FR 2990038 A1 20131101 FR 1253810 A 20120425 B11663FR - 12-GR2-0064FR01 1 PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DÉTECTION D'UN OBJET DANS UNE IMAGE Domaine de l'invention La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détection automatique d'au moins un objet, par exemple le visage d'une personne, dans une image. Exposé de l'art antérieur Pour certaines applications, il est souhaitable de détecter la présence d'au moins un objet sur un flux d'images fournies par un capteur vidéo, par exemple une caméra. Un exemple d'application est la vidéosurveillance. Les procédés de détection sont généralement conçus en fonction de la nature de l'objet à détecter dans les images. En particulier, dans le cas de la détection de personnes, des procédés de détection de visages sur des images ont été développés. Un exemple de procédé de détection de visages met en oeuvre l'algorithme de Viola et Jones. Un algorithme de détection de visages fournit généralement un score, représentatif de la probabilité qu'un visage a été détecté dans l'image. Un inconvénient des procédés connus de détection d'objets sur des images est que, dans certains cas, le procédé ne parvient pas à détecter la présence d'objets dans l'image alors qu'un objet est bien présent. Il s'agit alors d'un échec de détection. B11663FR - 12-GR2-0064FR01 2 En outre, un autre inconvénient des procédés connus de détection d'objets dans des images est que, dans certains cas, ces procédés peuvent indiquer qu'un objet a été détecté dans l'image alors qu'aucun objet n'est présent dans l'image. Ceci correspond à une fausse détection. Il est donc souhaitable d'obtenir un procédé de détection d'objets dans une image qui présente à la fois un taux d'échec de détection réduit et un taux de fausse détection réduit. Résumé Ainsi, un objet d'un exemple de réalisation est de proposer un procédé de détection d'au moins un objet dans une image palliant au moins en partie certains des inconvénients des procédés existants. Un autre objet d'un exemple de réalisation est de proposer un procédé de détection d'au moins un objet dans une image pour lequel le nombre de fausses détections est réduit. Un autre objet d'un exemple de réalisation est de proposer un procédé de détection d'au moins un objet dans une 20 image pour lequel le nombre d'échecs de détection est réduit. Un autre objet d'un exemple de réalisation est que le procédé est compatible avec les fréquences habituelles d'acquisition d'images par des caméras. Pour atteindre tout ou partie de ces objets ainsi que 25 d'autres, on prévoit un procédé de détection d'au moins un objet dans une image comprenant une matrice de pixels, au moyen d'un dispositif de traitement d'image, comprenant la recherche de la silhouette de l'objet dans l'image seulement si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum. 30 Selon un exemple de réalisation, le procédé comprend les étapes successives suivantes : (a) rechercher l'objet dans l'image ; et (b) rechercher la silhouette de l'objet dans l'image si, à l'étape (a), l'objet n'a pas été trouvé dans l'image. B11663FR - 12-GR2-0064FR01 3 Selon un exemple de réalisation, l'étape la fourniture d'un premier score et l'étape (b) fourniture d'un deuxième score et, à l'étape déterminé que l'objet est présent dans l'image premier et deuxième scores. Selon un exemple de en outre, l'étape suivante : (c) déterminer si des pixels minimum ou maximum. Selon un exemple de les étapes suivantes : acquérir au moins (a) comprend comprend la (b), il est à partir des réalisation, le procédé comprend, de l'image sont au niveau réalisation, l'étape (c) comprend une image additionnelle à une exposition ou un éclairage différents de ceux de ladite image ; et déterminer si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum à partir d'une analyse de l'image et de l'image additionnelle. Selon un exemple de réalisation, ladite image est acquise avec un premier temps d'exposition tO, l'étape (c) comprenant l'acquisition d'une image additionnelle à un deuxième temps d'exposition t1 différent du premier temps d'exposition to, la détermination d'un premier niveau moyen Go des pixels de ladite image, la détermination d'un deuxième niveau moyen Gl des pixels de l'image supplémentaire et la détermination d'un paramètre BL par la relation : BL = 1Go*ti-Gi*tol Selon un exemple de réalisation, à l'étape (c), il est déterminé que des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum si le paramètre BL est supérieur à un seuil. Selon un exemple de réalisation, le procédé est mis en oeuvre pour la détection de l'objet dans chaque image parmi des images successives acquises par un capteur d'image à une fréquence d'acquisition d'image, l'étape (c) étant réalisée pour certaines des images successives à une fréquence strictement inférieure à la fréquence d'acquisition. B11663FR - 12-GR2-0064FR01 4 Selon un exemple de réalisation, le procédé comprend, en outre, l'étape suivante : (d) acquérir des images supplémentaires à des expositions ou à des éclairages différents par rapport à ladite image 5 et rechercher l'objet et la silhouette de l'objet dans les images supplémentaires. Selon un exemple de réalisation, ladite image est acquise avec un premier temps d'exposition et, à l'étape (d), l'une des images supplémentaires est acquise avec un troisième 10 temps d'exposition strictement supérieur au premier temps d'exposition et une autre des images supplémentaires est acquise avec un quatrième temps d'exposition strictement inférieur au premier temps d'exposition. Selon un exemple de réalisation, l'objet à détecter 15 est un visage. Un exemple de réalisation prévoit également un dispositif de détection d'un objet dans une image, comportant un module de traitement et une mémoire apte à stocker ladite image, le module de traitement étant relié à la mémoire et étant 20 configuré pour rechercher la silhouette de l'objet dans l'image seulement si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum. Brève description des figures Ces objets, caractéristiques et avantages, ainsi que 25 d'autres seront exposés en détail dans la description suivante d'exemples de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 représente, sous la forme d'un schéma-30 bloc, un exemple de procédé de détection d'objets dans une image ; la figure 2 représente un exemple de réalisation d'un dispositif de détection d'objets dans une image ; et B11663FR - 12-GR2-0064FR01 la figure 3 représente, sous la forme d'un schéma-bloc, un exemple de réalisation d'un procédé de détection d'objets dans une image. Par souci de clarté, de mêmes éléments ont été 5 désignés par de mêmes références aux différentes figures. Description détaillée Dans la suite de la description, seuls les éléments utiles à la compréhension des exemples de réalisation sont représentés et décrits. En particulier, les algorithmes de 10 détection de visage n'ont pas été décrits en détail. Dans la suite de la description, des exemples de réalisation de procédés sont décrits pour la détection d'au moins un objet sur des images d'un flux d'images fourni par un capteur d'images, par exemple une caméra. Toutefois, il est 15 clair que les exemples de réalisation de procédés de détection peuvent être mis en oeuvre dans le cas de la détection d'objets dans une image unique, par exemple fournie par un appareil photographique. En outre, dans la suite de la description, des exemples de réalisation de procédés sont décrits pour la 20 détection de personnes dans des images. Toutefois, il est clair que les exemples de réalisation de procédés de détection peuvent être mis en oeuvre pour la détection d'autres objets que des personnes sur des images, par exemple pour la détection de véhicules. 25 La figure 1 représente, sous la forme d'un schéma- bloc, un exemple de procédé de détection d'au moins une personne dans des images. A l'étape 10, une image est acquise par un capteur d'image. Le capteur d'image peut être une caméra adaptée à 30 acquérir des nouvelles images, par exemple à une fréquence d'acquisition de 10 Hz à 100 Hz. L'image peut être une image couleur ou une image en niveaux de gris. Dans la suite de la description, pour des raisons de simplification, des exemples sont décrits plus en détail avec des images en niveaux de gris. B11663FR - 12-GR2-0064FR01 6 Une étape de traitement de l'image peut être prévue. A titre d'exemple, un traitement peut être réalisé pour augmenter le contraste de l'image. A titre d'exemple, le traitement de l'image correspond à une correction du gamma. On considère que 5 l'image comprend N rangées et M colonnes de pixels et qu'à chaque pixel d'indice i et j, où i varie entre 1 et N et j varie entre 1 et M, est associée une valeur de niveau de gris Gi,j. A titre d'exemple, la valeur Gi,i peut varier entre 0 (ce qui correspond à un pixel noir) et 1 (ce qui correspond à un pixel 10 blanc). De façon générale, la valeur Gi,i peut être codée sur 8 bits, ce qui permet de coder 256 nuances de gris. La correction du gamma peut consister à attribuer au pixel une nouvelle valeur de niveau de gris G'i,j par la relation (1) suivante : 15 - = G.Y (1) 1,7 où y est un nombre réel qui varie, par exemple, de 2 à 2,7. Le procédé se poursuit à l'étape 12. A l'étape 12, un algorithme de détection de visages dans l'image est mis en oeuvre. Il peut s'agir d'un algorithme 20 de détection multi-échelle qui prévoit de rechercher la présence éventuelle d'un visage dans l'image en parcourant l'image de manière exhaustive, à toutes les positions et à toutes les échelles de recherche possibles. Il s'agit généralement d'algorithmes complexes qui recherchent directement ou 25 indirectement des motifs caractéristiques de visages. Selon un exemple, le procédé peut mettre en oeuvre l'algorithme de détection de Viola et Jones, décrit par exemple dans la publication "Robust Real-time Object Detection" aux noms de Paul Viola et Michael Jones (Second International Workshop On 30 Statistical And Computational Theories Of Vision - Modeling, Learning, Computing, And Sampling, Vancouver, Canada, July 13, 201). Selon un autre exemple, le procédé peut mettre en oeuvre l'algorithme de détection décrit dans la publication "Partially Parallel Architecture for AdaBoost-Based Detection With Haar- 35 like Features" de Hiromote et al. (IEEE transactions on circuits B11663FR - 12-GR2-0064FR01 7 and systems for video technology, VOL. 19, NO.1, Janvier 2009). Selon un autre exemple, le procédé peut mettre en oeuvre l'algorithme de détection décrit dans la publication "Face Detection by Cascade of Gaussian Derivates Classifiers Calculated with a Half-Octave Pyramid" de Ruiz-Hermandez et al. Selon un autre exemple, le procédé peut mettre en oeuvre l'algorithme de détection décrit dans la publication "Fast Human Detection Using a Cascade of Histograms of Oriented Gradients" de Qiang Zhu et al. L'algorithme de détection de visages peut fournir une valeur, appelée par la suite Score, représentative de la probabilité de détection d'un visage dans l'image. Plus la valeur Score est élevée, plus la probabilité de détection d'un visage dans l'image est élevée. Le procédé se poursuit à l'étape 14. A l'étape 14, il est déterminé si un visage a été détecté ou non dans l'image à partir de la valeur Score. Ceci peut être obtenu en comparant la valeur Score à un seuil Detection Th. Lorsque la valeur Score est supérieure ou égale au seuil Detection Th, il est considéré qu'au moins un visage a été détecté dans l'image. Une indication du fait qu'un visage a été détecté peut être fournie à l'utilisateur. Le procédé se poursuit alors à l'étape 10. Lorsque la valeur Score est strictement inférieure au seuil Detection Th, il ne peut pas être décidé à ce stade si un visage est présent ou non dans l'image. Le procédé se poursuit alors à l'étape 16. A l'étape 16, un algorithme de détection de silhouettes dans l'image peut être mise en oeuvre. Un algorithme de détection de la silhouette de la tête d'une personne dans une image est généralement moins complexe qu'un algorithme de détection d'un visage dans la mesure où seules des informations relatives aux contours des objets présents dans l'image sont utilisées par l'algorithme de détection de silhouettes. Dans la suite de la description, on emploie indifféremment les termes silhouette ou contour. B11663FR - 12-GR2-0064FR01 8 A titre d'exemple, l'algorithme de détection de silhouettes peut comparer l'image ou une portion de l'image à une image de référence correspondant à la silhouette de la tête d'une personne pour déterminer si l'image ou la portion d'image 5 analysée correspond à la silhouette de la tête d'une personne. Un exemple d'algorithme de détection de silhouettes est le suivant. Pour chaque colonne d'indice j de la matrice de pixels de l'image, il est déterminé une valeur xj par la relation (2) suivante : 10 xj = Ed - (2) Il est, en outre, déterminé la moyenne 7 des valeurs xj pour j variant de 1 à M. L'image de référence comprend N rangées et M colonnes de pixels et à chaque pixel d'indice i et j, où i varie entre 1 15 et N et j varie entre 1 et M, est associée une valeur d'intensité de gris Grefi,j. Pour chaque colonne de l'image de référence d'indice j, il est déterminé une valeur xrefj par la relation (3) suivante : xrefi = EGrefi,i (3) i=1 20 On appelle 7ref la moyenne des valeurs xrefj pour j variant de 1 à M. L'algorithme de détection de silhouettes détermine un coefficient de corrélation de colonnes Xcorr par la relation (4) suivante : Xcorr - E(xj - * (xrefi - 7ref) (4) j=1 Ecx; E(xrefi - 7ref)2 25 De façon analogue, pour chaque ligne d'indice i de la matrice de pixels de l'image, il est déterminé une valeur yi par la relation (5) suivante : Yi = Ed - (5) j=1 B11663FR - 12-GR2-0064FR01 9 Il est, en outre, déterminé la moyenne 7 des valeurs yi pour i variant de 1 à N. Pour chaque ligne de l'image de référence d'indice i, il est déterminé une valeur yrefi par la relation (6) suivante : yrefi = EGref (6) On appelle 7ref la moyenne des valeurs yrefi pour i variant de 1 à N. L'algorithme de détection de silhouettes détermine un coefficient de corrélation de lignes Ycorr par la relation (7) suivante : yi - * (yr e fi - yr e f) i=1 a E (Yi - 77)2 E (yr e - yr e f)2 Ii=1 'i=1 L'algorithme de détection de silhouettes peut alors déterminer un coefficient global de corrélation GCorr par la relation (8) suivante : GCorr = eXcorr + (1-a)*Ycorr (8) 15 où a est un nombre réel qui peut varier de 0 à 1 et qui permet d'ajuster la prépondérance entre la direction des rangées et la direction des colonnes. Lorsque a est égal à 0,5, ceci signifie qu'une importance égale est attribuée à la direction des rangées et à la direction des colonnes. Le coefficient de corrélation 20 global GCorr est un nombre réel qui peut varier de 0 à 1. Le procédé se poursuit à l'étape 18. A l'étape 18, si le coefficient global de corrélation GCorr est inférieur ou égal à un seuil, par exemple 0,5, il est considéré qu'il n'y a pas de visage présent dans l'image. Si le 25 coefficient global de corrélation GCorr est strictement supérieur à un seuil, par exemple 0,5, il est considéré que la probabilité de détection de la silhouette de la tête d'une personne dans l'image est importante. Dans ce cas, un nouveau score NewScore peut être déterminé par la relation (9) 30 suivante : Ycorr - (7) B11663FR - 12-GR2-0064FR01 10 NewScore = Score + *GCorr (9) où 13 est un nombre réel. Le nombre 13 et le seuil Detection Th sont, par exemple, choisis pour obtenir une détection réussie lorsque l'image de référence de l'algorithme de détection de 5 silhouettes est utilisée. Dans le cas où la valeur NewScore est supérieure ou égale au seuil Detection Th, il est considéré qu'un visage a été détecté dans l'image. Dans le cas où la valeur NewScore est strictement inférieure au seuil Detection Th, il est considéré 10 qu'il n'y a pas de visage présent dans l'image. Les algorithmes de détection de visages et de silhouettes peuvent être des algorithmes multi-échelles dans la mesure où ils sont adaptés à détecter la présence de visages ou de silhouettes dans une image à différentes échelles. A titre de 15 variante, seul l'algorithme de détection de visages est un algorithme multi-échelle et l'algorithme de détection de silhouettes est un algorithme appliqué seulement à la fenêtre de recherche pour laquelle la détection d'un visage par l'algorithme de détection de visages a réussi. 20 Le taux de détection réussie du procédé comprenant les étapes 10 à 18 décrites précédemment est augmenté par rapport à un procédé de détection dans lequel seul un algorithme de détection de visages est mis en oeuvre. Toutefois, un inconvénient du procédé de détection comprenant les étapes 10 à 25 18 décrites précédemment est que le nombre de fausses détections est augmenté par rapport à un procédé de détection dans lequel seul un algorithme de détection de visages est mis en oeuvre. Les inventeurs ont mis en évidence qu'un nombre important de fausses détections du procédé de détection 30 comprenant les étapes 10 à 18 décrites précédemment est obtenu lorsque l'algorithme de détection de silhouettes est mis en oeuvre dans de mauvaises conditions, par exemple avec des images à faible contraste. Un exemple de réalisation de procédé de détection de 35 visages consiste à mettre en oeuvre l'algorithme de détection de B11663FR - 12-GR2-0064FR01 11 silhouettes seulement dans des cas où cet algorithme est susceptible de fonctionner correctement et à ne pas mettre en oeuvre l'algorithme de détection de silhouettes dans des cas où cet algorithme risque de ne pas fonctionner correctement. La figure 2 représente un exemple de réalisation d'un dispositif 20 de détection de visages sur des images. Le dispositif 20 comprend un capteur d'image 22 (Image Sensor). Il s'agit, par exemple, d'un capteur d'image selon une technologie MOS (acronyme anglais pour Metal Oxide Semi- conductor) ou une technologie CCD (acronyme anglais pour ChargeCoupled Device). La fréquence d'acquisition de nouvelles images par le capteur 22 varie, par exemple, de 10 Hz à 100 Hz. Les images fournies par le capteur 22 peuvent être des images couleur ou des images en niveaux de gris. En fonctionnement, le capteur 22 est exposé à un rayonnement et est adapté à fournir, pour chaque pixel de l'image, un signal électrique représentatif de la quantité de lumière reçue par le pixel pendant la durée d'exposition du pixel au rayonnement. Le dispositif 20 comprend, en outre, un module de détection 24. Le module de détection 24 est adapté à mettre en oeuvre un procédé de détection d'objets, notamment de visages, dans les images fournies par le capteur d'image 22. Le procédé de détection mis en oeuvre par le module de détection 24 peut être réalisé au moins en partie par voie matérielle, c'est-à-dire par un circuit électronique dédié. A titre de variante, le procédé de détection peut être mis en oeuvre au moins en partie par l'exécution, par le module de détection 24, d'instructions d'un programme d'ordinateur, le programme pouvant être stocké dans une mémoire. Le module 24 comprend une mémoire 25 (MEM) dans laquelle sont stockées les images fournies par le capteur d'image 22. Le module 24 comprend, en outre, un module 26 (Face Detection Unit) relié à la mémoire 25 et configuré pour mettre en oeuvre un algorithme de détection de visages dans les images B11663FR - 12-GR2-0064FR01 12 fournies par le capteur d'image 22. Le module 24 comprend, en outre, un module 28 (Silhouette Detection Unit) relié à la mémoire 25 et configuré pour mettre en oeuvre un algorithme de détection de silhouettes dans les images fournies par le détecteur d'image 22. Le module 24 comprend, en outre, un module 30 (Lighting Detection Unit) relié à la mémoire 25 et configuré pour déterminer un paramètre représentatif des conditions d'éclairage lors de l'acquisition des images fournies par le capteur d'image 22. A titre de variante, le module 30 peut ne pas être relié à la mémoire 25 et déterminer le paramètre représentatif des conditions d'éclairage lors de l'acquisition des images par analyse à la volée du flux de données transmis par le capteur d'image 22 au module 24. Les modules 26, 28, 30 sont configurés pour fournir des signaux à un module 32 (Decision Unit) de prise de décision configuré pour déterminer si au moins un visage est présent dans les images fournies par le capteur d'image 22. Les résultats fournis par le module 32 peuvent être affichés sur un écran d'affichage 34 (Display), être stockés dans une mémoire, ou être imprimés sur une imprimante. Le module 32 est, en outre, configuré pour contrôler un module 36 (Exposure) de modification de l'exposition de l'image. Le module 36 est configuré pour commander le capteur d'image 22 de façon à modifier l'exposition de l'image fournie par le capteur d'image 22. Ceci peut être obtenu en modifiant la durée d'exposition du capteur d'image 22 pour acquérir les images ou en modifiant l'ouverture du diaphragme du capteur d'image 22. La figure 3 représente, sous la forme d'un schéma-30 bloc, un exemple de réalisation d'un procédé de détection de visages mis en oeuvre par le dispositif 20 représenté en figure 2. A l'étape 40, une nouvelle image est acquise par le capteur d'image 22. Une étape de traitement de l'image peut être 35 prévue. A titre d'exemple, un traitement peut être réalisé pour B11663FR - 12-GR2-0064FR01 13 augmenter le contraste de l'image. A titre d'exemple, le traitement de l'image correspond, par exemple, à une correction du gamma comme à l'étape 10 du procédé décrit précédemment en relation avec la figure 1. Le procédé se poursuit à l'étape 42. A l'étape 42, le module 30 détermine à une fréquence inférieure à la fréquence d'acquisition des images, par exemple toutes les 100 images, un paramètre BL représentatif des conditions d'éclairage lors de l'acquisition de la nouvelle image à l'étape 40. Un exemple de procédé de détermination du paramètre BL peut comprendre la comparaison de l'image fournie par le capteur 22 à l'étape 40 à une image supplémentaire de la même scène obtenue avec une exposition différente. A titre d'exemple, l'image supplémentaire est acquise par le capteur 22 avec un temps d'exposition différent, par exemple le double du temps d'exposition de l'image acquise à l'étape 40. La comparaison peut comprendre la détermination d'une valeur moyenne GO du niveau de gris des pixels de l'image initiale et la détermination d'une valeur moyenne G1 du niveau de gris des pixels de l'image supplémentaire. En appelant t1 le temps d'exposition de l'image supplémentaire et to le temps d'exposition de l'image acquise à l'étape 40, le module 30 détermine le paramètre BL par la relation (10) suivante : BL = 1G0*t1-G1*t0l (10) A titre d'exemple, le temps d'exposition to peut varier de quelques microsecondes à 1 seconde. Lorsque l'éclairage présent lors de l'acquisition des images est "habituel", la valeur moyenne du niveau de gris des pixels des images obtenues est sensiblement proportionnelle au temps d'exposition utilisé pour acquérir l'image. Le paramètre BL est alors faible. Lorsque l'éclairage présent lors de l'acquisition des images est "inhabituel", par exemple dans le cas d'un éclairage en cas de contre jour ou dans le cas d'un fort éclairage de face, le niveau de gris de nombreux pixels des images fournies par le capteur d'image 22 est au maximum ou au B11663FR - 12-GR2-0064FR01 14 minimum, c'est-à-dire que de nombreux pixels des images fournies par le capteur d'image 22 sont noirs ou blancs et restent noirs ou blancs même si le temps d'exposition change. Un pixel pour lequel le niveau de signal fourni pour le capteur 22 est au minimum ou au maximum est dit au niveau minimum ou maximum. Dans le cas d'une image en niveaux de gris, le signal peut être le niveau de gris. Dans le cas d'une image couleur, le signal peut être le niveau d'une composante de couleur (par exemple rouge, verte ou bleue en représentation RVB). De ce fait, la valeur moyenne du niveau de gris des pixels de l'image ne varie plus de façon sensiblement proportionnelle au temps d'exposition. Ceci se traduit par une augmentation du paramètre BL. A l'étape 44, un algorithme de détection de visages est mis en oeuvre par le module 26 comme à l'étape 12 du procédé décrit précédemment en relation à la figure 1. Le module 26 fournit la valeur Score, représentative de la probabilité de détection d'un visage dans l'image. Le procédé se poursuit à l'étape 46. A l'étape 46, le module 32 détermine si un visage a été détecté dans l'image comme à l'étape 14 du procédé décrit précédemment en relation à la figure 1. Ceci peut être obtenu en comparant la valeur Score au seuil Detection Th. Si un visage a été détecté, le module 32 peut afficher sur l'écran d'affichage 34 un signal indiquant qu'un visage a été détecté dans l'image. Le procédé se poursuit alors à l'étape 40 par l'acquisition d'une nouvelle image. Si, à l'étape 46, il n'y a pas eu de détection d'un visage dans l'image, le procédé se poursuit à l'étape 48. A l'étape 48, le module 30 détermine si les conditions d'éclairage lors de l'acquisition de l'image fournie par le capteur 22 sont favorables pour la mise en oeuvre de l'algorithme de détection de silhouettes. Ceci peut être obtenu en comparant le paramètre BL à un seuil BL Th. A titre d'exemple, le seuil BL Th peut être de l'ordre de 25 % de la valeur maximale susceptible d'être prise par le paramètre BL. Si, à B11663FR - 12-GR2-0064FR01 15 l'étape 48, la valeur BL est supérieure ou égale au seuil BL Th, le module 32 considère que les conditions d'éclairage sont favorables. Le procédé se poursuit à l'étape 50. Si, à l'étape 48, le paramètre BL est strictement inférieur au seuil BL Th, le 5 module 32 considère que les conditions d'éclairage ne sont pas favorables pour mettre en oeuvre l'algorithme de détection de silhouettes. Dans ce cas, il est considéré qu'il n'y a pas eu de détection de visage dans l'image. Le module 32 peut afficher sur l'écran d'affichage 34 un signal indiquant qu'aucun visage n'a 10 été détecté dans l'image. Le procédé se poursuit à l'étape 40 par l'acquisition d'une nouvelle image. A l'étape 50, le module 28 met en oeuvre un algorithme de détection de silhouettes comme à l'étape 16 du procédé décrit précédemment en relation à la figure 1. Le module 28 fournit la 15 valeur GCorr au module 32. Le procédé se poursuit à l'étape 52. A l'étape 52, le module détermine si un visage a été détecté comme à l'étape 18 du procédé décrit précédemment en relation à la figure 1. Le module 32 peut déterminer un nouveau score NewScore, par exemple par la relation (9) et comparer le 20 nouveau score NewScore au seuil Detection Th. Si le nouveau score NewScore est supérieur ou égal au seuil Detection Th, le module 32 considère qu'une image a été détectée et le procédé se poursuit à l'étape 40. Le module 32 peut afficher sur l'écran d'affichage 34 un signal indiquant qu'un visage a été détecté 25 dans l'image. Si, à l'étape 52, le nouveau score NewScore est strictement inférieur au seuil Detection Th, le procédé se poursuit à l'étape 54. A l'étape 54, le capteur d'image 22 fait l'acquisition de plusieurs images supplémentaires de la même scène à des 30 expositions différentes. La première image correspond, par exemple, à l'image initiale acquise à l'étape 40. L'acquisition d'images à des expositions différentes peut être obtenue en utilisant des temps d'exposition différents. A titre d'exemple, au moins trois images peuvent être obtenues à des durées 35 d'acquisition différentes. Le temps d'exposition de la seconde B11663FR - 12-GR2-0064FR01 16 image est égal à la moitié du temps d'exposition de la première image et le temps d'exposition de la troisième image est égal au double du temps d'exposition de la première image. A titre de variante, plus de trois images peuvent être utilisées. Le procédé se poursuit à l'étape 56. A l'étape 56, les modules 26, 28 mettent en oeuvre les algorithmes de détermination de visages et de silhouettes et le module 32 détermine un nouveau score NewScore pour chaque image supplémentaire. A partir des nouveaux scores obtenus pour les images supplémentaires, le procédé détermine si un visage est détecté dans les images supplémentaires. A titre d'exemple, il est considéré qu'un visage est présent si un visage est détecté sur au moins l'une des images supplémentaires. Si le nouveau score NewScore est supérieur au seuil Detection Th pour au moins l'une des images supplémentaires, le module 32 considère qu'une personne a été détectée et le procédé se poursuit à l'étape 40. Le module 32 peut afficher sur l'écran d'affichage 34 un signal indiquant qu'un visage a été détecté dans l'image. Si, à l'étape 56, le nouveau score NewScore est inférieur au seuil Detection Th pour chaque image supplémentaire, le module 32 considère qu'aucune image n'a été détectée et le procédé se poursuit à l'étape 40. L'exemple de réalisation du procédé de détection présente l'avantage de ne mettre en oeuvre l'algorithme de détection de silhouettes que dans des cas où celui-ci peut fonctionner convenablement. C'est le cas notamment des images avec un éclairage en contre-jour ou avec un éclairage puissant de face. En outre, le procédé de détection prévoit l'acquisition de plus de deux images avec des temps d'exposition différents seulement dans les cas où la mise en oeuvre de l'algorithme de détection de visages et de détection de silhouettes dans l'image fournie par le capteur 22 à l'étape 40 n'a pas abouti. De ce fait, les opérations de calcul supplémentaires dues au traitement des images supplémentaires ne sont effectuées que dans le B11663FR - 12-GR2-0064FR01 17 cas où il n'y a pas encore eu de détection de visages dans l'image fournie par le capteur 22 à l'étape 40. L'exemple de réalisation du procédé permet de façon avantageuse de réduire simultanément le nombre d'échecs de 5 détection et le nombre de fausse détection. Des modes de réalisation particuliers de la présente invention ont été décrits. Diverses variantes et modifications apparaîtront à l'homme de l'art. En particulier, bien qu'il ait été décrit, à l'étape 54, que des images supplémentaires sont 10 obtenues en modifiant le temps d'exposition du capteur d'image 22, les images supplémentaires peuvent être obtenues en modifiant l'éclairage de la scène utilisé pendant l'acquisition de chaque image supplémentaire. REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'au moins un objet dans une image comprenant une matrice de pixels, au moyen d'un dispositif de traitement d'image (24), comprenant la recherche de la silhouette de l'objet dans l'image seulement si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant les étapes successives suivantes : rechercher l'objet dans l'image ; et rechercher la silhouette de l'objet dans l'image si, à l'étape de recherche de l'objet dans l'image, l'objet n'a pas été trouvé dans l'image. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape de recherche de l'objet dans l'image comprend la fourniture d'un premier score et l'étape de recherche de la silhouette de l'objet dans l'image comprend la fourniture d'un deuxième score et dans lequel, à l'étape de recherche de la silhouette de l'objet dans l'image, il est déterminé que l'objet est présent dans l'image à partir des premier et deuxième scores. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant, en outre, l'étape suivante : déterminer si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'étape de détermination si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum comprend les étapes suivantes : acquérir au moins une image additionnelle à une exposition ou un éclairage différents de ceux de ladite image ; 30 et déterminer si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum à partir d'une analyse de l'image et de l'image additionnelle.B11663FR - 12-GR2-0064FR01 19 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ladite image est acquise avec un temps d'exposition tO, l'étape de détermination si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum comprenant l'acquisition de l'image additionnelle à un temps d'exposition t1 différent du temps d'exposition to, la détermination d'un premier niveau moyen Go des pixels de ladite image, la détermination d'un deuxième niveau moyen Gl des pixels de l'image supplémentaire et la détermination d'un paramètre BL par la relation : BL = IG0*-tl-Getol 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, à l'étape de détermination si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum, il est déterminé que des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum si le paramètre BL est supérieur à un seuil. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 à 7, dans lequel le procédé est mis en oeuvre pour la détection de l'objet dans chaque image parmi des images successives acquises par un capteur d'image (22) à une fréquence d'acquisition d'image, l'étape de détermination si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum étant réalisée pour certaines des images successives à une fréquence strictement inférieure à la fréquence d'acquisition. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 25 à 8, comprenant, en outre, l'étape suivante : acquérir des images supplémentaires à des expositions ou à des éclairages différents par rapport à ladite image et rechercher l'objet et la silhouette de l'objet dans les images supplémentaires. 30 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel ladite image est acquise avec un temps d'exposition de ladite image et dans lequel, à l'étape d'acquisition des images supplémentaires à des expositions ou à des éclairages différents par rapport à ladite image et de recherche de l'objet et de la 35 silhouette de l'objet dans les images supplémentaire, l'une des1663FR - 12-GR2-0064FR01 20 images supplémentaires est acquise avec un temps d'exposition de l'une des images supplémentaires strictement supérieur au temps d'exposition de ladite image et une autre des images supplémentaires est acquise avec un temps d'exposition de l'autre des images supplémentaires strictement inférieur au temps d'exposition de ladite image. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel l'objet à détecter est un visage. 12. Dispositif (20) de détection d'un objet dans une image, comportant un module de traitement (26, 28, 30, 32) et une mémoire (25) apte à stocker ladite image, le module de traitement étant relié à la mémoire et étant configuré pour rechercher la silhouette de l'objet dans l'image seulement si des pixels de l'image sont au niveau minimum ou maximum.