les points sont liés entre eux, soit des coefficients permettant de configurer un modèle de corps paramétrique MOD_P. Ainsi, les coefficients produits en sortis définissent une configuration ou un paramétrage d’entrée d’un modèle de corps paramétrique MOD_P. Il est donc possible d’entrainer et donc de configurer le réseau de neurones de sorte à adapter la sortie de ce dernier au terme de l’opération de régression. Un avantage d’un entrainement du réseau de neurones pour qu’il produise en sortie un maillage tridimensionnel et non des coefficients est que la sortie du réseau est directement exploitable pour produire un modèle de corps sans avoir à générer un modèle à partir des coefficients produits en sortie du réseau. Un exemple de modèle de corps MOD_S est représenté à la figure 7 d’un corps d’un individu. Dans les deux cas d’exemple, selon un mode de réalisation, le réseau de neurones CNN 1 est entrainé à partir d’un ensemble de vues partielles {VPA i } iƐ [1 ;N] définissant différentes vues de différents corps humains d’individus. Selon un premier exemple, chacune de ces vues partielles peut être définie par une image 3D, telle qu’un nuage de points comportant une pluralité de points, l’image 3D étant définie par exemple par un ensemble de points ayant des coordonnées et possiblement des données relatives à leur voisinage tel que des liens, des références, un ordonnancement, etc. Lorsque le réseau de neurones CNN 1 est entrainé pour reconstruire en sortie un maillage tridimensionnel de points, le modèle de régression est supervisé par des données décrivant des maillages tridimensionnels. Dans ce cas le modèle paramétrique est utilisé pour produire de nombreux maillages tridimensionnels sans pour autant utiliser ses coefficients dans l’entrainement. Selon un exemple, chaque maillage tridimensionnel comprend entre 1000 et 100000 sommets. Ce maillage est échantillonné pour générer une image 3D. Selon un second exemple, chacune de ces vues partielles peut être définie par ensemble de paramètres dits coefficients de forme et coefficients d’articulation. Lorsque le réseau de neurones CNN 1 est entrainé pour générer et prédire en sortie des coefficients définissant des paramètres d’entrée d’un modèle paramétrique, le modèle de régression est supervisé par un type de données décrivant dans ce cas des coefficients permettant de générer un modèle de corps. La construction du modèle de corps peut être réalisée dans un second temps à partir d’un modèle de corps paramétrique dans lequel les coefficients obtenus au terme de la régression peuvent être utilisés. On note VPA les vues partielles utilisées pour l’apprentissage du réseau de neurones. A cet effet, un modèle paramétrique MOD_P de corps humain peut être utilisé afin de produire de nombreuses vues partielles {VPA i } iƐ [1 ;N] de corps humain avec différents paramétrages. Un intérêt de cette solution est de disposer d’un très grand nombre de vues partielles VPAi de différents corps humains afin d’entrainer le réseau de neurones CNN 1 . Un modèle de corps humain dans une posture donnée permet de générer différentes vues partielles VPA de corps dans cette posture. Ainsi, en changeant les postures d’un même corps et en changeant également les modèles de corps grâce au modèle paramétrique MOD_P, il est possible de produire un très grand nombre de vues partielles VPAi de corps humain. Une telle possibilité offre une grande capacité de réduire les temps de réponse et d’augmenter la qualité des modèles produits pour générer en temps réel des modèles de corps humain MOD_S d’un individu 9. Une telle méthode d’entrainement permet également de superviser l’entrainement du réseau de neurones CNN 1 puisque le modèle paramétrique MOD_P permet de générer le modèle de corps complet de la configuration choisie, ainsi la sortie du réseau attendue peut être connue et donc supervisée. Le réseau de neurones CNN 1 peut ainsi être entrainé avec une très grande capacité de correction propagée dans la régression effectuée. Ainsi entrainé, le réseau de neurones CNN 1 disposant en entrée d’au moins une vue partielle VP 1 peut être mis en œuvre pour générer un modèle de corps MOD_S. Le modèle de corps MOD_S peut prendre la forme d’un maillage de points définissant un graphe ou à minima un nuage de points. D’autres solutions d’entrainements peuvent être mises en œuvre à partir d’une bibliothèque de corps humain. Un avantage majeur de cette mise en œuvre est de disposer directement en sortie du réseau de neurones d’un nuage de points ou d’un graphe représentant le maillage d’une surface tridimensionnelle. Lorsque le ou les dispositif(s) optique(s) acquière(nt) en continu des images 3D formant des vues partielles VP1 et/ou VP2, le réseau de neurones CNN 1 est configuré pour produire en sortie un modèle de corps MOD_S en temps réel. Afin d’obtenir un ordonnancement des sommets du maillage produit par le réseau de neurones CNN 1 , le procédé de l’invention peut comprendre une étape mise en œuvre pour calculer des références topologiques afin de coordonner la production d’un modèle de corps humain MOD_S en temps réel afin de le faire évoluer dans un référentiel. Cette solution permet également de réaliser un suivi temporel de n’importe quel point de la surface du modèle de corps MOD_S en des points d’intérêts notamment pour des applications de « tracking ». A titre d’exemple, lorsque l’avatar numérique généré suit les mouvements d’un individu portant un casque de réalité virtuelle, par exemple en évitant un obstacle ou en lançant un objet virtuel, le suivi de certaines zones d’intérêts du modèle de corps MOD_S peut être intéressant pour créer des interactivités avec un contexte virtuel dans lequel est intégré l’avatar numérique. Selon ce premier cas d’exemple, afin de générer un modèle de corps humain MOD_S de l’individu 9, une étape de calcul d’une référence topologique du modèle de corps humain MOD_S est réalisée. Le calcul d’une référence topologique du modèle de corps vise à identifier un motif topologique identifiable entre deux générations successives de modèles de corps MOD_S. Cette référence topologique peut être utilisée pour des applications de suivi en temps réel, autrement dit de « tracking ». Par ailleurs, elle améliore le suivi en temps réel des évolutions et mouvements de tout ou partie du modèle de corps MOD_S dans l’espace. Il est alors possible de démultiplier les applications améliorant la synergie entre les mouvements d’un avatar généré et les éléments interactifs d’un contexte virtuel interagissant avec ledit avatar dans la même image générée dans le casque de réalité virtuelle 6. Selon un mode de réalisation, une pluralité de références topologiques est calculée. Il peut s’agir, par exemple, d’un ensemble de points du nez, des extrémités, des articulations , etc. du modèle de corps. Cette opération peut être réalisée par application d’un algorithme visant à corréler deux modèles de corps calculés successivement pour identifier des motifs communs afin de définir des références topologiques communes. Le modèle de corps peut donc prendre la forme d’un maillage tridimensionnel de points structuré, ordonné et connecté. Un maillage structuré implique que chaque point du maillage conserve les mêmes références des points voisins à son voisinage. Un maillage ordonné implique que chaque point est référencé et peut être désigné parmi l’ensemble des points du maillage. Enfin, un maillage connecté implique que chaque point comprend dans sa définition les données caractérisant les liens avec ses points voisins. Un tel maillage tridimensionnel comporte un avantage pour faciliter les opérations de suivi en temps réel d’un point, par exemple lorsqu’il est associé à un autre point d’un contexte numérique de l’image virtuelle. Dans le premier exemple, le dispositif électronique est alors en mesure de générer un modèle de corps MOD_S à partir d’une image 3D, tel qu’un nuage de points, ledit modèle de corps MOD_S étant directement issus de la régression du réseau de neurones. Le modèle de corps MOD_S peut être orienté et référencé dans l’espace à partir de points caractéristiques d’un maillage tridimensionnel définissant le modèle de corps MOD_S. Un avantage d’utiliser un réseau de neurones entrainé CNN 1 permettant de générer directement un graphe G connecté, également appelé maillage tridimensionnel connecté, est de mettre en œuvre un algorithme de bout en bout, également appelé dans la terminologie anglo-saxonne un algorithme « end-to-end ». Cette solution permet de ne pas utiliser en sortie un modèle paramétrique de corps humain MOD_P qui doit être configuré à partir de coefficients calculés par un réseau de neurones entrainé CNN 1 . Cette dernière méthode est détaillée ci-après et constitue un second cas d’exemple. Dans un cas d’exemple, le réseau de neurones CNN 1 est configuré pour générer en sortie des coefficients à partir des entrées définies par les images 3D acquises. Ces images 3D acquises permettent d’obtenir les points des nuages de points de chaque image 3D. Les données de sortie du réseau de neurones CNN 1 sont obtenues par une régression du réseau CNN 1 . Ces coefficients peuvent être des coefficients de forme ou d’articulations telles que des rotations. Le réseau de neurones peut être configuré pour générer en sortie des coefficients directement utilisables au sein d’un modèle paramétrique MOD_P. Dans ce cas d’exemple, les coefficients obtenus par la régression sont appliqués à un modèle paramétrique MOD_P prédéterminé afin de générer un modèle de corps paramétré MOD_S définissant une surface tridimensionnelle de l’individu 9. Ce modèle de corps MOD_S ainsi généré peut alors être utilisé pour générer un avatar numérique. Dans le cas d’exemple d’une exploitation de ce modèle de corps pour une représentation au sein d’une réalité virtuelle, l’image du modèle de corps peut être générée dans un environnement virtuel en tenant compte de la position et l’orientation du casque de réalité virtuelle 6. L’orientation et la position du casque de réalité virtuelle 6 sont obtenues par une transformation de R 3 dans R 0 ou inversement. Dans ce second cas d’exemple, l’entrainement du réseau de neurones CNN 1 peut également être réalisé à partir d’un modèle paramétrique de corps humain MOD_P défini par des paramètres tels que des paramètres de formes et de rotations d’articulations, définis par des coefficients précédemment. Ainsi, dans les deux cas d’exemple proposés, que ce soit un maillage tridimensionnel ou des coefficients en sortie, le réseau de neurones peut être entrainé à partir de vues partielles générées à par un modèle paramétrique MOD_P paramétré avec configurations permettant de créer une pluralité de vues partielles VPA i de différents modèles de corps dans différentes positions. Dans le cas d’exemple d’une régression générant des coefficients, le dispositif électronique est alors en mesure de calculer le maillage tridimensionnel correspondant au modèle paramétrique MOD_P paramétré avec des paramètres définis par les coefficients produits par la régression du réseau de neurones. Ainsi, la surface d’un corps humain MOD_S peut être calculée en temps réel à partir d’une acquisition d’une ou plusieurs vues partielles VP 1 , VP 2 d’un individu 9 et d’un réseau de neurones entrainé. Un intérêt d’un calcul en temps réel de la surface modélisée MOD_S du corps d’un individu 9 est de restituer une fluidité des mouvements de l’avatar dans un environnement virtuel conforme aux mouvements ou aux déplacements de l’individu 9. L’avantage du procédé de l’invention est de pouvoir générer une nouvelle surface modélisée MOD_S en moins de 15ms. Ces temps de réponse permettent notamment d’obtenir des délais de réponse pour des applications de jeux vidéo interactifs. La configuration d’une acquisition par une caméra peut être par exemple de 10 à 90 fps. Configuration du réseau de neurones Selon un mode de réalisation, une première image tridimensionnelle peut être générée par le dispositif électronique à partir de l’ensemble des vues partielles acquises VP 1 par chaque dispositif optique 3 de sorte à obtenir une vue globale du corps MOD_S de l’individu. Dans le cas de la mise en œuvre d’un unique dispositif optique 3, les vues partielles VP 1 acquises en temps réel par ledit dispositif optique 3 définissent des données à traiter pour définir les entrées du réseau de neurones. Dans le cas d’une mise en œuvre d’une pluralité de dispositifs optiques 3, les vues partielles VP 1 , VP 2 , etc. acquises en temps réel par lesdits dispositifs optiques 3 définissent des données à traiter pour définir les entrées du réseau de neurones. Ces données sont alors préférentiellement horodatées de manière à coordonner la reconstruction de différentes vues partielles à des instants donnés. Selon un mode de réalisation, la configuration du réseau de neurones CNN 1 peut comprendre : Des convolutions ou des couches de réseau de neurones comportant une pluralité de multiplications de matrices comportant des coefficients de pondération obtenus à partir d’un procédé d’apprentissage ; des opérations non-linéaires. Selon un mode de réalisation, la configuration du réseau de neurones CNN 1 comprend en entrées : des points du nuage de points et la valeur de leurs attributs et/ou ; la matrice d’adjacence du graphe correspondant à un nuage de points. Le réseau de neurones CNN 1 peut comprendre dans ses premières couches des convolutions puis des couches de neurones entièrement connectées, dite « fully connected layers » à la fin du modèle. Dans ce dernier cas, ce sont des neurones connectés à tous les neurones de la couche précédente et connectés à tous ceux de la couche suivante. Les couches de convolutions peuvent comprendre un balayage d’une matrice d’entrée produisant une série de calculs matriciels. Les autres couches du réseau de neurones comprennent, elles généralement des calculs matriciels sur la taille de la matrice d’entrée. Selon un exemple, chaque convolution comprend un produit de matrice entre une matrice d’entrées et une matrice de poids et la prise en compte d’un biais additionnel. L’application d’un traitement par couches successives au sein du réseau de neurones CNN 1 comprend l’application d’une série de multiplications matricielles qui sont suivies d’une fonction non linéaire pour produire une sortie de ladite couche. La succession de ces opérations définit la profondeur du réseau de neurones. Selon un exemple de réalisation, le réseau de neurones est un perceptron multicouche, connu sous l’acronyme MLP et dans la terminologie anglo-saxonne par « multi-layers perceptron ». Selon un exemple, le réseau de neurones peut être un réseau équivalent au MLP. Selon un exemple, le réseau de neurones est configuré de sorte que le résultat soit invariant par permutation des points de la liste d’entrée. Cette configuration est rendue possible par l’usage de fonctions d’agrégation telle que la fonction connue sous le nom « MAX POOLING » ou encore « AVG POOLING ». Selon un mode de réalisation, la structure du réseau de neurones permet d’extraire des attributs de l’entrée à différente échelle. Le voisinage de chaque point du nuage de points à différentes échelles est successivement considéré pour extraire un encodage dans un espace à dimension réduite de l’entrée. Cet encodage est ensuite passé dans une série de couches entièrement connectées pour faire une régression soit sur l’ensemble des paramètres du modèle paramétrique de corps humain MOD_P, soit directement sur les points du ou des nuages de points. Successivement des étapes d’échantillonnage et/ou de regroupement du voisinage des points échantillonné puis de regroupement de ces points sont répétées et encodées par des couches de convolutions pour créer des cartes des paramètres obtenus. Le procédé de l’invention permet avantageusement de créer une fonction conservant la symétrie de l’ensemble des points en entrée du réseau avec celle en sortie du réseau. Ainsi, l’application du réseau de neurones CNN 1 à un graphe non connecté, non orienté peut être assurée par la mise en œuvre de cette fonction conservant les symétries. Cette fonction assure une indépendance de cette étape vis-à-vis de l’ordonnancement des points en entrée. Cette fonction permet également la mise en œuvre d’auto-encodeurs au sein du traitement de la régression. Exemple d’un modèle paramétrique L’ensemble des modèles paramétrés peuvent être obtenus à partir d’un modèle paramétrique générique. Un intérêt d’un tel modèle est de pouvoir générer une pluralité de poses d’un corps humain à partir d’un paramétrage des articulations et de paramètres de forme. Lorsqu’un modèle paramétré est dans une posture donnée, il est possible de générer une infinité de vues partielles qui correspondent toutes à un point de vue donné sur le modèle de corps paramétré. Une particularité d’un tel modèle de corps est qu’il peut être modélisé par un ensemble d’articulations comportant chacune au moins une rotation et une position. Une rotation d’une articulation peut être définie par à minima par un angle. La position de l’articulation peut être associée à au moins une position d’au moins un point du graphe ou plusieurs points du même graphe. Selon un autre exemple, la position de l’articulation est obtenue à partir d’une opération combinant différentes positions du graphe par exemple pour générer une nouvelle position d’un nouveau point. Ce nouveau point peut être par exemple un barycentre d’un sous-ensemble de points du graphe. Des paramètres de forme peuvent être paramétrés pour définir des paramètres globaux de forme du corps. L’ensemble des configurations données d’un ensemble d’articulations en position et en rotation permet de définir une pose ou une posture donnée du modèle de corps. Ainsi, il est possible de générer une pluralité de poses du modèle de corps. Selon un mode de réalisation, la modélisation paramétrique du corps humain est un réseau maillé de points. Chaque articulation paramétrée génère une configuration associant un sous-ensemble de points du réseau maillé de points. Selon ce dernier exemple, 24 articulations peuvent être définies à partir de 72 paramètres de rotations, chacune des articulations est associée à 3 rotations. Ce modèle paramétrique MOD_P peut comprendre également 3 rotations globales. Un sous-ensemble d’articulations peut être extrait pour réaliser un mode de réalisation de l’invention, comme le poignet, le coude, etc. Chaque articulation peut comprendre également un ensemble de paramètres de forme tels que la largeur du poignet, la longueur du poignet, etc. Selon un exemple de réalisation, une fonction d’analyse en composantes principales, dite ACP et désignée par « Principal component analysis » permet d’extraire des paramètres de formes principaux. A titre d’exemple, la taille d’un individu, l’épaisseur de la zone ventrale, la corpulence, la taille du bassin, etc. peuvent être configurées pour prérégler un ensemble de paramètres locaux liés à une pluralité d’articulation. Le paramétrage d’un corps peut comprendre une pluralité de vecteurs définissant une forme et un angle. A titre d’exemple, il peut s’agir de la cheville, de la taille, du bras, etc. Une configuration générale permet d’obtenir une silhouette ou un gabarit donné du corps qui peut être paramétré. D’autres modélisations paramétrables de corps peuvent être utilisées avec le procédé de l’invention. Selon un exemple, un modèle de corps MOD_S peut être obtenu à partir d’une configuration d’un modèle paramétrique MOD_P avec les paramètres suivants : Translation globale du modèle dans l’espace : Tx, Ty, Tz, soient 3 paramètres ; Rotation globale du modèle dans l’espace : Rx, Ry, Rz, soient 3 paramètres ; Des angles de rotation de chaque articulation, par exemple en utilisant un modèle paramétrique comportant 24 articulations ou plus ayant chacune 3 paramètres de rotation : Rxi, Ryi, Rzi définissant au total 72 paramètres ; Des coefficients de formes, par exemple en utilisant un modèle paramétrique comportant 20 coefficients de forme. Ces derniers influencent la forme du corps humain. Possiblement, les paramètres comprennent des coefficients de forme dynamique qui influencent la position des tissus selon des mouvements. Dans cet exemple, 88 paramètres peuvent être déterminés pour générer un modèle de corps humain. Les articulations peuvent être définies en des points d’intérêt du corps humain tels que les genoux, poignets, coudes, chevilles cou, etc. Les coefficients de forme peuvent comprendre des paramètres tels que des tours de taille, tour de poignet, tour de coup, largeur des épaules, largeur des hanches, circonférence de la tête, etc. D’autres exemples de paramétrage peuvent être mis en œuvre avec le procédé ou le système de l’invention. Casque de réalité virtuelle Selon un mode de réalisation, le système 1 comprend un casque de réalité virtuelle 6 dans lequel un afficheur 3D est intégré. L’afficheur est capable de générer une image 3D en temps réel à partir de données numériques issues d’un flux vidéo. Parmi les données délivrées, l’invention permet de générer des données en temps réel du modèle du corps MOD_P de l’individu. Le modèle de corps est reconstruit à partir d’au moins une vue partielle VP 1 calculée en temps réel par au moins un dispositif optique 3. Ainsi, selon certaines applications, l’individu 9 portant le casque de réalité virtuelle 6 peut visualiser son propre modèle tridimensionnel évoluant dans l’espace. Selon d’autres applications, qui peuvent se combiner avec cette première application, d’autres utilisateurs connectés à un réseau de données peuvent recevoir le flux vidéo généré par le système 1 utilisée par l’individu 9 afin de diffuser dans un autre casque de réalité virtuelle 6 des images de l’avatar numérique de l’individu 9 en temps réel. La figure 5 représente un exemple de réalisation fonctionnel d’un casque de réalité virtuelle 6. Cet exemple représente un casque de réalité virtuelle 6 comportant une interface INT 2 permettant de recevoir des données provenant d’au moins un dispositif optique 31 ou d’un boitier externe collectant les données d’au moins un dispositif optique 31 afin de générer un modèle de corps MOD_S qui sera lui-même transmis au casque de réalité virtuelle 6. Le casque de réalité virtuelle 6 comprend, en outre, un calculateur K 2 permettant de traiter le modèle de corps MOD_S ou l’avatar numérique afin de produire une image IM 2 virtuelle 3D dans l’afficheur AF 1 du casque de réalité virtuelle 6. Selon un mode de réalisation, le référentiel R 3 du casque de réalité virtuelle 6 est référencé dans l’espace par exemple R 0 . Le casque de réalité virtuelle 6 peut être équipé d’une centrale inertielle délivrant des indications d’accélération et d’orientation afin de générer un contexte de réalité virtuelle cohérent avec les mouvements de tête de l’individu 9. Le procédé et le système de l’invention permettent de corroborer les mouvements de tête de l’individu 9 avec les images du modèle de corps produites. L’analyse des données provenant du casque de réalité virtuelle et des données provenant de l’équipement électronique produisant les modèles de corps en temps réel peut être utilisée pour : Corriger des erreurs détectées entre les deux mesures ; Calibrer le casque de réalité virtuelle avec les dispositifs optiques, Obtenir des données supplémentaires décrivant les mouvements du modèle de corps. Selon un exemple, le casque de réalité virtuelle 6 est muni d’au moins une caméra 3D interne afin de reconstituer un modèle 3D de la partie masquée par le casque de réalité virtuelle 6. Ces images peuvent être fusionnées avec le modèle de corps MOD_S produit par l’invention. Selon un mode de réalisation, le casque de réalité virtuelle 6 est muni d’un dispositif optique du type 31, c’est-à-dire capable de construire une image 3D soit d’au moins un autre individu que le porteur 9 de casque de réalité virtuelle 6 situé en vis-à-vis de ce dernier, soit d’une partie du corps de l’individu 9 portant le casque. Un intérêt est de permettre de reconstruire un modèle de corps vu de l’individu 9. Ce dispositif optique 31 peut être utilisé seul ou en combinaison avec un autre dispositif optique agencé par exemple dans une pièce. Procédé pour générer au moins un modèle de corps humain (MOD_S) comportant : Acquisition d’au moins une vue partielle (VP 1 ) d’au moins un individu (9) définissant une image 3D provenant d’au moins un dispositif optique (3) agencé en une position de l’espace ; Génération d’au moins un modèle de corps humain (MOD_S) par application d’un réseau de neurones (CNN 1 ) entrainé pour générer au moins un modèle 3D dudit au moins un corps de l’individu (9) à partir d’au moins une images 3D en entrée, ledit entrainement du réseau de neurones (CNN 1 ) étant réalisé à partir d’un ensemble de données comportant une pluralité de vues partielles (VPAi) de corps humain, chacune des vues partielles (VPAi) utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones (CNN 1 ) étant générée à partir d’un maillage tridimensionnel. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle de régression du réseau de neurones (CNN 1 ) est supervisé par des données décrivant des maillages tridimensionnels de vue partielle de corps humain. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que chacune des vues partielles (VPAi) utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones (CNN 1 ) est générée à partir un maillage tridimensionnel structuré, ordonné et connecté. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’un modèle paramétrique de corps humain (MOD_P) est configuré pour générer un maillage tridimensionnel de corps humain, ledit maillage tridimensionnel étant utilisé pour générer une vue partielle (VPAi) d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones (CNN 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’échantillonnage du maillage tridimensionnel pour générer un nuage de points, chaque nuage de points définissant une vue partielle (VPAi) d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones (CNN 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de génération d’une image 3D comportant une image 2D et une carte de profondeur à partir du maillage tridimensionnel, chaque image 2D et carte de profondeur définissant une vue partielle (VPAi) d’un corps humain afin d’entrainer le réseau de neurones (CNN 1 ). Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le modèle paramétrique (MOD_P) de corps humain est paramétrable à partir de coefficients de forme et d’articulation définissant une configuration donnée d’un modèle de corps humain (MOD_S). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que chaque vue partielle (VP) acquise comprend une image 2D à laquelle est combinée une information numérique permettant de construire une représentation tridimensionnelle d’une surface dans l’espace. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que chaque vue partielle (VP) acquise définissant une image 3D est encodée sous la forme d’un nuage de points pour définir les entrées du réseau de neurones (CNN 1 ). Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que les entrées du réseau de neurones (CNN 1 ) sont définies par des vecteurs d’entrée, chaque vecteur d’entrée comportant les coordonnées d’un point du nuage de points encodé et au moins une donnée encodant un descripteur de forme local du nuage de points calculé audit point. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce qu’il comprend au moins deux acquisitions d’au moins deux vues partielles (VP 1 , VP 2 ) d’un individu (9) définissant chacune une image 3D provenant d’au moins deux dispositifs optiques (31, 32) agencés en deux positions de l’espace, chaque image 3D acquise définissant une entrée du réseau de neurones (CNN 1 ) entrainé pour générer à partir des images 3D en entrée un modèle 3D (MOD 1 ) dudit individu. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en qu’il comprend une génération en temps réel d’une image 3D globale de chaque vue partielle acquise dudit individu (9) à partir desdites images 3D acquises. Système pour générer un modèle de corps humain (MOD_S) comportant : un système d’acquisition d’images comportant au moins un dispositif optique agencé en une position de l’espace, le système d’acquisition d’images étant configuré pour acquérir un au moins une vue partielle d’un individu définissant une image 3D provenant dudit dispositif optique ; des moyens de calculs pour mettre en œuvre le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 12. Système (1) selon la revendication 13, caractérisé en ce que chaque dispositif optique (3) comprend : au moins deux caméras infrarouges et/ou ; au moins une caméra couleur et/ou ; au moins une paire de caméras couleur configurées pour générer les images 3D par stéréoscopie et/ou ; au moins trois caméras comprenant deux caméras infrarouges et une caméra couleur et/ou ; au moins un projecteur infrarouge projetant un motif et deux caméras infrarouges capturant ledit motif projeté à la surface d’un corps humain. au moins un projecteur de lumière projetant des motifs de lumière structurée et au moins une caméra capturant lesdits motifs et/ou; une caméra temps de vol et/ou ; un dispositif émetteur-récepteur laser.