Brevet FR3155937A1 — publié le 20250530

La présente invention concerne un procédé et dispositif d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique, ladite représentation numérique étant destinée à être utilisée pour ajouter une chevelure à un jumeau numérique de la personne physique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (231) d’au moins un premier paramètre d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de paramètres lorsque des données d’images représentatives d’au moins la tête de la personne physique selon différents points de vue, sont présentées en entrée du modèle entrainé d’estimation de paramètres ; et - obtention (232) de la représentation numérique de la chevelure de la personne physique en fonction dudit au moins un premier paramètre. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique La présente invention concerne les systèmes d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique représentée numériquement. En particulier, la présente invention concerne l’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique, ladite représentation numérique étant destinée à être utilisée pour ajouter une chevelure à un jumeau (avatar) numérique de la personne physique. Arrière-plan technologique Il est connu des applications ou services qui permettent à une personne d’essayer un accessoire de manière virtuelle. Ces applications ou services sont basés sur la réalité augmentée (en anglais « augmented reality ») c’est-à-dire, par exemple sur une combinaison entre des images numériques bidimensionnelles (2D) capturées de la personne qui sont combinées avec un rendu tridimensionnel (3D) d’un accessoire. A noter que la réalité augmentée peut aussi être obtenue par une combinaison d’une image volumétrique et d’un rendu d’une scène 3D. La combinaison de données d’images 2D et 3D des applications basées sur la réalité augmentée limite l’affichage de l’image résultant de la combinaison de ces données à un seul point de vue ou au mieux à différents points de vue dont les axes de vue sont très proches les uns des autres. Les applications ou services d’essayage virtuels d’accessoires actuels permettent ainsi à une personne physique de se forger une opinion concernant l’achat de ces accessoires en visualisant sur un écran une image formée par la combinaison des images 2D de cette personne physique et de ces accessoires. Ces applications ou services basés sur la réalité augmentée sont habituellement limités à rendre des images résultantes d’une vue de face d’une personne physique. En effet, une capture de données d’images représentant une vue de face d’une personne physique est généralement faite car cette personne physique regarde habituellement la caméra qui effectue cette capture de données d’images. L’image résultant de la combinaison de ces données d’images capturées et de données représentant un accessoire est alors une image 2D de cette personne physique représentant une vue de face de cette personne physique. Les applications ou services basés sur la réalité augmentée sont donc adaptés lorsque l’accessoire en question est destiné à être porté sur la face de la personne physique, par exemple du maquillage. Par contre, lorsque l’accessoire est destiné à être porté sur un côté de la personne la personne physique, par exemple des boucles d’oreille, ces applications ou services ne sont pas bien adaptés du fait qu’ils ne proposent que des représentations numériques 2D alors que la personne physique peut vouloir avoir des vues de face et de côté, par exemple, avant de se décider pour son achat d’accessoires. Dans sa demande de brevet français n° FR2301334 déposée le 14 février 2023, le déposant décrit un système d’essayage virtuel d’accessoire par un être vivant représenté numériquement. Ce système permet de créer un jumeau numérique tridimensionnel JN d’une partie d’un être vivant, d’un ensemble de parties d’un être vivant ou d’un être vivant dans son entier, et de calculer une vue 3D de ce jumeau numérique JN porteur d’un accessoire représenté numériquement. Lorsque le système d’essayage virtuel est utilisé pour essayer des accessoires de tête tels que par exemple des boucles d’oreille, du maquillage, des chapeaux, etc, le jumeau numérique JN représente au moins la tête de la personne physique (et éventuellement d’autres parties de cette personne physique) et il est nécessaire de définir une représentation numérique de la chevelure de la personne physique qui sera plaquée sur la représentation numérique de la tête du jumeau numérique JN. Cette représentation numérique de la chevelure d’une personne physique doit correspondre à la coupe de cheveux de la personne physique pour que le jumeau numérique JN soit le plus réaliste possible et que le système d’essayage virtuel d’accessoires soit proche d’un essayage réel d’accessoire. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins un des inconvénients de l’arrière-plan technologique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer le réalisme de jumeau numérique représentant au moins la tête d’une personne physique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer les systèmes d’essayage virtuel d’accessoire. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique, ladite représentation numérique étant destinée à être utilisée pour ajouter une chevelure à un jumeau numérique de la personne physique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’au moins un premier paramètre d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de paramètres lorsque des données d’images représentatives d’au moins la tête de la personne physique selon différents points de vue, sont présentées en entrée du modèle entrainé d’estimation de paramètres ; et - obtention de la représentation numérique de la chevelure de la personne physique en fonction dudit au moins un premier paramètre. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, le modèle entrainé d’estimation de paramètres peut être mis en œuvre par un premier réseau de neurones profond à convolutions. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, ledit au moins un premier paramètre peut être modifié en fonction d’au moins un deuxième paramètre. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, ledit au moins deuxième paramètre peut être obtenu à partir d’une action d’un utilisateur sur une interface homme-machine ou à partir des données d’images. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, l’obtention de la représentation numérique de la chevelure de la personne physique en fonction dudit au moins un premier paramètre peut comprendre les sous-étapes suivantes : - obtention d’un identifiant de classe de chevelure en sortie d’un modèle entrainé de classification de chevelure parmi un ensemble de classes de chevelure lorsque les données d’images sont présentées en entrée du modèle entrainé de classification de chevelure, chaque identifiant de classe de chevelure référençant un modèle paramétrique de chevelure ; et - ajustement du modèle de chevelure identifié par l’identifiant de classe de chevelure en fonction dudit au moins un premier paramètre. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, le modèle entrainé de classification de chevelure peut être mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond à convolutions. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un système d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique comprenant un dispositif selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, une mémoire RAM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 6 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique, selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention et de rendu du jumeau numérique à partir de données d’images selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention d’une représentation numérique de la chevelure de la personne physique à partir de données d’images, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention d’au moins un premier paramètre d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de paramètres lorsque des données d’images sont présentées en entrée du modèle, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention d’un identifiant de classe de chevelure en sortie d’un modèle entrainé de classification de chevelure lorsque les données d’images sont présentées en entrée du modèle, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 6 illustre schématiquement le dispositif configuré pour obtenir une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique et un système d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique, vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 6. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. La FIG. 1 illustre schématiquement un système 1 d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique 10 représentée numériquement par un jumeau numérique JN, selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le système 1 comprend un dispositif 101 d’obtention de données d’images DIC représentatives d’au moins la tête de la personne physique 10 selon différents points de vue, un dispositif 102 d’obtention d’une représentation numérique RNT d’au moins la tête de la personne physique 10 dans un espace géométrique tridimensionnel à partir des données d’images DIC, un dispositif 103 d’obtention d’une représentation numérique RNC de la chevelure de la personne physique 10 dans l’espace géométrique tridimensionnel à partir des données d’images DIC, un dispositif 104 d’obtention de données d’accessoires DAC représentatives d’une représentation numérique d’au moins un accessoire dans l’espace géométrique tridimensionnel et un dispositif 105 de rendu du jumeau numérique JN représentatif d’au moins la tête de la personne physique 10 à partir des représentations RNC et RNT et des données d’accessoires DAC. L’espace géométrique tridimensionnel est un espace dans lequel la partie ou l’ensemble de parties de la personne physique 10 ou la personne physique 10 dans son entier est géométriquement représentée à partir des données d’images DIC et de la ou des caméras utilisées pour capturer les images à partir desquelles ces données d’images DIC sont obtenues. Le jumeau numérique JN, encore appelé avatar réaliste, est un ensemble de données numériques tridimensionnelles qui représentent dans le métavers au moins la tête de la personne physique 10 qui est représentée par les données d’images DIC. La géométrie et la texture du jumeau numérique JN sont définis par la représentation RNT. Les données DAC peuvent être alors ajoutées au jumeau numérique JN pour visualiser le port virtuel d’accessoires par le jumeau numérique JN. Selon une variante, le système 1 peut comprendre en outre une interface homme-machine (IHM). Par exemple, l’IHM peut être en partie mise en œuvre par plusieurs des dispositifs 101 à 105. Par exemple, elle peut permettre à un utilisateur d’entrer des paramètres par le moyen graphique tel qu’un clavier ou un écran tactile du dispositif 101 ou 105. Selon une variante, les dispositifs 101, 104 et 105 peuvent être mis en œuvre dans des dispositifs distincts. Selon une variante, les dispositifs 101, 104 et/ou 105 peuvent être mis en œuvre dans un même dispositif. Selon un exemple de réalisation de cette variante, les dispositifs 101, 104 et/ou 105 peuvent être mis en œuvre dans un même dispositif de communication mobile. Selon des variantes, le dispositif 101, 104 et/ou 105 peut être l’un des dispositifs suivants : - un téléphone ; - un ordinateur ; - une tablette ; - une paire de lunettes équipée d’au moins une caméra et d’un écran ou en communication avec au moins une caméra et un écran ; - une paire de lentilles de contact oculaire équipées d’au moins une caméra et d’un écran alors adaptatif à une vue d’un utilisateur. La présente invention n’est pas limitée à ces exemples de dispositifs mais peut s’étendre à tout dispositif qui serait configuré pour mettre en œuvre les dispositifs 101 à 105. Les dispositif 102 et 103 sont des calculateurs (CPU pour Computer Processing Units en anglais, en français unités de calculs numériques, ou GPU pour Graphical Processing Unit en anglais, en français unité de calculs graphiques) qui sont associés à des mémoires tampons pour exécuter des tâches calculatoires. Les dispositifs 101 à 105 peuvent être reliés par exemple en communication via réseau filaire (par exemple selon Ethernet et/ou via une liaison à fibre optique) et/ou via un réseau sans fil de type Wifi® (selon IEEE 802.11 ou l’une des déclinaisons de IEEE 802.11 ou via un réseau cellulaire de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) et/ou 5G et/ou 6G. On parle de « cloud computing » en anglais (informatique dans les nuages en français) pour faire référence à ce type d’architecture qui utilise de la mémoire et des capacités de calcul d’ordinateurs et de serveurs répartis dans le monde entier et liés par un réseau de communication. Une telle architecture est illustrée sur la FIG. 1 par un nuage 100 (« cloud » en anglais). Les dispositifs 101à 105 sont ainsi configurés pour transmettre des données à destination du « cloud » 100 et/ou pour recevoir des données du « cloud » 100. L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre les dispositifs 101 à 105 et le « cloud » 100 peut comprendre par exemple un ou plusieurs équipements de communication (non représentés sur la FIG. 1 ) de type antenne relais (réseau cellulaire). Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données à destination des dispositifs 101 à 105 peuvent être reçues par exemple du « cloud » 100 et les données peuvent être transmises par les dispositifs 101 à 105 via le « cloud » 100 à travers une ou plusieurs antennes relais (chaque antenne relais étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Les données d’images DIC, les données représentatives des représentations RNT et RNC et les données d’accessoire DAC sont échangées par les dispositifs 101 à 105 via le « cloud » 100. La présente invention n’est pas limitée à l’architecture de communication entre les dispositifs 101 à 105 illustrée à la FIG. 1 mais s’étend à tout type d’architecture de communication. Par exemple, lorsque les dispositifs 101, 104 et 105 sont un même dispositif de communication mobile, ce dispositif de communication mobile peut être configuré pour émettre les données d’images DIC aux dispositifs 102 et 103 via le « cloud » 100 et pour recevoir des données représentatives des représentations RNT et RNC via le « cloud » 100. Selon un autre exemple, les dispositifs 102 et 103 peuvent être un même dispositif qui est alors configuré pour recevoir des données d’images DIC via le « cloud » 100 et pour émettre les données représentatives des représentations RNT et RNC via le « cloud » 100. D’autres variantes d’architecture de communication entre les dispositifs 101 à 105 est bien évidemment envisageable sans pour autant sortir de la portée de la présente invention revendiquée. La FIG. 2 illustre un organigramme 2 des différentes étapes d’un procédé d’obtention et de rendu du jumeau numérique JN à partir des données d’images DIC selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans une première étape 21, les données d’images DIC représentatives d’au moins la tête de la personne physique 10 selon différents points de vue, sont obtenues à partir du dispositif 101. Dans une deuxième étape 22, la représentation numérique RNT est obtenue à partir des données d’images DIC. Dans une troisième étape 23, la représentation numérique RNC est obtenue à partir des données d’images DIC. Dans une quatrième étape 24, les données d’accessoires DAC sont obtenues. Dans la cinquième étape 25, le jumeau numérique JN défini à partir des représentations numériques RNT et RNC et des données d’accessoires DAC est rendu, en calculant une vue de ce jumeau numérique JN selon un point de vue. Le dispositif 101 comprend un moyen de capture d’images. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le moyen de capture d’images peut comprendre au moins une caméra correspondant par exemple à : - une caméra infrarouge ; - une caméra d’acquisition d’image de type RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « Rouge, vert, bleu ») ; - une plateforme (« Rig » en anglais) de caméra (dit Lightfield) ou Rig de caméra Volumétrique de type RGB ; - une caméra d’acquisition de type LIDAR (« détection et estimation de la distance par la lumière » ou « par laser » en français et « light detection and ranging » ou « laser imaging detection and ranging » en anglais) ; ou - une caméra d’acquisition d’image associée à un ou plusieurs dispositifs (par exemple une ou plusieurs LED (de l’anglais « Light-Emitting Diode » ou en français « Diode électroluminescente ») émettant de la lumière dans l’infrarouge ou dans la bande proche de l’infrarouge. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le moyen de capture d’images peut correspondre à une caméra d’un dispositif de communication mobile comprenant une caméra. Selon des variantes, les images capturées peuvent correspondre soit à des images fixes capturées selon des points de vue différents d’au moins la tête de la personne physique 10 soit des images issues d’une vidéo capturée de la personne physique 10 qui représente au moins la tête ladite personne physique 10 selon différents points de vue. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le moyen de capture d’images peut être un système de numérisation comprenant une pluralité de caméras synchronisées entre elles pour capturer plusieurs images à différents points de vue d’au moins la tête de la personne physique. Des données d’images capturées représentent alors ces images capturées à différents points de vue. Dans le cas d’une plateforme de caméra (on parle parfois de cas « Lightfield » en anglais et « données d’images volumiques » en français), les caméras peuvent être positionnées de manière circulaire ou planaire sur un dispositif physique de capture et peuvent saisir en une seule itération ou plusieurs (si capture de mouvement) au moins la tête la personne physique. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le moyen de capture d’images peut comprendre au moins un capteur volumétrique permettant d’obtenir des données d’images volumétriques (en anglais « lightfield »). Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le dispositif 101 peut être configuré pour que les données d’images DIC correspondent à des données d’images des images capturées par le moyen de capture d’images. Typiquement, trois images sont capturées, une représentant la tête de la personne physique 10 de face, une autre la représentant selon un profil gauche et l’autre la représentant selon un profil droit. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, le dispositif 101 peut être configuré pour appliquer un traitement sur les images capturées par le moyen de capture d’images et les données d’images DIC correspondent aux données d’images traitées. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, si une vidéo peut être capturée par le moyen de capture d’images, un traitement peut être la sélection d’images représentatives d’au moins la tête de la personne physique parmi les images de cette vidéo. Typiquement, trois images sont sélectionnées, une représentant la tête de face, une autre la représentant selon un profil gauche et l’autre la représentant selon un profil droit. Selon un exemple de réalisation de la présente invention, la chevelure de la personne physique représentée sur les images capturées peut être segmentée du reste des images capturées, c’est-à-dire qu’au moins une zone spatiale qui délimite les cheveux de la tête de la personne physique est identifiée dans chacune des images capturées. Les données d’images DIC peuvent alors correspondent aux données d’images des pixels contenus dans les zones spatiales définies dans les images capturées. Par exemple, la segmentation de la chevelure du reste d’une image capturée peut être mise en œuvre à partir d’un modèle basé sur une architecture de type PSPNet développé par Li et al. (Li, T., Bolkart, T., Black, M., Li, H., & Romero, J. (2017) ou BiSeNet (https://arxiv.org/abs/2004.02147) Learning a Model of Facial Shape and Expression from 4D Scans. ACM Trans. Graph., 36(6)). Selon une variante, les données d’images DIC peuvent comprendre en outre une information représentative de contenus d’images et/ou une information descriptive de géométrie d’au moins la tête de la personne physique dans un espace géométrique tridimensionnel. Le dispositif 102 est configuré pour obtenir la représentation numérique RNT d’au moins la tête de la personne physique 10 dans l’espace géométrique tridimensionnel à partir des données d’images DIC. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, le dispositif 102 peut être configuré pour mettre en œuvre le procédé décrit dans la demande de brevet français n° FR2301334 déposée le 14 février 2023. Selon cette demande de brevet, l’obtention de la représentation numérique RNT d’au moins la tête de la personne physique 10 comprend l’obtention de données de maillage DM (« mesh » en anglais) représentatives d’une structure de maillage tridimensionnelle représentée dans l’espace géométrique tridimensionnel par un ensemble de sommets de formes polygonales formant une structure, chaque forme polygone, par exemple de triangles ou quadrangles, partageant au moins un côté avec une autre forme polygonale. Le dispositif 102 est configuré pour calculer des données de maillage DM du jumeau numérique JN par modification de données de maillage DMI d’un jumeau numérique initial JNI selon des informations morphologiques extraites des données d’images DIC. Le jumeau numérique initial JNI est une représentation numérique d’au moins une tête d’un être humain asexué. Cette représentation numérique comprend les données de maillage DMI représentatives d’une structure de maillage tridimensionnelle représentée dans l’espace géométrique tridimensionnel par un ensemble de sommets de formes polygonales formant une structure, chaque forme polygonale partageant au moins un côté avec une autre forme polygonale. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les données de maillage DMI peuvent être modifiées en modifiant les positions spatiales des sommets définies dans l’espace géométrique tridimensionnel. La structure de maillage tridimensionnelle du jumeau initial JNI est alors déformée (étirée, enfoncée, etc) pour que la structure de maillage tridimensionnelle modifiée du jumeau initial JNI ressemble dans l’espace géométrique tridimensionnel à la géométrie d’au moins la tête de la personne physique 10. Les données de maillage DM du jumeau numérique JN sont alors égales aux données DMI modifiées. Les données DM du jumeau numérique JN sont obtenues par un procédé itératif de déformation des données DMI du jumeau numérique JNI qui embarque toute la connaissance de la morphologie d’un être vivant tel que par exemple toute la morphologie d’un être humain caucasien, afro, asiatique et/ou d’un être animal c’est-à-dire la position, une structure et une déformation des yeux, bouche et plis de la peau, un système musculaire sous-jacent et une série de contrôleurs permettant les déformations. Un procédé itératif de déformation peut être basé sur un réseau de neurones (Andrew G Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, and Hartwig Adam. Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications, arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017) et/ou sur une méthode d’apprentissage profond (en anglais « Deep Learning ») (Ayush Tewari, Michael Zollöfer, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Florian Bernard, Patrick Perez, and Theobalt Christian. MoFA: Model-based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.)et/ou sur une méthode d’apprentissage par renforcement (en anglais « Reinforcement Learning ») et/ou en utilisant des réseaux antagonistes génératifs (GAN de l’anglais « Generative Adversarial Network »). Dans le cas où une méthode d’apprentissage profond est utilisée pour la reconstruction du visage de la personne physique 10, une modélisation paramétrique du visage dite ”3DMM” peut-être utilisée. Celle-ci est basée sur un modèle statistique des visages humains qui permet de représenter tout visage en une somme pondérée de structure de maillages 3D, structure de maillage 3D qui suppose la création préalable d’une topologie 3D adaptée. Seule la partie frontale du visage - la seule déformable - est prise en compte (on parle de « monkey mask » en anglais). L’aspect géométrique est enrichi par la représentation des déformations correspondant aux expressions du visage. Ce qui s’accompagne d’un jeu de plusieurs paramètres, typiquement de l’ordre de 150 paramètres pour l’identité du visage et de 100 paramètres pour les expressions. L’estimation de ces centaines de paramètres peut être réalisée par régression de ces paramètres en utilisant une méthode d’apprentissage profond (en anglais « Deep Learning ») apprise sur un grand jeu d’images de visages (Ayush Tewari, Michael Zollöfer, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Florian Bernard, Patrick Perez, and Theobalt Christian. MoFA: Model-based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017), et (Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang, and Xiaoou Tang. Large-scale celebfaces attributes (celeba) dataset. Retrieved August,15:2018, 2018). Ainsi, au cours de ce procédé itératif de déformation, une première structure de maillage tridimensionnelle (3D) définie par les données DNI vient se positionner dans l’espace géométrique tridimensionnel. Cette première structure de maillage tridimensionnelle est alors comparée à des structures de maillage tridimensionnelles stockées dans une base de données, chaque structure de maillage 3D stockée représentant au moins le visage de la personne physique. Le procédé itératif compare également chaque image bi-dimensionnelle (2D) calculée à partir de la première structure de maillage 3D à des images 2D calculées à partir d’une structure de maillage 3D stockée dans la base de données. Le procédé de comparaison de ces éléments cherche à rapprocher les images 2D calculées à partir de la première structure de maillage 3D à des images 2D calculées à partir de structures de maillage 3D stockées dans la base de données. Le procédé procède ainsi itérativement à une amélioration des distances entre les sommets de la première structure de maillage 3D et les sommets d’une structure de maillage 3D et par micro-déplacements des sommets de la première structure de maillage 3D dans l’espace géométrique tridimensionnel de manière à optimiser la première structure de maillage 3D résultante. Cette opération spatiale de déformation de la première structure de maillage 3D procède donc par itérations successives jusqu’à obtenir une ressemblance entre la première structure de maillage 3D et une structure de maillage 3D stockée dans la base de données représentant géométriquement au moins la tête de la personne physique. La structure de maillage 3D ainsi obtenue correspond en ressemblance aux données d’images DIC. Selon cette demande de brevet, l’obtention de la représentation numérique RNT d’au moins la tête de la personne physique 10 peut comprendre en outre l’obtention de données de texture DT à partir de données de texture extraites des données d’images DIC. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention, les données de texture DT peuvent être des données de texture extraites d’une zone définie sur le visage de la personne physique 10 à partir des données d’images DIC. Selon un exemple de réalisation, les données de texture de la zone peuvent être obtenues par assemblage des données d’images DIC, isolées, réparties et assemblées pour reconstituer une seule texture. Par exemple, le procédé d’assemblage peut procéder à la déformation de la texture de chacune des images obtenues à partir des données d’images DIC en modifiant la couleur et le contraste des pixels des images de texture, correspondantes à la texture des images obtenues à partir des données d’images DIC, et en corrigeant les frontières entre les images texture pour générer une texture unique. Cette texture unique peut alors être projetée sur la surface de la structure de maillage 3D correspondante aux données DM (projection connue sous le terme cartographie UV, les lettres U et V désignant les axes de la texture 2D). Cela permet ensuite une reprojection de la dite texture assemblée sur ladite structure de maillage 3D. Par exemple, les données de texture peuvent être obtenues à partir d’une surface d’une zone définie entre le front, les oreilles et le menton (« monkey mask » en anglais). Le dispositif 105 est configuré pour obtenir des données d’accessoires DAC représentatives d’une représentation tridimensionnelle d’au moins un accessoire dans l’espace géométrique tridimensionnel. Cette représentation tridimensionnelle est destinée à être ajoutée au jumeau numérique JN. Les données d’accessoires DAC sont connues de l’homme du métier. Elles représentent tout type d’objets, maquillage. On parle souvent de couche (« layer » en anglais) 2D / 3D qui incorpore une matière, une transparence, un relief et qui est calculée par un procédé d’ombrage (en anglais « shading ») et de rendu (en anglais « rendering »). Le dispositif 103 est configuré pour obtenir la représentation numérique RNC de la chevelure de la personne physique 10 à partir des données d’images DIC. A cet effet, le dispositif 103 est configuré pour mettre en œuvre le procédé de la FIG. 3 . La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention (étape 23) de la représentation numérique RNC de la chevelure de la personne physique 10 à partir des données d’images DIC, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans une étape 231, le dispositif 103 obtient au moins un premier paramètre P1 d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie d’un modèle MP entrainé d’estimation de paramètres lorsque les données d’images DIC représentatives d’au moins la tête de la personne physique selon différents points de vue sont présentées en entrée du modèle MP entrainé d’estimation de paramètres. Selon une variante de l’étape 231, ledit au moins un premier paramètre P1 est modifié en fonction d’au moins un deuxième paramètre P2. Par exemple, ledit au moins un paramètre P1 peut être remplacé par ledit au moins deuxième paramètre P2, par exemple en concaténant lesdits au un premier et deuxièmes paramètres. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit au moins deuxième paramètre P2 peut être obtenu à partir d’une action d’un utilisateur sur l’IHM du système d’essayage virtuel d’au moins un accessoire. Cette variante peut permettre à un utilisateur, par exemple un coiffeur, de faire évoluer une chevelure (coupe de cheveux) en modifiant au moins un premier paramètre P1 de sa représentation numérique en fonction d’au moins un deuxième paramètre P2 qu’il choisit. Ce coiffeur peut alors présenter à son client différentes variations de coupe de cheveux à partir du système 1 d’essayage virtuel d’accessoire. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit au moins deuxième paramètre P2 peut être obtenu à partir des données d’images DIC. Par exemple, ledit au moins un deuxième paramètre P2 peut être obtenu par des méthodes de traitement d’image connus tels que des filtrage linéaire, des opérations morphologiques par exemple pour obtenir des informations de couleurs. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit au moins deuxième paramètre P2 peut être un paramètre d’éclairage de scène dans laquelle évolue le jumeau numérique JN ou est définie en fonction de données qui définissent un choix de scène. Dans une étape 232, la représentation numérique RNC est obtenue en fonction dudit au moins un premier paramètre P1. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la deuxième étape 232 peut comprendre une étape 2321 d’obtention de représentation de mèches de cheveux par des courbes paramétriques à partir des données d’images DIC et ledit au moins un premier paramètre P1 peut être un paramètre desdites courbes paramétriques. La représentation numérique RNC peut alors être définie par lesdites courbes paramétriques. Par exemple, la courbe paramétrique peut être une spline d’interpolation (en anglais parfois appelée cerce en français). Une spline d’interpolation est une fonction par morceaux constituée d’un polynôme sur chaque intervalle défini entre deux nœuds qui peuvent s’apparenter à des points dans l’espace géométrique tridimensionnel. Le degré de la spline d’interpolation est défini par le polynôme de plus haut degré utilisé : si on joint simplement les nœuds par des droites, c'est-à-dire si la spline d’interpolation est constituée de polynômes du premier degré, la spline d’interpolation est de degré 1, etc. Si tous les polynômes ont même degré, on parle de spline d’interpolation uniforme. Si tous les polynômes sont du troisième degré, on parle de spline d’interpolation cubique. Les mèches de cheveux représentées par des splines d’interpolation peuvent alors variées en longueur, épaisseur et courbure selon des coefficients des polynômes définissant les splines d’interpolation. Ces coefficients peuvent alors être ledit au moins un premier paramètre P1 ou être déterminés à partir dudit au moins un premier paramètre P1. Selon un autre mode de réalisation particulier et non limitatif, la deuxième étape 232 peut comprendre une étape 2322 d’obtention d’un identifiant de classe de chevelure IDC en sortie d’un modèle MC entrainé de classification de chevelure parmi un ensemble de classes de chevelure lorsque les données d’images DIC sont présentées en entrée du modèle MC entrainé de classification de chevelure, chaque identifiant de classe de chevelure référençant un modèle paramétrique de chevelure. La deuxième étape 232 peut comprendre en outre une étape 2323 d’ajustement du modèle de chevelure identifié par l’identifiant de classe de chevelure IDC en fonction dudit au moins un premier paramètre P1. Selon une variante du procédé de la FIG. 3 , le modèle MP d’estimation de paramètres est mis en œuvre par un premier réseau de neurones profond à convolutions et le modèle MC de classification de chevelure est mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond à convolutions. Un réseau de neurones profond à convolutions également appelé réseau de neurones convolutifs et noté CNN ou ConvNet (de l’anglais « Convolutional Neural Networks ») correspond à un réseau de neurones artificiels acycliques (de l’anglais « feed-forward »). Un tel réseau de neurones convolutif comprend une partie convolutive mettant en œuvre une ou plusieurs couches de convolution et une partie densément connectée mettant en œuvre une ou plusieurs couches de neurones densément connectées (ou entièrement connectés) assurant la classification des informations selon un modèle de type MLP (de l’anglais « Multi Layers Perceptron » ou en français « Perceptrons multicouches ») par exemple. Selon la présente invention, le premier et deuxième réseaux de neurones convolutifs peuvent comprendre chacun une architecture de type MIL (de l’anglais multi-instance learning, en français apprentissage d’instances multiples) qui permet de labelliser l’ensemble des images présentes en entrée de ces réseaux de neurones convolutifs qui représentent une même chevelure selon différents points de vue. Les premier et deuxième réseaux de neurones convolutifs apprennent alors comment est représentée la chevelure d’une personne physique selon différents points de vue et quels sont les premiers paramètres qui correspondent au mieux à cette représentation de la chevelure de la personne physique. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention (étape 231) d’au moins un premier paramètre P1 d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie du modèle MP entrainé d’estimation de paramètres lorsque les données d’images DIC sont présentées en entrée du modèle MP, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans une sous-étape 2311 de l’étape 231, le dispositif 103, mettant en œuvre le premier réseau de neurones convolutifs, fournit les données d’images DIC en entrée d’une partie dite convolutive du premier réseau de neurones convolutifs pour déterminer des données D1 représentatives de caractéristiques de la chevelure de la personne physique 10. La partie convolutive met avantageusement en œuvre une ou plusieurs couches de convolution dont l’objectif est de détecter la présence de ces caractéristique(s) qui peuvent être d’ordre esthétique et/ou mécanique de la chevelure de la personne physique ou de détecter des motifs associés auxdites caractéristiques recherchées dans les données d’images DIC introduite en entrée de la partie convolutive. A cet effet, un ensemble d’au moins un filtre de convolution est appliqué aux données d’images DIC, ces données d’images DIC pouvant être par exemple fournies sous la forme d’une matrice à deux dimensions (correspondant à la grille de pixels d’une image par exemple). Par exemple, 50, 100, 200 ou plus de filtres de convolution peuvent être appliqués, chaque filtre ayant une taille et un pas (de l’anglais « stride ») déterminés. Par exemple, chaque filtre peut avoir une taille égale à 1x7 et un pas de 1. Autrement dit, la matrice d’entrée contenant les données d’images DIC passe dans une première couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à cette matrice d’entrée sur la base des filtres de taille et pas déterminés. Le pas (ou « stride » en anglais) correspond au nombre de pixels par lesquels la fenêtre correspondant au filtre se déplace dans le tenseur d’entrée (matrice d’entrée par exemple). Chaque filtre de convolution peut représenter par exemple une caractéristique déterminée recherchée dans une image en faisant glisser la fenêtre correspondant au filtre sur l’image, et en calculant le produit de convolution entre cette caractéristique déterminée et chaque portion de l’image balayée par le filtre associé à cette caractéristique déterminée. Le résultat du produit de convolution permet de déterminer la présence ou l’absence de la caractéristique déterminée dans l’image d’entrée. Selon une variante, une ou plusieurs opérations de convolution successives peuvent être appliquées aux données d’images DIC, avec pour chaque opération de convolution l’application d’un ensemble de filtres de convolutions aux données obtenues en sortie de l’opération de convolution précédente. Selon une variante, une ou plusieurs opérations dites de « mise en commun » (par exemple une ou plusieurs opérations de « mise en commun par maximum » (de l’anglais « max pooling ») et/ou une ou plusieurs opérations de « mise en commun par moyenne » (de l’anglais « average pooling »)) peuvent être mises en œuvre et appliquées aux données obtenues de la ou les opérations de convolution. Selon cette variante, la ou les opérations de « mise en commun » peuvent être par exemple, et optionnellement, assorties ou associées à une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones du réseau, avec une probabilité déterminée, par exemple une probabilité de 0.2 (20 %), 0.3 (30 %) ou 0.4 (40 %), cette technique étant connue sous le nom de « dropout ». Dans une sous-étape 2312 de l’étape 231, le dispositif 103 fournit les données D1 en entrée de la partie dite densément connectée du premier réseau de neurones convolutifs pour déterminer un ensemble d’au moins un premier paramètre P1. La couche densément connectée met en œuvre une opération de classification des données D1. A cet effet, la partie densément connectée du premier réseau de neurones convolutifs comprend une ou plusieurs couches de neurones densément connectés ou totalement connectés (de l’anglais « fully-connected »). Chaque couche de neurones fournit des données en sortie qui sont obtenues en appliquant une combinaison linéaire puis optionnellement une fonction d’activation aux données présentes à son entrée. La couche densément connectée renvoie en sortie un vecteur de taille N, où N correspond au nombre d’ensembles d’au moins un premier paramètre P1, chaque ensemble d’au moins un premier paramètre P1 correspondant à un modèle paramétrique de cheveux. Chaque élément du vecteur de sortie fournit la probabilité pour les données D1 de correspondre à un ensemble d’au moins un premier paramètre P1. Le vecteur d’entrée peut passer par exemple par une couche de neurones densément connectés, avec par exemple 128, 256 ou plus de neurones chacun connecté à chacun des neurones d’une couche comprenant autant de neurones qu’il y a d’ensembles d’au moins un premier paramètre P1, un ensemble d’au moins un premier paramètre P1 d’un modèle paramétrique de cheveux étant associé à chaque neurone de la couche de sortie de la partie densément connectée. La FIG. 5 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’obtention (étape 2322) d’un identifiant de classe de chevelure IDC en sortie du modèle MC entrainé de classification de chevelure lorsque les données d’images DIC sont présentées en entrée du modèle MC, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Dans une sous-étape 23221 de l’étape 2322, le dispositif 103 mettant en œuvre le deuxième réseau de neurones convolutifs fournit les données d’images DIC en entrée d’une partie dite convolutive du deuxième réseau de neurones convolutifs pour déterminer des données D1 représentatives de caractéristiques de la chevelure de la personne physique 10. La partie convolutive met avantageusement en œuvre une ou plusieurs couches de convolution dont l’objectif est de détecter la présence de ces caractéristique(s) qui peuvent être d’ordre esthétique et/ou mécanique de la chevelure de la personne physique ou de détecter des motifs associés auxdites caractéristiques recherchées dans les données d’images DIC introduite en entrée de la partie convolutive. A cet effet, un ensemble d’au moins un filtre de convolution est appliqué aux données d’images DIC, ces données d’images DIC pouvant être par exemple fournies sous la forme d’une matrice à deux dimensions (correspondant à la grille de pixels d’une image par exemple). Par exemple, 50, 100, 200 ou plus de filtres de convolution peuvent être appliqués, chaque filtre ayant une taille et un pas (de l’anglais « stride ») déterminés. Par exemple, chaque filtre a une taille égale à 1x7 et un pas de 1. Autrement dit, la matrice d’entrée contenant les données d’images DIC passe dans une première couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à cette matrice d’entrée sur la base des filtres de taille et pas déterminés. Le pas (ou « stride » en anglais) correspond au nombre de pixels par lesquels la fenêtre correspondant au filtre se déplace dans le tenseur d’entrée (matrice d’entrée par exemple). Chaque filtre de convolution peut représenter par exemple une caractéristique déterminée recherchée dans une image en faisant glisser la fenêtre correspondant au filtre sur l’image, et en calculant le produit de convolution entre cette caractéristique déterminée et chaque portion de l’image balayée par le filtre associé à cette caractéristique déterminée. Le résultat du produit de convolution permet de déterminer la présence ou l’absence de la caractéristique déterminée dans l’image d’entrée. Selon une variante, une ou plusieurs opérations de convolution successives peuvent être appliquées aux données d’images DIC, avec pour chaque opération de convolution l’application d’un ensemble de filtres de convolutions aux données obtenues en sortie de l’opération de convolution précédente. Selon encore une variante, une ou plusieurs opérations dites de « mise en commun » (par exemple une ou plusieurs opérations de « mise en commun par maximum » (de l’anglais « max pooling ») et/ou une ou plusieurs opérations de « mise en commun par moyenne » (de l’anglais « average pooling »)) peuvent être mises en œuvre et appliquées aux données obtenues de la ou les opérations de convolution. Selon cette variante, la ou les opérations de « mise en commun » peuvent être par exemple, et optionnellement, assorties ou associées à une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones du réseau, avec une probabilité déterminée, par exemple une probabilité de 0.2 (20 %), 0.3 (30 %) ou 0.4 (40 %), cette technique étant connue sous le nom de « dropout ». La partie convolutive du deuxième réseau de neurones convolutifs sort un ensemble de caractéristique(s) détectée(s) parmi les données d’images DIC fournies en entrée de la partie convolutive. Les informations représentatives de la présence de caractéristique(s) déterminées sont fournies en entrée à une partie dite densément connectée du deuxième réseau de neurones convolutifs. Dans une sous-étape 23222 de l’étape 2322, le dispositif 103 fournit les données D1 en entrée de la partie dite densément connectée du deuxième réseau de neurones convolutifs pour déterminer l’identifiant de classe de chevelure IDC. La couche densément connectée met en œuvre une opération de classification des données D1. A cet effet, la partie densément connectée du deuxième réseau de neurones convolutifs comprend une ou plusieurs couches de neurones densément connectés ou totalement connectés (de l’anglais « fully-connected »). Chaque couche de neurones fournit des données en sortie qui sont obtenues en appliquant une combinaison linéaire puis optionnellement une fonction d’activation aux données présentes à son entrée. La couche densément connectée renvoie en sortie un vecteur de taille N, où N correspond au nombre d’ensembles d’au moins un premier paramètre P1 de classes de chevelure, chaque classe de chevelure correspondant à un modèle paramétrique de cheveux. Chaque élément du vecteur de sortie fournit la probabilité pour les données D1 de correspondre à une classe de chevelure. Les valeurs des filtres de convolution du premier et deuxième réseau de neurones convolutifs et les paramètres de leur couches densément connectées sont avantageusement déterminées dans une phase dite d’apprentissage, par exemple d’apprentissage supervisé, selon une méthode connue de l’homme du métier. Dans une phase d’apprentissage, un nombre important (par exemple des centaines, des milliers, des dizaines de millier ou plus) d’images de chevelure dont on connait les caractéristiques associées sont utilisés pour apprendre les différents valeurs ou coefficients des filtres de convolution. Dans une telle phase d’apprentissage, une méthode connue sous le nom de rétropropagation du gradient de l’erreur peut être par exemple mise en œuvre. De la même manière, dans cette phase d’apprentissage, un nombre important (par exemple des centaines, des milliers, des dizaines de millier ou plus) d’associations de données représentatives de caractéristiques de chevelure sont utilisés pour apprendre les paramètres de la partie densément connectée permettant la classification des données dans le but d’obtenir un ensemble d’au moins un premier paramètres P1 d’un modèle paramétrique de cheveux (premier réseau de neurones convolutifs) ou un identifiant de classe de chevelure (deuxième réseau de neurones convolutifs). L’apprentissage peut par exemple être réalisé à partir de données d’images obtenues de manière synthétique. Selon une variante, un ensemble d’au moins un premier paramètre P1 (premier réseau de neurones convolutifs) ou une classe de chevelure (deuxième réseau de neurones convolutifs) peut être déterminé(s) pour chaque image d’une séquence d’images consécutives, à partir des données d’images DIC de ces images. Une pluralité d’ensemble d’au moins un premier paramètre P1 (ou de classes de chevelure) peut être ainsi obtenue pour la séquence avec autant d’ensemble d’au moins un premier paramètre P1 (ou de classes de chevelure) qu’il y a d’images dans la séquence. Un filtrage temporel (par exemple une moyenne) peut être avantageusement appliqué à cette pluralité d’ensemble d’au moins un premier paramètre P1 (ou de classes de chevelure) pour déterminer un seul ensemble d’au moins un premier paramètre P1 (un identifiant d’une classe de chevelure). Un tel filtrage temporel peut être par exemple réalisé ou mis en œuvre par un filtre numérique connu de l’homme du métier, par exemple défini par une équation mathématique, telle qu’une équation aux différences, ou par un réseau de neurone, par exemple récurrent. Selon une variante, les données d’images utilisées pour l’apprentissage du premier et du deuxième réseau de neurones convolutifs peuvent être des données issues de groupes de 3 images prises de face, de profil droit et de profil gauche d’une même chevelure. Chaque groupe d’images peut être associé à des annotations qui indiquent la classe de chevelure attendue correspondante aux 3 images du groupe d’images et qui indiquent une valeur d’au moins un premier paramètre P1 d’un modèle paramétrique de cheveux. Selon une variante, les données d’images utilisés pour l’apprentissage du premier et du deuxième réseau de neurones convolutifs peuvent être des données d’images obtenues de manière synthétique ce qui facilite la génération d’un nombre important de données d’images requit pour l’apprentissage du premier et du deuxième réseau de neurones convolutifs. Les données d’images synthétiques utilisées pour l’apprentissage peuvent être générées à partir de modèles paramétriques de cheveux et de jeux de paramètres de ces modèles choisis aléatoirement pour obtenir des variations de chevelure. Des variations des points de vue peuvent aussi être aussi utilisées pour introduire des variations des points de vue des images de chevelure. Un problème de généralisation de l’apprentissage des premier et deuxième réseau de neurones convolutifs se pose lorsque l’on génère de manière synthétique des données d’images pour l’apprentissage à partir d’images de variations de chevelure lorsque plusieurs de ces images comportent un même visage. Pour éviter ce problème, les données d’images utilisées pour l’apprentissage peuvent être segmentées pour identifier au moins une zone spatiale de ces images qui comprennent des données d’images représentatives de la chevelure. Les données d’images utilisées pour l’apprentissage peuvent correspondre alors à des images créées qui ne comportent que ces zones spatiales des images et qui excluent donc les zones spatiales correspondantes aux visages. Le dispositif 104 est configuré pour rendre un avatar numérique représentatif de la personne physique à partir du jumeau numérique JN (des représentations numériques RNT et RNC) et des données d’accessoires DAC. A cet effet, le dispositif 104 calcule des données représentatives d’une vue selon un point de vue de la représentation RNT combinée avec les données d’accessoires DAC et la représentation numérique RNC. Le dispositif 104 de rendu d’un avatar numérique représentant la personne physique porteuse d’au moins un accessoire peut comprendre un moteur de rendu qui calcule des données représentatives d’une image du jumeau numérique JN porteur dudit au moins un accessoire selon un point de vue. L’image peut alors être affichée sur un écran du dispositif 104. Selon un exemple de réalisation, le moteur de rendu peut être un moteur de rendu temps réel. Selon un exemple de réalisation, le moteur de rendu peut être mis en œuvre sur un serveur de calcul GPU. Par exemple, le moteur de rendu temps réel peut être un moteur de simulation 3D. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, ledit au moins un paramètre P1 peut être appliqué à un modèle paramétrique de cheveux à l’aide de logiciels. Les procédés des figures 2 à 5 permettent à une personne d’essayer virtuellement des accessoires et de décider de l’achat ou non de ces accessoires. Au travers de l’IHM du système 1 d’essayage virtuel d’accessoire, une personne physique peut accéder à un site de vente et sélectionner des accessoires. Elle peut également choisir d’essayer virtuellement ces accessoires. L’IHM peut alors être prévue pour que cette personne ajoute les accessoires sélectionnés dans un panier, que l’on peut appeler cabine d’essayage virtuelle. Le procédé décrit ci-dessus est alors mis en œuvre pour qu’un jumeau numérique de cette personne soit calculé et que la personne puisse visualiser une vue de son jumeau numérique alors porteur d’accessoires que cette personne aurait sélectionnés. Ainsi, la personne physique peut interagir avec son jumeau numérique à partir de cette IHM qui affiche les images de ce jumeau numérique porteur de ces accessoires selon des points de vue pouvant être sélectionnés par cette personne. La personne peut également choisir des conditions de la scène (éclairage, contenu de la scène) dans lequel évolue son jumeau numérique. La personne peut également choisir des conditions d’éclairage de la scène dans laquelle évolue son jumeau numérique ou encore changer la scène dans laquelle est présenté le jumeau numérique. La FIG. 6 illustre schématiquement le dispositif 103 configuré pour obtenir une représentation numérique RNC d’une chevelure d’une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Selon un mode de réalisation particulier, le dispositif 103 correspond à un serveur ou un calculateur du « cloud » 100. Le dispositif 103 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et/ou des étapes des procédés décrits en regard des figures 2 à 5. Les éléments du dispositif 103, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 103 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 103 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 1030 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 103. Le processeur 1030 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 103 comprend en outre au moins une mémoire 1031 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 1031. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 103 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 103 comprend un bloc 1032 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud » 100. Les éléments d’interface du bloc 1032 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 103 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 1033, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 1034 et/ou d’autres périphériques 3601034 (système de projection par exemple) via respectivement des interfaces de sortie 1036, 1037, 1038. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 103. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un système configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Procédé d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique, ladite représentation numérique étant destinée à être utilisée pour ajouter une chevelure à un jumeau numérique de la personne physique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (231) d’au moins un premier paramètre d’un modèle paramétrique de cheveux en sortie d’un modèle entrainé d’estimation de paramètres lorsque des données d’images représentatives d’au moins la tête de la personne physique selon différents points de vue, sont présentées en entrée du modèle entrainé d’estimation de paramètres ; et - obtention (232) de la représentation numérique de la chevelure de la personne physique en fonction dudit au moins un premier paramètre. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle entrainé d’estimation de paramètres est mis en œuvre par un premier réseau de neurones profond à convolutions. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit au moins un premier paramètre est modifié en fonction d’au moins un deuxième paramètre. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ledit au moins deuxième paramètre est obtenu à partir d’une action d’un utilisateur sur une interface homme-machine ou à partir des données d’images. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’obtention (232) de la représentation numérique de la chevelure de la personne physique en fonction dudit au moins un premier paramètre comprend les sous-étapes suivantes : - obtention (2322) d’un identifiant de classe de chevelure en sortie d’un modèle entrainé de classification de chevelure parmi un ensemble de classes de chevelure lorsque les données d’images sont présentées en entrée du modèle entrainé de classification de chevelure, chaque identifiant de classe de chevelure référençant un modèle paramétrique de chevelure ; et - ajustement (2323) du modèle de chevelure identifié par l’identifiant de classe de chevelure en fonction dudit au moins un premier paramètre. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le modèle entrainé de classification de chevelure est mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond à convolutions. Dispositif d’obtention d’une représentation numérique d’une chevelure d’une personne physique comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Système d’essayage virtuel d’accessoire par une personne physique représentée numériquement par un jumeau numérique comprenant un dispositif selon la revendication 7. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6.