Brevet FR3151478A1 — publié le 20250131

L’invention concerne un procédé (1) de détermination de mesure oculaire comportant les étapes suivantes : sélectionner (100) une image dans un flux vidéo, identifier (200) un objet connu dans l’image, détecter (300) un visage dans l’image, ledit visage comportant deux côtés, chaque côté comportant un œil et une oreille, déterminer (400) une mesure oculaire du visage en utilisant une longueur de référence de l’objet connu, caractérisé en ce que l’étape de sélection de l’image comporte les sous étapes suivantes, détecter (101) le visage dans le flux vidéo, déterminer (106) pour chaque côté du visage une ordonnée d’œil, et une ordonnée d’oreille, déterminer (107) pour chaque côté du visage une longueur œil oreille, sélectionner (110) l’image dans le flux vidéo de manière à ce les ordonnées d’œil, les ordonnées d’oreille et les longueurs œil oreille respectent certains critères. Figure pour l’abrégé : [Fig. 1] Procédé de détermination de mesures oculaires Domaine technique de l’invention Le domaine de l’invention est celui de la prise de mesures oculaires dans le cadre de la fabrication de verres correcteurs et du montage de verres correcteurs dans des montures de lunettes. Dans le cadre de la fabrication de verres correcteurs et du montage de verres correcteurs dans une monture de lunettes, il est nécessaire de connaitre avec le plus de précision possible des mesures oculaires telles que la distance pupillaire, la distance mono pupillaire et les hauteurs. La distance pupillaire, nommé PD dans le présent texte, est la distance entre les centres des pupilles lorsqu'un sujet regarde à l’infini. On entend par sujet, un porteur ou futur porteur de lunette. On considère que le sujet regarde à l’infini lorsque le sujet regarde un objet suffisamment loin de lui pour que la direction du regard d’un de ses yeux soit sensiblement parallèle à la direction du regard de son autre œil. La distance mono pupillaire, nommée mono PD dans le présent texte, est la distance entre la projection du centre d’une des pupilles dans le plan de la monture et le centre de la monture. Les hauteurs sont les distances entre la projection du centre des pupilles dans le plan de la monture et le bas de monture. On entend par bas de la monture, l’intérieur de la dragée interne. Les mesures oculaires sont traditionnellement déterminées par un professionnel de l’optique en présence d’un porteur ou futur porteur de lunette. Le professionnel de l’optique trace, en général, à l’aide d’un feutre, le centre pupillaire directement sur le verre en se plaçant face au porteur de lunette. Cette méthode est sujette à des erreurs humaines et souffre d’un manque de précision. Afin d’augmenter la précision de détermination des mesures oculaires et afin d’éviter au porteur de lunette et/ou au professionnel de l’optique de se déplacer, des techniques de détermination de mesures oculaires utilisant un capteur grand public sont décrites notamment dans le brevet FR30088005. Ces techniques s’appuient sur un report de mesures 2D à partir d’un visage et d’un objet connu présents dans une image acquise par le capteur grand public. La qualité des mesures oculaires déterminées selon ces techniques est cependant dégradée par l’orientation du visage de l’utilisateur et de l’objet connu dans la ou les images utilisées. De manière supplémentaire, lorsque la focale du capteur utilisé n’est pas connue, la position du porteur de lunette et de l’objet connu devant le capteur dégrade également la qualité des mesures oculaires déterminées. Présentation de l'invention La présente invention remédie aux inconvénients précités en proposant un procédé de détermination de mesures oculaires. Ledit procédé de détermination de mesures oculaires comporte les étapes suivantes : sélectionner une image dans un flux vidéo, identifier un objet connu dans l’image sélectionnée, détecter un visage dans l’image sélectionnée, ledit visage comportant deux côtés, dit côté gauche et côté droit, chaque côté comportant un œil et une oreille, déterminer une mesure oculaire du visage en utilisant une longueur de référence de l’objet connu, mesurée dans l’image sélectionnée. Selon l’invention, l’étape de sélection de l’image comporte les sous étapes suivantes, détecter le visage dans le flux vidéo, déterminer pour chaque côté du visage une ordonnée d’un premier point de référence de l’œil, dite ordonnée d’œil, et une ordonnée d’un premier point de référence de l’oreille, dite ordonnée d’oreille, déterminer pour chaque côté du visage une longueur entre un deuxième point de référence de l’œil et un deuxième point de référence de l’oreille, dite longueur œil oreille, sélectionner l’image dans le flux vidéo de manière à ce que pour chaque côté du visage, une différence entre l’ordonnée d’œil et l’ordonnée d’oreille soit inférieure à un seuil d’ordonnée et de manière à ce qu’une différence entre la longueur œil oreille d’un côté du visage et la longueur œil oreille de l’autre côté du visage soit inférieure à un seuil de longueur. On entend par longueur de référence de l’objet connu, une longueur connue qui une fois mesurée dans l’image permettra, par report de longueur, d’établir une mesure oculaire comme par exemple le PD. On entend par point de référence, un point fixe d’une partie du visage. On entend par ordonnée d’un point de référence, la distance, dans une image, entre le point de référence et la limite basse de l’image. Dans le contexte d’une image rectangulaire, en plaçant par exemple un repère orthogonal dans le coin inférieur gauche de l’image, cette distance est l’ordonnée du point de référence dans le repère orthogonal. Le premier point de référence et le deuxième point de référence de l’œil peuvent être confondus et donc ne former qu’un seul point. Le premier point de référence et le deuxième point de référence de l’oreille peuvent être confondus et donc ne former qu’un seul point. L’oreille de chaque côté du visage est considérée comme étant vers l’extérieur du visage par rapport à l’œil du côté du visage correspondant. En utilisant un seuil de longueur faible, généralement proche de zéro, l’image sélectionnée présente avantageusement le visage avec une orientation latérale face au capteur, c’est-à-dire, que le visage du porteur de lunette n’est ni tourné vers la gauche, ni tourné vers la droite. De cette manière, le porteur de lunette pourra placer l’objet connu en appui sur son visage et un report de longueur pourra être effectué entre la longueur de référence de l’objet connu et par exemple l’écart entre les pupilles du porteur de lunette, le PD, avec un minimum d’erreur selon une direction horizontale. En utilisant un seuil d’ordonnée faible, l’image sélectionnée présente le visage avec une orientation verticale face au capteur, c’est-à-dire, que le visage du porteur de lunette n’est ni tourné vers le haut, ni tourné vers le bas. De cette manière, le porteur de lunette pourra placer l’objet connu sur son visage et un report de longueur pourra être effectué entre la longueur de référence de l’objet connu et par exemple l’écart entre les pupilles du porteur de lunette, le PD, avec un minimum d’erreur selon une direction verticale. L’image sélectionnée répondant aux deux critères, en orientation latérale et en orientation verticale, permet une mesure oculaire plus précise qu’avec les techniques de l’art antérieur. De telles étapes permettent donc au procédé selon l’invention, de sélectionner une image du visage d’un porteur de lunette ou futur porteur de lunette optimale pour la détermination de mesure oculaire par report de mesure 2D, puis de déterminer une mesure oculaire avec une précision élevée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre l’invention peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon un mode de réalisation, pour chaque côté du visage, le premier point et le deuxième point de référence de l’œil sont le coin extérieur de l’œil correspondant et le premier point et le deuxième point de référence de l’oreille sont le point de l’oreille correspondante sur lequel s’appuierait une branche d’une paire de lunette. Le coin extérieur de l’œil et le point de l’oreille sur lequel s’appuierait une branche d’une paire de lunette sont des points de l’œil et de l’oreille identifiables par traitement d’image avec une précision élevée. De manière supplémentaire, lorsque le coin extérieur de l’œil est le premier et deuxième point de référence de l’œil et lorsque le point de l’oreille sur lequel s’appuierait une branche d’une paire de lunette est le premier et deuxième point de référence de l’oreille, de faibles seuils de longueur et d’ordonnée permettent à l’image sélectionnée de présenter le visage selon une orientation optimale. Selon un mode de réalisation, le seuil d’ordonnée et le seuil de longueur sont inférieurs à 2% d’une largeur de visage. On entend par une largeur de visage, la longueur correspondant à la largeur du visage tel qu’observée dans une image du flux vidéo, par exemple, la distance entre une extrémité gauche et une extrémité droite du visage. Un seuil d’ordonnée et un seuil de longueur inférieurs à 2% d’une largeur de visage, par exemple, pour une image produite par un capteur de résolution égale ou équivalente à 1280x720, permettent de garantir une distribution gaussienne centrée de l’erreur sur la mesure oculaire, un écart type de l’erreur sur la mesure oculaire de 0,8 mm et une erreur maximale de 2 mm. Une image de résolution supérieure à 1280x720 permettra de réduire encore l’erreur sur la mesure oculaire. Selon un mode de réalisation, la sélection d’image dans le flux vidéo est effectuée en minimisant pour chaque côté la différence entre l’ordonnée d’œil et l’ordonnée d’oreille et la différence entre la longueur œil oreille d’un côté du visage et la longueur œil oreille de l’autre côté du visage. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection de l’image comporte la sous étape suivante : afficher le flux vidéo avec au moins un indicateur visuel chaque au moins un indicateur visuel étant fonction d’au moins un des éléments suivants : l’ordonnée d’œil droit, l’ordonnée d’œil gauche, l’ordonnée d’oreille droite, l’ordonnée d’oreille gauche, la longueur œil oreille droite et la longueur œil oreille gauche. Le porteur de lunette ou futur porteur de lunette pourra regarder le flux vidéo et améliorer son orientation face au capteur à l’aide du au moins un indicateur visuel. La sous étape ci-dessus permet donc de réduire le temps de prise de mesure en guidant le porteur de lunette pour qu’il s’oriente rapidement devant le capteur de manière à produire une image adaptée à la prise de mesure. Selon un mode de réalisation, la sous étape de détection du visage dans le flux vidéo comporte les sous étapes suivantes : estimer un modèle 3D de visage correspondant au visage, faire correspondre une position et une orientation du modèle 3D de visage avec le visage dans le flux vidéo. De telles sous étapes supplémentaires permettent d’améliorer la précision du positionnement des points de référence des yeux et des oreilles. En effet, en utilisant le modèle 3D de visage, estimé pour correspondre au visage dans le flux vidéo et en faisant correspondre la position de l’orientation du modèle 3D de visage avec le visage, les points de références sont positionnés sur le visage avec une meilleure précision. L’augmentation de la précision de positionnement des points de référence sur le visage permet d’améliorer encore l’orientation du visage dans l’image sélectionnée et d’ainsi réduire de manière supplémentaire l’erreur sur les mesures oculaires. Selon un mode de réalisation, la sous étape de détection du visage dans le flux vidéo comporte la sous étape suivante : affiner l’estimation du modèle 3D de visage à partir de plusieurs images d’affinage du flux vidéo, lesdites images d’affinage présentant différentes orientations du modèle 3D de visage. Une telle sous étape d’affinage de l’estimation du modèle 3D permet d’améliorer la qualité de l’estimation du modèle 3D de visage de manière itérative et d’ainsi améliorer encore la précision de positionnement des points de référence des yeux et des oreilles. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection de l’image comporte les sous étapes suivantes : déterminer une taille du visage, déterminer un centre du visage, et l’image est sélectionnée dans le flux vidéo de manière à ce que la taille du visage soit inférieure à un seuil de taille et de manière à ce qu’une distance entre le centre du visage et un centre de l’image soit inférieure à un seuil de centrage. Les déformations provoquées par une focale d’un capteur sont limitées au centre d’une image issue du capteur et augmentent en s’éloignant du centre de l’image. Dans le cas d’un capteur dont les déformations des images captées provoquée par la focale du capteur ne sont pas connues, c’est-à-dire dans le cas d’un capteur non calibré, un faible seuil de taille et un faible seuil de centrage permettent de limiter les erreurs de détermination de mesure oculaire, provoquées par la focale, à partir de l’image sélectionnée. On entend par focale dans le présent texte, la longueur focale. Selon un mode de réalisation, le seuil de taille est inférieur à 20% d’une taille de l’image et le seuil de centrage est inférieur à 2% de la largeur de visage. Dans le cas d’un capteur non calibré, de résolution égale ou équivalente à 1280x720, un seuil de taille inférieur à 20% d’une taille de l’image, par exemple lorsque la taille du visage est une longueur de diagonale du visage et la taille de l’image une longueur de diagonale de l’image, et un seuil de centrage inférieur à 2% de la largeur du visage, permettent de garantir une erreur maitrisée sur la mesure oculaire. On entend par erreur maitrisée, une erreur respectant une distribution gaussienne centrée avec un écart type de 0,8 mm et un maximum de 2mm. Une image de résolution supérieure à 1280x720 permettra de réduire encore l’erreur sur la mesure oculaire. Avantageusement, lorsque le seuil de taille est compris entre 20% et 10% de la taille de l’image, pour un capteur grand public, une distance entre l’utilisateur et le capteur grand public est comprise entre environ 60 cm et environ 90 cm, ce qui correspond à une distance de bras tendu. La distance de bras tendu entre l’utilisateur et le capteur permet, par exemple, de déterminer la mesure de PD, grâce à l’ajout d’un biais statistique. Le biais statistique correspond à la différence entre un écart pupillaire pour une direction de regard vers un objet à la distance de bras tendu et un écart pupillaire pour une direction de regard vers l’infini. Le biais statistique pourra par exemple être appris d’ un nombre élevé d’utilisateurs du protocole selon l’invention et dont le PD aura été mesuré également lorsque la direction de leur regard est vers l’infini. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection de l’image comporte la sous étape suivante : afficher le flux vidéo avec au moins un indicateur visuel chaque au moins un indicateur visuel étant fonction d’au moins un des éléments suivants : la taille du visage, le centre du visage, l’ordonnée d’œil droit, l’ordonnée d’œil gauche, l’ordonnée d’oreille droite, l’ordonnée d’oreille gauche, la longueur œil oreille droite et la longueur œil oreille gauche. Le porteur de lunette ou futur porteur de lunette pourra regarder le flux vidéo et améliorer son orientation et son positionnement face au capteur à l’aide du au moins un indicateur visuel. La sous étape ci-dessus permet donc, dans le cas d’un capteur non calibré, de réduire le temps de prise de mesure en guidant le porteur de lunette pour qu’il s’oriente et se positionne rapidement devant le capteur de manière à produire une image adaptée à la prise de mesure. Selon un mode de réalisation, l’objet connu est une paire de lunette portée sur le visage par un utilisateur dont le visage est détecté dans l’image et le flux vidéo. A l’aide d’un modèle statistique de paires de lunette construit selon le scan 3D de nombreuses paires de lunette, le type et la forme de la paire de lunette pourront être reconnus dans l’image sélectionnée, par exemple, un type paire avec tenons ou type paire avec des grands verres. Selon le type et la forme, les dimensions de la paire de lunette portée par l’utilisateur, aussi appelé porteur de lunette, pourront être estimées, par exemple, en utilisant un algorithme d’optimisation permettant d’ajuster une projection du modèle statistique de paire de lunette sur un masque de segmentation de la paire de lunette. Le masque de segmentation pourra être obtenu à l’aide d’un algorithme de type apprentissage profond automatique. De cette manière, la longueur de référence pourra être obtenue à partir de la paire de lunette. Selon un mode de réalisation, la paire de lunette a été préalablement scannée. Dans le cas d’une paire de lunette préalablement scannée, la paire de lunette présente dans l’image est connue et ses dimensions sont disponibles dans une base de données construites à partir de scans 3D de paires de lunette. La longueur de référence pourra être obtenue à partir de la base de données. Selon un mode de réalisation, une largeur de verre et une largeur de pont de la paire de lunette sont préalablement connues. Dans le cas d’une paire de lunette non préalablement scannée mais dont la largeur de verre et la largeur de pont sont connues, ces dimensions sont couramment appelées par le terme anglais « frame marking », et sont souvent inscrites à l’intérieur d’une branche de la paire de lunette. Le porteur de lunette pourra, à l’aide d’une interface, indiquer les valeurs de frame marking et ces valeurs, par exemple, corrigées de la déformation provoquée par le galbe de la paire de lunette, pourront servir de longueur de référence pour déterminer la mesure oculaire. Présentation des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures : une représentation schématique d’un exemple de procédé selon l’invention, une représentation d’images dans le flux vidéo, une autre représentation d’images dans le flux vidéo, une représentation d’une image comportant un objet connu, une représentation schématique d’exemple de mesure oculaire, une représentation d’une correspondance de lunette scannée avec une lunette dans une image, une représentation schématique d’un autre exemple de mesure oculaire, Dans ces figures, des références identiques d’une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement à une même échelle, sauf mention contraire. Description détaillée de modes de réalisation particuliers de l’invention La est une représentation schématique d’un exemple non limitatif de mise en œuvre d’un procédé 1 selon l’invention. Le procédé 1 comporte une étape de sélection 100 d’une image 2 dans un flux vidéo. Une fois l’image 2 sélectionnée un objet 3 connu est identifié dans l’image 2 au cours d’une étape 200, et un visage 4, dont on cherche à obtenir une mesure oculaire, est détecté dans l’image 2 au cours d’une étape 300. Ensuite une mesure oculaire tel que le PD pourra être déterminée au cours d’une étape 400 de la manière suivante : une longueur de référence de l’objet connu est retrouvée dans l’image 2, la distance à mesurer est retrouvée dans l’image 2, par exemple l’écart entre deux pupilles du visage (PD), ensuite l’écart entre les deux pupilles est calculé à l’aide, par exemple, d’une règle de trois, à partir de la distance à mesurer dans l’image, de la longueur de référence retrouvée dans l’image 2 et de la valeur réelle connue de la longueur de référence. L’étape de sélection 100 de l’image 2 dans le flux vidéo comporte les sous étapes suivantes. Une sous étape de détection 101 du visage 4 dans le flux vidéo est visible sur la . Cette étape pourra être réalisée, par exemple, à l’aide d’un modèle de reconnaissance faciale. Le visage 4 comporte deux côtés, un côté gauche et un côté droit, chaque côté du visage comportant un œil 5 et une oreille 6. Des points de références pourront être identifiés pour chaque œil et pour chaque oreille. Un premier point de référence 50 de l’œil 5 pourra être, par exemple, le centre de la pupille et un deuxième point de référence 51 de l’œil pourra être, par exemple, le coin intérieur de l’œil 5. Un premier point de référence 60 de l’oreille 6 pourra être, par exemple, le sommet du pavillon et un deuxième point de référence 61 de l’oreille 61 pourra être, par exemple, l’entrée du conduit auditif. L’emplacement des points de références sur le visage 4 est déterminés par exemple, à l’aide d’un modèle de reconnaissance faciale. Une sous étape de détermination 106 est ensuite réalisée. Dans cette étape, pour chaque côté du visage 4, une ordonnée du premier point de référence 50 de l’œil 50, dite ordonnée d’œil et une ordonnée du premier point de référence 60 de l’oreille 6, dite ordonnée d’oreille, sont déterminées. On entend par ordonnée d’un point de référence, la distance, dans une image, entre le point de référence et par exemple la limite basse de l’image. Dans le contexte d’une image rectangulaire, en plaçant un repère orthogonal dans le coin inférieur gauche de l’image, cette distance est l’ordonnée du point de référence dans le repère orthogonal. Une sous étape de détermination 107 est ensuite réalisée. Dans cette étape, pour chaque côté du visage 4, une longueur entre le deuxième point de référence 51 de l’œil 5 et le deuxième point de référence 61 de l’oreille 6, dite longueur œil oreille, est déterminée. On entend par longueur entre deux points de référence du visage 4, par exemple, un nombre de pixels dans l’image 2 entre les deux points de références. Ensuite, l’image 2 est sélectionnée au cours d’une sous étape 110 dans le flux vidéo de manière à ce que l’image 2 respecte les critères suivants : pour chaque côté du visage 4, une différence entre l’ordonnée d’œil et l’ordonnée d’oreille est inférieure à un seuil d‘ordonnée, une différence entre la longueur œil oreille d’un côté et la longueur œil oreille de l’autre côté est inférieure à un seuil de longueur. De cette manière, en définissant un seuil d’ordonnée faible, le visage 4 dans l’image 2 est orienté verticalement face à un capteur produisant le flux vidéo. On entend par « orienter verticalement face au capteur », le fait que le visage 4 n’est ni orienté vers le haut ni vers le bas dans l’image 2. De cette manière également, en définissant un seuil de longueur faible, le visage 4 dans l’image 2 est orienté latéralement face au capteur. On entend par « orienter latéralement face au capteur », le fait que le visage 4 n’est ni orienté vers la gauche ni vers la droite dans l’image 2. Alternativement, l’image 2 est sélectionnée par une minimisation de la différence entre l’ordonnée d’œil et l’ordonnée d’oreille pour chaque côté et une minimisation de la différence entre la longueur œil oreille d’un côté et la longueur œil oreille de l’autre côté. Alternativement, d’autre points de référence du visage pourront être utilisés pour réaliser le procédé selon l’invention. Tous les points de référence mettant en évidence une symétrie du visage pourront être utilisés, par exemple, un point de référence du nez et un point de référence de la mâchoire ou de la bouche pour chaque côté du visage. Un utilisateur, dont le visage 4 est présent dans l’image 2, et dont on cherche à déterminer une mesure oculaire, pourra ainsi placer l’objet 3 connu sur son visage de manière à ce que la longueur de référence de l’objet soit dans un plan parallèle à un plan de son visage. L’image 2 ainsi sélectionnée permettra de réaliser la détermination 400 de mesure oculaire avec une précision supérieure à celle obtenue grâce aux techniques de l’art antérieur. Une sous étape supplémentaire de vérification de l’immobilité de l’utilisateur dans le flux vidéo pourra être ajoutée dans l’étape de sélection de l’image 2. On pourra ainsi éviter la sélection d’une image 2 dans laquelle le visage 4 serait flou. Une autre sous étape supplémentaire pourra être une vérification d’une qualité de l’image selon une netteté et un contraste dû, notamment, à une luminosité ou à une qualité du capteur. On pourra ainsi éviter la sélection d’une image 2 dans laquelle le visage 4 ne serait pas net. Un cas d’absence de visibilité d’une oreille pourra également être couvert par l’ajout d’une condition à la sélection de l’image 2. Cette condition pourra être, par exemple que, pour chaque côté du visage l’oreille est positionnée par rapport à l’œil vers l’extérieur du côté du visage correspondant. Un détecteur de points de référence d’oreille peut fournir également une information de visibilité pour chaque point de référence pouvant être utilisée pour effectuer un recalage de visage. Selon un mode de réalisation, le premier point de référence 50 de l’œil 5 et le deuxième point de référence 51 de l’œil 5 sont confondus et sont le coin extérieur de l’œil 5 correspondant et le premier point de référence 60 de l’oreille 6 et le deuxième point 61 de l’oreille 6 sont confondus et sont le point de l’oreille 6 correspondante sur lequel s’appuierait une branche d’une paire de lunette. Le coin extérieur de l’œil et le point de l’oreille sur lequel s’appuierait une branche d’une paire de lunette sont des points de l’œil et de l’oreille identifiables par traitement d’image, à l’aide par exemple d’un modèle de reconnaissance faciale, avec une bonne précision. En d’autres termes, l’emplacement de ces points de référence sur le visage 4 dans le flux vidéo peut être identifié précisément. De plus, ces points de référence sont particulièrement adaptés pour permettre de sélectionner l’image 2 qui présentera le visage 4 selon une orientation optimale. Selon un mode de réalisation, le seuil d’ordonnée et le seuil de longueur sont inférieurs à 2% d’une largeur de visage. De cette manière, pour un capteur de résolution, égale ou équivalent à 1280x720, l’orientation du visage 4 dans l’image 2 permet une erreur de détermination 400 de mesure oculaire respectant une distribution gaussienne centrée, d’écart type de 0,8 mm et de maximum de 2 mm. Selon un mode de réalisation le seuil d’ordonnée et le seuil de longueur sont inférieurs à 1% de la largeur de visage. De cette manière l’écart type et le maximum de l’erreur de détermination 400 de mesure oculaire sont réduits de façon supplémentaire. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection 100 de l’image 2 comporte une sous étape d’affichage 108 de au moins un indicateur visuel 7 dans le flux vidéo. Le au moins un indicateur visuel 7 est fonction d’au moins un des éléments suivants : l’ordonnée d’œil droit, l’ordonnée d’œil gauche, l’ordonnée d’oreille droite, l’ordonnée d’oreille gauche, la longueur œil oreille droite, la longueur œil oreille gauche. Le au moins un indicateur visuel 7 pourra être, par exemple, un segment vertical, affiché dans le flux vidéo au niveau de l’œil 5 d’un côté du visage 4, dont la longueur dépend de la différence d’ordonnée d’œil et d’ordonnée d’oreille pour le côté du visage correspondant. Le au moins un indicateur visuel 7 pourra également être, par exemple, un segment horizontal affiché dans le flux vidéo au niveau d’une oreille 6 du visage 4 et dont la longueur dépend de la différence entre la longueur œil oreille d’un côté du visage et la longueur œil oreille de l’autre côté du visage. Cette sous étape d’affichage 108 de au moins un indicateur visuel 7 permet de guider l’utilisateur pour qu’il oriente son visage de manière optimale face au capteur du flux vidéo. En l’absence d’indicateur visuel 7, l’image 2 pourra être sélectionnée selon les critères pertinents. Le procédé selon l’invention durera cependant plus longtemps, ce qui occupera l’utilisateur plus longtemps, ce dernier mettant plus de temps à orienter son visage de manière appropriée. Selon un mode de réalisation, la sous étape de détection 101 du visage 4 dans le flux vidéo comporte une sous étape d’estimation 102 d’un modèle 3D de visage correspondant au visage 4 et une sous étape de correspondance 103 d’une position et d’une orientation du modèle 3D de visage avec le visage 4 dans le flux vidéo. L’utilisation du modèle 3D de visage pour la détection 101 du visage 4 dans le flux vidéo permet une rapide convergence de la détection 101 du visage 4 dans le flux vidéo, c’est-à-dire que le temps de détection du visage est réduit par rapport à d’autre méthode de reconnaissance faciale. De manière supplémentaire, le positionnement des points de référence d’œil et d’oreille sur le visage 4 est plus précis grâce à l’utilisation du modèle 3D de visage. Ledit modèle 3D de visage pourra être, par exemple, un modèle construit par apprentissage automatique, constitué d’un squelette 3D de modèle de visage. Les dimensions du squelette 3D de modèle de visage seront ajustées dynamiquement en utilisant une ou plusieurs images du visage 4.La correspondance de la position et de l’orientation du modèle 3D de visage avec le visage 4 dans le flux vidéo est aussi appelée alignement de visage dans le présent texte. De manière avantageuse, lorsque qu’une oreille 6 de l’utilisateur est masquée par exemple par des cheveux ou une paire de lunette, le ou les points de référence de l’oreille masquée pourront tout de même être positionnés à l’aide du modèle 3D de visage et de l’alignement de visage. Selon un mode de réalisation, la sous étape 101 de détection du visage 4 dans le flux vidéo comporte une sous étape supplémentaire d’affinage 109 de l’estimation du modèle 3D de visage. Pour affiner l’estimation du modèle 3D de visage plusieurs images d’affinage seront utilisées. Les images d’affinage présentent le visage 4 selon différentes orientations. Une telle étape d’affinage 109 permet d’améliorer l’estimation du modèle 3D de visage ce qui permet d’améliorer encore la précision du positionnement des points de référence sur le visage 4 et d’ainsi permettre la sélection 110 d’une image 2 réduisant l’erreur de détermination 400 de mesure oculaire de manière supplémentaire. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection 100 de l’image 2 comporte une sous étape de détermination 104 d’une taille de visage et une sous étape de détermination 105 d’un centre de visage. Dans ce mode de réalisation, la sous étape de sélection 110 de l’image 2 dans le flux vidéo comporte les critères supplémentaires suivant : la taille de visage est inférieure à un seuil de taille, la distance entre le centre du visage et un centre de l’image 2 est inférieure à un seuil de centrage. Lorsque la déformation provoquée par la focale du capteur est inconnue, c’est-à-dire, lorsque le capteur est non calibré, ce qui est le cas des capteurs grand public, un faible seuil de centrage et un faible seuil de taille permettent d’obtenir une position du visage 4 dans l’image 2 et une profondeur entre l’utilisateur et le capteur qui limitent très fortement la déformation du visage 4 dans l’image 2. De cette manière, l’image 2 sélectionnée permettra de déterminer une mesure oculaire avec très peu d’erreur provoquée par la focale du capteur. Lorsque la déformation provoquée par la focale du capteur est connue, l’erreur provoquée par cette déformation sur la détermination de la mesure oculaire pourra être corrigée, le centrage et la taille du visage 4 dans l’image 2 n’auront, dans ce cas, que très peu d’influence sur l’erreur de détermination de la mesure oculaire. Selon un mode de réalisation, le seuil de taille est inférieur à 20% d’une taille de l’image 2 et le seuil de centrage est inférieur à 2% de la largeur du visage. De cette manière, pour un capteur non calibré de résolution, égale ou équivalente à 1280x720, le centrage et la taille du visage 4 dans l’image 2 permettent une erreur de détermination 400 de mesure oculaire respectant une distribution gaussienne. La distribution gaussienne de l’erreur est centrée, son écart type est de 0,8 mm et son maximum de 2 mm. Selon un mode de réalisation le seuil de taille est compris entre 20% de la taille de l’image 2 et 10% de la taille de l’image 2 et le seuil de centrage est inférieur à 1% de la largeur de visage. De cette manière, l’écart type et le maximum de l’erreur de détermination 400 de mesure oculaire sont réduits de façon supplémentaire. La taille de l’image pourra être, par exemple, la dimension horizontale de l’image. Dans ce cas, la taille du visage 4 sera la dimension horizontale du visage ou largeur du visage 4. Selon un mode de réalisation, le au moins un indicateur visuel 7 est fonction d’au moins un des éléments supplémentaires suivants : la taille du visage, le centrage du visage. Le au moins un indicateur visuel 7 pourra être par exemple un cadre autour du visage 4 dont la couleur varie en fonction de la taille du visage et du centrage du visage, cette variation de couleur pourra être une nuance entre le rouge et le vert. La couleur rouge indique, par exemple, une taille du visage supérieure au seuil de taille et une distance entre le centre du visage et le centre de l’image supérieure au seuil de centrage. La couleur verte indique, par exemple, une taille du visage inférieure au seuil de taille et une distance entre le centre du visage et le centre de l’image inférieure au seuil de centrage. Un tel indicateur visuel 7, affiché dans le flux vidéo, guide l’utilisateur afin que ce dernier positionne son visage avec une profondeur et un centrage face au capteur adaptés à l’obtention d’une image 2 permettant la détermination 400 de mesure oculaire avec une bonne précision malgré que la déformation provoquée par la focale du capteur ne soit pas connue. L’indicateur visuel 7 permet ainsi de réduire le temps nécessaire à la réalisation du procédé selon l’invention dans le cas d’un capteur non calibré, l’utilisateur pouvant plus rapidement positionner son visage de manière adaptée. Selon un mode de réalisation, l’objet 3 connu identifié dans l’image 2 lors de l’étape d’identification d’objet 200 est une paire de lunette 31 portée sur le visage par l’utilisateur dont on cherche à déterminer une mesure oculaire. Si la paire de lunette 31 n’est pas connue, un modèle statistique pourra par exemple être utilisé pour estimer les dimensions réelles de la paire de lunette et ainsi disposé de la longueur de référence utilisée pour la détermination 400 de la mesure oculaire. Le modèle statistique est, par exemple, un modèle construit à partir du scan 3D de nombreuse paire de lunettes qui pour un type et une forme de paire de lunette permet d’estimer les dimensions de la paire de lunette à partir des dimensions de paires de lunette scannées du même type et de forme similaire. Selon un mode de réalisation, la paire de lunette identifiée dans l’image 2 a été préalablement scannée. Il s’agit d’une paire de lunette connue dont les dimensions ont été mesurées lors d’un scan. Un modèle 3D de lunette construit lors du scan de la paire de lunette pourra être mis en correspondance 207 avec la paire de lunette 31 dans l’image 2 et la longueur de référence pourra ainsi être déterminée à partir de la paire de lunette 31 avec une précision supplémentaire que dans le mode de réalisation précédent, celui dans lequel la paire de lunette n’est pas connue. Selon un mode de réalisation, une largeur de verre et une largeur de pont, de la paire de lunette identifiée dans l’image 2, sont connues. Si la paire de lunette 31 n’est pas connue mais que les dimensions, aussi appelées « frame marking » sont disponibles, l’utilisateur pourra indiquer la largeur de verre et la largeur de pont à l’aide d’une interface. Une étape 205 de correction du galbe de la paire de lunette 31 dans l’image 2 pourra ensuite être réalisée afin d’obtenir la longueur de référence avec une bonne précision. On entend par galbe, la courbure de la face de la paire de lunette généralement créée lors de l’ajustement de la paire de lunette à son porteur. Des points de référence de frame marking de la paire de lunette 31 pourront être identifiés dans l’image 2 à l’aide d’un détecteur issu d’un apprentissage profond. On entend par point de référence de frame marking de la paire de lunette des points de la paire de lunette 31 dans l’image permettant d’identifier la largeur de verre et la largeur de pont. Alternativement, un modèle de paire de lunette permet d’identifier les points de référence de frame marking avec plus de précision en intégrant des paramètres liés à des profondeurs dans une scène correspondant à l’image 2. La scène pourra par exemple être constituée de plusieurs images. Sans correction du galbe de la paire de lunette, la longueur de référence pourra tout de même être obtenue à partir du frame marking mais avec une précision moindre. Selon un mode de réalisation, l’objet 3 connu n’est pas une paire de lunette. L’objet 3 pourra par exemple être une carte de dimension standard, telle qu’une carte bleue, une carte de fidélité ou une carte d’identité biométrique. L’objet 3 connu pourra également être tout autre objet dont les dimensions sont préalablement connues et qui pourra être positionné en relation avec le visage 4 de manière connue. L’étape d’identification 200 de l’objet 3 connu pourra, par exemple, comporter une étape 201 de test de présence d’une carte 30 standard dans l’image 2. En l’absence de carte 30 une étape 202 de test de présence d’une paire de lunette 31 dans l’image 2 pourra être réalisée puis, si une paire de lunette 31 est identifiée, une étape 203 permettra de déterminer si la paire de lunette 31 est connue. L’étape 203 pourra comporter l’utilisation d’un algorithme issu d’un apprentissage automatique. Cet algorithme utilise un masque de segmentation de la paire de lunette. Le masque de segmentation peut être obtenu par une méthode de type apprentissage profond. Ensuite, on optimise le modèle 3D de la paire de lunette tel qu’une projection du modèle 3D de la paire de lunette s’ajuste au mieux au masque de segmentation. Cette optimisation est aussi appelée alignement de lunette. Une fois l’alignement de lunette réalisé, un report de mesure de dimensions de la lunette projetée sur l’image et de distance entre des points de référence de pupilles peut être effectué. en utilisant des biais attendus. On entend par points de référence de pupilles, des points de l’image positionnés au centre des pupilles. Les biais attendus sont par exemple, un biais de vision à 80 cm, un biais de distance verre œil et un biais de galbe estimé. Si la paire de lunette 31 n’est pas connue, une question 204 pourra être posée à l’utilisateur lui demandant s’il dispose du frame marking et l’invitant ensuite, s'il répond positivement, à indiquer les valeurs du frame marking dans une interface. En l’absence de frame marking une étape 206 d’utilisation du modèle statistique pourra être réalisée. Alternativement, l’utilisateur est connu et le frame marking de la monture qu’il porte dans l’image est déjà renseigné, par exemple grâce à une précédente commande de paire de lunette de l’utilisateur. La est une représentation d’images dans le flux vidéo. Le visage 4 d’un utilisateur est présent dans l’image 2. Les points de références d’oreilles 60 et 61 sont confondus dans cet exemple. Les points de références d’œil 50 et 51 sont également confondus dans cet exemple. Des indicateurs visuels 7 sont visibles dans les images, ils guident l’utilisateur pour que l’utilisateur puisse orienter son visage de manière optimale face au capteur. La est une autre représentation d’images dans le flux vidéo. Le visage 4 d’un utilisateur est visible. Un indicateur visuel 7 est également visible. Il guide l’utilisateur afin que l’utilisateur puisse positionner son visage de manière optimale face au capteur. C’est-à-dire, pour qu’il puisse centrer et éloigner suffisamment son visage du capteur pour limiter les déformations provoquées par la focale du capteur. La est une représentation d’image 2 comportant un objet 3 connu. Une carte 30 standard est visible dans l’image 2, l’utilisateur positionne la carte 30 de manière adéquate sur son visage. On entend par « de manière adéquate », le fait qu’une face plane de la carte 30 soit parallèle au visage 4 de l’utilisateur. La est une représentation schématique d’exemple de mesure oculaire. En l’absence de paire de lunette 31 dans l’image 2, les écarts mono pupillaires 80, mono PD, pourront être déterminés en utilisant une arrête principale du nez. Le PD pourra être estimé sans que d’autres éléments du visage 4 que des pupilles des yeux 5 ne soient identifiés. La est une représentation d’une correspondance 207 d’un modèle de 3D de paire de lunette avec une paire de lunette dans une image, aussi appelé alignement lunette. Le modèle 3D de lunette est soit issu d’une paire de lunette connue préalablement scannée, soit du modèle statistique de paire de lunette, soit d’un modèle construit en utilisant le frame marking . Une projection en 2D du modèle 3D de paire de lunette pourra, par exemple, être réalisée et cette projection pourra être positionnée de manière à correspondre avec la paire de lunette 31. Un modèle paramétrique linéaire de paire de lunettes pourra être utilisé pour réaliser cette étape. Ce modèle pourra être décrit comme une combinaison linéaire d’une moyenne et de modes. En considérant une fonction de projection suivante, une fonction à minimiser pour réaliser la correspondance pourra s’écrire, avec la condition suivante : La est une représentation schématique d’un autre exemple de mesure oculaire. Dans cet exemple, l’objet 3 connu est une paire de lunette 31. Les mono PD 80 pourront être déterminés en utilisant le centre de la paire de lunette (le centre du pont) avec une meilleure précision qu’en utilisant l’arrête principale du nez. Les hauteurs 81 pourront également être déterminées. Pour cela, l’étape 207 de correspondance du modèle 3D de paire lunette avec la paire de lunette 31 pourra être réalisée. Cela permet d’obtenir des contours précis de la paire lunette 31 sur l’image 2 et d’ensuite mesurer les distances entre les pupilles et des bords de la paire de lunette 31. Par la suite, une simulation virtuelle d’un porté de la future paire de lunette va permettre de reporter ces valeurs pour obtenir les hauteurs de la future paire de lunette en prenant en compte les différences entre les hauteurs des deux paires de lunettes (paire de lunette 31 portée et future paire de lunette). On entend par future paire de lunette, une paire de lunette qui aura été choisie par l’utilisateur et pour laquelle on cherche à déterminer les mesures oculaires permettant la fabrication et le montage de verres correcteurs adaptés. On entend par un porté d’une paire de lunette, le positionnement de la paire de lunette sur le visage du porteur. Une paire virtuelle correspondant à la future paire de lunette pourra être positionnée sur le visage 4 grâce notamment à des valeurs de distance verre œil et des valeurs de positionnement sur le nez apprises par apprentissage automatique à partir d’un ensemble d’images de paires de lunette portées correspondant à des situations réelles, dites de vérité terrain, pour lesquelles, notamment, les valeurs de distance verre œil et les valeurs de positionnement sur le nez sont connues. Dans le cas d’un modèle de lunette construit à partir du frame marking des paramètres correctif du modèle de lunette pourront avoir une influence sur une interprétation du frame marking . On entend par une interprétation du frame marking , par exemple, la manière dont le frame marking est utilisé lors de l’alignement lunette avec le modèle de lunette construit à partir du frame marking . Ces paramètres correctifs pourront être par exemple, un galbe de la paire de lunette, une distance verre-œil, ou tout autre paramètre ayant une influence sur le report de mesure. Ces paramètres correctifs pourront être estimés à l’aide d’un apprentissage automatique. Procédé (1) de détermination de mesure oculaire comportant les étapes suivantes : sélectionner (100) une image (2) dans un flux vidéo, identifier (200) un objet (3) connu dans l’image sélectionnée, détecter (300) un visage (4) dans l’image (2) sélectionnée, ledit visage (4) comportant deux côtés, dit côté gauche et côté droit, chaque côté comportant un œil (5) et une oreille (6), déterminer (400) une mesure oculaire du visage en utilisant une longueur de référence de l’objet (3) connu, mesurée dans l’image sélectionnée, caractérisé en ce que l’étape de sélection de l’image comporte les sous étapes suivantes, détecter (101) le visage (4) dans le flux vidéo, déterminer (106) pour chaque côté du visage (4) une ordonnée d’un premier point de référence (50) de l’œil (5), dite ordonnée d’œil, et une ordonnée d’un premier point de référence (60) de l’oreille (6), dite ordonnée d’oreille, déterminer (107) pour chaque côté du visage (4) une longueur entre un deuxième point de référence (51) de l’œil (5) et un deuxième point de référence (61) de l’oreille (6), dite longueur œil oreille, sélectionner (110) l’image (2) dans le flux vidéo de manière à ce que pour chaque côté du visage (4), une différence entre l’ordonnée d’œil et l’ordonnée d’oreille soit inférieure à un seuil d’ordonnée et de manière à ce qu’une différence entre la longueur œil oreille d’un côté du visage et la longueur œil oreille de l’autre côté du visage soit inférieure à un seuil de longueur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, pour chaque côté du visage (2), le premier point (50) et le deuxième point de référence (51) de l’œil sont le coin extérieur de l’œil (5) correspondant et le premier point (60) et le deuxième point de référence (61) de l’oreille sont le point de l’oreille (6) correspondante sur lequel s’appuierai une branche d’une paire de lunette. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le seuil d’ordonnée et le seuil de longueur sont inférieurs à 2% d’une largeur de visage. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de sélection de l’image (2) comporte la sous étape suivante : Afficher (108) le flux vidéo avec au moins un indicateur visuel (7) chaque au moins un indicateur visuel (7) étant fonction d’au moins un des éléments suivants : l’ordonnée d’œil droit, l’ordonnée d’œil gauche, l’ordonnée d’oreille droite, l’ordonnée d’oreille gauche, la longueur œil oreille droite et la longueur œil oreille gauche. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la sous étape de détection (101) du visage (2) dans le flux vidéo comporte les sous étapes suivantes : estimer (102) un modèle 3D de visage correspondant au visage, faire correspondre (103) une position et une orientation du modèle 3D de visage avec le visage dans le flux vidéo. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la sous étape de détection (101) du visage (2) dans le flux vidéo comporte la sous étape suivante : affiner (109) l’estimation du modèle 3D de visage à partir de plusieurs images d’affinage du flux vidéo, lesdites images d’affinage présentant différentes orientations du modèle 3D de visage. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de sélection (100) de l’image (2) comporte les sous étapes suivantes : déterminer (104) une taille du visage, déterminer (105) un centre du visage, et dans lequel l’image (2) est sélectionnée dans le flux vidéo de manière à ce que la taille du visage soit inférieure à un seuil de taille et de manière à ce qu’une distance entre le centre du visage et un centre de l’image soit inférieure à un seuil de centrage. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le seuil de taille est inférieur à 20% d’une taille de l’image et le seuil de centrage est inférieur à 2% de la largeur de visage. Procédé selon l’une quelconques des revendications 7 à 8, dans lequel l’étape de sélection (100) de l’image comporte la sous étape suivante : Afficher (108) le flux vidéo avec au moins un indicateur visuel (7) chaque au moins un indicateur visuel (7) étant fonction d’au moins un des éléments suivants : la taille du visage, le centre du visage, l’ordonnée d’œil droit, l’ordonnée d’œil gauche, l’ordonnée d’oreille droite, l’ordonnée d’oreille gauche, la longueur œil oreille droite et la longueur œil oreille gauche. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’objet (3) connu est une paire de lunette (31) portée sur le visage par un utilisateur dont le visage est détecté dans l’image et le flux vidéo. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la paire de lunette (31) a été préalablement scannée. Procédé selon la revendication 10, dans lequel une largeur de verre et une largeur de pont de la paire de lunette (31) sont préalablement connues.