FR 3053502 A1 20180105 FR 1753100 A 20170410 1 SYSTEME ET PROCEDE POUR UN MIROIR DE MAQUILLAGE NUMERIQUE REFERENCE CROISEE A DES APPLICATIONS CONNEXES La présente demande comporte une revendication de priorité fondée sur la demande de brevet provisoire U.S. n° 62/356 475, déposée le 29 juin 2016, et la demande de brevet provisoire U.S. n° 62/430 311, déposée le 5 décembre 2016. Les présentations entières de toutes les demandes énumérées ci-dessus sont incorporées dans le présent document par voie de référence. CONTEXTE Domaine La présente invention concerne des miroirs numériques et, plus spécifiquement, des miroirs numériques qui sont spécifiquement configurés pour des très gros plans, par exemple pour des sessions de maquillage et des sessions d'essayage de lunettes. Art connexe Le miroir classique (c'est-à-dire, une surface réfléchissante) est l'outil commun et le plus fiable pour qu'un individu explore sont apparence réelle en temps réel. Quelques variantes ont été proposées autour de la combinaison d'une caméra et d'un écran pour remplacer le miroir classique. Cependant, ces techniques ne sont pas convaincantes et ne sont pas encore acceptées en tant qu'image fiable de l'individu comme s'il se regardait dans un miroir classique. Ceci est principalement dû au fait que l'image générée par une caméra est très différente d'une image générée par un miroir. Les demandeurs ont précédemment présenté des technologies originales pour convertir et transformer une image fixe ou une vidéo 2D ou 3D créée par une ou plusieurs caméras, avec ou sans autres capteurs, en un miroir ou une expérience de conférence vidéo. Des exemples de modes de réalisation des 3053502 2 demandeurs sont décrits, par exemple, dans les brevets US n° 7 948 481 et n° 8 982 109. Les modes de réalisation présentés dans ceux-ci peuvent être mis en oeuvre pour n'importe quelle utilisation générale d'un miroir. Le demandeur a poursuivi 5 avec d'autres présentations concernant l'adaptation du miroir à des besoins spécifiques, tels que, par exemple, des magasins de vêtements. Des exemples de modes de réalisation des demandeurs sont décrits, par exemple, dans les brevets US n° 8 976 160 et n° 8 982 110. 10 Dans de nombreux grands magasins et magasins de beauté, des sessions de maquillage de démonstration sont réalisées pour les clients. L'objectif est que, si le client aime le résultat, le client achètera certains des articles utilisés pendant la démonstration. Cependant, une fois que la session 15 est terminée et que le client a quitté le magasin, le client peut ne plus se souvenir des produits qui ont été utilisés et également de la manière de les appliquer. De plus, parfois le client peut souhaiter essayer plusieurs produits différents, par exemple pour comparer différentes couleurs de rouge à 20 lèvres, mais n'aimerait pas appliquer et retirer différents produits de maquillage successivement. RESUME Le résumé qui suit de la présentation est inclus afin de 25 fournir une compréhension basique de certains aspects et caractéristiques de l'invention. Ce résumé n'est pas une vue d'ensemble étendue de l'invention et, à ce titre, il n'est pas destiné à identifier particulièrement des éléments clés ou critiques de l'invention ou à définir l'étendue de 30 l'invention. Son seul objet est de présenter certains concepts de l'invention sous une forme simplifiée en tant que prélude à la description plus détaillée qui est présentée ci-dessous. Les modes de réalisation présentés comprennent un module de transformation qui transforme le flux vidéo reçu de la 3053502 3 caméra et génère un flux transformé qui, lorsqu'il est projeté sur l'écran de contrôle, fait que l'image apparaît comme une image d'un miroir. Comme on peut en faire l'expérience avec des dispositifs ayant des caméras montées au-dessus de l'écran 5 (par exemple, une conférence vidéo sur un ordinateur portable), l'image générée n'est pas personnelle, étant donné que l'utilisateur semble regarder ailleurs que vers la caméra. C'est en fait le cas, parce que l'utilisateur regarde directement l'écran, mais la caméra est positionnée au-dessus 10 de l'écran. Par conséquent, le module de transformation transforme chaque trame (c'est-à-dire, chaque image) de sorte qu'elle semble avoir été prise par une caméra positionnée derrière l'écran - c'est-à-dire que l'image apparaît comme si l'utilisateur regardait directement une caméra positionnée 15 derrière l'écran, même si l'image est prise par une caméra positionnée au-dessus ou à côté de l'écran. Le module de translation ajuste la présentation de l'image sur l'écran, de sorte que le visage apparaisse centré sur l'écran, indépendamment de la taille de l'utilisateur. Une unité 20 d'ajustement des yeux transforme l'image des yeux de l'utilisateur, de sorte qu'il semble que les yeux sont centrés et regardent directement l'écran - exactement comme lorsqu'on regarde un miroir. Par ailleurs, un module de réalité augmentée permet l'application d'un maquillage virtuel sur 25 l'image de l'utilisateur projetée sur l'écran de contrôle. Selon les modes de réalisation présentés, un système est prévu pour capturer, mémoriser et réorganiser une session de maquillage - qu'elle soit réelle ou virtuelle. Une session de maquillage de démonstration est effectuée en utilisant 30 n'importe quel mode de réalisation des miroirs numériques décrits dans le présent document. La session de maquillage de démonstration est enregistrée en n'importe quelle durée souhaitée (par exemple, elle est habituellement de 5 à 20 minutes). Cette session enregistrée est mémorisée dans un 3053502 4 dispositif de mémorisation, par exemple, un serveur local ou un serveur informatique dans le nuage. Dans certains modes de réalisation, la session mémorisée est partagée avec le client, par exemple, en fournissant un lien au client, de sorte que le 5 client soit capable de revoir comment le maquilleur a appliqué le maquillage. Selon un mode de réalisation, la vidéo partagée est ensuite éditée en la coupant en sous-sessions. Les sous-sessions peuvent comprendre, par exemple : fond de teint, 10 poudre, autobronzant, anticerne, rouge à lèvres, brillant à lèvres, mascara, ombre à paupières, rouge à joue, ombre à sourcils et eyeliner. Le début de chacune de ces sous-sessions est marqué dans la vidéo de session mémorisée, par exemple, avec des métadonnées, et des icônes sont générées, chaque 15 icône ayant un lien vers une marque correspondante. Cela permettra de marquer chaque sous-session et permettra à l'utilisateur de sauter ou de passer à des sessions particulières qui l'intéressent. En « découpant » la vidéo conformément aux sous-sessions, le client sera capable de 20 parcourir rapidement des sous-sessions spécifiques et de parcourir l'historique par sous-session. Les sessions et les sous-sessions peuvent être revues au moyen d'images timbre-poste, d'icônes, etc. Des aspects de l'invention comprennent un miroir de 25 maquillage numérique comprenant : un écran numérique ; une caméra numérique positionnée pour générer un flux vidéo d'un visage d'un utilisateur ; un contrôleur couplé à l'écran numérique et à la caméra numérique et préprogrammé pour effectuer les opérations comprenant : la réception du flux 30 vidéo de la caméra ; l'identification de caractéristiques faciales dans le flux vidéo ; le retournement de chaque trame autour d'un axe vertical pour remplacer le côté droit par le côté gauche de l'image pour, de ce fait, imiter une image miroir ; la transformation de chaque trame pour émuler une 3053502 5 image de l'utilisateur regardant directement l'écran comme s'il y avait une caméra positionnée directement derrière l'écran ; le cadrage de chaque trame pour permettre l'affichage du visage de l'utilisateur au centre de l'écran 5 numérique ; et l'affichage du flux vidéo sur l'écran numérique après les opérations de retournement, de transformation et de cadrage. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant l'identification de caractéristiques faciales dans chaque trame du flux vidéo de manière à suivre l'emplacement 10 de chacune des caractéristiques faciales dans chaque trame. Les caractéristiques faciales comprennent les lèvres, les yeux et les sourcils, le menton et le nez. L'identification des caractéristiques faciales peut comprendre l'identification des contours des caractéristiques faciales. L'identification des 15 caractéristiques faciales peut comprendre l'identification des pixels appartenant à chaque caractéristique faciale. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant : l'affichage sur l'écran numérique d'une palette de couleurs correspondant à une catégorie de maquillage ; le 20 fait de permettre à l'utilisateur de désigner une sélection à partir de la palette de couleurs ; et l'application numérique de la sélection à l'une des caractéristiques faciales correspondant à la catégorie de maquillage. L'application numérique de la sélection peut comprendre le changement des 25 attributs des pixels appartenant à la caractéristique faciale. L'affichage de la palette de couleurs peut comprendre l'affichage d'une pluralité de couleurs et d'une pluralité d'attributs de couleur. Les attributs de couleur peuvent comprendre au moins la transparence et la brillance. 30 Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération consistant à permettre à l'utilisateur de modifier les attributs après l'application numérique de la sélection. L'application numérique de la sélection peut en outre comprendre le suivi de l'emplacement de chacune des 3053502 6 caractéristiques faciales dans chaque trame et l'application d'un changement de l'application numérique de la sélection conformément au mouvement de la caractéristique faciale dans chaque trame. L'application numérique de la sélection peut 5 être effectuée en utilisant un masque ayant une forme d'une caractéristique faciale sélectionnée. Le miroir de maquillage numérique peut en outre comprendre une table de correspondance associant la palette de couleurs et les données de produit. Le contrôleur peut en outre 10 effectuer l'opération comprenant l'affichage d'un produit correspondant à la sélection désignée. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant : l'affichage, sur l'écran numérique, d'une pluralité de looks de maquillage préprogrammés ; le fait de permettre à l'utilisateur de 15 désigner une sélection parmi les looks de maquillage ; et l'application numérique de la sélection au visage de l'utilisateur projeté sur l'écran numérique. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant l'affichage, sur l'écran, d'images des produits utilisés lors de la 20 génération du look de maquillage. Le miroir de maquillage numérique peut en outre comprendre un dispositif d'éclairage comprenant une pluralité de sources de lumière d'une pluralité de températures. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant le changement de 25 l'intensité d'éclairage de la pluralité de sources de lumière afin de générer une température de lumière globale souhaitée. Le contrôleur peut en outre effectuer l'opération comprenant : la projection, sur l'écran numérique, d'une sélection de températures d'éclairage ; le fait de permettre à 30 l'utilisateur de désigner une sélection dans la sélection de températures de couleur ; et le changement de l'intensité d'éclairage de la pluralité de sources de lumière conformément à la désignation de l'utilisateur. 3053502 7 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres aspects et caractéristiques de l'invention seront évidents à partir de la description détaillée, qui est donnée avec référence aux dessins joints. On devrait apprécier que la 5 description détaillée et les dessins fournissent divers exemples non limitatifs de divers modes de réalisation de l'invention, qui est définie par les revendications jointes. Les dessins joints, qui sont incorporés dans la présente spécification et qui constituent une partie de celle-ci, 10 illustrent les modes de réalisation de la présente invention et, avec la description, servent à expliquer et à illustrer les principes de l'invention. Les dessins sont destinés à illustrer les caractéristiques majeures des exemples de modes de réalisation d'une manière schématique. Les dessins ne sont 15 pas destinés à représenter toutes les caractéristiques des modes de réalisation réels, ni les dimensions relatives des éléments représentés, et ne sont pas dessinés à l'échelle. La figure 1 est un schéma fonctionnel de système pour une plateforme de réalité augmentée prenant en charge une 20 vidéo/image en temps réel ou enregistrée selon un mode de réalisation. La figure 2 représente un mode de réalisation d'un module de réalité augmentée, qui peut correspondre au module de réalité augmentée de la figure 1. 25 La figure 3 représente un mode de réalisation d'un module de réalité augmentée qui peut changer l'apparence d'une partie corporelle, la couleur, l'orientation et la texture d'une caractéristique faciale ou d'un article ou d'un objet dans l'avant-plan ou l'arrière-plan de l'image, et qui peut être 30 utilisé dans la session de maquillage présentée dans le présent document. La figure 4 représente un mode de réalisation de procédés de calcul pour créer un modèle pour le changement de couleur 3053502 8 et de texture et/ou de teint, auquel il peut être fait référence en tant que Colograma. La figure 5 illustre un exemple du miroir numérique selon un mode de réalisation de l'invention. 5 La figure 6 illustre un flux de traitement général exécuté par le miroir de maquillage numérique pour simuler une session de maquillage selon un mode de réalisation. La figure 7 illustre un organigramme pour effectuer une session de maquillage virtuelle selon un mode de réalisation. 10 DESCRIPTION DETAILLEE Les exemples suivants illustrent quelques modes de réalisation et aspects de l'invention. Il sera évident aux hommes du métier que divers modifications, ajouts, 15 substitutions et similaire peuvent être effectués sans altérer l'esprit ou l'étendue de l'invention, et ces modifications et variantes sont englobées dans l'étendue de l'invention telle que définie dans les revendications qui suivent. Les exemples suivants ne limitent en aucune manière l'invention. 20 Les modes de réalisation de l'invention impliquent à la fois des conceptions matérielles et logicielles qui sont particulièrement personnalisées pour une utilisation en tant que miroir de près, c'est-à-dire, dans une situation dans laquelle l'utilisateur observe le visage, par exemple pour 25 appliquer un maquillage, une coiffure, ou un montage de lunettes. Ces situations nécessitent différentes considérations lors de la virtualisation d'un miroir. Une partie des difficultés proviennent du fait que l'écran de contrôleur doit être placé relativement près du visage de 30 l'utilisateur, de sorte que la caméra soit également très proche - ce qui génère des distorsions. C'est-à-dire que, tandis que l'utilisateur regarde directement l'écran, la caméra obtient une image à partir du dessus de l'écran, de sorte qu'il semble que l'utilisateur ne regarde pas 3053502 9 directement la caméra. C'est un point de vue peu naturel pour l'utilisateur, qui a l'habitude de regarder un miroir où les yeux semblent regarder directement le miroir. De plus, il y a également des distorsions de proximité dans lesquelles les 5 parties du corps plus proches de la caméra semblent plus grandes que celles plus éloignées. Enfin, le placement du visage de l'utilisateur par rapport au cadre de l'écran diffèrera en fonction de la taille de l'utilisateur. Les considérations d'éclairage sont également critiques 10 lors de l'émulation d'un miroir qui est proche du visage de l'utilisateur. Ceci est particulièrement important lorsque le miroir numérique est utilisé pour inspecter un maquillage, dans lequel l'apparence des couleurs du maquillage devrait être aussi proche que possible de l'apparence du maquillage à 15 la lumière du jour. La figure 1 est un schéma fonctionnel de système pour une plateforme de réalité augmentée prenant en charge une vidéo/image en temps réel ou enregistrée. Le système peut comprendre un ou une pluralité (1:n) de dispositifs d'entrée 20 101 comprenant une caméra vidéo, un appareil photographique, une caméra infrarouge, une caméra 2D ou une caméra 3D. Le dispositif d'entrée 101 peut être conçu pour envoyer des informations à un ou plusieurs modules de réalité augmentée de vision artificielle 102, 103, 104, 105, 107, 108 et 109. 25 Lesdits un ou plusieurs modules de réalité augmentée de vision artificielle 102, 103, 104, 105, 107, 108 et 109 peuvent être conçus pour envoyer des informations à un ou une pluralité (1:m) d'écrans d'affichage 106. Lesdits un ou plusieurs modules de réalité augmentée de vision artificielle 102, 103, 30 104, 105, 107, 108 et 109 peuvent être conçus pour envoyer/recevoir des informations à/d'une interface ou à/d'un module d'interface utilisateur 110. L'interface 110 peut être conçue pour envoyer/recevoir des informations à/d'un ou de plusieurs d'un nuage, du Web/d'une mémoire ou d'un dispositif 3053502 10 d'utilisateur, par exemple, un téléphone intelligent ou une tablette. Notez également que, dans certains modes de réalisation, l'interface utilisateur est mise en oeuvre sous la forme d'un écran tactile de l'écran d'affichage 106. 5 Lesdits un ou plusieurs modules de réalité augmentée de vision artificielle 102, 103, 104, 105, 107, 108 et 109 peuvent comprendre un module de prise d'image 102, un module de transformation d'ajustement des yeux 103, un module de réalité augmentée 104, un module d'enregistrement de 10 vidéo/photographie 105, un module d'événement de déclenchement 107, un module d'élément de commande 108 et un module d'étalonnage en usine 109. Le module de prise d'image 102 peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : des filtres 15 d'amélioration, une conversion de format, une séparation de trame vidéo, un cadrage d'image, un redimensionnement d'image, un assemblage d'images et similaire. Le module de prise d'image 102 peut être conçu pour envoyer des informations au module de transformation d'ajustement des yeux 103. Le module 20 de prise d'image 102 peut être conçu pour envoyer et/ou recevoir des informations au/du module d'événement de déclenchement 107. Le module de transformation d'ajustement des yeux 103 peut être conçu pour appliquer à l'image le bon mappage pour faire 25 correspondre le point de vue de la caméra avec le point de vue théorique du miroir (la réflexion des yeux de l'utilisateur) et remplir les pixels vides s'il y en a après le mappage. Le module de transformation d'ajustement des yeux 103 effectue également une translation d'image pour placer l'image du 30 visage au centre dans le cadre de l'écran d'affichage, indépendamment de la taille ou de la position de l'utilisateur. Ainsi, le module de transformation d'ajustement des yeux 103 peut effectuer deux fonctions distinctes : une transformation d'image pour modifier l'image numérique 3053502 11 capturée par le dispositif d'entrée 101 de manière à imiter une image miroir sur l'écran d'affichage, et une translation d'image pour centrer l'image dans le cadre de l'écran d'affichage. La transformation d'image peut comprendre le 5 centrage des pupilles dans les yeux de l'utilisateur, pour qu'il semble que la caméra était placée directement derrière l'écran pendant la capture d'image. Le module de transformation d'ajustement des yeux 103 peut être conçu pour envoyer des informations au module de réalité 10 augmentée 104 et/ou au module d'enregistrement de vidéo/photographie 105. Par ailleurs, le module de transformation d'ajustement des yeux 103 peut être conçu pour envoyer/recevoir des informations au/du module d'élément de commande 108. En outre, le module de transformation 15 d'ajustement des yeux 103 peut être conçu pour envoyer des informations au dit un écran ou à la pluralité d'écrans 106. Le module de réalité augmentée 104 peut être conçu, par exemple, pour réaliser un remplacement de couleur et de texture virtuel, un habillage virtuel, une insertion d'objet 20 et similaire. Dans les modes de réalisation spécifiques présentés dans le présent document, le module de réalité augmentée 104 est configuré pour modifier la couleur et l'intensité de pixels sélectionnés de manière à réaliser un maquillage virtualisé. Dans d'autres modes de réalisation, le 25 module de réalité augmentée 104 est configuré pour superposer une image au visage de l'utilisateur, par exemple, pour virtualiser des lunettes sur le visage de l'utilisateur. Le module de réalité augmentée 104 peut être conçu pour envoyer/recevoir des informations au/du module d'élément de 30 commande 108 et/ou au/du module d'enregistrement de vidéo/photographie 105. Par ailleurs, le module de réalité augmentée 104 peut être conçu pour envoyer des informations à l'écran ou à la pluralité d'écrans 106. 3053502 12 Le module d'enregistrement de vidéo et/ou de photographie 105 peut être conçu pour enregistrer une image unique ou une courte vidéo sur la base d'une commande logicielle. Le module d'enregistrement de vidéo/photographie 105 peut être conçu 5 pour envoyer/recevoir des informations au/du module d'élément de commande 108. Par ailleurs, le module d'enregistrement de vidéo/photographie 105 peut être conçu pour envoyer des informations à l'écran ou à la pluralité d'écrans 106. Le module d'événement de déclenchement 107 est optionnel 10 et peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : la reconnaissance d'un utilisateur devant le miroir, la reconnaissance faciale, la reconnaissance de commandes gestuelles d'utilisateur, la reconnaissance d'article, la mesure de distance, des mesures/estimations de 15 corps d'utilisateur (comprenant, par exemple, la taille, l'âge, le poids, le groupe ethnique, le sexe et similaire) et le calcul du point de vue théorique de l'utilisateur dans un miroir théorique. Dans les modes de réalisation concernant des sessions de maquillage, le module d'événement de déclenchement 20 peut être configuré pour identifier la couleur de peau et le teint de l'utilisateur, et ces informations peuvent être utilisées pour ajuster l'éclairage. Le module d'événement de déclenchement 107 peut être conçu pour envoyer/recevoir des informations au/du module d'élément de commande 108. 25 Le module d'élément de commande 108 peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : la commande et la gestion du réglage de la caméra afin d'optimiser la qualité, la commande et la gestion du réglage de la couleur (température) et de l'intensité de l'éclairage, pour le 30 réglage d'autres éléments matériels, d'une interface entre des modules d'algorithme et des interfaces code/application/utilisateur de niveau plus élevé, et pousser les données d'étalonnage d'usine dans les éléments d'algorithme. Le module d'élément de commande peut être agencé 3053502 13 pour envoyer/recevoir des informations au/du module d'étalonnage en usine 109. Le module d'étalonnage en usine 109 peut être conçu pour définir la transformation de mappage entre la caméra et le 5 point de vue de l'utilisateur devant l'écran. Par ailleurs, le module d'étalonnage en usine 109 peut être conçu pour étalonner l'image sur la base de la distance, d'un emplacement spécial, de la taille de l'utilisateur (translation), d'une autre mesure de géométrie de l'écran ou de n'importe quelle 10 combinaison de ceux-ci. La figure 1 et la description qui suit représentent juste des exemples d'un mode de réalisation de la présente invention ; d'autres flux de traitement ou fonctionnalités peuvent être attribués entre les modules, représentant des 15 modes de réalisation supplémentaires qui font partie de l'invention. Les présents inventeurs proposent deux procédés pour obtenir les capacités de réalité augmentée (en temps réel et hors ligne). Les deux procédés mettent en oeuvre le module de réalité augmentée 104 avec des données d'image ou de vidéo 20 réelles qui sont en temps réel ou qui ont été prises après le traitement par l'intermédiaire, par exemple, du module de transformation d'ajustement des yeux 103. Une caractéristique consiste en ce qu'un utilisateur peut définir manuellement ou automatiquement (par l'intermédiaire, 25 par exemple, de l'interface 110) les articles que l'utilisateur aimerait traiter et manipuler et le résultat final attendu, par exemple, une règle automatisée peut être quelque chose comme un look pour les lèvres d'un utilisateur, qui peut ensuite être changé en une couleur différente en 30 utilisant des couleurs de rouge à lèvres préprogrammées. Ensuite, l'objet sélectionné peut être traité et extrait/segmenté et enregistré dans la base de données liée à la vidéo ou à l'image originale enregistrée. Le module de réalité augmentée 104 peut ensuite traiter le modèle/masque en 3053502 14 temps réel à une fréquence de trame donnée, qui peut être une fréquence de trame inférieure ou supérieure à celle de l'original et à la même taille ou à une taille différence de celle de l'original. Par exemple, une fois les lèvres 5 extraites, l'apparence des lèvres peut être modifiée par une coloration correcte - créant l'impression de lèvres d'une forme souhaitée. Dans un exemple, différentes formes de lèvres sont mémorisées au préalable, et l'utilisateur peut sélectionner une combinaison de forme de lèvres et de couleur 10 de rouge à lèvres et le module de réalité augmentée 104 la reproduira sur l'image de l'utilisateur en temps réel, permettant à l'utilisateur de voir à quoi ce maquillage ressemblera et d'expérimenter différentes techniques de mise en forme et différentes couleurs et différents contours. 15 Des exemples des applications présentées peuvent comprendre la réalité augmentée en direct, la possibilité d'essayer différents maquillages et/ou lunettes lorsque l'utilisateur ou plusieurs 20 scène réelle reproduire de et similaire) appartenant à souhaiterait se voir avec la modification (une options). Une fois que l'objet extrait de la a été sauvegardé, il est plus facile de multiples changements (couleur, texture, taille en agissant sur les pixels identifiés comme l'objet extrait. De plus, il est plus facile d'effectuer un processus plus long, avec beaucoup plus de 25 précision, avec une plus grande qualité et en utilisant un processus qui produit davantage d'informations, par exemple, un mouvement de l'utilisateur, des mesures corporelles, et une qualité basée sur l'intégration de trame et similaire. Pour une entrée de vidéo, il est fortement recommandé que le 30 processus de rendu soit effectué dans un dispositif de DSP ou de GPU afin d'éviter l'introduction d'un retard dans la vidéo. Dans le module d'événement de déclenchement 107, une partie de la fonctionnalité de déclenchement peut être complètement automatisée, par exemple, un processus peut être 3053502 15 débuté si une détection de visage ou une détection de présence est effectuée. Le processus peut être une transformation et une translation du flux vidéo. Certains des déclenchements peuvent être réalisés d'une manière semi-automatisée à partir 5 du module d'interface utilisateur 110, qui peut comprendre une quelconque manière de commander le dispositif informatisé. Une partie de la fonctionnalité de l'événement de déclenchement consiste à calculer la transformation de l'image sur la base d'informations géométriques, de l'étalonnage, et/ou du suivi 10 de l'utilisateur en temps réel, par exemple, de l'emplacement de l'utilisateur, des yeux, de la tête, des mains, de la position, du mouvement et similaire. Le suivi peut être effectué en utilisant une ou plusieurs techniques telles qu'une sous-station d'arrière-plan, la reconnaissance de 15 motif, la segmentation des couleurs, une partie corporelle ou d'autres classifieurs, et similaire qui sont basés sur le traitement d'image. La fonctionnalité de calcul de suivi de transformation peut également être mise en oeuvre dans les autres modules. Le suivi peut être un apport à la 20 transformation à partir d'autres modules, comme des technologies de suivi différentes qui ne sont pas basées sur la reconnaissance d'image, par exemple, la chaleur thermique, des lasers, TOF, des capteurs inertiels, des capteurs d'orientation, un dispositif mobile avec une localisation et 25 une orientation GPS, etc. Le module d'élément de commande 108 peut être conçu pour configurer la mise en service du système, l'authentification du dispositif de caméra et similaire, peut également fournir des informations provenant de la fonction de transformation de 30 suivi dans le module de transformation de géométrie réelle ou le module de réalité augmentée et similaire. Avec le module d'étalonnage en usine 109, certaines des informations nécessaires pour calculer la transformation à appliquer à l'image/la vidéo peuvent être générées pendant 3053502 16 l'étalonnage en usine ou peuvent être calculées sur la base d'informations supplémentaires concernant l'orientation réelle de la caméra sur site, par exemple, la hauteur au-dessus du sol ou du bureau et similaire, le point de vue 3D, le champ de 5 vision (FOV) de l'objectif, et similaire. Les informations d'usine et la géométrie réelle de la mise en oeuvre peuvent être traitées et délivrées au bon élément dans le système qui utilisera les informations pour un meilleur étalonnage et une plus grande précision. 10 La figure 2 représente un exemple d'un module de réalité augmentée, qui peut correspondre au module de réalité augmentée 104 décrit ci-dessus. Spécifiquement, le module de réalité augmentée peut avoir une fonction consistant à permettre à un utilisateur d'appliquer virtuellement un 15 maquillage ou d'essayer des lunettes, des chapeaux, des bijoux, etc. Dans ce mode de réalisation, le système obtient une image ou une vidéo d'entrée provenant, par exemple, du procédé informatisé d'ajustement des yeux 201, qui est une caméra positionnée au-dessus de l'écran d'affichage. Dans une 20 forme généralisée, l'image ou la vidéo d'entrée peut provenir de n'importe quelle source d'image ou de vidéo, par exemple, un téléphone intelligent d'utilisateur, une caméra de sécurité, des lunettes Google, une caméra mobile, un afficheur monté sur la tête ou une caméra fixe. Des modes de réalisation 25 supplémentaires peuvent comprendre des informations géométriques supplémentaires qui aideront au calcul de proportion comme la taille, le regard de l'utilisateur et similaire. Si la vidéo ou l'image de l'utilisateur provient du module d'ajustement des yeux (image/vidéo étalonnée), un 30 modèle plus détaillé peut être créé qui permet des mesures corporelles, la pose d'objet, une détection de taille, d'orientation très précise et similaire. Les informations supplémentaires qui peuvent être calculées à partir de l'objet ou de la vidéo étalonnés peuvent permettre l'ajustement 3053502 17 d'objet, le remplacement d'objet et l'insertion de nouveaux objets (lunettes, bijoux, etc. virtualisés) dans la trame/vidéo. Le module d'élection 202 peut obtenir des informations 5 d'élection à partir de l'interface 206 manuellement à partir de l'utilisateur (X, Y ou nom de l'objet) ou automatiquement à partir d'un procédé d'élection, par exemple, un mécanisme qui peut détecter automatiquement des caractéristiques faciales comme les lèvres, les joues, les yeux, le nez et similaire. 10 Le module 203 peut obtenir l'emplacement et des échantillons de la couleur (ou la couleur moyenne de la caractéristique, qui peut consister en plusieurs couleurs). Le module 203 peut utiliser ces informations pour créer un masque en noir et blanc qui est utilisé en premier pour générer un 15 masque texturé ombré ou coloré 2D ou 3D. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour appliquer une virtualisation aux caractéristiques faciales, par exemple appliquer du rouge à lèvres aux lèvres ou du rouge à joue aux joues. 20 La technique pour extraire le module est basée sur une corrélation des couleurs 3D ou n'importe quelle autre technique telle que la distance euclidienne la plus courte entre la couleur moyenne de l'objet et la couleur des pixels pour séparer les pixels de l'objet de l'image entière. Par ce 25 processus, les pixels appartenant à la caractéristique sont identifiés et peuvent être étiquetés comme appartenant à la caractéristique faciale. La virtualisation peut ensuite être appliquée en changeant la couleur ou l'intensité des pixels appartenant à la caractéristique faciale, et la forme peut 30 être modifiée virtuellement en ajoutant et/ou en supprimant des pixels appartenant à la caractéristique faciale. Par exemple, l'application de rouge à lèvres peut être effectuée sur un sous-ensemble des pixels appartenant aux lèvres et, optionnellement, au pixel appartenant au visage autour d'une 3053502 18 zone particulière des lèvres de manière à modifier visuellement la limite vermillon des lèvres, par exemple, en améliorant l'apparence de l'arc de Cupidon. La décision quant à savoir si le pixel est ou non dans la 5 caractéristique faciale peut être prise à de multiples niveaux et n'est pas limitée aux exemples suivants : 1. La corrélation des couleurs et la première décision peuvent être basées sur un seuil de distance euclidienne, où le seuil de distance euclidienne est dans l'espace de couleurs 10 RVB ou dans l'espace de couleurs chromatiques. 2. Le filtrage du bruit en appliquant des opérateurs morphologiques tels que la dilution et l'érosion, ce qui peut améliorer la décision concernant les pixels qui sont « mal étiquetés » comme faisant partie ou ne faisant pas partie de 15 la caractéristique faciale. 3. La décision basée sur des informations provenant de trames précédentes ou en avant, ou provenant de pixels voisins dans une rangée ou autour du pixel. Cette étape représente une décision majeure dans le processus. 20 4. La distance de l'objet par rapport à l'élection originale, qui peut être utilisée en tant que seuil. 5. Le prolongement de la surface de l'objet, moyennant quoi, si on sait qu'une caractéristique faciale se prolonge, ou avec référence à une forme générique, alors une partie du 25 bruit peut être éliminée par filtrage. Par exemple, par ajustement à une forme sélectionnée de lèvres et par ajustement à l'image pour éliminer le bruit par filtrage. 6. Les bords de l'objet, moyennant quoi la décision autour des bords peut être améliorée par la détection de bord qui 30 peut être effectuée par des filtres passe haut (HP) ou d'autres techniques. Ceci peut en particulier être combiné avec le prolongement de la surface de l'objet pour améliorer l'ajustement. 3053502 19 7. Une décision basée sur l'énergie des couleurs. L'un des problèmes de la séparation des couleurs est que la couleur dans des conditions de faible lumière peut être vue comme du noir, et que la plage dynamique de la décision est réduite. 5 8. Une décision basée sur une technique de classification qui identifie un contour/point de repère sur l'élément corporel, et un algorithme de courbe supplémentaire peuvent être appliqués pour réaliser des frontières autour de celui-ci qui représentent finalement les contours de l'élément 10 corporel. Une classification en temps réel peut également être faite dans un module et/ou une technologie parallèle comme une optimisation par puce dédiée externe de classification (1 à 5 bits), ou une autre technologie AI qui peut aider à la segmentation de l'élément corporel. 15 de manière importante. Les pixels foncés/noirs peuvent être isolés et d'autres techniques peuvent être appliquées pour décider si les pixels foncés/noirs appartiennent ou non à la caractéristique faciale, par exemple, la présente invention peut déterminer si le pixel est situé à l'intérieur de la 20 frontière de la caractéristique, ou si la distance de l'énergie par rapport au STD de couleur de la caractéristique change. 8. Utiliser des informations précédentes concernant la forme de caractéristique attendue pour obtenir de meilleurs 25 résultats. 9. Dans le cas où la caractéristique faciale est une combinaison de multiples couleurs ou formes, de multiples corrélations de couleur et combinaisons peuvent être utilisées. De plus, l'un quelconque des procédés à multiples 30 niveaux spécifiés ci-dessus peut être utilisé pour obtenir une décision de niveau plus élevé concernant la caractéristique faciale. 10. La décision peut également être basée sur une majorité ou une décision se rapportant à un pixel/une image voisin en 3053502 20 tant que facteur pondéré dans la décision. Dans le cas où la décision concernant l'image est traitée en tant que vecteur, il peut être plus facile de regarder les voisins dans la même rangée ou la même colonne en fonction de la manière selon 5 laquelle la matrice d'image est remise en forme en un vecteur. 11. L'estimation du teint de l'article et du STD de couleur peut également ajouter des informations importantes pour la segmentation de caractéristique. 12. N'importe quelle combinaison d'une ou de plusieurs des 10 étapes 1 à 11 ci-dessus. Lors de la séparation des caractéristiques faciales, des masques peuvent être créés pour permettre une virtualisation. Le masque peut être utilisé pour un rendu en tant que simple masque en noir et blanc. Cependant, afin de créer une 15 impression convaincante d'une caractéristique ou d'un objet virtualisé, des informations supplémentaires provenant de la texture ou de l'apparence de la caractéristique ou de l'objet peuvent être maintenues. Afin d'obtenir les informations importantes supplémentaires, le masque peut être appliqué sur 20 la trame ou la vidéo ordinale, et la teinte de texture RVB ou en échelle de gris ou l'échelle de luminosité sur l'objet peut être obtenue. Ces informations sont beaucoup plus précises et convaincantes pour les changements de couleur étant donné qu'elles sauvegardent la texture ridée, l'ombrage, la 25 réflexion de la lumière, la signature matérielle et similaire de l'objet original. Le masque de modèle peut être construit en couches pour une manipulation améliorée. Des exemples d'une structure en couches potentielle peuvent être les suivants : 1. Masque en noir et blanc (pour segmenter la 30 caractéristique ou l'objet). Le masque en noir et blanc peut être très important pour établir une distinction entre la caractéristique ou l'objet et l'arrière-plan ou entre l'objet et un autre élément autour de l'objet. De multiples techniques 3053502 21 peuvent être utilisées pour optimiser la décision de masque/frontières d'objet. 2. Masque de bord d'objet - représentant le bord ou le contour de la caractéristique ou de l'objet. 5 de 3. Masque de couleur rouge - représentant la caractéristique ou de l'objet. les zones rouges de 4. Masque de couleur verte - représentant la caractéristique ou de l'objet. les zones vertes 5. Masque de couleur bleue - représentant les zones bleues 10 de la caractéristique ou de l'objet. 6. Textures qui s'appliquent à tous les masques de couleur - représentant l'apparence de texture de la caractéristique ou de l'objet. Pour la caractéristique faciale, ce masque peut désigner la carnation. 15 7. Masque d'ombre ou de luminosité - représentant les zones ombrées ou claires de la caractéristique ou de l'objet. 8. Masque de réflexion de lumière de matière représentant la réflexion de lumière de la caractéristique ou de l'objet. 20 9. Masque d'absorption de lumière de matière représentant des zones d'absorption de lumière de la caractéristique ou de l'objet. 10. Masque d'autres capteurs tels qu'infrarouges, hyperfréquences, de profondeur, ultrasonores, ultrabandes et 25 similaire. 11. Couches similaires à celles décrites ci-dessus. Une fois que le modèle de masque comporte les informations requises, afin de changer la couleur ou la texture, le module de rendu 204 peut être utilisé pour modifier la couche ou les 30 couches spécifiques et regénérer l'objet à partir des multiples couches, résultant en une vidéo reproduite 205, c'est-à-dire que des masques extrêmement colorés peuvent être mis en oeuvre avec différents mélanges d'intensité pour reproduire différentes couleurs de rouge à lèvres conformément 3053502 22 à une palette présélectionnée de couleurs de rouge à lèvres disponibles d'une certaine marque. Etant donné que tous les autres masques restent les mêmes, les lèvres seront reproduites avec l'ensemble de l'ombrage, de la luminosité, de 5 la réflexion, de la texture, etc. des lèvres, mais avec un rouge à lèvres de couleur différente, reproduisant ainsi un rouge à lèvres très réaliste sur les lèvres. L'effet de certaines couches peut être introduit par la multiplication ou par l'ajout de la couche modifiée à la trame. Une soustraction 10 et une division peuvent également définir des relations entre les couches. Des techniques supplémentaires qui permettent la manipulation d'articles plus complexes comprennent une technique d'alignement, qui peut, sur la base de quelques points, étirer/transformer un objet ou une caractéristique 15 faciale pour l'insérer dans les limites de l'objet ou de la caractéristique manipulé. Dans un mode de réalisation, le changement requis peut être en-dehors ou à l'intérieur des frontières de la caractéristique faciale d'origine et un masque modifié pour les nouvelles frontières de l'objet peut 20 être créé pour remplacer le modèle de masque d'origine. Dans un mode de réalisation, le changement requis peut être obtenu à partir d'une bibliothèque de caractéristiques faciales. En utilisant une technique d'alignement, le masque de bibliothèque peut être appliqué pour l'ajuster sur la 25 caractéristique faciale de l'utilisateur pour reproduire un changement d'apparence créé par le maquillage. Par exemple, la mise en forme des sourcils peut être virtualisée sur l'image de l'utilisateur en utilisant une librairie de diverses formes de sourcils, pour montrer à l'utilisateur à quoi la mise en 30 forme des sourcils ressemblerait sur l'utilisateur avant la mise en oeuvre réelle de la mise en forme des sourcils. Dans un mode de réalisation, le masque peut être utilisé en tant que pointeurs pour l'alignement d'objet virtuel. Dans un mode de réalisation, le masque peut être utilisé pour 3053502 23 aligner des objets tels que, par exemple, des lunettes, des bijoux, un chapeau, etc. Par exemple, le masque en noir et blanc qui segmente les caractéristiques faciales des yeux peut être utilisé pour l'ajustement des lunettes. 5 Dans un mode de réalisation, la couture autour des points de repère d'un élément corporel peut être réalisée par interpolation linéaire entre des points, ou par interpolation cubique, ou par n'importe quelle interpolation polynomiale générique, interpolation de Tchebychev, multiplicateurs de 10 Lagrange pour interpolation, etc. (l'interpolation peut être effectuée entre deux points de repère voisins ou plus en fonction de la courbe requise et de la stabilité de l'interpolation. Une erreur d'interpolation peut être calculée par les moindres carrés par rapport à l'interpolation linéaire 15 ou n'importe quelle autre technique peut être utilisée pour gérer un problème de stabilité lors d'une interpolation de niveau plus élevé afin d'éliminer une oscillation. Cette interpolation de couture peut créer une couche de segmentation pour aider à la segmentation de l'élément corporel, ou pour 20 aider à l'alignement d'un modèle de forme, ou à l'alignement d'un modèle d'avatar et définir des paramètres pour adapter la forme ou l'avatar au nombre de points de repère en temps réel. Dans un mode de réalisation, l'élection de l'objet unique ou de multiples (1:n) objets peut être obtenue, lesquels doivent 25 être modélisés. A partir de la vidéo, un masque est créé par trame. Si l'utilisateur tourne, un modèle trame par trame 3D ou partiellement 3D peut être créé. A partir de ce modèle trame par trame, différentes perspectives peuvent être obtenues et utilisées pour créer un modèle 3D qui comprend 30 certains ou la totalité des mouvements de l'utilisateur. Ultérieurement, ces informations peuvent être utilisées pour créer un habillage virtuel plus convaincant. C'est-à-dire que le présent procédé peut utiliser les propres mouvements de l'utilisateur pour former le modèle. 3053502 24 Dans un mode de réalisation, le rendu peut être effectué dans la GPU, la CPU, la GPU de nuage ou la CPU de nuage. Les éléments d'entrée à reproduire peuvent provenir de la CPU, de la base de données d'utilisateurs dans le nuage, ou d'un lien 5 actif avec l'inventaire/n'importe quelle autre base de données/une impression 3D, d'une base de données de commerce électronique, d'une base de données sociale et similaire. Dans un mode de réalisation, un accessoire ou n'importe quel autre article peut être ajouté par l'apprentissage du 10 mouvement dynamique et du modèle de masque de l'objet concerné. Par ailleurs, l'arrière-plan peut être augmenté de manière à changer ou créer un environnement différent par la même technique. Une fois que tous les objets requis ont été étiquetés, les objets requis peuvent être masqués et le masque 15 combiné peut être utilisé pour changer l'arrière-plan. Dans un mode de réalisation, le module de rendu peut reproduire l'objet avec une technique de rendu améliorée consistant à interpoler l'objet et la trame avec une résolution plus élevée, peut combiner l'objet à haute 20 résolution, peut lisser les bords, et peut ramener l'objet de retour à la résolution requise avec une meilleure qualité d'intégration dans la trame. Des techniques supplémentaires consistent à agir directement sur le bord de l'objet en moyennant avec un certain facteur de pondération la valeur du 25 pixel afin de mieux mélanger l'objet avec la couleur d'arrière-plan. La figure 3 représente un module de réalité augmentée qui peut changer l'apparence d'une partie corporelle, la couleur, l'orientation et la texture d'une caractéristique faciale ou 30 d'un article ou d'un objet dans l'avant-plan ou l'arrière-plan de l'image, par exemple, le module peut ajouter des cheveux à l'utilisateur, changer les yeux, la peau et la couleur des cheveux de l'utilisateur, peut changer la pose des yeux et similaire. 3053502 25 Les modules 301, 302, 303 et 306 peuvent fonctionner d'une manière similaire aux modules 201, 202, 203 et 206 du module de réalité augmentée général décrit précédemment. Le module 304 peut avoir la capacité de calculer ou d'obtenir des 5 informations supplémentaires telles que la pose de la tête ou la direction de mouvement du corps directement à partir du module d'ajustement des yeux ou du module 307 en utilisant un détecteur dédié pour le mouvement et l'orientation 3D d'article et peut utiliser ces informations pour modifier la 10 partie corporelle requise, par exemple, l'obtention de la pose de la tête permettra de corriger l'orientation des yeux en modifiant les yeux du masque/modèle dans la direction requise. De plus, la détection de la tête peut permettre d'ajouter des cheveux dans la bonne orientation, un chapeau et similaire. 15 Par exemple, dans un cas plus complexe, on pourrait souhaiter représenter une longueur plus courte d'une coiffure donnée. La manipulation de masque dans le module 304 peut être nécessaire pour créer un masque plus court pour la nouvelle coiffure, et la différence entre le masque d'origine et le 20 masque après manipulation peut être un nouveau masque pour une manipulation. Dans le nouveau masque, une certaine partie sera l'estimation des parties corporelles exposées de l'utilisateur une fois que les cheveux auront été raccourcis (par exemple, les épaules) et une certaine partie représentera l'arrière- 25 plan qui serait nouvellement visible avec la longueur de cheveux plus courte. Le nouveau masque peut être divisé en corps et arrière-plan, et le nouvel objet reproduit peut prendre la combinaison de l'image d'arrière-plan et des épaules prédites pour créer une nouvelle image reproduite. Le 30 résultat après la reproduction de la longueur de cheveux modifiée dans la vidéo est un utilisateur avec une longueur de cheveux plus courte avant la coupe réelle des cheveux laquelle est irréversible, au moins pendant une période de temps. 3053502 26 La figure 4 représente des procédés de calcul pour créer un modèle pour le changement de couleur et de texture/teint, auquel il peut être fait référence en tant que Colograma. Cette technique est focalisée sur le calcul en parallèle qui 5 peut prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs ou un grand nombre de trames/vidéos contrairement aux techniques de changement de couleur de super grande qualité qui peuvent être trouvées dans les programmes logiciels tels que Photoshop. Ces procédés peuvent prendre beaucoup de temps et peuvent ne pas 10 être pratiques à effectuer sur un grand nombre d'images ou de vidéos d'utilisateurs. La description de la figure 4 est juste un exemple et tout dérivé du flux de traitement représenté fait partie de la présente invention. Un défi pour changer une couleur d'un objet dans une vidéo 15 ou une image consiste à identifier avec précision les pixels pertinents de l'objet. Dans un fichier vidéo, la vitesse est un facteur limitatif pour la transformation applicable. Sur la figure 4, un exemple simplifié d'un procédé pour segmenter/extraire un objet d'une vidéo est représenté. 20 L'image ou la vidéo à modifier est reçue en 401. En 402, la trame de l'image ou de la vidéo en couleur est convertie en un vecteur ligne, ce qui est optionnel, bien que la vectorisation de l'image puisse considérablement diminuer le temps de traitement. Par ailleurs, en 403, l'effet de la 25 luminosité est éliminé. Il existe de nombreuses techniques pour éliminer l'effet de la luminosité. Dans cet exemple, un moyennage d'énergie par pixel dans l'espace chromatique XYZ est utilisé, en divisant chaque pixel par la somme de XYZ. Par exemple, une matrice 3 X 3 peut être utilisée pour la 30 conversion de RVB en XYZ, en utilisant les coordonnées de chromaticité d'un système RVB (xr, yr), (xg, yg) et (xb, yb) et son blanc de référence (XW, YW, ZW). En parallèle, en 404, la sélection de l'objet est effectuée en sélectionnant tous les points K(x,y) appartenant à l'objet à transformer. K est 3053502 27 le nombre d'objets/zones avec une couleur distincte qui peuvent être segmentés à partir de l'arrière-plan ou à partir d'autres objets. Ensuite, en 405, chaque point subit la même transformation que celle effectuée dans le module 403. En 406, 5 k itérations sont effectuées pour trouver chaque pixel et pour trouver la couleur la plus proche. K 2 dans cette technique. Pour chaque k, la distance euclidienne 2D ou 3D est calculée. La distance minimum et la valeur de K sont sauvegardées. Cette opération peut être effectuée sur tous les pixels en une seule 10 fois dans un processus relativement rapide. dist=sqrt ( (X-xi(k)).^2 + (Y-yi(k)).^2 + (Z-zi(k)).^2) Après k itérations, l'image étiquetée peut être obtenue. La distance euclidienne « dist » est juste un exemple d'un 15 procédé de calcul pour établir une distinction entre les couleurs ; il existe d'autres procédés pour calculer la distance entre les couleurs, par exemple, un modèle de distance de couleurs basé sur la perception humaine de la couleur (chromatique, saturation et luminosité), des 20 techniques d'étalonnage avancées pour adapter la sensibilité et la capacité de séparation des couleurs à l' oeil humain comme dans CIE76, CIE94, CIEDE2000 et similaire ou n'importe quelle combinaison avec une caméra de profondeur IR/3D d'étirage d'histogramme, l'intégration de couleur dans le temps ou 25 n'importe quel autre procédé pour améliorer la sensibilité de la détection des couleurs (module 411). L'application ou le croisement des informations supplémentaires provenant du module 411 peut avoir lieu au niveau de comparaison de distance 406, tout à la fin de la création de modèle 409, ou 30 n'importe quelle combinaison en fonction de la nature des informations supplémentaires (déterministes, statistiques, variables dans le temps et similaire). En plus de la différence de couleur, il est également possible d'utiliser d'autres techniques qui peuvent ajouter 3053502 28 des informations concernant l'objet pour améliorer la décision telles que : probabilité de zone (un pixel donné doit avoir des voisins ou une certaine masse de pixels), caractéristique de zone, filtres de frontière pour isoler la frontière de 5 l'objet avant la prise de décision finale, informations de profondeur (qui doivent généralement mettre en correspondance le contour des informations de profondeur avec l'image finale de l'objet en 2D ou 3D), intégration dans le temps pour déterminer si le pixel est dans la zone d'objet sur de 10 multiples trames, et similaire. Le module 407 est un exemple d'un mode de réalisation de la manière d'établir une distinction entre les couleurs requises et l'autre espace de couleurs. Dans le module 407, tous les pixels avec une distance supérieure à un seuil sont 15 mis à zéro comme étant non pertinents (un pixel avec une couleur différente de chacune des couleurs 1 à k), et 1 est attribué à tous les pixels pertinents, générant de ce fait un masque binaire. En 408, un filtre de noir et blanc peut être utilisé pour éliminer le bruit et lisser la forme de l'objet. 20 D'autres techniques peuvent être utilisées pour améliorer la décision concernant les pixels appartenant à l'objet. En conséquence, un indice pour toutes les couleurs pertinentes débute à 2 et va jusqu'à K+1. Le module 407 est un exemple où on souhaite séparer une 25 couleur ou des couleurs spécifiques. Ici, tous les indices peuvent être mis à zéro, à l'exception de l'indice requis. Le processus se déroule comme suit : la mise à zéro de tous les indices non pertinents, l'obtention d'une valeur de couleur d'arrière-plan et non pertinente = 0, et l'élection de l'objet 30 de couleur requise étiqueté = 1. S'il y a plusieurs couleurs dans l'objet, 1 peut être attribué à n'importe quel indice élu de 2 à k+1 et zéro à tous les autres. Au module 409, le masque en noir et blanc obtenu est appliqué sur l'image en couleur originale et le modèle 3D pour 3053502 29 les changements de couleur et de texture est obtenu. Le modèle peut être un canal alpha 2D en échelle de gris ou 3D dans l'espace de couleurs. Le module 410 peut obtenir un modèle 2D ou 3D de l'objet. Dans le cas d'une vidéo provenant d'une 5 caméra unique, il est possible d'obtenir un modèle 3D même si l'utilisateur bouge devant la caméra, par exemple, en tournant devant la caméra. Dans ce cas, il est également possible d'obtenir une mesure d'objet dans de multiples coupes pour estimer les courbes du corps ou faciales 3D de l'utilisateur. 10 Le modèle basé juste sur la différence de couleur n'est pas parfait en termes de qualité, ainsi des informations et des techniques supplémentaires peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du modèle d'objet (voir le module 411). Des techniques d'informations supplémentaires telles qu'une 15 interpolation et une décimation ou un lissage de bord peuvent être appliquées après le traitement par l'intermédiaire du module 410 afin d'améliorer la qualité du modèle. La figure 5 illustre un exemple du miroir numérique selon un mode de réalisation de l'invention. Ce mode de réalisation 20 est configuré pour une formation d'image en gros plan, par exemple pour le maquillage, les lunettes, etc. Le miroir numérique 500 comprend un afficheur numérique 505, au moins une caméra 510, et un dispositif d'éclairage 515. Comme illustré dans la section partielle à l'extérieur, le 25 dispositif d'éclairage comprend un diffuseur de lumière 520 et une pluralité de DEL d'au moins deux températures différentes. Les DEL sont couplées à un contrôleur qui commande l'intensité de chaque DEL conformément à la température de lumière souhaitée. L'ajustement peut être défini conformément à la 30 condition environnementale, à la carnation, etc. L'écran d'affichage est divisé en deux sections : la section 503 qui affiche l'image provenant de la caméra, après une transformation et une translation appropriées, et la section 3053502 30 504 qui est utilisée en tant qu'interface utilisateur en utilisant la capacité tactile de l'écran d'affichage 505. Comme on peut le voir sur la figure 5, la caméra obtient l'image à partir du dessus de l'écran d'affichage, de sorte 5 que, si l'image provenant de la caméra était affichée telle quelle, elle serait distordue et n'apparaîtrait pas comme une image miroir. De plus, en fonction de la l'utilisateur, l'image de la tête apparaîtrait à positions dans l'écran d'affichage 505. Par 10 l'image provenant de la caméra est d'abord conformément à l'un quelconque des modes de taille de différentes conséquent, transformée réalisation décrits ci-dessus. De plus, l'image est translatée de manière à positionner la tête de l'utilisateur dans une zone 518 désignée en tant que centre de l'écran. 15 Alors que l'image est obtenue à partir de la caméra, la condition d'éclairage et la carnation peuvent être analysées par le contrôleur, et le contrôleur peut ensuite appliquer différents signaux d'activation aux DEL à diverses températures de manière à fournir l'éclairage approprié sur le 20 visage de l'utilisateur. En variante, des commandes de température d'éclairage peuvent être affichées numériquement sur l'interface utilisateur 504 pour permettre à l'utilisateur de commander la température et/ou l'intensité de l'éclairage. Selon un mode de réalisation de l'invention, le miroir 25 numérique est utilisé pour enregistrer une session de maquillage, par exemple, une session de démonstration de maquillage dans un magasin. Pendant la session de maquillage, le présentateur peut utiliser différents produits et utiliser diverses techniques pour appliquer le maquillage. Un objet de 30 ce mode de réalisation est de fournir à l'utilisateur une vidéo enregistrée et éditée d'accès facile de sorte que l'utilisateur puisse mettre en pratique la technique d'application et soit également capable de commander de nouveau les produits utilisés pendant la démonstration. Dans 3053502 31 un mode de réalisation, la section d'interface comprend des boutons préprogrammés indiquant les diverses étapes de la session de maquillage, par exemple, rouge à lèvres, cils, sourcils, pommettes, etc. Alors que le présentateur débute 5 chaque session, le présentateur clique sur le bouton approprié. Par ailleurs, le présentateur peut entrer le produit utilisé, par exemple, par une sélection dans un menu, le balayage d'un code à barres, ou simplement en tenant le produit devant la caméra. Le contrôleur peut être programmé 10 pour reconnaître le produit à partir de l'image, par exemple, en identifiant un code à barres, en utilisant une reconnaissance de caractères pour lire l'étiquette, en utilisant une mise en correspondance de l'image avec une bibliothèque d'images de produits, etc. 15 Selon un mode de réalisation, la vidéo mémorisée est ensuite éditée automatiquement en la découpant en sous-sessions. Les sous-sessions peuvent comprendre, par exemple : fond de teint, poudre, autobronzant, anticerne, rouge à lèvres, brillant à lèvres, mascara, ombre à paupières, rouge à 20 joues, ombre à sourcils et eyeliner. Ceci peut être effectué, par exemple, en identifiant la synchronisation selon laquelle le présentateur a cliqué sur le bouton respectif. Le début de chacune de ces sous-sessions est marqué dans la vidéo de session mémorisée, par exemple, avec des métadonnées, et des 25 icônes sont générées, chaque icône ayant un lien vers une marque correspondante. Cela permettra de marquer chaque sous-session et à l'utilisateur de sauter ou de passer à des sessions particulières qui l'intéressent. En « découpant » la vidéo conformément aux sous-sessions, le client sera capable 30 de parcourir des sous-sessions spécifiques rapidement et de parcourir l'historique par sous-session. Les sessions et les sous-sessions peuvent être revues au moyen d'images timbre-poste, d'icônes, etc. 3053502 32 Conformément à d'autres caractéristiques, les maquilleurs ont la capacité de prendre un instantané ou de courts enregistrements des articles que les maquilleurs ont utilisés pendant la session, des échantillons qu'ils ont fournis au 5 client, et/ou des articles que le client a achetés. Ces instantanés peuvent être mémorisés dans une partie séparée de la vidéo mémorisée de manière à être affichés dans une partie séparée de l'écran, par exemple, en tant qu'images timbre-poste séparées. De plus, le système peut utiliser la 10 reconnaissance optique de caractères ou un lecteur de code à barres, ou un lecteur de code QR, ou des classifieurs, ou une mise en correspondance d'image ou des étiquettes RFID, ou n'importe quel lecteur d'étiquette pour identifier les articles et fournir des informations textuelles concernant les 15 articles. En variante, ou en plus, un dispositif d'entrée d'utilisateur permet au maquilleur d'ajouter d'autres commentaires concernant les articles. De cette manière, l'utilisateur peut commander les articles ultérieurement. Selon un autre mode de réalisation, le contrôleur du 20 miroir est couplé à la caisse enregistreuse et/ou au système comptable. Cela peut être réalisé par l'intégration du miroir avec un système de paiement existant, par exemple, un système de point de vente. De cette manière, le contrôleur reçoit des informations concernant les articles que le client a 25 réellement achetés. Dans certains modes de réalisation, le miroir peut être activé dans un mode « covendeur ». Dans ce mode, le covendeur peut voir ce que le client a acheté et quels échantillons le client a reçu. Dans certains modes de réalisation, lorsque le miroir est dans le mode « covendeur », 30 l'utilisateur (c'est-à-dire le covendeur) n'est pas capable de voir les vidéos. Au lieu de cela, ce mode est destiné à aider le covendeur à suivre le client et dans le cas où le client pose des questions supplémentaires. De plus, le nom ou l'ID du covendeur qui a effectué la session ou fourni les échantillons 3053502 33 peut être mémorisé en association avec la session enregistrée et les informations de produits mémorisées, de sorte qu'à chaque fois que le client achète cet article, le covendeur puisse être crédité pour cet achat. 5 D'autres caractéristiques de ces modes de réalisation peuvent comprendre : l'option de disposer d'un enregistrement vocal pendant la session, ce qui est bon pour un tutoriel ; la capacité d'effectuer une avance rapide des enregistrements ; l'intégration avec un maquillage virtuel, également post- 10 traitement ; des intégrations avec des lunettes virtuelles et d'autres accessoires ; un écran de n'importe quelle taille comprenant des tablettes et des téléphones, le miroir à mémoire classique ; une vidéo peut être mémorisée et éditée avec et sans correction de distorsion ; des sessions de flux 15 vers des amis, de la famille ou des salons de discussion Facebook, etc. Notamment, certaines caractéristiques sont présentées dans le présent document par rapport à un mode de réalisation particulier. Cependant, on devrait apprécier que chaque caractéristique 20 puisse être mise en oeuvre en combinaison avec n'importe quel mode de réalisation présenté et n'importe quelle autre caractéristique présentée, en fonction de l'application particulière souhaitée. Dans un mode de réalisation, l'enregistrement est effectué avec un microphone sans fil, un 25 microphone câblé, un microphone acoustique focalisé, etc. Selon d'autres modes de réalisation, un maquillage virtuel à distance est possible, par exemple l'application à distance d'un maquillage par l'intermédiaire des miroirs. Ce mode de réalisation est mis en oeuvre par l'intermédiaire d'une 30 connexion de miroir à miroir. Par exemple, le covendeur se trouve dans un magasin à Paris, tandis que le client est à son domicile. Le covendeur et le client utilisent tous deux MemoMini. Le covendeur peut présenter l'application d'un maquillage à distance au client et sauvegarder la session. 3053502 34 Dans ce cas, l'image capturée par la caméra du miroir positionné à l'emplacement du client est projetée à la fois sur l'écran du client et sur l'écran du covendeur. Le covendeur utilise ensuite une interface utilisateur pour 5 appliquer le maquillage à l'image projetée sur le miroir à l'emplacement du covendeur. L'entrée à partir de l'interface utilisateur du covendeur est utilisée pour modifier l'image projetée sur les deux écrans, c'est-à-dire modifier l'image sur l'écran du covendeur et transmise à l'emplacement du 10 client pour modifier l'image affichée sur le miroir du client. C'est-à-dire que le présentateur peut utiliser un maquillage virtualisé, comme cela va être décrit davantage ci-dessous. Comme expliqué ci-dessus, lors de l'exécution d'un maquillage, pour obtenir des bons résultats vidéos, il est 15 important de fournir un bon éclairage. Selon un mode de réalisation, le cadre du miroir comprend une pluralité de sources de lumière, chacune fournissant une lumière à une certaine température. Les lumières sont commandées par un processeur qui ajuste la luminosité des sources de lumière de 20 manière à fournir la température de lumière appropriée. Dans un mode de réalisation, un capteur détecte l'environnement d'éclairage autour du visage de la personne recevant la démonstration. Selon un autre mode de réalisation, un processeur analyse l'image provenant de la caméra pour 25 déterminer l'environnement d'éclairage autour du visage de la personne recevant la démonstration. En utilisant les informations d'éclairage, et optionnellement la carnation de la personne recevant la démonstration, le contrôleur ajuste les sources de lumière pour fournir l'éclairage à une 30 température souhaitée. Une boucle de rétroaction peut être générée par le contrôleur analysant l'image provenant de la caméra et ajustant la température d'éclairage jusqu'à ce qu'une image correcte soit obtenue. Dans un mode de réalisation, les sources de lumière sont des DEL avec 3053502 différentes températures d'éclairage. Par exemple, des DEL avec différentes températures peuvent être entrelacées, de sorte que leur sortie totale puisse être commandée pour obtenir la température d'éclairage souhaitée. 5 En général, pendant une session de maquillage, on doit effectuer un choix parmi les produits disponibles, appliquer le produit, et voir si cela semble bien. Il s'agit d'un processus ennuyeux, même lorsqu'il est effectué virtuellement. Les caractéristiques présentées ici fournissent un flux de 10 traitement différent pour arriver au produit souhaité. Conformément à ce flux de traitement, un utilisateur choisit les attributs d'un produit, indépendamment d'un produit réel. L'utilisateur peut ensuite manipuler les attributs jusqu'à ce que l'utilisateur arrive aux attributs souhaités. A ce point, 15 le système utilise les attributs souhaités pour les mapper sur une liste de produits disponibles et sélectionne le produit avec la correspondance la plus proche. Le produit avec la correspondance la plus proche peut ensuite être présenté à l'utilisateur. 20 Dans un mode de réalisation, le système présentera à l'utilisateur uniquement les couleurs disponibles que l'utilisateur peut acheter, et une fois qu'il a choisi une couleur, le système peut transformer la sélection en un produit à placer dans le panier. 25 Pour une meilleure compréhension de ces caractéristiques, un exemple est fourni ici en utilisant un rouge à lèvres. Un processus similaire peut être utilisé pour d'autres produits de maquillage. Selon ce flux de traitement, illustré sur la figure 6, un maquilleur ou un utilisateur reçoit des palettes 30 pour une sélection. Pour cet exemple, les palettes peuvent comprendre, par exemple, une couleur, une intensité ou une transparence de couleur, un effet de couleur (par exemple, une brillance), etc. Le maquilleur ou l'utilisateur sélectionne des attributs à partir des palettes pour appliquer du rouge à 3053502 36 lèvres virtuel avec les attributs sélectionné sur l'image projetée sur l'écran du miroir numérique. Ceci peut être fait soit en utilisant des traits de pinceau virtuels, soit par la reconnaissance par le système des pixels appartenant aux 5 lèvres et en appliquant les attributs à ces pixels pour générer une image des lèvres avec le rouge à lèvres appliqué. Une autre option consiste à disposer de divers modèles de formes de lèvres mémorisés dans le système. Le système identifie l'emplacement des lèvres dans l'image et ensuite 10 recouvre un modèle sélectionné avec les attributs sélectionnés sur l'image des lèvres. Indépendamment du procédé utilisé pour colorer virtuellement les lèvres, le système suit continuellement l'emplacement des lèvres dans l'image et ajuste la coloration selon les besoins de manière à simuler le 15 rouge à lèvres appliqué aux lèvres, même si l'utilisateur bouge sa tête de sorte que l'emplacement des lèvres dans l'image change. Alors que l'image est présentée avec le rouge à lèvres, l'utilisateur peut modifier les attributs et les résultats 20 sont virtualisés en temps réel sur l'écran de contrôle. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'il soit indiqué que les attributs souhaités ont été obtenus. A ce point, le système « mappe » les attributs sélectionnés sur une base de données de produits. Ceci peut être effectué, par exemple, en créant 25 une table de correspondance au préalable, la table de correspondance comprenant les attributs des produits disponibles. Lorsqu'une correspondance appropriée est obtenue, le nom ou l'image du produit peut être présenté à l'utilisateur. L'utilisateur peut ensuite placer ce produit 30 dans un panier d'achat virtuel. Le flux de traitement général exécuté par le miroir de maquillage numérique est montré sur la figure 6. A l'étape 600, le système affiche les palettes d'attributs disponibles. A l'étape 602, il est déterminé si un attribut a été 3053502 37 sélectionné. Si c'est le cas, l'attribut est appliqué à l'image sur l'écran. Autrement, le système retourne à la détection d'une sélection d'attributs. Bien que dans cet organigramme une seule sélection d'attribut soit montrée, le 5 processus de sélection peut être répété pour n'importe quel nombre d'attributs, par exemple, couleur, brillance, texture, etc. Lorsque l'attribut a été sélectionné et appliqué, à l'étape 606, le système surveille tout changement de l'attribut, par exemple, un changement de couleur du rouge à 10 lèvres. A l'étape 608, tout changement détecté est appliqué à l'image sur l'écran. A l'étape 610, le système surveille si une sélection a été indiquée comme étant achevée. Si c'est le cas, le système exécute optionnellement l'étape 612, qui consiste à mémoriser 15 l'image reflétant la sélection finale des attributs. Cette étape peut être sautée, particulièrement lorsque la session entière est enregistrée en tant que vidéo. Au lieu de sauter cette étape, le système peut simplement insérer des métadonnées pour les trames montrant la sélection finale des 20 attributs. Cela permet à l'utilisateur de sauter vers ces images lorsqu'il regarde la session. A l'étape 614, le système compare ou mappe les attributs sélectionnés à une liste d'attributs dans une base de données de produits pour identifier un produit qui correspond le mieux aux attributs 25 sélectionnés. A l'étape 616, le système présente sur l'écran le produit qui correspond le mieux aux attributs sélectionnés. A l'étape 616, le système peut également rechercher des données relatives au produit, par exemple, un prix, une taille, des produits complémentaires, etc. et les présenter à 30 l'utilisateur sur l'écran. Optionnellement, à l'étape 618, le système ajoute le produit à un panier d'achat virtuel. Selon encore un autre mode de réalisation, le système génère un fichier électronique qui permet la production d'un produit qui correspond aux attributs exacts sélectionnés. Par exemple, le 3053502 38 système peut générer un fichier électronique qui permet le mélange de colorations d'un rouge à lèvres pour produire un rouge à lèvres ayant les caractéristiques exactes sélectionnées par l'utilisateur. 5 La figure 7 illustre un autre mode de réalisation pour effectuer une session de maquillage virtuelle. Ce procédé applique virtuellement un « look » complet sur l'image de l'utilisateur telle que projetée sur l'écran. Le « look » comprend un maquillage complet selon un style spécifique 10 récupéré dans une bibliothèque de styles programmés au préalable. A l'étape 700, le système identifie les caractéristiques faciales de l'image de l'utilisateur projetée sur l'écran. Les caractéristiques comprennent, par exemple, une forme de tête, une carnation, une forme de lèvres, une 15 forme et/ou une hauteur ou un prononcement de pommettes, une forme d'yeux (par exemple, très enfoncés, bridés, extérieurs pointant vers le haut, extérieurs pointant vers le bas, recouverts, globuleux, ronds, rapprochés, très espacés, en amande), etc. En utilisant les caractéristiques déterminées, à 20 l'étape 702, le système classifie les caractéristiques faciales conformément à une liste préprogrammée de classifications. En option, le système peut utiliser les classifications de caractéristiques faciales pour générer une classification faciale unitaire. A l'étape 704, le système 25 recherche une correspondance avec la classification de l'utilisateur dans des classifications faciales mémorisées au préalable auxquelles un maquillage virtuel est associé. Le système sélectionne ensuite un look avec la meilleure correspondance à l'étape 706. La sélection d'un look effectuée 30 par le système est effectuée conformément à une correspondance programmée de looks et de classifications faciales. C'est-à-dire que le système est programmé pour mettre en correspondance le meilleur look de maquillage avec la classification faciale particulière sélectionnée. En variante, 3053502 39 ou en plus, l'utilisateur peut sélectionner un look dans une liste fournie par le système. A l'étape 708, le système applique virtuellement le look de maquillage sur l'image de l'utilisateur projetée sur l'écran. 5 A l'étape 710, si l'utilisateur sélectionne le look présenté, le système récupère une liste de produits de maquillage qui peuvent être utilisés pour produire ce look. Optionnellement, le système affiche le produit à l'étape 714 et/ou place le produit dans un panier d'achat virtuel à 10 l'étape 716. Comme on peut le comprendre à partir de la présentation fournie dans le présent document, des aspects de l'invention comprennent un contrôleur couplé à un écran numérique et à une caméra numérique, le contrôleur incorporant un processeur et 15 une mémoire, et étant préprogrammé pour effectuer les opérations comprenant : la réception du flux vidéo de la caméra ; l'identification de caractéristiques faciales dans le flux vidéo ; le retournement de chaque trame par rapport à un axe vertical pour remplacer le côté droit par le côté gauche 20 de l'image pour, de ce fait, imiter une image miroir ; la transformation de chaque trame pour émuler une image de l'utilisateur regardant directement la caméra numérique comme si elle était placée derrière l'écran ; le cadrage de chaque trame pour permettre l'affichage du visage de l'utilisateur au 25 centre de l'écran numérique ; et l'affichage du flux vidéo sur l'écran numérique après les opérations de retournement, de transformation et de cadrage. Bandpay & Greuter 10.11.2017 REVENDICATIONS1. Miroir de maquillage numérique, comprenant : un écran numérique ; une caméra numérique positionnée pour générer un flux vidéo d'un visage d'un utilisateur ; un contrôleur couplé à l'écran numérique et à la caméra numérique et préprogrammé pour effectuer les opérations comprenant : la réception du flux vidéo de la caméra ; l'identification de caractéristiques faciales dans le flux vidéo ; le retournement de chaque trame par rapport à un axe vertical pour remplacer le côté droit par le côté gauche de l'image pour, de ce fait, imiter une image miroir ; la transformation de chaque trame pour émuler une image de l'utilisateur regardant directement une caméra positionnée derrière l'écran ; le cadrage de chaque trame pour permettre l'affichage du visage de l'utilisateur au centre de l'écran numérique ; et l'affichage du flux vidéo sur l'écran numérique après les opérations de retournement, de transformation et de cadrage. 2. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant l'identification de caractéristiques faciales dans chaque trame du flux vidéo de manière à suivre l'emplacement de chacune des caractéristiques faciales dans chaque trame. 3. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 2, dans lequel les caractéristiques faciales comprennent l'un ou plusieurs du visage, des lèvres, des yeux et des sourcils. 4. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 3, dans lequel les caractéristiques faciales comprennent en outre le menton et le nez. 5. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, dans lequel l'identification de caractéristiques faciales EYE.00573.FR1-2017.11.10-IrregNot-Reply Bandpay & Greuter 10.11.2017 3085,1502 comprend l'identification des contours de caractéristiques faciales. 6. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, dans lequel l'identification de caractéristiques faciales comprend l'identification des pixels appartenant à chaque caractéristique faciale. 7. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant : l'affichage sur l'écran numérique d'une palette de couleurs correspondant à une catégorie de maquillage ; le fait de permettre à l'utilisateur de désigner une sélection à partir de la palette de couleurs ; l'application numérique de la sélection à l'une des caractéristiques faciales correspondant à la catégorie de maquillage. 8. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, dans lequel l'application numérique de la sélection comprend le changement d'attributs des pixels appartenant à la caractéristique faciale. 9. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, dans lequel l'affichage de la palette de couleurs comprend l'affichage d'une pluralité de couleurs et d'une pluralité d'attributs de couleur. 10. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 9, dans lequel les attributs de couleur comprennent au moins la transparence et la brillance. 11. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 10, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération consistant à permettre à l'utilisateur de modifier les attributs après l'application numérique de la sélection. 12. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, dans lequel l'application numérique de la sélection comprend en outre le suivi de l'emplacement de chacune des caractéristiques faciales dans chaque trame et l'application EYE.00573.FR1-2017.11.10-IrregNot-Reply Bandpay & Greuter 10.11.2017 3053502 d'un changement de l'application numérique de la sélection conformément au mouvement de la caractéristique faciale dans chàque trame. 13. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, dans lequel la sélection est appliquée numériquement en utilisant un masque ayant une forme d'une caractéristique faciale sélectionnée. 14. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, comprenant en outre une table de correspondance associant la palette de couleurs et les données de produit. 15. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 7, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant l'affichage d'un produit correspondant à la sélection désignée. 16. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant : l'affichage sur l'écran numérique d'une pluralité de looks de maquillage préprogrammés ; le fait de permettre à l'utilisateur de désigner une sélection parmi les looks de maquillage ; l'application numérique de la sélection au visage de l'utilisateur projeté sur l'écran numérique. 17. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 16, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant l'affichage sur l'écran d'images des produits utilisés pour la génération du look de maquillage. 18. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 1, comprenant en outre un dispositif d'éclairage comprenant une pluralité de sources de lumière avec une pluralité de températures. 19. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 18, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant le changement de l'intensité d'éclairage de la EYE.00573.FR1-2017.11.10-IrregNot-Reply Bandpay & Greuter 10.11.2017 301,502 pluralité de sources de lumière pour générer une température de lumière globale souhaitée. ' 20. Miroir de maquillage numérique selon la revendication 18, dans lequel le contrôleur effectue en outre l'opération comprenant : la projection sur l'écran numérique d'une sélection de températures d'éclairage ; le fait de permettre à l'utilisateur de désigner une sélection à partir de la sélection de températures d'éclairage ; le changement de l'intensité d'éclairage de la pluralité de sources de lumière conformément à la désignation de l'utilisateur. EYE.00573.FR1-2017.11.10-IrregNot-Reply