Brevet FR3156227A1 — publié le 20250606

La présente invention concerne un procédé de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage capturé par au moins une caméra comprenant - une détection d’au moins un visage dans au moins une image capturée par ladite au moins une caméra - un ajustement d’une modélisation d’un visage de référence, sur lequel sont localisés des points-clés, à partir d’une estimation d’un typage morphologique dudit visage détecté ; - une localisation, sur ledit visage détecté , de points-clés correspondant à au moins un premier sous-ensemble desdits points-clés dudit visage de référence et , - une obtention d’une localisation par rapport à la caméra, dans un système de mesure de longueur, dudit au moins un visage détecté par rapport à ladite au moins une caméra, ladite localisation étant obtenue à partir d’une distance focale de ladite caméra, des coordonnées en pixels d’au moins un second sous-ensemble desdits points-clés localisés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ledit visage de référence modélisé ajusté. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Dispositif et procédé de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage La présente invention concerne le domaine de la vision par ordinateur et plus précisément le traitement d’images capturées par des caméras de type classique. De nombreuses techniques de détection de personnes sur des images ou des vidéos existent. En effet, de plus en plus d’applications, telles des applications de surveillance, de sécurité utilisent ces méthodes pour identifier des personnes. Plusieurs de ces approches sont fondées sur des approches basées sur de l’intelligence artificielle et notamment sur le « deep learning ». Une des limitations des méthodes existantes est qu’elles permettent de localiser les personnes dans le référentiel de l’image, (par exemple un espace en deux dimensions dont les distances sont exprimées en pixel), et non pas de les localiser par rapport à la caméra, dans un espace en trois dimensions, dont les distances sont exprimées dans un système de coordonnées spatiales, tel par exemple un système métrique. Il existe également des méthodes permettant d’affiner la détection de visages, en proposant de détecter l’orientation du regard dans un référentiel en deux dimensions de l’image. Cependant, les méthodes connues ne permettent pas à la fois de localiser des personnes par rapport à la caméra dans un référentiel en trois dimensions muni d’un système de mesure de longueur, et de détecter l’orientation du regard de la personne dans ce même système de mesure. Ainsi, il existe un besoin permettant de localiser des personnes dans un référentiel en trois dimensions, et optionnellement de détecter l’orientation de leur regard dans ce référentiel. L’invention propose de pallier au moins un inconvénient de l’art antérieur en proposant un procédé de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage capturé par au moins une caméra comprenant - une détection d’au moins un visage dans au moins une image capturée par la au moins une caméra - un ajustement d’une modélisation d’au moins un visage de référence, sur lequel sont localisés une pluralité de points-clés, à partir d’une estimation d’un typage morphologique dudit au moins un visage détecté ; - une localisation, sur ledit au moins un visage détecté , de points-clés correspondant à au moins un premier sous-ensemble desdits points-clés de ladite modélisation du visage de référence et , - une obtention d’une localisation par rapport à la caméra, dans un système de mesure de longueur, dudit au moins un visage détecté par rapport à ladite au moins une caméra, ladite localisation étant obtenue à partir d’une distance focale de ladite caméra, des coordonnées en pixels d’au moins un second sous-ensemble desdits points-clés localisés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée. Selon au moins un mode de réalisation, le procédé comprend : - une obtention d’une orientation dudit au moins un visage détecté à partir de la distance focale de ladite caméra, des coordonnées en pixels d’au moins ledit second sous-ensemble desdits points-clés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée. Selon au moins un mode de réalisation, l’obtention d’une localisation et l’obtention d’une orientation sont obtenues en minimisant une même fonction d’erreur. Selon au moins un mode de réalisation, l’ajustement d’une modélisation d’au moins un visage de référence comprend une sélection d’une modélisation d’un visage de référence correspondant audit typage morphologique. Selon au moins un mode de réalisation, lequel l’ajustement d’une modélisation d’au moins un visage de référence comprend : - une sélection d’un visage de référence parmi une pluralité de visages de référence, la sélection prenant en compte au moins une caractéristique dudit typage morphologique, - un ajustement du visage de référence sélectionné en fonction d’une ou plusieurs caractéristiques dudit typage morphologique n’ayant pas été prises en compte lors de la sélection du visage de référence. Selon au moins un mode de réalisation, l’ajustement d’une modélisation d’au moins un visage de référence comprend un ajustement des coordonnées des points-clés de ladite modélisation du visage de référence en fonction dudit typage morphologique. Selon au moins un mode de réalisation, ladite distance et de ladite orientation sont obtenues en minimisant une fonction d’erreur à partir de la méthode de RANSAC. Selon au moins un mode de réalisation, l’ajustement d’une modélisation du visage de référence comprend : - une obtention des coordonnées desdits points-clés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée en multipliant les coordonnées desdits points-clés sur le modèle de référence par un coefficient relatif à un âge estimé dudit au moins un visage détecté et par un coefficient relatif à un genre estimé dudit au moins un visage détecté. Selon au moins un mode de réalisation, ledit premier sous-ensemble comprend au moins 5 points-clés. Selon au moins un mode de réalisation, lesdits points-clés dudit au moins un visage détecté sont localisés sur des points saillants dudit au moins un visage détecté dont au moins certains sont localisés sur l’un ou l’autre ou plusieurs parmi les yeux, la bouche, le nez, ou les contours dudit au moins un visage détecté. Selon au moins un mode de réalisation, la détection d’un visage comprend une détermination d’une boite englobante autour du visage détecté. Selon au moins un mode de réalisation, le système de mesure de longueur est un système en trois dimensions dont l’origine du référentiel est centrée sur une position de la caméra. Les caractéristiques, présentées isolément dans la présente demande en lien avec certains modes de réalisation du procédé de la présente demande peuvent être combinées entre elles selon d’autres modes de réalisation du présent procédé. La présente invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente invention concerne également 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 l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. La présente invention concerne également un dispositif de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage capturé par au moins une caméra , le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour - détecter au moins un visage dans au moins une image capturée par ladite au moins une caméra, - ajuster une modélisation d’au moins un visage de référence, sur lequel sont localisés une pluralité de points-clés, à partir d’une estimation d’un typage morphologique dudit au moins un visage détecté - localiser, sur ledit au moins un visage détecté, des points-clés correspondant à au moins un premier sous-ensemble desdits points-clés de ladite modélisation du visage de référence, - obtenir une localisation, dans un système de mesure de longueur, dudit au moins un visage détecté par rapport à ladite au moins une caméra, ladite localisation étant obtenue à partir d’une distance focale de ladite caméra, des coordonnées en pixels d’au moins un second sous-ensemble desdits points-clés localisés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexes qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. FIG. 1 La FIG. 1 représente un procédé selon certains modes de réalisation de la présente invention, FIG. 2 La FIG. 2 représente un exemple d’adaptation d’un modèle de référence d’un visage au genre et à l’âge de la personne, FIG. 3 La FIG. 3 représente un exemple de la localisation de points-clés sur le visage de la personne capturée, FIG. 4 La FIG. 4 représente un dispositif selon certains modes de réalisation de la présente invention. La présente invention concerne principalement la détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage. Elle peut permettre notamment la localisation de personnes dans un référentiel en trois dimensions, par exemple sous la forme d’un vecteur de coordonnées x, y et z exprimées dans le système métrique d’unités (par exemple en mètres) ; Ainsi, il s’agit d’une localisation dans le monde réel. Un tel référentiel en trois dimensions diffère d’un référentiel image dans lequel les dimensions peuvent par exemple s’exprimer en pixels. Un tel référentiel en trois dimensions peut par exemple avoir pour origine la position de la caméra. La présente demande concerne peut permettre également dans certains modes de réalisation de détecter également la direction du regard de la personne, la direction étant également déterminée dans le référentiel en trois dimensions. Par référentiel , on peut entendre, en d’autres termes, un référentiel dans un système de mesure de longueur permettant de déterminer une distance entre la caméra et la personne détectée. De la même manière, l’orientation du visage de la personne détectée est déterminée dans un système de mesure de longueur tel un référentiel en trois dimensions dans lequel se trouve la caméra et plus particulièrement selon certains modes de réalisation, un référentiel dans lequel la caméra est située à l’origine des trois axes du référentiel, donc de coordonnées le vecteur (0,0,0). Lors d’une étape E1, on détecte un ou plusieurs visages dans une image capturée par une caméra. Le visage détecté est également appelé visage cible dans la suite de la description. Plusieurs personnes, donc visages, peuvent être détectées sur une même image ou sur une même vidéo, représentant une scène acquise par une ou plusieurs caméras. Selon le contexte de la présente divulgation, il peut s’agir par exemple d’une scène intérieure ou extérieure. Cette scène peut comprendre une ou plusieurs personnes en mouvement ou statiques. Par exemple, dans le cas d’une panographie, consistant à reconstituer une représentation image d’une scène réelle en assemblant une pluralité de prises de vue, prises par exemple par une pluralité de caméras, on peut reconstituer une caméra virtuelle de prise de vue à laquelle est associée une distance focale et un angle de vue. Les étapes du procédé peuvent donc être appliquées à partir de cette image reconstituée et de la caméra virtuelle, le centre du repère en trois dimensions étant alors la position de la caméra virtuelle. Selon certains modes de réalisation, la détection d’un visage peut comprendre une étape consistant à tracer (ou déterminer ou délimiter) une zone autour du visage. Cette zone peut par exemple être un rectangle, connu en anglais sous le terme de « bounding box » ou boite englobante en français. Ainsi, en entrée de l’étape E1, on reçoit une ou plusieurs images ou vidéos et en sortie on obtient une ou des images ou vidéos (ou en variante une ou plusieurs portions d’au moins une de ces images fixes ou vidéo) sur lesquelles sont identifiés (ou encore marqués, ou repérés ou identifiés, ou déterminés) des visages détectés ou certains visages détectés. Selon certains modes de réalisation on peut sélectionner des images en fonction de critères tels que : -l’image comprend au moins N visages, N étant supérieur ou égal à 1, -l’image comprend au moins un visage dont la taille, en pixels, est supérieure à une première valeur (par exemple une première valeur déterminée préalablement, par exemple lors d’un paramétrage). Plus les visages sont proches de la caméra, plus leur taille est grande - l’image comprend un type de visage que l’on souhaite détecter, homme, femme, enfant, - des critères relatifs à de la reconnaissance faciale : on peut ainsi rentrer un certain nombre de critères visuels ou morphologiques ou un portrait-robot d’un individu et ne sélectionner que les images en fonction de ces critères ou répondant à un ou plusieurs de ces critères. Selon certains modes de réalisation on peut sélectionner dans les images sélectionnées comme indiqué ci-dessus, et comprenant un ou plusieurs visages, un ou plusieurs visages en fonction de critères tels que ceux définis ci-dessus et positionner une boite englobante par exemple, uniquement sur le ou les visages sélectionnés dans les images sélectionnées. On peut donc par exemple déterminer une zone par visage ou une zone seulement pour certains visages, en paramétrant l’étape E1. Selon certains modes de réalisation, si l’on détecte plusieurs visages, les étapes suivantes E2 à E5, du procédé peuvent être mises en œuvre simultanément pour chacun des visages détectés ou itérativement, visage par visage. Au moins certains des visages détectés peuvent avoir été sélectionnés, suite à leur détection, en fonction de critères comme mentionné ci-dessus et les étapes suivantes peuvent être appliquées uniquement sur ces visages sélectionnés. On peut ainsi détecter la distance d’au moins certains des visages (par exemple de chacun des visages) par rapport à la caméra et leur orientation par rapport à la caméra, ou un référentiel de la caméra. Selon certains modes de réalisation, la détection de visages de l’étape E1 peut être réalisée à l’aide de méthodes basées sur un réseau de neurones profond. De telles méthodes sont par exemple des méthodes basées sur des réseaux de type réseaux neuronaux convolutifs (CNN), Transformer, ou machines à vecteur de support (SVM) entrainés sur des bases de données labellisées. Les étapes suivantes E2 et E3 peuvent être réalisées simultanément ou séquentiellement selon les modes de réalisation. Ces étapes peuvent être réalisées à partir du contenu de la ou des boites englobantes déterminées ou sélectionnées. La ou les images fixes ou vidéo, ou portions d’images fixes ou vidéo, dans lesquelles les visages sont identifiés ou éventuellement sélectionnés, suite à leur identification, sont analysées, étape E2, de manière à estimer un typage morphologique (ou type morphologique) de ce visage ou de la personne à qui appartient ce visage. Par typage morphologique, on peut entendre par exemple la forme ou la taille du visage, les traits endomorphe, mésomorphe et ectomorphe, l’âge, le genre de la personne. Ainsi, suivant les critères de typage morphologique que l’on souhaite estimer, l’étape E2 peut comprendre une ou plusieurs estimations. Cette ou ces estimations peuvent par exemple déterminer un ou plusieurs coefficients représentatifs du typage morphologique. Ce ou ces coefficients obtenus peuvent être combinés ou utilisés lors de l’étape ultérieure E4. Ainsi, par exemple, on peut souhaiter déterminer l’âge et/ou le genre de la personne ou du visage, lors de cette étape. Par exemple, selon un premier mode de réalisation la ou les images fixes ou vidéos, ou portions d’images fixes ou vidéo, dans lesquelles les visages sont identifiés ou éventuellement sélectionnés suite à leur identification, peuvent être analysées, étape E21, de manière à estimer ou déterminer un âge de ce visage ou de la personne à qui appartient ce visage. A l’issue de l’étape E21, on peut obtenir un entier représentatif de l’âge estimé de la personne. On peut, en variante, obtenir une plage de valeurs dans laquelle se trouve l’âge de la personne dont le visage est identifié. Selon certains modes de réalisation, la détection de l’âge de l’étape E21 peut être réalisée à l’aide de méthodes basées sur un réseau de neurones profond. De telles méthodes sont par exemple des méthodes basées sur des réseaux de type réseaux neuronaux convolutifs (CNN), ou transformer ou permettant de résoudre un problème de régression. De tels réseaux neuronaux peuvent recevoir en entrée par exemple la boite englobante déterminée lors de l’étape E1, ou le visage sélectionné, et donner en sortie une estimation de l’âge de l’individu ou une tranche d’âge (par exemple un entier relatif à une tranche d’âge plutôt qu’à un âge). Selon certaines variantes, la sortie du réseau de neurones peut également être une densité de probabilité et l’âge associé à la plus grande probabilité peut être retenu comme âge estimé. Par exemple, selon un second mode de réalisation, la ou les images fixes ou vidéos, ou portions d’images fixes ou vidéo, dans lesquelles les visages sont identifiés ou éventuellement sélectionnés suite à leur identification, peuvent être analysées, étape E22, de manière à estimer ou déterminer un genre de ce visage ou de la personne à qui appartient ce visage. A l’issu de l’étape E22, on peut obtenir une variable représentative du genre de la personne à qui appartient le visage, soit homme ou femme. Par exemple, un « 0 » si c’est un homme, un « 1 » si c’est une femme (ou vice-versa) et un « 2 » si le visage est androgyne (non genré). Par exemple, selon un autre mode de réalisation, lors de l’étape E22, le genre de la personne dont le visage a été détecté est estimé ou encore déterminé. A l’issu de l’étape E22, on peut obtenir une variable représentative du genre de la personne à qui appartient le visage, soit homme, soit femme, soit androgyne. Par exemple, un « 0 » si c’est un homme, un « 1 » si c’est une femme (ou vice-versa) et un « 2 » si le visage est androgyne (non genré). Selon certains modes de réalisation, la détection de genre de l’étape E22 peut être réalisée à l’aide de méthodes basées sur un réseau de neurones profond. De telles méthodes sont par exemple des méthodes basées sur des réseaux de type réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ou permettant de résoudre un problème de régression. De tels réseaux neuronaux peuvent recevoir en entrée par exemple la boite englobante déterminée lors de l’étape E1, ou le visage sélectionné, et donner en sortie une estimation du genre de l’individu. Selon certaines variantes, la sortie du réseau de neurones peut également être une densité de probabilité et le genre associé à la plus grande probabilité peut être retenu comme âge estimé. Selon certains modes de réalisation, non représentés sur la FIG. 1 , l’étape E2 pourrait comprendre d’autres déterminations, comme la forme du visage, long, fin, étroit, large…et ainsi fournir des typages morphologiques variés. En sortie de l’étape E2, on obtient un typage morphologique Typ. Lors de l’étape E3, on détermine ou on localise des points-clés d’un modèle (ou visage) de référence (tel que défini ultérieurement en regard de l’étape E4) sur le ou les visages détectés. Les points-clés sont caractérisés par leurs coordonnées (u i , v i ) en pixels dans l’image. On met ici en regard des points-clés localisés sur un modèle de référence avec des points-clés sur le ou les visages détectés ou sélectionnés. Il s’agit, en d’autres termes, de positionner des points-clés d’un modèle de référence sur les mêmes zones sur le visage détecté. Par exemple, les points-clés, ou une partie des points-clés, situés sur les yeux du modèle de référence sont placés sur les yeux du visage détecté. On peut ainsi effectuer une mise en correspondance d’un point-clé i du modèle de référence avec un point j du visage détecté. Selon certains modes de réalisation, le nombre de points-clés est compris entre 5 et 100. Selon certains modes de réalisation, le nombre minimal de points-clés est de 5. Le nombre minimal de points-clés peut par exemple être situé dans une plage entre comprise entre 5 et 15 selon les modes de réalisation. Selon certains modes de réalisation, le nombre optimal de points-clés est de 68. Le nombre optimal de points-clés peut par exemple être situé dans une plage entre 55 et 75 selon les modes de réalisation. Selon certains modes de réalisation, un ou plusieurs points-clés, préférentiellement 5 points-clés, sont répartis ou localisés : - sur le nez et/ou, - sur la bouche et/ou - sur les yeux, ou les sourcils et/ou, - sur les contours du visage. Selon certains modes de réalisation, les points-clés peuvent représenter tous les points-clés d’un modèle de visage de référence. Selon certains modes de réalisation, les points-clés peuvent représenter un sous-ensemble des points-clés d’un modèle de visage de référence. Ce sous-ensemble comprend de préférence des points-clés localisés sur des zones saillantes du visage. Par zone saillante du visage, on peut notamment comprendre une ou plusieurs zones comprenant un élément ressortant lorsque l’on établit une carte de saillance du visage. On peut ainsi estimer que les zones présentant des contrastes ou des couleurs différentes peuvent constituer des zones saillantes. De telles zones peuvent par exemple comprendre le nez, la bouche les yeux, les sourcils, les pommettes, les contours du visage. De telles zones peuvent en effet offrir l’avantage d’être facilement détectable automatiquement dans un visage (par exemple par des techniques d’intelligence artificielle) Selon certains modes de réalisation, la localisation des points du modèle de référence sur le visage cible, effectuée lors de l’étape E3 peut être réalisée à l’aide de méthodes basées sur un réseau de neurones profond. Selon certains modes de réalisation, les coordonnées sont des coordonnées en deux dimensions, exprimées en pixel. Le référentiel ou repère en deux dimensions ayant pour origine le coin en haut à gauche de l’image. A l’issu de l’étape E3, on obtient un ensemble de points-clés du visage détecté définis par leurs coordonnées en pixels dans un espace à deux dimensions, dont les axes sont définis par rapport à un repère défini dans l’image. Lors d’une étape E4, on adapte ou modifie un ou plusieurs modèles de référence de visage, MR, à partir du typage morphologique estimé lors de l’étape E2. Plus généralement, l’étape E4 consiste à obtenir un modèle de référence ajusté, en fonction du typage morphologique. En d’autres termes, l’étape E4 consiste à ajuster une modélisation d’au moins un visage de référence, sur lequel sont localisés une pluralité de points-clés, de coordonnées (x i , y i , z i ), à partir d’une estimation d’un typage morphologique du visage détecté; Selon un premier mode de réalisation, on obtient un modèle de référence unique et on l’adapte au typage morphologique tel que déterminé lors de l’étape E2 pour obtenir un modèle de référence ajusté, encore appelé visage de référence ajusté ou modélisation du visage de référence ajusté. Cette adaptation peut comprendre une détermination d’un ou plusieurs coefficients représentatifs du typage et une modification des coordonnées des points-clés sur le visage en appliquant le ou les coefficients, ou une combinaison de ces coefficients, sur les coordonnées des points-clés du visage de référence. On peut par exemple adapter le modèle de référence à partir de l’âge estimé lors de l’étape E21 et du genre estimé lors de l’étape E22. Comme mentionné précédemment, le visage de référence est un visage sur lequel un ensemble de points-clés est positionné. La localisation des points-clés est déterminée sur des zones saillantes de l’image, telles que par exemple un ou plusieurs parmi : - le nez, - la bouche - les yeux, et/ou les sourcils, - les contours du visage. Les coordonnées des points-clés du modèle de visage de référence sont exprimées dans un système de mesure de longueur, dans un référentiel en 3 dimensions. Il est possible d’estimer, à partir de cohortes de visages, un modèle de référence de visage humain. Sur le modèle de référence, on peut par exemple placer arbitrairement l’origine du référentiel en 3 dimensions en choisissant le point de coordonnées (0,0,0) au centre du visage, par exemple sur le nez. On peut ainsi en déduire la position des autres points à partir de ce point, dans un système de mesure de longueur, tel par exemple le système métrique, exprimé par exemple en mètres ou en centimètres, ou un système impérial, exprimé en pieds. On applique à ce modèle de référence des coefficients relatifs à l’âge déterminé lors de l’étape E21 ainsi qu’au genre déterminé lors de l’étape E22. Des coefficients K âge et K genre peuvent ainsi être appliqués aux coordonnées des points-clés du modèle de référence pour obtenir un nouveau modèle de référence adapté à l’âge et au genre de la personne dont le visage a été identifié lors de l’étape E1. Les coefficients correspondent à une pondération appliquée aux coordonnées du modèle de référence pour ajuster le modèle de référence. Selon certains modes de réalisation, l’étape E4 peut comprendre l’application de coefficients de pondération aux coordonnées des points-clés ou d’une partie des points-clés du modèle de référence (ou d’une modélisation du visage de référence), pour correspondre au typage morphologique ou pour adapter un modèle de référence sélectionné à un typage morphologique. Selon certains modes de réalisation, le coefficient K genre peut représenter un ratio entre la taille du visage d’un homme et celui d’une femme. Le modèle de référence pouvant être un modèle de référence correspondant au visage d’un homme, au visage d’une femme ou à un visage androgyne (ie « non genré »), on peut par exemple utiliser les valeurs suivantes pour le coefficient K genre : - si le modèle de référence correspond à un visage féminin et le genre détecté du visage cible est féminin, alors le coefficient K genre est égal à 1, - si le modèle de référence correspond à un visage féminin et le genre détecté du visage cible est masculin, alors le coefficient K genre est égal à 1.025, - si le modèle de référence correspond à un visage féminin et le genre détecté du visage cible est androgyne, alors le coefficient K genre est égal à 1.0125, - si le modèle de référence correspond à un visage masculin et le genre détecté du visage cible est féminin, alors le coefficient K genre est égal à 0.975, - si le modèle de référence correspond à un visage masculin et le genre détecté du visage cible est masculin, alors le coefficient K genre est égal à 1 , - si le modèle de référence correspond à un visage masculin et le genre détecté du visage cible est androgyne, alors le coefficient K genre est égal à 0,9875 , - si le modèle de référence correspond à un visage androgyne, et le genre détecté du visage cible est féminin, alors le coefficient K genre est égal à 0.9875. - si le modèle de référence correspond à un visage androgyne, et le genre détecté du visage cible est masculin, alors le coefficient K genre est égal à 1.0125. - si le modèle de référence correspond à un visage androgyne, et le genre détecté du visage cible est androgyne, alors le coefficient K genre est égal à 1. Ces valeurs peuvent être synthétisées dans le tableau ci-dessous : Kgenre Modèle de Référence Féminin Androgyne Masculin Genre Détecté Féminin 1 0,9875 0.975 Androgyne 1,0125 1 0,9875 Masculin 1,025 1,0125 1 Ces valeurs sont des valeurs issues d’études de statistiques physiologiques et constituent un simple exemple de valeurs pouvant être utilisées. Bien entendu, d’autres valeurs peuvent être utilisées selon les modes de réalisation. A titre d’exemple, le coefficient K âge peut être déterminé selon la formule suivante : Avec « âge » représentant l’âge de la personne dont le visage a été détecté et obtenu lors de l’étape E21. Cette formule peut être obtenue par exemple par régression d’une courbe exprimant l’évolution de la taille de la tête en fonction de l’âge. Elle est issue d’abaques d’observations physiologiques de la taille du crâne d’un individu en fonction de son âge. Bien entendu, d’autres valeurs peuvent être utilisées selon les modes de réalisation. L’application des coefficients K âge et K genre au modèle de référence peut consister à multiplier les coordonnées des points du visage de référence par le produit (K âge * K genre ). Comme mentionné précédemment en regard de l’étape E2, lorsque celle-ci comprend la détermination de la forme ou d’un type de forme du visage, par exemple, visage, fin, long, large, étroit, un coefficient relatif à ce typage peut être déterminé. Lorsque le visage est étroit, on peut appliquer un coefficient aux coordonnées du visage de référence dont l’effet permet de rapprocher les points-clés, autrement dit de diminuer la distance entre les points-clés. De la même manière, si la typologie du visage correspond à un visage large, on peut appliquer un coefficient aux coordonnées du visage de référence dont l’effet permet d’écarter les points-clés, autrement dit d’augmenter la distance entre les points-clés. Autrement dit, l’étape E4 peut comprendre l’application de coefficients de pondération aux coordonnées des points-clés positionnés sur un modèle de référence afin d’obtenir une modélisation d’un visage de référence ajustée au typage morphologique du visage détecté. Le modèle de référence peut avoir été préalablement sélectionné parmi en ensemble de modèles de référence. Selon certains modes de réalisation, il peut être envisagé plusieurs modèles de référence. On peut envisager par exemple, mais non limitativement, un modèle par genre, ou un modèle par âge ou tranche d’âge, ou un modèle par morphologie de visage, tel que par exemple visage long, large, fin, ou un modèle combinant au moins certaines de ces caractéristiques. Un modèle de référence pouvant par exemple être prédéfini par typage morphologique Le typage morphologique obtenu lors de l’étape E2 peut alors permettre de sélectionner un parmi plusieurs modèles de référence ou encore de mettre en correspondance un modèle de référence à un typage morphologique. Dans un tel mode de réalisation, l’étape E4 peut comprendre une sélection du modèle de référence correspondant au typage morphologique déterminé. Selon certains modes de réalisation, il peut être envisagé de combiner les deux approches précédemment décrites pour l’ajustement d’une modélisation du visage de référence de l’étape E4. Autrement dit, l’étape E4 peut comprendre : - la sélection d’un visage de référence parmi une pluralité de visages de référence, la sélection prenant en compte au moins une caractéristique d’un typage morphologique, - l’ajustement du visage de référence sélectionné en fonction d’une ou plusieurs caractéristiques du typage morphologique n’ayant pas été prises en compte lors de la sélection du visage de référence. Selon un premier exemple, lorsque la détermination du typage morphologique, étape E2, estime l’âge et le genre du visage détecté, un modèle de référence relatif au genre peut être sélectionné et un coefficient tel que mentionné ci-dessus peut être appliqué pour ajuster ce modèle de référence relatif au genre, à l’âge estimé. Inversement, dans cet exemple, un modèle de référence relatif à l’âge pourrait être sélectionné et un coefficient tel que mentionné ci-dessus peut être appliqué pour ajuster ce modèle de référence relatif à l’âge, au genre estimé. Selon un second exemple, lorsque la détermination du typage morphologique, étape E2, estime l’âge et la forme du visage détecté, un modèle de référence relatif à l’âge peut être sélectionné et un coefficient tel que mentionné ci-dessus peut être appliqué pour ajuster ce modèle de référence relatif à l’âge, à la forme estimée. Inversement, dans cet exemple, un modèle de référence relatif à la forme (large, étroit, fin…) pourrait être sélectionné et un coefficient tel que mentionné ci-dessus peut être appliqué pour ajuster ce modèle de référence relatif à la forme, à l’âge estimé. La FIG. 2 illustre un exemple d’adaptation d’un modèle de référence correspondant à un homme adulte à celui d’un garçon de 8 ans. On obtient ainsi un modèle de référence adapté au typage morphologique et dans cet exemple, adapté à l’âge et au genre. Les coordonnées illustrées en FIG. 2 sont des coordonnées exprimées dans une unité du système métrique (par exemple en mètre ou en millimètre), à partir d’un axe centré sur le visage. On obtient ainsi à l’issu de l’étape E4 un modèle de référence ajusté, MRA, au typage morphologique et dans cet exemple, adapté au genre et à l’âge du visage cible. Lors d’une étape E5, on détermine les coordonnées des points-clés du visage, par exemple dans un système de mesure de longueur en trois dimensions, à partir - du modèle de référence ajusté, - de la distance focale de la caméra, et - des coordonnées en pixels en deux dimensions, des points-clés positionnés sur le visage cible. Plus précisément, on obtient une localisation et donc une distance, dans un système de mesure de longueur, du ou des visages détectés par rapport à la au moins une caméra. La localisation étant obtenue à partir d’une distance focale de la caméra, des coordonnées en pixels d’au moins un second sous-ensemble des points-clés localisés sur le ou les visages détectés, des coordonnées dans le système de mesure de longueur des points-clés localisés sur le visage de référence modélisé ajusté. On peut noter également que l’on peut obtenir simultanément, la direction du regard, par exemple sous la forme d’un vecteur exprimant la direction du regard, qui peut s’exprimer par la rotation du visage. Pour un point-clé d’indice i, on peut noter : - (u i , v i ,) ses coordonnées en pixel dans l’image capturée du visage cible, - (x i , y i , z i ) ses coordonnées dans un système de mesure de longueur dans le modèle ajusté. La relation entre ces grandeurs peut s’exprimer ainsi : Avec - f la distance focale en pixel de la caméra, - w et h représentant respectivement la résolution horizontale et verticale en pixels de l’image capturée, - x, y et z sont les coordonnées dans le système de mesure de longueur, dans un repère de la caméra exprimant la position du visage dans ledit repère, et les coefficients r i,j correspondent à une matrice de rotation exprimant la rotation du visage par rapport à l’axe de la caméra. La présente divulgation vise notamment à déterminer la localisation du visage détecté dans le repère en trois dimensions, en déterminant les coordonnées (x,y,z) permettant de localiser le visage, ainsi qu’à déterminer les coefficients r i,j permettant d’obtenir la direction du regard. Un des avantages de la présente invention est d’aider à localiser le visage et à déterminer la direction du regard à partir de la minimisation d’une même fonction d’erreur et peut donc aider à simplifier les calculs et réduire le temps de calcul nécessaire à l’obtention de ces grandeurs. L’équation précédente peut être résolue, c’est-à-dire que les coordonnées (x,y,z) ainsi que les coefficients r i,j peuvent être obtenus en minimisant la fonction d’erreur suivante : Selon certains modes de réalisation, cette fonction peut être minimisée à l’aide d’une méthode RANSAC (acronyme anglais de « RANdom SAmple Consensus »). Cette méthode permet avantageusement de ne considérer qu’un sous-ensemble de points-clés du modèle de référence ajusté. Certaines associations entre (u i ,v i ) et des points du modèle ajusté (x i , yi, z i ) peuvent être très imprécises et peuvent donc être écartées par la méthode de RANSAC. Elle peut aussi permettre de ne pas prendre en compte des points-clés très spécifiques au visage, par exemples des rides d’expression, des faciès non standard, présentant par exemple certaines disproportions sur certains organes, liées par exemple à une ou plusieurs malformations du visage cible. A ce titre, elle prend en compte un second sous-ensemble de points-clés, le second sous-ensemble étant obtenu à partir de l’ensemble des points-clés dans lequel les points-clés i dont les coordonnés (u i ,v i ) sur le visage détecté et les coordonnées (xi, yi, zi) sur le visage de référence modélisé ajusté sont trop éloignées, sont écartés. Selon certains modes de réalisation, cette fonction peut être minimisée à l’aide d’une méthode de moindre médiane. Les coordonnées (x, y, z) représentatifs de la localisation du visage détecté par rapport à la caméra, peuvent donc être obtenues lors de la minimisation de cette fonction. Les coordonnées sont exprimées dans le système de mesure de distance des coordonnées du modèle de référence, et non pas en pixel. Ainsi, les coordonnées (x, y, z) sont également exprimées dans le système de mesure de longueur. La distance entre le visage et la caméra est ensuite obtenue en calculant la distance euclidienne entre la caméra et le point de coordonnées (x,y,z). On peut également, à partir de la minimisation de la même fonction d’erreur, obtenir la direction d’un vecteur exprimant la direction du regard du visage cible sous la forme du vecteur suivant : Selon certains modes de réalisation, le système de mesure de longueur peut être le système métrique dans lequel les distances peuvent être exprimées en mètre. Selon certains modes de réalisation, le système de mesure de longueur peut être le système impérial dans lequel les distances peuvent être exprimées en pieds. D’autres exemples de système de mesure de longueur peuvent être utilisés. On peut comprendre que l’un des buts est de mesurer (ou plus exactement estimer) des distances réelles entre la caméra et le visage et donc de ne pas déterminer une distance dans le référentiel de l’image qui elle pourrait s’exprimer en pixels. La FIG. 4 représente un dispositif configuré pour mettre en œuvre au moins l’un des modes de réalisation de l’invention. Le dispositif 10 comprend notamment, un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Ils peuvent comprendre en outre des moyens de communication 5, et/ou une interface utilisateur 6. Plus généralement, le dispositif 10 dispose de l’architecture matérielle d’u ordinateur. La mémoire morte 3 constitue un support d’enregistrement conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé selon au moins un mode de réalisation de la présente divulgation. Le programme PROG définit des modules fonctionnels du dispositif. Les moyens de communication 5 permettent notamment au dispositif 10 d’échanger des données avec des moyens de capture, telle une caméra configurée pour capter une scène et notamment une ou plusieurs personnes présentes dans cette scène conformément à la présente divulgation ou à l’un de ses modes de réalisation. A cet effet, les moyens de communication 5 peuvent par exemple comprendre un bus de données informatiques apte à la transmission de données. Alternativement, lesdites données peuvent être transmises via une interface de communication, filaire ou non filaire, apte à mettre en œuvre tout protocole adapté connu de l’homme du métier. Procédé de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage capturé par au moins une caméra comprenant - une détection (E1) d’au moins un visage dans au moins une image capturée par ladite au moins une caméra - un ajustement (E4) d’une modélisation d’au moins un visage de référence (MR), sur lequel sont localisés une pluralité de points-clés, à partir d’une estimation (E2) d’un typage morphologique (typ) dudit au moins un visage détecté ; - une localisation (E3), sur ledit au moins un visage détecté , de points-clés correspondant à au moins un premier sous-ensemble desdits points-clés de ladite modélisation du visage de référence (MR) et , - une obtention (E5) d’une localisation (x,y,z) par rapport à la caméra, dans un système de mesure de longueur, dudit au moins un visage détecté par rapport à ladite au moins une caméra, ladite localisation étant obtenue à partir d’une distance focale (f) de ladite caméra, des coordonnées (u i ,v i ) en pixels d’au moins un second sous-ensemble desdits points-clés localisés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées (x i , y i , z i ) dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée. Procédé selon la revendication 1 comprenant - une obtention (E5) d’une orientation dudit au moins un visage détecté à partir de la distance focale (f) de ladite caméra, des coordonnées (u i ,v i ) en pixels d’au moins ledit second sous-ensemble desdits points-clés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées (x i , y i , z i ) dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’obtention (E5) d’une localisation et l’obtention (E5) d’une orientation sont obtenues en minimisant une même fonction d’erreur. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’ajustement (E4) d’une modélisation d’au moins un visage de référence (MR) comprend une sélection d’une modélisation d’un visage de référence (MR) correspondant audit typage morphologique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel l’ajustement (E4) d’une modélisation d’au moins un visage de référence (MR) comprend : - une sélection d’un visage de référence (MR) parmi une pluralité de visages de référence, la sélection prenant en compte au moins une caractéristique dudit typage morphologique, - un ajustement du visage de référence (MR) sélectionné en fonction d’une ou plusieurs caractéristiques dudit typage morphologique n’ayant pas été prises en compte lors de la sélection du visage de référence (MR). Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’ajustement (E4) d’une modélisation d’au moins un visage de référence (MR) comprend un ajustement des coordonnées des points-clés dudit visage de référence (MR) en fonction dudit typage morphologique (typ). Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’ajustement d’une modélisation d’un visage de référence (MR) comprend : - une obtention des coordonnées desdits points-clés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée en multipliant les coordonnées desdits points-clés sur ledit visage de référence (MR) par un coefficient (K âge ) relatif à un âge estimé dudit au moins un visage détecté et par un coefficient (K genre ) relatif à un genre estimé dudit au moins un visage détecté. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel lesdits points-clés dudit au moins un visage détecté sont localisés sur des points saillants dudit au moins un visage détecté dont au moins certains sont localisés sur l’un ou l’autre ou plusieurs parmi les yeux, la bouche, le nez, ou les contours dudit au moins un visage détecté. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le système de mesure de longueur est un système en trois dimensions dont l’origine du référentiel est centrée sur une position de la caméra. Dispositif de détermination d’informations de grandeurs relatives à un visage capturé par au moins une caméra , le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour - détecter au moins un visage dans au moins une image capturée par ladite au moins une caméra, - ajuster une modélisation d’au moins un visage de référence (MR), sur lequel sont localisés une pluralité de points-clés, à partir d’une estimation d’un typage morphologique dudit au moins un visage détecté - localiser, sur ledit au moins un visage détecté, des points-clés correspondant à au moins un premier sous-ensemble desdits points-clés de ladite modélisation du visage de référence (MR), - obtenir une localisation (x,y,z), dans un système de mesure de longueur, dudit au moins un visage détecté par rapport à ladite au moins une caméra, ladite localisation étant obtenue à partir d’une distance focale (f) de ladite caméra, des coordonnées (u i ,v i ) en pixels d’au moins un second sous-ensemble desdits points-clés localisés sur ledit au moins un visage détecté, des coordonnées (x i , y i , z i ) dans ledit système de mesure de longueur des points-clés dudit premier sous-ensemble localisés sur ladite modélisation du visage de référence ajustée.