Brevet FR3163196A1 — publié le 20251212

Il est proposé un traitement de données d’image d’une scène comportant une pluralité d’utilisateurs comprenant un locuteur courant à un instant donné, le traitement comportant une détermination, parmi lesdits utilisateurs hormis le locuteur courant, d’un interlocuteur du locuteur courant audit instant donné, en fonction au moins d’orientations de têtes respectives d’une partie au moins des utilisateurs. Figure de l’abrégé : Figure 4 Traitement de données d’image, notamment de visioconférence, pour déterminer l’interlocuteur d’un locuteur courant La présente divulgation relève du domaine du traitement de données d’images, notamment de visioconférence. Des visioconférences tenues entre une pluralité de sites nécessitent souvent un équipement comportant une caméra mobile (motorisée) et un écran, dans chaque site. L’écran affiche les vidéos capturées par les caméras du ou des sites distants : chaque utilisateur peut visualiser ainsi une mosaïque des sites distants. Une réunion multisites gagne en efficacité si l’affichage du locuteur courant est bien géré (avec typiquement une mise en exergue de sa vidéo dans un encadré de couleur vive par exemple), pour encourager l’écoute du locuteur courant par les autres sites. Lorsqu’un site accueille un seul utilisateur, celui-ci regarde typiquement la caméra, de façon naturelle, lorsqu’il s’adresse aux autres participants distants. A contrario, la situation est plus complexe lorsque plusieurs participants occupent un même site : - le locuteur courant peut s’adresser aux participants distants et le regard du locuteur est alors tourné vers la caméra, ou - le locuteur courant s’adresse particulièrement à une personne présente sur son site et son regard est tourné vers cette personne. Cette deuxième situation d’interlocuteur local est bien plus complexe à appréhender pour les participants distants. Il s’agit précisément d’une difficulté que les solutions actuelles de visioconférence ne savent pas surmonter, engendrant à la fois des situations de frustration pour les participants distants et une moindre efficacité de la visioconférence. Dans une situation nominale, à la fois le locuteur courant et l’interlocuteur local peuvent être dans le champ de la caméra et les participants distants ont alors normalement l’opportunité de deviner qui est l’interlocuteur local en analysant l’orientation du regard du locuteur courant. Néanmoins, dans des situations plus complexes (par exemple si la caméra se met à zoomer l’image du locuteur courant), il n’est plus possible de deviner l’interlocuteur local. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de traitement de données d’image d’une scène comportant une pluralité d’utilisateurs comprenant un locuteur courant à un instant donné. Le procédé comporte en particulier une détermination, parmi lesdits utilisateurs hormis le locuteur courant, d’un interlocuteur du locuteur courant audit instant donné, en fonction au moins d’orientations de têtes respectives d’une partie au moins des utilisateurs. Ainsi, le traitement proposé ici ne se fonde pas uniquement sur l’orientation de la tête du locuteur courant, lequel peut regarder ailleurs que vers son interlocuteur (par exemple vers le plafond ou vers l’écran, ou autre), mais sur un plus grand nombre d’utilisateurs participant à la scène précitée. Un tel traitement pour déterminer l’interlocuteur local du locuteur courant est utile notamment pour l’efficacité d’une visioconférence par exemple. La transmission vidéo peut alors être augmentée d’informations concernant non seulement le locuteur courant mais également l’interlocuteur local. Par ailleurs, pour une retranscription textuelle de la réunion, ces informations peuvent être accessibles (par exemple dans des verbatims du type : « Mr X s’adressant à Mme Y : xxx »). Dans une réalisation, les données d’image peuvent être ainsi des données de visioconférence. Néanmoins, d’autres applications du procédé que celles de visioconférence peuvent être envisagées, notamment pour une retranscription des verbatims d’un débat ou d’une scène quelconque, filmés. Dans une réalisation, la détermination précitée comporte une estimation d’écarts angulaires entre : - une orientation de tête de chaque utilisateur de ladite partie des utilisateurs, et - une direction définie par une position de cet utilisateur vers une position de l’interlocuteur. Cet interlocuteur peut être un interlocuteur présumé s’il a été détecté dans une ou plusieurs images précédentes et qu’il s’agit ici de le confirmer encore comme interlocuteur. Dans ce cas, par exemple, si l’estimation des écarts angulaires (par exemple la somme ou la moyenne des écarts angulaires) est inférieure à un seuil, alors l’interlocuteur peut être confirmé. En variante, il peut s’agir d’un utilisateur candidat en tant qu’interlocuteur du locuteur courant, parmi plusieurs candidats. En effet, dans une réalisation, pour chaque candidat en tant qu’interlocuteur du locuteur courant parmi les utilisateurs hormis le locuteur courant, le procédé peut comporter une estimation d’une moyenne des écarts angulaires entre : - une orientation de tête de chaque utilisateur de ladite partie des utilisateurs, et - une direction définie par une position de cet utilisateur vers une position du candidat, au moins un candidat étant retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant si l’estimation de la moyenne des écarts angulaires pour ce candidat est inférieure à un seuil. Dans une telle réalisation, il peut être affecté un poids au locuteur courant supérieur à un poids d’un autre utilisateur de ladite partie des utilisateurs, dans l’estimation de ladite moyenne. Par exemple, ce poids peut être trois ou quatre fois celui d’un autre utilisateur que le locuteur courant. Bien entendu, cette valeur est paramétrable, par exemple en fonction du nombre de participants dans la scène, ou autres. Dans une réalisation, le candidat dont l’estimation de moyenne est minimale parmi les estimations de moyenne des candidats peut être retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant. Dans une réalisation, notamment pour la détermination des positions respectives des utilisateurs, le procédé peut comporter : - détecter des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, - assigner des identifiants propres à chacun des utilisateurs dont les visages sont détectés, et - déterminer des positions courantes de chaque utilisateur dans la scène en correspondance desdits identifiants, dans un repère en vue de dessus de la scène. La détection de visages ici n’est pas forcément une reconnaissance faciale de visages spécifiques. Il suffit de détecter des objets comme étant des têtes humaines et de leur assigner, d’une part, un identifiant (un index quelconque par exemple), et, d’autre part, des positions associées à ces identifiants. Une telle réalisation permet par exemple d’effectuer les différents calculs de moyenne, précités, en considérant tour à tour les utilisateurs présents dans la scène comme candidats possibles. Dans une réalisation toutefois, il peut être tenu compte d’une identité fournie des utilisateurs, notamment pour d’autres besoins et le procédé peut comporter en outre : - fournir des données d’image de visages d’utilisateurs présents dans la scène, en correspondance d’identifiants respectifs, fournis, desdits utilisateurs, - implémenter une reconnaissance des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, et - déterminer les positions courantes des utilisateurs dans la scène en correspondance des identifiants respectifs, fournis, des utilisateurs. Dans une réalisation, le procédé peut comporter en outre : - mémoriser l’identifiant du candidat retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant, en correspondance à un instant donné, - estimer un score, à partir d’une moyenne pondérée avec facteur d’oubli, sur une fenêtre temporelle glissante comprenant l’instant donné et un ou plusieurs instants précédant l’instant donné, affecté aux identifiants mémorisés des candidats retenus, pour chaque candidat retenu à l’instant donné et aux instants précédents, et - déterminer le candidat retenu ayant le meilleur score en tant qu’interlocuteur du locuteur courant pour l’instant donné. Une telle réalisation permet alors de « lisser dans le temps » la détermination de l’interlocuteur en fonction de déterminations passées et présente. En outre, dans le calcul de cette moyenne « temporelle », un poids supérieur à des poids d’autres candidats retenus peut être affecté à un candidat retenu ayant été locuteur courant à l’un au moins desdits instants précédents. En effet, s’il s’agit typiquement d’un dialogue naturel, il est probable que le locuteur pour des instants passés devienne interlocuteur d’un locuteur courant. Dans une réalisation où la scène est une salle de visioconférence comportant un écran, il est déterminé que l’interlocuteur possible du locuteur courant est dans un site distant participant à la visioconférence si les orientations de têtes respectives des utilisateurs de la salle sont détectées comme dirigées vers l’écran, pour un nombre d’utilisateurs supérieur à un seuil (par exemple 60% des utilisateurs, le locuteur courant pouvant avoir plus de poids). Alternativement, on peut considérer que l’écran est un candidat au même titre qu’un utilisateur et on estime sa moyenne pondérée comme décrit ci-dessus : l’écran peut être ainsi retenu si sa moyenne est minimale parmi tous les candidats. En outre, s’il est déterminé alternativement que l’interlocuteur possible du locuteur courant est dans la salle de visioconférence, les utilisateurs dont les orientations de têtes sont détectées comme dirigées vers l’écran peuvent être exclus de ladite partie des utilisateurs (car ils peuvent fausser inutilement la détermination par les calculs précités d’écarts angulaires). En outre, les utilisateurs dont les orientations de têtes sont détectées comme dirigées (naturellement) vers le locuteur courant peuvent être exclus de ladite partie des utilisateurs, car bien entendu, le locuteur courant ne peut pas être son propre interlocuteur. Dans une réalisation particulière, le procédé peut comporter : - fournir des données d’image de visages d’utilisateurs présents dans la scène, en correspondance d’identifiants respectifs, fournis, desdits utilisateurs, - implémenter une reconnaissance des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, - mémoriser l’identifiant de l’utilisateur déterminé en tant qu’interlocuteur du locuteur courant à un instant donné, en vue d’une transmission dudit identifiant mémorisé, en correspondance de l’instant donné, à au moins à un éditeur de script pour un affichage dudit identifiant mémorisé dans des verbatims de locuteurs courants et d’interlocuteurs à des instants donnés respectifs. En complément ou en variante, la scène est une salle de visioconférence comportant un équipement connecté à au moins un équipement de visioconférence distant, et le procédé peut comporter : - détecter des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, et - mémoriser au moins des données d’une position de l’utilisateur déterminé en tant qu’interlocuteur du locuteur courant à un instant donné, en vue d’une transmission des données de ladite position, en correspondance de l’instant donné, à l’équipement de visioconférence distant, configuré pour piloter un affichage de l’image de la scène à l’instant donné avec une mise en évidence de l’interlocuteur (par exemple en produisant une image additionnelle avec un zoom numérique sur la position de l’interlocuteur, ou en incrustant dans l’image de visioconférence un encadré de couleur vive autour de cette position). On notera que dans une telle réalisation, l’identité exacte de l’interlocuteur n’est pas nécessaire et n’a pas besoin d’être transmise. D’ailleurs, une reconnaissance faciale des participants et notamment de l’interlocuteur n’est pas nécessaire non plus. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de traitement de données d’image d’une scène comportant une pluralité d’utilisateurs comprenant un locuteur courant à un instant donné, comportant un circuit de traitement pour la mise en œuvre du procédé ci-avant. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 FIG. 1 montre un exemple d’une succession d’étapes générales d’un procédé du type décrit ci-avant. Fig. 2 FIG. 2 illustre une estimation d’angle alpha possible par analyse d’image entre un point de vue et un objet particulier OBJ d’une scène filmée par une caméra ayant un angle de prise de vue FOV. Fig. 3 FIG. 3 illustre comment des algorithmes entrainés à prédire la proximité relative permettent de fournir une estimation de profondeur (pixel par pixel) sans même détecter ni localiser des objets ou personnes. Fig. 4 FIG. 4 illustre une salle de visioconférence vue de dessus et comportant des utilisateurs participant à la visioconférence, ainsi qu’un équipement de visioconférence comportant une caméra CAM et un écran ECR, et connecté à un dispositif DIS pour la mise en œuvre du procédé, selon un mode de réalisation. Fig. 5 FIG. 5 illustre un repère historiquement et traditionnellement utilisé pour décrire l’orientation de la tête. Fig. 6 FIG. 6 montre une succession d’étapes d’un procédé du type présenté ci-avant, selon un mode de réalisation. Il est proposé la détermination de l’interlocuteur local (appelé ci-après « interlocuteur cible » ou « interlocuteur ») d’un locuteur courant dans une session de visioconférence, et ce à partir d’une caméra (par exemple une caméra simplement monoculaire). En référence à la FIG. 1 , un procédé pour une telle détermination peut comporter par exemple sept étapes principales. Au cours d’une première étape P1, le procédé peut se déclencher par une intervention manuelle, ou encore automatiquement par la demande d’un autre site, de manière régulière, par exemple. Dans une réalisation, cette étape P1 d’enclenchement du procédé est mise en œuvre automatiquement et répétitivement sans intervention humaine. La deuxième étape P2 vise à détecter des visages de différentes personnes présentes sur site. Des algorithmes de réseau de neurones peuvent réaliser une détection multi-objets dans une image, notamment de formes humaines ou de visages. Cette détection peut être robuste notamment pour les situations d’occlusions partielles. La topologie d’une salle de réunion favorise souvent l’opération de détection car le mobilier de la salle est précisément disposé pour limiter les occlusions. Il ne s’agit pas nécessairement d’une reconnaissance de visages spécifiques, mais simplement de détecter des objets comme des visages humains. La troisième étape P3 vise à estimer les différentes positions des visages détectés. Même si, à l’étape précédente P2, un réseau de neurones a pu déterminer la présence de différentes personnes sur le site, pour autant, une telle détection, qui se peut se définir comme un rectangle englobant dans l’image globale, ne permet pas d’en déduire un emplacement à une coordonnées absolue de l’objet dans la scène. Pour ce faire, il peut être recouru à deux techniques ensemble : - une première technique consistant à déterminer un angle entre l’objet détecté et l’axe de la caméra ( FIG. 2 commentée plus loin), et - une seconde technique consistant à déterminer la distance entre l’objet et la caméra ( FIG. 3 commentée plus loin), ce qui permet typiquement le passage d’un système de coordonnées cylindriques à un système orthonormé. La FIG. 2 illustre un exemple de paramètres permettant la détermination de l’angle précité (noté alpha sur la figure). Pour rappel, la caméra est placée en vue frontale. Il convient de connaitre l’angle maximal du champ de la caméra, noté FOV (pour Field of View). L’inconnue est l’angle alpha. Dans l’espace des pixels, on connait la largeur totale de l’image, notée w ci-après. Pour ce qui est de l’objet détecté OBJ, on peut considérer son centre comme illustré sur la figure et on observe ainsi l’écart en pixels par rapport à l’axe centrale de l’image, cet écart central étant noté ΔI (delta-I) sur la FIG. 2 . Il peut être montré alors la relation suivante entre ces paramètres : L’estimation des distances (seconde technique précitée) peut être mise en œuvre par l’implémentation d’une intelligence artificielle, simplement à partir d’une vue frontale. En effet, des approches d’estimation de proximités (relatives) peuvent être robustes à l’aide simplement d’une seule vue monoculaire. Ainsi, à l’aide d’une seule image, une intelligence artificielle de ce type peut proposer un tableau de valeurs correspondant à un résultat d’inférence pour chaque pixel. A titre d’exemple sur la FIG. 3 , le tableau des proximités relatives est présenté, à droite, sous forme d’image de niveaux de gris (la luminosité étant ici proportionnelle à la proximité), à partir de l’image réelle en vue frontale, de gauche. Typiquement, l’espace sous les tables des personnes au premier rang apparait plus clair, car plus proche de la caméra, que le fond (en noir) qui est bien plus distant. Une telle approche a l’avantage d’utiliser une caméra standard, à bas coût. Il n’est pas nécessaire ainsi de prévoir une caméra stéréoscopique, ou munie de capteur tel un Lidar. On peut éviter néanmoins d’utiliser des caméras standard munies d’optiques induisant de fortes distorsions, telles que des objectifs à grand angle (type « fisheye » par exemple). On peut noter que la « capture » de distance opère à un facteur d’échelle près mais ceci n’est nullement une limitation pour la mise en œuvre du procédé ci-après. En effet, comme le suggère le schéma en vue de dessus de la FIG. 4 , l’approche est uniquement géométrique et basée sur des angles : elle est précisément indépendante d’un facteur d’échelle. L’étape suivante P4 vise à capturer l’orientation des visages. Le terme consacré dans la littérature anglo-saxonne est « Head Pose Estimation ». De façon plus générale, cette étape P4 consiste à capturer l’orientation de la tête de tous les participants dans la salle de réunion (y compris pour des personnes tournant éventuellement le dos à la caméra). L’orientation de la tête à partir d’une seule image peut être déterminée en utilisant par exemple un modèle de prédiction d’orientation de tête par apprentissage préalable. La plupart des modèles de ce type réalisent pour cela une détection de visage et de marqueur faciaux (yeux, nez, bouche, etc.) pour instrumenter l’apprentissage. Ces approches sont alors valables seulement pour l’intervalle [-90°, +90°]. D’autres approches s’affranchissent de marqueurs faciaux pour s’appuyer directement sur une détection de la tête (sans passer par le visage) et proposent alors une estimation pour un intervalle plus étendu. Une difficulté apparaît alors liée à la discontinuité de l’angle de rotation de +180° à -180°, que les modèles d’apprentissages automatiques ont beaucoup de mal à gérer. Pour adresser ces problèmes, il est proposé de changer de mode de représentation. Les angles d’Euler ont l’avantage double de la concision et de la facilité d’interprétation. Une matrice générale de rotation ne présente pas ces avantages mais apporte une qualité de continuité qui est compatible avec une bonne exploitation des algorithmes d’apprentissage machine (ou « Machine Learning »). En considérant par exemple des matrices orthonormées, la dernière colonne se déduit des deux premières si bien qu’il ne reste finalement que six paramètres à déterminer. L’utilisation de cette représentation offre de meilleurs résultats et une retranscription en angles d’Euler est possible (par exemple dans un repère d’une vue de dessus conforme à la FIG. 4 ). Il convient de distinguer ensuite le locuteur courant parmi les participants dans la salle. Les techniques de l’art antérieur permettent de déterminer le locuteur courant. D’ailleurs, nombre de services de visioconférences proposent une caméra motorisée, qui s’oriente précisément vers le locuteur courant. L’identification du locuteur courant dans l’image est donc une information produite par un procédé quelconque de ce type d’art antérieur et n’est pas détaillée ici. Avec une forte probabilité, la tête du locuteur courant est tournée vers son interlocuteur. Pour ce qui est des participants, leurs têtes sont principalement tournées soit vers le locuteur courant, soit vers l’interlocuteur de ce dernier. Pour l’étape suivante P5 (de détermination de différences angulaires par paires), il est proposé une optimisation ensembliste combinatoire qui permet de déterminer, parmi les n-1 participants, qui a la plus forte probabilité d’être l’interlocuteur précité. Il s’agit d’une approche géométrique bidimensionnelle (en vue de dessus conforme à la FIG. 4 ) sur la base de l’emplacement de chacun des participants et de l’orientation de leur tête. A cet effet : - une boucle algorithmique vérifie la probabilité de ces n-1 hypothèses, - dans chaque boucle, sur les n-2 participants restant (en ayant retiré le locuteur courant et le candidat) : * on calcule l’écart angulaire en valeur absolue entre une direction de « regard » (de tête par exemple) de ce participant avec un participant candidat en tant qu’interlocuteur du locuteur courant, * on détermine également l’écart angulaire, en valeur absolue, entre le regard du participant et la direction vers le locuteur courant, * on détermine également l’écart angulaire, en valeur absolue, entre le regard du participant avec l’écran (en tant qu’autre source possible de direction du regard d’un participant). Le calcul de ces deux dernières valeurs permet (avec détection d’angles faibles) de déterminer si le participant regarde manifestement un autre participant (possiblement l’interlocuteur), ou plutôt (naturellement) le locuteur courant, ou encore l’écran. Seulement dans le premier cas, on intègre l’écart angulaire absolu dans la moyenne que l’on constitue pour consolider l’hypothèse du candidat interlocuteur. On intègre également l’écart angulaire du locuteur courant avec l’interlocuteur candidat, en lui associant un coefficient de pondération plus important, par exemple x3, ou autre. Une telle réalisation revient à opérer une forme de « vote » dans lequel on compte les suffrages correspondant aux participants qui regardent potentiellement (à une marge angulaire d’erreur près) l’interlocuteur candidat, en accordant plus d’importance au vote du locuteur courant. L’hypothèse la plus probable correspond à un minimum de cette moyenne pondérée. Ainsi, l’interlocuteur du locuteur courant peut être identifié à l’étape suivante P6 comme ayant la moyenne la plus petite parmi tous les candidats. Cette réalisation peut être opérée à partir d’une seule image. Dans un mode de réalisation, il est possible de mettre à profit la réalité d’une continuité temporelle d’une image à l’autre, liée à un très faible déplacement des personnes et une faible évolution des orientations de tête (notamment dans un cadre de réunion où les participants sont a priori assis et ont des mouvements relativement lents). Une caméra standard capture typiquement trente images par seconde. Même si par sobriété on ne traite que quelques images par seconde, les images très rapprochées dans le temps se consolident les unes les autres, notamment pour la recherche de l’interlocuteur cible : l’interlocuteur visé est plus probablement la même personne dans cette séquence très rapprochée. Il est alors proposé de réaliser une optimisation ensembliste combinant emplacement des participants, orientation de têtes et séquences temporelles. Ainsi, les étapes P2 à P6 peuvent être répétées (sur une fenêtre de temps donnée), puis les estimations de « votes » ou de scores d’interlocuteurs candidats peuvent être moyennées à la fin de l’étape P6 (sur une fenêtre glissante avec facteur d’oubli) afin d’aboutir à une identification d’interlocuteur définitive sur cette fenêtre. Par ailleurs, dans un mode de réalisation où plusieurs caméras sont utilisées pour acquérir des images de la réunion, une moyenne sur les scores établis à partir des données acquises par chaque caméra peut s’appliquer de la même manière. Une opération supplémentaire d’association entre les visages détectés d’une vue de caméra à l’autre peut être ajoutée, et la détermination de l’interlocuteur est issue de la moyenne (ou d’un vote majoritaire, ou autre méthode) des déterminations de locuteur selon ainsi tous les angles de vue. Il est à noter que dans le cas où la réunion comporte des participants connectés à distance, il est possible que l’interlocuteur présumé ne soit simplement pas présent physiquement dans la salle. Dans ce cas, les participants d’une salle ainsi que le locuteur ont une tendance moyenne à regarder l’écran projetant la visioconférence (et donc en direction de la caméra). L’interlocuteur est alors estimé comme étant alors à distance. Dans un mode de réalisation, on peut déterminer quelle personne distante (et/ou dans quelle salle distante précise) est probablement l’interlocuteur en analysant finement la direction du regard des participants selon la position fixée de cette personne/salle dans l’écran de visioconférence. L’étape suivante P7 peut viser ensuite une transmission de données relatives à l’interlocuteur du locuteur courant (par exemple son nom ou son identifiant dans la session de visioconférence). L’information d’identification de l’interlocuteur peut être transmise à un système tiers. Par exemple, l’interface visuelle s’affichant sur un écran de visioconférence tiers peut être alors enrichie d’une image de restitution de l’interlocuteur en direct par le logiciel de visioconférence. Par exemple, le flux vidéo de la salle où se situe l’interlocuteur peut être scindé en deux sur l’écran du site tiers, avec un zoom sur le locuteur courant d’un côté, et un zoom sur l’interlocuteur de l’autre. Typiquement, dans cette réalisation, une reconnaissance du visage de l’interlocuteur courant n’est pas nécessaire. Sa position POS_i a été déterminée en correspondance de l’identifiant ID#i qui lui a été affecté arbitrairement (i.e. sans connaitre l’identité particulière de l’interlocuteur). Ainsi, il est possible de transmettre un zoom numérique (dans l’image acquise) de cette position POS_i au(x) site(s) distant(s) ou d’incruster dans l’image un encadré autour de cette position POS_i mettant l’interlocuteur en évidence. Par ailleurs, il peut être prévu d’afficher durant une retranscription d’une réunion l’identité de l’interlocuteur (si une reconnaissance de visage a été mise en œuvre) auquel s’adresse le locuteur courant, par exemple sous la forme « Mr. X s’adressant à Mr. Y : xxxx ». Ainsi, la retranscription de la visioconférence dans le cas d’une session donnée peut présenter le nom et/ou une photographie du locuteur courant et de son interlocuteur. Les photographies des participants peuvent être disponibles avant la session de visioconférence, ou encore être prises pendant la session. D’ailleurs, il est possible de s’appuyer sur des photographies préalablement disponibles pour faciliter la reconnaissance faciale précitée des participants non locuteurs pendant la session. Ainsi, les techniques d’analyse d’images proposées peuvent permettre d’obtenir des données d’orientation des regards des participants vers un interlocuteur local d’un locuteur courant. Ces données peuvent être déterminées à partir d’une simple caméra. En effet, une première étape générale est de capturer l’emplacement de tous les utilisateurs de la réunion, simplement à travers la vue frontale que propose une caméra adossée au mur. Il peut s’agir d’une caméra standard, banale et bas coût sans avoir recours à une caméra stéréoscopique (multi-optique) ou muni de capteurs de distances. Une intelligence artificielle peut être mise en œuvre pour détecter d’abord les (visages des) participants, puis, dans une deuxième étape générale, l’orientation de (leur tête et/ou de) leur regard. Comme illustré sur la FIG. 4 typiquement, dans un repère en vue de dessus d’une salle de visioconférence, en connaissant l’emplacement des participants et l’orientation des regards, il est possible, connaissant le locuteur courant, de déterminer l’interlocuteur local à qui s’adresse le locuteur courant. La deuxième étape générale, précitée, vise à capturer les orientations des visages pour permettre le calcul de l’interlocuteur cible le plus probable. Il n’est pas forcément nécessaire que le visage soit visible complètement pour en déterminer son orientation. Une estimation de l’orientation de la tête peut être réalisée, y compris de dos. Plus précisément, il peut être mesuré un écart angulaire entre l’orientation de la tête du locuteur courant (flèche issue du locuteur sur la FIG. 4 ), par exemple, et une droite (traits pointillés issus du locuteur) passant par la position du locuteur courant, d’une part, et celle d’un candidat sur lequel porte une hypothèse qu’il puisse s’agir de l’interlocuteur du locuteur courant. On comprend ainsi que plus cet écart angulaire est faible et plus l’hypothèse que ce candidat est l’interlocuteur du locuteur courant est fondée. Néanmoins, comme illustré aussi sur la FIG. 4 sur laquelle le locuteur courant n’oriente pas son regard directement sur son interlocuteur mais sur le côté de l’interlocuteur, une approche qui aurait été centrée uniquement sur l’orientation du regard du locuteur courant pourrait dans certains cas présenter des limites et points de fragilité. Ainsi, il est proposé dans une réalisation particulière de consolider l’approche par une analyse globale des orientations de regards des participants locaux (« Angle 1 », « Angle 2 », « Angle 3 », de la FIG. 4 , outre l’angle du locuteur courant) qui ont généralement tendance à regarder le locuteur courant ou son interlocuteur. Ces informations globales concourent ensemble à déterminer, avec une probabilité accrue, l’interlocuteur cible visé par la conversation. En outre, une analyse temporelle de la succession d’images permet de consolider cette détermination, en accordant plus de poids à un locuteur antérieur car le locuteur courant s’adresse plus probablement à la personne qui avait la parole juste avant lui. L’interlocuteur cible est en effet, avec une forte probabilité, ce locuteur antérieur. On a illustré sur la FIG. 6 un mode de réalisation particulier, à titre d'exemple, pour la détermination de l'interlocuteur du locuteur courant. Au cours d'une première étape S1, on obtient, dans cet exemple de réalisation, des photographies des personnes présentes dans la salle de visioconférence, en correspondance d'un nom ou d'un identifiant de chacune de ces personnes. Une telle réalisation permet ensuite d’attribuer des noms de personnes aux différents verbatims de réunion. En outre, on obtient une information sur le locuteur courant parmi ces personnes. A l’étape S2, dans une image en cours IM, il est détecté les visages des personnes présentes dans la salle de visioconférence (y compris le visage du locuteur courant LC). On en déduit les positions respectives POS_i de chacune de ces personnes d’identifiants respectifs ID#i. Ces visages peuvent en outre être reconnus à partir des photographies précitées (par reconnaissance faciale) et dans ce cas les identifiants ID#i attribués à ces personnes peuvent être plus spécifiques (noms, prénoms, pseudos, ou autres, de ces personnes). Les coordonnées des positions POS_i, par exemple dans un repère que comporte une image prise par la caméra CAM, sont reportées dans un repère dans une vue de dessus comme illustré sur la FIG. 4 , à l'étape suivante S3. En outre, les orientations angulaires des têtes des participants ORI_i sont déterminées dans ce repaire (voir les flèches issues des participants sur la FIG. 4 ). Ensuite, à l'étape S5 (dans le mode de réalisation illustré), il est recherché les orientations de tête qui se tournent vers le locuteur courant LC ou vers l'écran ECR de la salle de visioconférence. Une telle réalisation permet de ne pas faire participer les personnes qui regardent naturellement le locuteur courant LC, ou encore l'écran de la salle de visioconférence, à la détermination de l'interlocuteur du locuteur courant. Ainsi, à l'étape S6, pour chaque candidat m parmi les participants à la visioconférence, il est déterminé si les autres participants, de positions respectives POS_i, ont leur regard ORI_i orienté vers ce candidat m. Sont exclus de cette détermination, bien entendu le candidat m lui-même, ainsi que les personnes qui ont été détectées comme regardant l'écran (orientation de leur tête vers l’écran ECR). Si les personnes détectées comme regardant l'écran sont majoritaires par exemple, il peut être décidé que l’interlocuteur du locuteur courant est finalement une personne d’un autre site participant à la visioconférence. Sinon, pour réaliser la détermination de l’étape S6, il est calculé un écart angulaire entre l’orientation de tête ORI_i d’un participant retenu, et une droite passant par les positions respectives du participant retenu POS_i et du candidat POS_m. Plus particulièrement, il est calculé une moyenne (ou une somme) de ces écarts angulaires MOYm pour chaque candidat m. Comme il est probable que le locuteur courant LC s'adresse couramment à son interlocuteur, il est affecté un poids supérieur, dans le calcul de cette moyenne, au participant qui correspond au locuteur courant LC. À l'étape suivante S7, le candidat m dont la moyenne MOYm est la plus petite parmi les moyennes calculées peut être désigné comme l'interlocuteur du locuteur courant INTLO(t) pour une image IM acquise à un instant t. Bien entendu, cette détermination de l'interlocuteur du locuteur courant peut être « lissée » dans le temps. Par exemple à l'étape S8, il peut être déterminé un facteur d'oubli sur des instants de détermination précédents de l'interlocuteur INTLO(t). Par exemple, il peut être calculé une moyenne sur le temps, avec une pondération de type : - poids de la détermination de INTLO(t-n) = 1, - poids de la détermination de INTLO(t-n-1) = 2, - poids de la détermination de INTLO(t-n-2) = 3, … - poids de la détermination de INTLO(t) = n. Par ailleurs, pour le calcul de cette moyenne temporelle, à l'étape S9, si parmi les instants précédents de détermination, l'interlocuteur actuel INTLO(t) avait été le locuteur courant LC(t-k) alors il a accordé plus de poids à la présente détermination que l'interlocuteur INTLO(t). Par exemple, il peut être affecté à ce calcul de moyenne temporelle des poids du type : - poids de la détermination de INTLO(t-n) = 1, et =K si INTLO(t) = LC(t-n) - poids de la détermination de INTLO(t-n-1) = 2, et =K (ou K+1) si INTLO(t) = LC(t-n-1) - poids de la détermination de INTLO(t-n-2) = 3, et =K (ou K+2) si INTLO(t) = LC(t-n-2), … - poids de la détermination de INTLO(t) = n. On comprendra ainsi que les identifiants qui ont été affectés à ces interlocuteurs à des instants précédents sont conservés en mémoire. Il peut alors être procédé à une réidentification de personne d’une image à l’autre pour établir les correspondances entre interlocuteurs passés et présent. Les algorithmes de détection de personne (forme humaine ou visage) peuvent alors fournir pour chaque objet détecté une information sémantique associée, ce qui permet notamment d’opérer une correspondance de personnes entres les différentes images, précédentes et courante. Bien entendu, pour le choix des valeurs à affecter à tous les poids précités, le traitement présenté ici est paramétrable notamment selon le contexte de visioconférence en cours (selon le nombre de participants dans la même salle, et/ou le nombre de sites participant à la même visioconférence, et/ou le nombre de participants au total, …). A l’issue du traitement, à l’étape S10, un interlocuteur du locuteur courant INTLO(t) est ainsi déterminé pour un instant courant t. Comme décrit précédemment en référence à la FIG. 1 , des données de la position POS_i de l’interlocuteur dans l’image acquise peuvent être enregistrées en mémoire puis transmises au site distant pour effectuer un zoom numérique dans l’image reçue (par exemple dans une deuxième image s’affichant sur le site distant) ou pour mettre en évidence l’interlocuteur par un encadré de sa position POS_i. Dans le cas où les photographies des participants sont fournies à étape S1, son identifiant spécifique (nom, prénom…) peut être transmis en complément ou en variante pour l’affichage de son identifiant dans l’image de visioconférence affichées par un ou plusieurs autres sites, ou encore pour un suivi des verbatims de la réunion de visioconférence. On a illustré aussi sur la FIG. 4 un dispositif possible pour la mise en œuvre du traitement ci-avant, au sens de la FIG. 6 , ou plus généralement au sens de la FIG. 1 . Un tel dispositif DIS est connecté (par liaison radiofréquence ou par liaison filaire) à un équipement de visioconférence présent dans la salle. Un tel équipement comprend notamment l'écran ECR, la caméra CAM, un codeur/décodeur de données de visioconférence (non représenté) et une connexion à un réseau étendu, typiquement. Le dispositif DIS pour la mise en œuvre du traitement peut, quant à lui, comporter : - une mémoire MEM stockant notamment des données d'instructions d'un programme informatique pour la mise en œuvre du traitement ci-avant, et éventuellement les données de photographies des participants PIC#i en correspondance de leur nom ou leur identifiant ID#i comme décrit ci-avant en référence à l'étape S1 de la FIG. 6 ; - un processeur PROC capable de coopérer avec la mémoire MEM pour lire les données d'instructions précitées et exécuter un traitement conforme au programme informatiques ; et - une interface de communication entre le processeur PROC et l'équipement de visioconférence. Bien entendu, ce dispositif DIS peut se présenter sous la forme d'un module intégré directement à un circuit de traitement de l'équipement de visioconférence précité. Parmi les domaines d’application d’une telle réalisation, on peut citer tout particulièrement l’instrumentation des visioconférences hybrides. Les services actuels capturent correctement l’orateur courant. Le traitement proposé ci-avant apporte la capture de l’interlocuteur de ce locuteur courant, ce qui apporte un avantage différenciant pour les services de visioconférence, qui ne cessent de gagner de l’importance dans l’évolution du monde du travail. Le traitement proposé peut s’appliquer à des données d’images acquises par tout type de caméras, incluant les webcams et celles d’autres appareils électroniques mobiles équipés d’au moins un capteur photo, comme un téléphone mobile standard, dès lors que l’optique est disposée de sorte d’avoir une vue d’ensemble d’une salle de réunion par exemple. Bien entendu, la présente description ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemple ; elle s’étend à d’autres variantes. Comme décrit précédemment, une retranscription des verbatims d’une réunion de visioconférence peut être mise en œuvre grâce à l’implémentation du traitement proposé ci-avant. Néanmoins, d’autres cas d’usages qu’une réunion de visioconférence peuvent être envisagés, comme par exemple la retranscription d’interactions dans un groupe de personnes, par exemple un débat filmé, une pièce de théâtre ou un film. Comme présenté plus haut, un annuaire des participants avec leur photographie permet la capture de l’identité des interlocuteurs, et de là, une retranscription automatisée des dialogues (« X s’adresse à Y ») notamment pour générer des données multimédia d’audiodescription de films ou de vidéos plus généralement. Procédé de traitement de données d’image d’une scène comportant une pluralité d’utilisateurs comprenant un locuteur courant à un instant donné, le procédé comportant une détermination, parmi lesdits utilisateurs hormis le locuteur courant, d’un interlocuteur du locuteur courant audit instant donné, en fonction au moins d’orientations (P4 ; S4) de têtes respectives d’une partie au moins des utilisateurs. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite détermination comporte une estimation d’écarts angulaires (P5 ; S6) entre : - une orientation de tête de chaque utilisateur de ladite partie des utilisateurs, et - une direction définie par une position de cet utilisateur vers une position de l’interlocuteur. Procédé selon la revendication 2, comportant, pour chaque candidat en tant qu’interlocuteur du locuteur courant parmi les utilisateurs hormis le locuteur courant, une estimation d’une moyenne (S6) des écarts angulaires entre : - une orientation de tête (ORI_i) de chaque utilisateur de ladite partie des utilisateurs, et - une direction définie par une position de cet utilisateur (POS_i) vers une position du candidat (POS_m), au moins un candidat étant retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant si l’estimation de la moyenne des écarts angulaires pour ce candidat est inférieure à un seuil. Procédé selon la revendication 3, dans lequel il est affecté un poids au locuteur courant supérieur (S6) à un poids d’un autre utilisateur de ladite partie des utilisateurs, dans l’estimation de ladite moyenne. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, dans lequel le candidat dont l’estimation de moyenne est minimale (S7) parmi les estimations de moyenne des candidats est retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant : - détecter (P2 ; S2) des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, - assigner des identifiants (ID#i) propres à chacun des utilisateurs dont les visages sont détectés, et - déterminer (P3 ; S3) des positions courantes (POS_i) de chaque utilisateur dans la scène en correspondance desdits identifiants, dans un repère en vue de dessus de la scène (S3). Procédé selon la revendication 6, comportant en outre : - fournir (S1) des données d’image de visages d’utilisateurs présents dans la scène (PIC#i), en correspondance d’identifiants respectifs (ID#i), fournis, desdits utilisateurs, - implémenter (S2) une reconnaissance des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, et - déterminer (S3) les positions courantes des utilisateurs dans la scène en correspondance des identifiants respectifs, fournis, des utilisateurs. Procédé selon l’une des revendications 6 et 7, prises en combinaison avec l’une des revendications 3 à 5, comportant en outre : - mémoriser l’identifiant du candidat retenu en tant qu’interlocuteur possible du locuteur courant, en correspondance à un instant donné, - estimer un score (S8), à partir d’une moyenne pondérée avec facteur d’oubli, sur une fenêtre temporelle glissante comprenant l’instant donné et un ou plusieurs instants précédant l’instant donné, affecté aux identifiants mémorisés des candidats retenus, pour chaque candidat retenu à l’instant donné et aux instants précédents, et - déterminer (S10) le candidat retenu ayant le meilleur score en tant qu’interlocuteur du locuteur courant pour l’instant donné. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un poids supérieur à des poids d’autres candidats retenus est affecté (S9) à un candidat retenu ayant été locuteur courant à l’un au moins desdits instants précédents. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la scène est une salle de visioconférence comportant un écran (ECR), et dans lequel il est déterminé (S5, ORI_k) que l’interlocuteur possible du locuteur courant est dans un site distant participant à la visioconférence si les orientations de têtes respectives des utilisateurs de la salle sont détectées comme dirigées vers l’écran, pour un nombre d’utilisateurs supérieur à un seuil. Procédé selon la revendication 10, dans lequel, s’il est déterminé alternativement que l’interlocuteur possible du locuteur courant est dans la salle de visioconférence, les utilisateurs dont les orientations de têtes sont détectées comme dirigées vers l’écran sont exclus de ladite partie des utilisateurs. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant : - fournir (S1) des données d’image de visages d’utilisateurs présents dans la scène, en correspondance d’identifiants respectifs, fournis, desdits utilisateurs, - implémenter (S2) une reconnaissance des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, - mémoriser l’identifiant de l’utilisateur déterminé en tant qu’interlocuteur du locuteur courant à un instant donné, en vue d’une transmission (P7) dudit identifiant mémorisé, en correspondance de l’instant donné, à au moins à un éditeur de script pour un affichage dudit identifiant mémorisé dans des verbatims de locuteurs courants et d’interlocuteurs à des instants donnés respectifs. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la scène est une salle de visioconférence comportant un équipement connecté à au moins un équipement de visioconférence distant, le procédé comportant : - détecter (P2 ; S2) des visages respectifs des utilisateurs dans la scène, et - mémoriser au moins des données d’une position (POS_i) de l’utilisateur déterminé en tant qu’interlocuteur du locuteur courant à un instant donné, en vue d’une transmission (P7) des données de ladite position (POS_i), en correspondance de l’instant donné, à l’équipement de visioconférence distant, configuré pour piloter un affichage de l’image de la scène à l’instant donné avec une mise en évidence de l’interlocuteur. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Dispositif de traitement de données d’image d’une scène comportant une pluralité d’utilisateurs comprenant un locuteur courant à un instant donné, comportant un circuit de traitement (MEM, PROC, COM) pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 13.