FR 2920560 A1 20090306 FR 0706201 A 20070905 La présente invention concerne un procédé de fabrication et d'immersion automatiques de personnages de synthèse en 3 dimensions capables d'animation à partir de photos de visages en 2 dimensions obtenues dans des conditions de prise de vue aléatoires ; ce procédé est destiné à produire des personnages de synthèse manipulables ressemblant à la photo d'origine, et à les immerger dans des scènes dont les animations reflètent les caractères psychologiques proches de ceux de la personne ayant servi de sujet à la photo. Le développement des outils multimédias de communication (en particulier les mondes virtuels, qu'ils soient de jeux comme � World of Warcraft � (marque déposée), 8 millions d'inscrits, ou simplement d'échanges, comme � Second Life � (marque déposée), 3 millions d'inscrits) crée le besoin de retrouver dans un monde virtuel une image pouvant représenter l'utilisateur. A défaut, le développement des sites communautaires de partage de vidéos incite les utilisateurs à se mettre en scène dans des scenarii de plus en plus risqués (par exemple l'e-suicide publié sur � Scoopeo � (marque déposée) début 2007). Aujourd'hui on utilise comme représentation de l'utilisateur principalement des avatars. Ces derniers sont choisis et configurés manuellement par les utilisateurs en fonction de leurs goûts. Chaque utilisateur peut essayer de déformer l'avatar pour que ce dernier lui ressemble, avec des systèmes plus ou moins sophistiqués, allant de la déformation de la tête au plaquage d'une photo. En général, ces systèmes sont des interfaces avec des logiciels professionnels pré configurés, qui permettent la synthèse de visages. En effet, les logiciels professionnels sont le plus souvent destinés à des experts (� MAYA �, � 3DSMax �, � Softimage � - marques déposées), et ne sont pas directement exploitables par le grand public. Cependant, un usage très grand public d'une telle fonction ne pourra se développer que si la création de l'avatar ressemblant à l'utilisateur est complètement automatique. La disparité des formes de visages humains, associée à la disparité des conditions et des qualités de prise de vues inhérentes au projet (conditions grand public) sont deux conditions qui ne permettent pas d'utiliser exclusivement soit des solutions basées sur la ressemblance avec un exemple, soit des solutions basées sur la déformation d'un modèle, pour mettre en place un processus 100% automatique de reconnaissance et de détection des paramètres pertinents d'un visage. Le cas particulier de la chevelure, très important dans le processus d'identification à un visage est en lui-même un problème complexe : une étude américaine de Juillet 2006 montre que la détection de chevelure a un taux de réussite de l'ordre de 50% sur une série de photos prises en conditions d'éclairement homogènes. Par ailleurs, on ne sait pas créer des animations de cheveux réels, l'invention propose donc un mécanisme pour superposer une chevelure artificielle sur une tête ressemblant à un personnage réel. A lui tout seul, le problème de l'effacement de lunettes (que l'on doit résoudre pour pouvoir animer un visage porteur de lunettes en faisant de ces dernières un objet indépendant), qui consiste à identifier la présence éventuelle de lunettes sur une photo, puis à l'effacer du visage en recréant les parties manquantes, puis à ajouter en 3D une paire de lunettes artificielle ressemblant à la paire initiale n'a pas de solutions à ce jour. Le problème de la reconstruction d'un volume 3D à partir d'une seule image en 2D (nécessaire si l'avatar doit effectuer des rotations par rapport à la caméra) est aussi complexe. Il est en théorie soluble dans la mesure où l'objet est d'une forme connue. Cependant, dans le cas qui nous occupe, il existe une grande disparité de profils humains ne permettant pas une approche fondée exclusivement sur un modèle. En aval, d'autres types de problèmes doivent être résolus, autour de la création automatique de scènes lorsque les personnages ne sont pas connus dans leurs formes définitives au moment de la création. Par exemple les collisions entre formes qui s'interpénètrent. Ceci arrive en particulier lorsqu'il s'agit de préparer des scènes dans lesquelles les avatars viendront s'immerger et seront dotés de mouvements définis directement par les utilisateurs (comme dans les jeux par exemple). L'ajout d'une couche d'intelligence artificielle pour donner un comportement plus naturel aux avatars en fonction de situations rencontrées est aussi un problème encore largement en friche, aux confins de l'intelligence artificielle et des sciences du comportement, qui trouve d'abord des applications dans la résolution de problèmes psychologiques de dynamique de groupe ou de gestion de groupe de personnes en situation de crise. Le placage d'un profil psychologique réel sur un contour psychologique artificiel est également un sujet nouveau. L'état de l'art nous indique qu'il existe des systèmes de création d'avatars basés sur l'apparence physique de l'utilisateur, construits à partir de photos et de paramètres renseignés par l'utilisateur. Dans la majorité des cas, on passe par la représentation de N points caractéristiques du visage, qui servent de passerelle entre la photo réelle et sa représentation virtuelle. N peut varier d'une trentaine à près de 200 points. Ainsi, la société � Gizmoz � (marque déposée), par exemple, crée des avatars ressemblants en ayant demandé à l'avance un certain nombre d'informations sur l'utilisateur (donc le processus n'est pas entièrement automatique), et en limitant les possibilités d'animation de l'avatar pour ne pas faire apparaître ses limites (les chevelures en particulier ne sont pas animées). De manière plus précise, la détection de visages dans des images est un procédé assez bien connu (la société � LTU Technologies � par exemple commercialise � Image Seeker � (marque déposée), un système d'indexation d'images). De nombreux ouvrages décrivent différentes techniques adaptées à la reconnaissance de visage à des fins de sécurité, de vérification d'identité ( pouvant aller jusqu'à la commercialisation de produit comme par exemple la société � Bioscrypt � (marque déposée) au Canada qui a annoncé un produit en mars 2007, ou encore la société � PolarRose � (marque déposée), en Suède, dont la version beta actuelle propose de reconnaître des visages dans des photos), pour la sécurisation des PC en entreprise, de gestions de bases de données multimédias ou de création de contenu divertissant. Les récents progrès en matière de reconnaissance de forme et d'apprentissage permettent de développer des techniques de plus en plus robustes pour ces usages. On pourra citer les travaux d'Osuna (Osuna et Girosi, 1997), dans lesquels les auteurs proposent un détecteur original à base de machine à vecteurs de support pour classifier les visages en deux 20 classes : visages et non visages. Les machines à vecteur de support (SVM) ont souvent été utilisés comme outils de détection de formes et donc de visages, y compris dans des applications temps réel, ou tolérant de faibles rotations du visage, avec par exemple une application à la télésurveillance [Carminati, 2003]. 25 Détecter un visage, puis à l'intérieur d'un visage des endroits caractéristiques (yeux, bouche), fait l'objet de travaux parmi lesquels on pourra citer ceux de Rachid Belaroussi (Université Pierre et Marie Curie, 2005), basé sur la fusion de trois détecteurs (ellipse, apparence, chair) pour le visage, et sur la détection de maxima locaux de gradients associé à une transformation chinoise. Le taux de 30 réussite de détection est de l'ordre de 90% dans ce cas. Dans un autre exemple, le brevet WO0163560 � 3D game avatar using physical characteristics � décrit un système qui comprend une interface utilisateur pour recevoir les données, un procédé de création de représentations 3D, et une interface qui permet la création d'environnement 3D pour 35 intégrer les représentations créées. Ce brevet mentionne explicitement divers moyens pour l'utilisateur de renseigner le système afin que son image puisse être modélisée en 3D, et précise qu'il pourrait incorporer un système de reconnaissance de caractéristiques (� feature recognition process �) sans indiquer comment ce dernier procédé fonctionnerait. Toutes les méthodes exposées dans ce brevet reposent sur une ou des actions de l'utilisateur au-delà du simple envoi d'une photo. Le brevet EP 1510973 � Method and apparatus for image-based photorealistic 3D face modeling � décrit une méthode composée des phases suivantes : détection des caractéristiques dans des images de face et de profil ; génération d'une tête 3D en adaptant une tête générique ; génération d'une texture réaliste à partir des images face et profil ; étalage de la texture sur la tête 3D. Les méthodes décrites font référence à des modèles génériques pour chaque élément du visage à reconstruire. Il faut par ailleurs prendre deux photos pour faire une reconstruction en 3 dimensions. Le brevet 6,044,168 du 28 Mars 2000 intitulé � Model based faced coding and decoding using feature detection and eigenface coding � se base sur un modèle de visage en 3 dimensions pour analyser des images inconnues en entrée et reconstruire en sortie des visages ressemblants, par mapping de texture en utilisant la technologie des � eigenfaces �. Dans cet exemple la recherche se fait par comparaison avec un modèle théorique de visage qui permet de reconnaître où se trouvent les éléments clés du visage : yeux, nez, bouche. L'article "Hierarchical wavelet networks for facial feature localization" décrit une technique à base d'ondelettes pour localiser les traits caractéristiques d'un visage. Cette technique se fait en deux étapes et par comparaison avec une base de données de visages. L'article � Primitive-based image coding technique for still pictures � décrit une technique de compression par projection d'une image inconnue sur un espace de primitives obtenues par codage d'une base de données déjà connue. L'article � Component-based LDA method for face recognition with one training sample � s'intéresse au problème de la reconnaissance de visage en l'absence d'une grande base de données de visages, par déformation d'un unique visage de référence. L'article � View-based and Modular Eigenspaces for Face Recognition � expose une solution pour reconnaitre un visage dans une base de plusieurs milliers de visages, en cherchant une signature unique indépendante des modes d'exposition de la photo. 35 Le brevet WO 2004/040502 � Image processing method for removing glasses from color facial images � du 13 Mai 2004 décrit une méthode pour effacer les lunettes d'une photo de personne. Cette méthode est basée sur la différence entre la texture de la monture des lunettes et la texture30 environnante pour effacer la monture. Il est à noter que cette méthode ne permet pas d'effacer des lunettes de soleil par exemple. Le brevet N° WO 99/27486 du 3 Juin 1999 � image recognition or reconstruction with principal component analysis and with exclusions of occlusions and noise � décrit une méthode de reconnaissance d'image par rapport à un modèle en éliminant les parties différentes (port de lunettes occasionnelles par exemple). Le brevet intitulé � 3D object recognition � N° US 2006/0039600 du 23 Février 2006 indique une méthode de reconnaissance d'objet 3D dont on connaît une image 2D par extension de cette image en 3D, comparaison avec une base de données 3D, et classification. La phase d'apprentissage s'appuie sur un ensemble de projections 2D d'un objet 3D. De nombreux autres exemples existent, mais sont encore plus laborieux dans la manière d'analyser le visage. D'autres études tentent de créer de manière automatique des expressions pour des avatars pré existants (Marco Paleari et Christine Lisetti, Humaine summerschool, septembre 2006, Italie) De nombreuses études se proposent de détecter les expressions des visages pour les reproduire sur des avatars (voir � acquisition et animation de clones réalistes pour les télécommunications �, AC Andres del Valle, JL Dugelay, E Garcia, S Valente, Institut Eurecom, 2000). Cet état de l'art montre donc un grand nombre de travaux, mais des résultats relativement mitigés. En particulier, la détection des éléments tels que les yeux, le nez ou la bouche pour prendre ces 3 exemples surtout traités, de manière suffisamment précise pour pouvoir y placer des points caractéristiques qui seront le support des animations, de manière suffisamment robuste pour pouvoir tenir compte de conditions de prises de vue � grand public �, et de manière suffisamment simple pour se contenter d'une seule photo 2D comme donnée, est un problème à ce jour non résolu. De même, la construction automatique d'un avatar capable d'animation ressemblant physiquement et psychologiquement à une personne dont on ne dispose que d'une photo 2D, et son immersion automatique dans des scènes en 3D où il joue un rôle ressemblant à son caractère n'a pas été faite. Par rapport à cet état de l'art, l'objet de la présente invention est un procédé particulièrement robuste et complètement automatique pour construire un avatar 3D ressemblant à une photo modèle en 2D prise dans des conditions de vues aléatoires, lui associer des caractéristiques psychologiques proches de celles du modèle, et l'immerger dans des scènes tournées en images de synthèse dont les scénarii sont adaptés pour obtenir un rendu réaliste aussi bien physiquement que psychologiquement. En synthèse, il s'agit d'un procédé pour fabriquer et immerger automatiquement dans des scènes 3D un personnage de synthèse en 3 dimensions réalisé à partir d'une photo en 2 dimensions caractérisé en ce qu'il comprend : une étape de réception de photo (16) à travers un canal de transmission (17), une étape (18) d'extraction du ou des visages (19) présents sur la photo, une étape (20) de détermination des points caractéristiques (2) dudit visage par comparaison de la zone environnant chaque point caractéristique avec la zone équivalente dans les visages d'une base de données prédéfinie (21) et par test de cohérence sur les positionnements relatifs des points par rapport à un modèle (39), une étape (22) de détermination des traits caractéristiques (23) du ou des visages extraits, par calcul à partir des points caractéristiques trouvés (2), par comparaison avec les parties équivalentes dans les visages de la base de données prédéfinie (21) ou avec des accessoires pré calculés (24), une étape (25) de morphing d'une tête � neutre � 3D (26) pour faire correspondre les points caractéristiques (2) de la tête avec ceux issus de l'étape (20) en tenant compte des traits caractéristiques (23), une étape (27) de mapping de la texture du visage extrait (19) et corrigée en luminance et chrominance (28) par un processus (29) et de collage d'un échantillon de texture uniforme extraite du visage (28) selon une position déterminée par (22) sur les parties cachées de la tête déformée (30), une étape (31) d'ajout d'accessoires fabriqués en images de synthèse pris dans la base (24) et correspondants au visage (19) tels que détectés par l'étape (22) de traits caractéristiques (23) sur la tête déformée et mappée (32), une étape (33) de construction de profil psychologique (34) défini à partir des points caractéristiques (2) et des traits caractéristiques (23), que l'on associe à la tête déformée, mappée et accessoirisée (35), et une étape (36) de fabrication d'une scène animée (38) à partir de la tête déformée, mappée et accessoirisée (35), du profil psychologique (34), et d'une base d'animations (37). Plus précisément, représenter par un vecteur en spirale l'aire autour de chaque point caractéristique permet de surpondérer le proche voisinage du point caractéristique. L'identification des points caractéristiques (2) en temps que telle est un mélange de solutions d'analyse statistique que sont la réduction de l'espace de représentation au moyen d'une analyse en composante principale, suivie d'une classification basée sur l'algorithme des k plus proches voisins, et de solutions reposant sur un modèle, que sont les tests de cohérence prenant en compte la topographie particulière de chaque zone du visage, la cohérence des zones du visage entre elles, des points de chaque zone entre eux et la proximité du barycentre du nuage statistique des points réputés bons candidats pris dans la base de données. Quant aux traits caractéristiques, ils comprennent des modèles théoriques de barbes, coupes de cheveux et paires de lunettes, qui servent à la reconnaissance et sont ensuite utilisés dans la synthèse de la tête finale en 3D. Pour la reconnaissance de la chevelure on utilise l'intégrale par morceaux d'une courbe caractéristique de l'épaisseur des cheveux selon des coupes passant par un point central du visage pour classer la coupe de cheveux inconnue parmi un nombre fini de coupes de cheveux typiques préparées en image de synthèse. La détection et l'effacement de lunettes sur l'image à analyser, se fait par identification par rapport à des lunettes types au moyen d'une détection de contours, puis par une reconstruction des pixels (5) dissimulés par les lunettes, en procédant à l'extension des zones immédiatement périphériques et visibles autour des lunettes de l'image à analyser par analogie avec les zones équivalentes sur des images d'une base de données connue de visages sans lunettes. La troisième dimension des points détectés sur l'image 2D à analyser est calculée en associant à tout ou partie des projections 2D des points caractéristiques trouvés tout ou partie de ceux de la tête 3D prise dans une base de données de têtes 3D ayant une projection 2D de ses points caractéristiques la plus proche, et en attribuant au point caractéristique en cours de calcul la troisième dimension du point du modèle correspondant, ou une moyenne des troisièmes dimensions des points les plus proches. L'invention est renforcée en appliquant un détecteur d'émotions sur le visage reconstruit, et en déplaçant les points caractéristiques (2) pour obtenir une émotion neutre avant l'étape de morphing. Le profil psychologique quant à lui est déterminé par une technique de morphopsychologie qui utilise les coordonnées des points caractéristiques pour évaluer des distances, des angles, des aires et des volumes propres à chaque visage, de manière à classer chaque visage dans un profil psychologique pré déterminé dont les interactions avec d'autres profils ou dans des situations clés est défini et est utilisé dans le choix de l'évolution d'une scène découpée en plusieurs tableaux, avec plusieurs possibilités pré écrites pour chaque tableau, parmi lesquelles possibilités une est choisie en fonction du profil. Ce procédé se décompose en trois étapes principales décrites dans la figure 18. Une première étape ((20), (22)) d'extraction de points caractéristiques et de traits caractéristiques d'un visage présente l'originalité de s'appuyer à la fois sur une analyse statistique de ressemblance par rapport à une base de données de visages réels (21), et sur une analyse de pertinence par rapport à des modèles théoriques de visages. Ce couplage offre plusieurs avantages, comme la robustesse par rapport à des prises de vues dans des conditions difficiles d'éclairage et de position, ou l'extraction de points ou de traits cachés sur la photo, ou encore la reconstruction en 3D à partir d'une seule photo en 2D (16), ou encore la reconnaissance et la classification d'accessoires tels que barbe, chevelure, ou lunettes. Il permet aussi une amélioration constante du processus de détection par augmentation de la base de données d'apprentissage, tout en évitant les dérives inhérentes aux méthodes statistiques (temps de calcul en particulier) en incluant une dose de modélisation. Une deuxième étape de modelage ((25), (27), (31)) présente l'originalité de mélanger sur un même objet 3D des textures issues de données réelles et des objets (comme les lunettes, les yeux, l'intérieur de la bouche ou la chevelure) sélectionnés à partir d'une base d'objets 3D (24). Ce couplage offre pour avantage une meilleure qualité d'animation. Cette étape peut être entièrement automatique également grâce à la pertinence des traits caractéristiques déterminés dans la première étape. En effet, il est important de noter que cette deuxième étape est étroitement liée aux procédés mis en oeuvre lors de la première étape. La troisième étape (36) est celle de l'animation de l'objet construit à l'issue des étapes 1 et 2. Elle consiste à créer des scènes animées à partir d'un objet générique (26), qui sera remplacé au moment de la fabrication par l'objet (35) issu des étapes 1 et 2. Ces scènes (37) peuvent comprendre une animation fine du modèle 3D. Cette animation sera automatiquement transposée vers l'objet fabriqué, donnant l'illusion d'animer directement le personnage avatar. De surcroît, plusieurs animations peuvent être prévues en parallèle dans la même scène, un algorithme choisissant à chaque instant la bonne animation fonction des paramètres psychologiques déterminés dans la première étape, pour conduire à une scène finale (38) représentative du comportement attendu du personnage eu égard à son profil psychologique. Cette invention offre ainsi la plus grande facilité d'usage puisqu'il n'est pas nécessaire de prendre plusieurs photos, ou de renseigner le programme avec des informations complémentaires, ou encore d'avoir une photo correctement prise, pour en extraire les traits caractéristiques. Cette invention est particulièrement personnalisée, puisqu'elle déduit directement d'une seule photo un avatar 3D ressemblant au personnage présent sur la photo, et le met en scène dans des animations avec un comportement proche de celui dudit personnage. Les animations sont pré définies, sans intervention de l'utilisateur. L'ensemble des mouvements étant connu, la conception des animations tiendra compte d'éventuelles déformations de la tête modèle pour éviter les collisions lors du calcul avec l'avatar 3D final. Plusieurs animations sont possibles pour une même scène. Le choix des animations retenues dépend du profil psychologique trouvé pour l'avatar. Cette invention est ainsi particulièrement utile dans le cas des prises de vues faites avec les téléphones mobiles équipés d'appareils photos de qualité moyenne, dont l'interface utilisateur doit rester très simple. Or ces � caméraphones � représentent aujourd'hui le plus grand volume d'appareils photos vendus dans le monde, et sont donc potentiellement la première source d'images. L'arrivée de la réception de la télévision ou d'autres sources d'image animée sur les mêmes téléphones donne tout son sens à cette invention dans un mode distant : le téléphone envoie la photo, et reçoit une scène animée personnalisée. Selon la présente invention, et comme expliqué sur la figure 18, une photo (16) est tout d'abord transmise à un ordinateur central par un moyen de communication quelconque (17) (par exemple transmission Internet ou transmission MMS). La photo est analysée (18) à la recherche de zones correspondant probablement à des visages. Ensuite, chaque zone correspondant à un visage est isolée et reformatée (19). Chaque visage ainsi isolé est comparé à une base de visages préalablement constituée (21), dont les points caractéristiques (au nombre compris entre 30 et 200) ont été renseignés, ainsi qu'un certain nombre de caractéristiques accessoires comme la barbe, la chevelure, les lunettes ou l'azimut (angle de rotation par rapport à l'axe vertical du visage), ou encore l'éclairage. Les méthodes de comparaison concernent les éléments comparables du visage entre la base et le visage à analyser. Elles permettent d'évaluer la position la plus probable pour les points caractéristiques présents (visibles) sur le visage à analyser, par analyse statistique des visages de la base. Les éléments manquants dans le visage à analyser sont enfin reconstruits à partir de la moyenne des éléments présents dans la base, moyenne pondérée par les coefficients trouvés sur les éléments présents. Cette méthode permet de trouver et de placer avec une grande précision les points caractéristiques d'un visage inconnu sans faire appel à la moindre manipulation de la part de l'utilisateur, ni à des modèles sophistiqués de modélisation de visages. De surcroît, elle permet de reconstituer des parties cachées du visage à analyser, par exemple derrière des lunettes ou une barbe. Elle permet aussi d'imprimer une rotation selon un axe vertical à un visage qui n'a pas été pris de face lors de la prise de vue. Elle permet enfin une reconstruction en 3D et la correction des expressions. La première étape de détection de visage dans une image peut faire appel à différentes méthodes : Transformée de Hough, pour détecter les ellipses correspondant aux visages présumés. Représentation en réseau d'ondelettes de Gabor, Estimation Gaussienne et maximum de vraisemblance, particulièrement adaptée dans ce cas puisqu'il existe une base de visages sur lesquels on peut appliquer une analyse en composantes principales et appliquer la recherche sur les composantes principales de l'image en les comparant à des Eigenfaces (méthode qui utilise une représentation des éléments caractéristiques d'une image de visage à partir d'images modèles en niveau de gris). Des variantes de Eigenface sont fréquemment utilisées comme base pour d'autres méthodes de reconnaissance. La méthode du maximum de vraisemblance détermine alors la probabilité qu'une image appartienne à une classe donnée en s'appuyant sur la divergence de Kullback-Leibler. Chacune de ces méthodes s'applique en fonction d'une stratégie de parcours de l'image par des zones de plus en plus petites centrées sur chaque pixel. On interroge alors un classifieur sur chaque zone, par exemple le classifieur de Fisher, ou une machine à support vectoriel (dite � SVM � ou � support vector machine �). Une fois le visage détecté, il est redressé (par rapport à un axe perpendiculaire au plan de la photo) et normalisé pour offrir un nombre de pixels et un ratio hauteur/largeur constant. Ce format doit correspondre au format des visages de la base, eux-mêmes déjà indexés des points caractéristiques, et répertoriés selon tous les cas de figure (type de barbe, lunettes, chevelure et azimut). Un classifieur permet de déterminer les éléments accessoires. Le corps de la méthode exposée ci dessous permet de retrouver les points caractéristiques non cachés par l'un des accessoires. Dans le cas d'une rotation, cette opération peut se faire après redressement du visage inconnu une fois son angle déterminé, ou bien sur un sous-ensemble de la base correspondant à des visages ayant la même rotation. On explique ensuite comment reconstruire les points caractéristiques cachés, ainsi que la troisième coordonnée de tous les points caractéristiques. Pour identifier les points caractéristiques visibles, on utilise une méthode basée sur deux algorithmes: l'un pour la réduction de l'espace de représentation et l'autre pour la classification. Pour la réduction, on fait appel à une analyse en composante principale. Pour la classification, est utilisé l'algorithme des k plus proches voisins. Pour ce faire, on représente chaque point par l'aire qui l'entoure dans l'image. Les pixels de cette aire sont ensuite étalés de façon à former un premier vecteur de grande taille. Cette aire doit être suffisamment grande pour prendre en compte assez d'informations, mais suffisamment petite pour que la différence entre deux points proches soit substantielle. On peut éventuellement remplacer les points de cette aire qui débordent de l'image par des points gris. Ceci permet d'avoir toujours la même dimension de départ, et donc d'entraîner une seule fois l'algorithme de réduction. Le fait d'utiliser comme représentation de l'aire autour de chaque point un vecteur en spirale permet d'éviter un trop grand nombre de coordonnées, et d'avoir à la fois beaucoup de coordonnées proches et quelques coordonnées lointaines. L'algorithme de réduction est entraîné sur un sous ensemble de points caractéristiques homogènes (voire séparément pour chaque point), ainsi que pour des points réputés non valides. On effectue ensuite les opérations suivantes pour chacun des points caractéristiques cherchés, de préférence dans l'ordre du point le plus facile à détecter au point le moins difficile (De cette façon on peut utiliser les points déjà placés avec certitude pour aider au placement des nouveaux points plus problématiques) : - Sélection des images pertinentes de la base: On identifie la zone du point cherché (nez, front, oeil gauche, droit, bouche, menton, coté gauche, droit, sourcil gauche, droit, joue gauche, droite.) Les images pertinentes sont celles pour lesquelles cette zone est visible. En effet la base est indexée selon ces critères: front visible, oreilles visibles, barbe ou non. On peut également effectuer des filtres sur diverses conditions de l'image de manière à ce que les images sélectionnées correspondent à des conditions similaires aux conditions de la nouvelle image. La base peut donc être indexée selon des valeurs discrètes d'éclairement, présence ou non de lunettes, d'une barbe, degré de rotation du visage, expression. Une base contenant un nombre suffisant de cas correspondant à chaque association de ces conditions permet de résoudre tous les cas de figure. - découpage de l'image : sur chaque image, on détecte la zone rectangulaire dans laquelle la probabilité est la plus grande de trouver les yeux ou la bouche. Cette détection se fait en calculant les gradients verticaux sur l'image transformée en niveaux de gris, puis en recherchant les maxima de la somme de ces gradients calculée sur une zone rectangulaire de taille approximative identique à celle des yeux ou de la bouche. Les zones rectangulaires correspondant au nez, aux oreilles, à la mâchoire, ou au front sont déduites des premières. - Premier essai de positionnement: En fonction de la zone du point recherché on détermine un masque de points pertinents (dont la position est susceptible de donner une idée de la position du point recherché.). On effectue l'intersection de ce masque avec les points déjà placés avec certitude. Si cette intersection est vide on place le nouveau point à sa position moyenne relativement à la zone rectangulaire correspondante dans les images pertinentes de la base. Si elle contient un élément on place le nouveau point à sa position moyenne dans la base par rapport au premier. Si elle contient plus d'un élément on en prend le masque. Le masque est un vecteur représentant les distances de ces points à leur centre de gravité. On prend dans la base le masque le plus ressemblant à celui de l'image, on prend la position du point cherché par rapport au barycentre dans l'image correspondante de la base, et on place le nouveau point par rapport au barycentre du masque dans la nouvelle image, en corrigeant éventuellement l'homothétie. - Entraînement de l'algorithme de détection: Dans chaque image de la base, on prélève une centaine de points situés à proximité immédiate du point cherché, dont la position est connue pour chaque image de la base. On prend pour chacun de ces points l'aire centrée, que l'on transforme en un vecteur dont on réduit la dimensionnalité en utilisant l'algorithme de réduction. On entraîne alors l'algorithme de détection en spécifiant que ces points sont hors classe (out-of-class) et que les points cherchés sont dans la classe (in-class). On a donc environ 99% de points hors classe (out-ofclass) et 1% de points dans la classe (in-class) dans l'entraînement. La figure 1 (Répartition des points relevés dans chaque image de la base pour entraîner l'algorithme de détection pour le premier point cherché) donne une idée de la répartition (1) de ces points. - Recherche autour du premier essai de positionnement: On parcourt une aire autour du premier essai et on appelle l'algorithme de détection sur chacun des points de cette aire. Parmi les points pour lesquels l'algorithme de classification donne un indice de confiance maximum, on calcule le barycentre, et on choisit le point le plus proche de ce barycentre comme le plus probable. - Test de cohérence inter points : L'algorithme recherche les points dans un ordre prédéterminé qui privilégie les points réputés faciles à trouver. Pour chaque zone (chaque oeil, nez, bouche, etc...), les points les plus difficiles à trouver sont testés une fois trouvés pour vérifier que leur position est cohérente avec celle des premiers points faciles à trouver. Si elle ne l'est pas, l'algorithme abandonne le point trouvé et cherche un nouveau candidat. - Test de vraisemblance globale : Pour chaque zone, les indices de confiance trouvés pour chaque point (nombre de plus proches voisins connus comme � in-class �) sont additionnés. Si l'indice de confiance global n'est pas bon, l'algorithme est relancé pour la zone, en élargissant l'aire de recherche du premier point. La figure 2 (Un visage inconnu indexé par ses points caractéristiques) montre un visage inconnu sur lequel ont été placés les points caractéristiques (2) trouvés par cette méthode avant optimisation. Plusieurs éléments accessoires, ou encore traits caractéristiques sont utiles pour une bonne définition du visage et une déformation correcte de la tête de synthèse prévue dans l'étape 2 de l'invention.. Il s'agit, entre autres, de la chevelure, de la couleur des yeux, de l'inclinaison du visage par rapport à un plan vertical orthogonal au plan de la photo, d'une zone de front correspondant à la texture de peau du sujet, de la barbe, des lunettes. L'objectif de la détection de la coupe de cheveux est de pouvoir associer à l'avatar 3D généré une coupe de cheveux artificielle la plus proche possible de sa coupe réelle. Les coupes de cheveux artificielles sont répertoriées selon 5 critères : hauteur de cheveux sur le front, longueur de cheveux sur les côtés, volume des cheveux sur les côtés, pourcentage de front couvert, symétrie de la coiffure sur le front. Il s'agit donc de mesurer ces 5 paramètres sur l'image du visage pour y associer un modèle de coupe de cheveux qui sera reconduit sur l'avatar 3D. La coupe de cheveux est caractérisée par une courbe. Comme indiqué sur les figures 3 et 4, cette 5 courbe est représentative de l'épaisseur de cheveux prise sur la demi-droite (3) partant du centre des points caractéristiques au dessus des sourcils et formant un angle 1 avec l'axe des ordonnées. cl) évolue dans le sens des aiguilles d'une montre en prenant (1) = 0 lorsque la ligne est verticale. 10 La figure 4 montre un exemple de courbe d'épaisseur (5) associée à la détection des points d'interface (4) entre front et cheveux montrés sur la figure 3. Les courbes calculées pour les différents types de cheveux possèdent ainsi des caractéristiques qui sont simplement différentiable pour les différents types de coupes de cheveux. Un intérêt supplémentaire de cette méthode est un faible temps de calcul comparé aux temps de calcul impliqués par des algorithmes de traitement d'image. En effet, on effectuera les calculs sur des signaux 1D et non des signaux 2D. 20 La courbe d'épaisseur possède des propriétés qui sont directement liées à la coupe de cheveux considérée. Ainsi son intégrale donne le volume de la zone de cheveux. Son intégrale limitée à des valeurs de (1) comprises entre 0 et 45° d'une part, et 0 et -45° d'autre part donne la symétrisation de la coiffure 25 sur le front. Les autres valeurs des paramètres nécessaires à l'identification de la coiffure par rapport aux coupes de référence se déduisent de la même manière, à partir de tris des valeurs de certains points ou en extrayant les angles correspondant à des maxima ou des minima. Pour définir la courbe, on commence par réduire l'information contenue dans l'image, en 30 supprimant l'information contenue en dessous des sourcils, comme indiqué sur les figures 5, 6 et 7, qui montrent l'élimination automatique des zones non pertinentes (6) du visage. Puis on définit les demi-droites en partant du pixel le plus proche de la coordonnée du centre du segment délimité par les points caractéristiques du haut de sourcils. En notant A20 et A16 ces deux 35 points nous avons la coordonnée du point centrale : O qui est définie de la manière suivante comme suit : 15 O(x) = entier ((A20(x)+ A16(x))/2) 0(y) = entier ((A20(y)+ A16(y))/2) Avec P(x) l'abscisse du point P P(y) l'ordonnée du point P Entier(a) : la fonction qui renvoi l'entier supérieur du réel a L'ensemble des lignes est défini par un ensemble de valeurs discrètes de l'angle o. Cet ensemble discret de valeurs sera compris dans l'intervalle : [-125 :125]. 15 Afin d'obtenir des lignes qui croisent de manière régulière les pixels les valeurs de 6p sont définies de la manière suivante : n = sin 1 (~n2 + P2 ) Pour n et p appartenant à [0,3] les droites (7) définies dans le cadrant Nord-Est sont représentées sur la figure 8. La figure 10 montre les valeurs des points (9) appartenant à 7 droites (8) décrites sur la figure 9 pour cp prenant des valeurs espacées de 45°, soit pour n et p appartenant à {0,1 }. La détection de la chevelure consiste à effectuer la dérivée seconde du signal. Pratiquement, cela 25 revient à effectuer un filtrage par un filtre passe bande Laplacien, dont le résultat est montré figure 11. Les points ou le signal est nul (10) sont les sauts d'amplitude qui correspondent aux contours les plus marqués, donc les pixels pour lesquels un contour est détecté. Pour définir les points les plus pertinents, on extrait d'abord la teinte et la luminosité moyenne sur 30 un ensemble de pixels représentant des cheveux. La zone où l'on peut considérer cette information est celle se situant au premier zéro du signal obtenu à l'étape précédente sur la demi-droite verticale. Le seul cas où cette zone ne contient pas de cheveux est le cas où la personne représentée est chauve. Afin de s'affranchir de ce cas particulier la teinte de cette zone est comparée avec la teinte 14 20 des pixels en haut à gauche de l'image. Si ce cas est rencontré, la personne sera considérée comme chauve. La seconde étape de ce traitement consiste à prendre les deux `zéros' les plus pertinents. Le traitement précédent peut en effet donner, avec à priori une faible probabilité, un résultat dans lequel il y a plus de deux contours détectés par demi-droite (passage de la demi-droite par une oreille, plis très marqué dans la chevelure...). Afin de prendre en compte seulement les points ou le contour détecté est due à la transition entre visage/chevelure et chevelure/fond, de part et d'autre du point les informations de teinte et de luminosité moyenne sont mesurées. Si ces informations de teinte et de luminosité sont proches de la teinte et la luminosité moyenne des cheveux déterminés à l'étape précédente, la transition est classée dans l'un des cas suivants : transition chevelure/fond ou transition visage/chevelure. En cas de mauvaise mesure de l'épaisseur de la chevelure pour un angle donné qui se traduit par un pic, un filtre médian (filtrage statistique) sur une fenêtre de longueur 3 permet de conserver les transitions tout en éliminant les pics. La couleur des yeux suit le processus suivant : On mesure la teinte et la saturation moyenne des pixels immédiatement autour des points caractéristiques centraux des pupilles. Sur un histogramme, on repère d'éventuels pics blancs (blanc des yeux ou reflets sur la pupille) ou rouge (effet flash), et l'on élimine les pixels correspondants. S'il reste deux pics (bords de la paupière et couleur de la pupille), on fait la comparaison sur les deux valeurs. Cette teinte (ou ces deux teintes), qui peut être moyennée sur les deux yeux pour diminuer le bruit, doit être comparée aux teintes de référence, données par des images prédéfinies. La moyenne la plus proche donne la couleur des yeux de la photo inconnue. L'inclinaison du visage se mesure en prenant la tangente de l'angle passant par les deux points caractéristiques des coins externes des yeux et une horizontale. On peut affiner cette mesure en la moyennant par la tangente de l'angle passant par le milieu des deux points caractéristiques des coins externes des yeux et le point caractéristique du bout du nez ou du milieu du menton, et une verticale. Il est utile de repérer une zone de peau relativement neutre pour mapper la tête 3D représentant l'avatar dans les zones où la texture de la photo ne s'applique pas (oreilles cachées par les cheveux, front caché par les cheveux, ailes du nez, etc...). La zone de front nécessaire pour la texture de la peau est définie comme une zone de forme à peu près carrée, qui s'inscrit entre la droite passant par les points caractéristiques des sommets des sourcils, et les points caractéristiques de la jonction entre le front et les cheveux. La reconnaissance de la barbe s'appuie sur la méthode de similitude avec un modèle (dite � template matching �). Dans les deux cas, la méthode permet de rapprocher la barbe ou la chevelure d'une liste de barbes et chevelures dites représentatives, pour en déterminer celle dont elle se rapproche le plus. L'information qui sera transmise par le procédé est un code qui définit le type de chevelure ou de barbe reconnu. Quant aux lunettes, un exemple de méthode est indiqué ci-dessous et illustré par les figures 13 à 17 qui montrent les résultats des différentes étapes à partir d'une image originale en figure 12 : Un prétraitement de détection de contours permet de faire ressortir le tracé des lunettes dans le reste de l'image. Ce prétraitement consiste en plusieurs étapes : - Filtrage de Prewitt illustré en figure 13 : c'est un détecteur de fort gradient utilisant un voisinage 3x3 pour chaque pixel. Il permet à la fois de détecter des contours (11) et de déterminer leur orientation. - Seuillage, nettoyage et dilatation binaire, illustrés en figure 14: afin d'obtenir une image binaire, on seuille l'image de Prewitt de manière à ne garder que les plus fort gradients, puis on applique un nettoyage et une dilatation binaire, opérations de morphologie mathématique permettant de supprimer les points isolés et d'améliorer la connexité du tracé des lunettes (12). L'élément structurant est un disque de rayon 3. A l'issue de ces opérations on a repéré les pixels appartenant aux lunettes et aux plus forts reflets de lumière sur les verres. Pour identifier la forme des lunettes, deux approches sont possibles : d'une part, prédéfinir des types de lunettes (par exemple elliptiques, rectangulaires...), identifier le type de lunettes puis estimer les paramètres caractéristiques (longueur des axes et centre des ellipses, etc.) ; d'autre part, permettre des formes plus libres en déterminant un contour fermé fin approchant au mieux la forme des lunettes. Cette dernière option est réalisable par la technique des contours actifs (dite des snakes). Cette technique est itérative ; on initialise le contour par un cercle autour du centre de l'oeil (déjà calculé), puis à chaque itération, le contour se déforme pour s'approcher des zones de fort gradient détecté par filtrage de Prewitt et seuillage. Enfin, pour reconstruire les pixels dissimulés par les lunettes, on utilise la technique dite des "Eigenfaces". Les différentes étapes sont les suivantes : - Construction de la base des visages propres : La base de données étant étiquetée, on connaît la position du centre de chaque oeil. On sélectionne un carré centré sur le centre de l'oeil gauche et de 151 pixels de côté. Ainsi les yeux sont tous alignés pour tous les visages. Chaque oeil devient la colonne d'une matrice sur laquelle on effectue une décomposition en valeurs singulières. Le résultat de cette décomposition est une base de "l'espace des yeux gauches" (après re dimensionnement des colonnes en matrices de pixels de 151x151). On fait de même pour l'oeil droit. - Repérage des yeux sur le nouveau visage : A l'aide des scripts de recherche des points caractéristiques, on détermine les centres des yeux des nouveaux visages. - Projection : Le carré de dimension 151x151 autour du centre repéré est projeté sur la base des "yeux propres". C'est l'image la plus proche de l'oeil de départ dans l'espace des yeux sans lunettes. -Effacement des lunettes illustré sur les figures 15, 16 et 17. Chaque point détecté précédemment comme appartenant aux lunettes est remplacé par son homologue dans l'oeil reconstruit. On force le non-remplacement d'un petit voisinage autour du contre de l'oeil (qui contient de forts gradients mais où ne peuvent pas sé trouver les lunettes). La figure 15 montre le résultat sur l'ceil gauche (13) avant rétablissement des pixels reconnus comme n'appartenant pas aux lunettes, la figure 16 montre le rétablissement des pixels (14) n'appartenant pas aux lunettes, la figure 17 montre le résultat sur les deux yeux avec la zone (15) préalablement occupée par les lunettes. Les lunettes sont ensuite ajoutées sur l'avatar une fois comparées avec une base de lunettes typiques (par exemple elliptiques, rectangulaires...), à partir d'une estimation des paramètres caractéristiques (longueur des axes et centre des ellipses, etc.). En ce qui concerne l'azimut (l'azimut du visage est l'angle du plan vertical du visage, � plan contenant les deux oreilles �, avec le plan de projection de la photographie, plan de référence), on procède de la façon suivante :20 Pour les 5 positions retenues : face (0 °), quart-profil (22 °), demi-profil (45 °), trois-quarts-profil (67 °) et profil (90 °), on détermine un visage moyen qui est simplement la moyenne des niveaux de gris de toutes les images d'apprentissage de la position correspondante. Pour classer un nouveau visage, on calcule son coefficient de corrélation avec les 5 images moyennes de référence : corr(x,y) = [1/n] [ 1(xi --x) (yi - -y) ] / ax oy où x est un vecteur-colonne contenant les pixels xi de l'image, -x sa moyenne et 6x sa variance. Ce coefficient est d'autant plus proche de 1 que les images sont corrélées. Parmi les 5 coefficients de 10 corrélation calculés, le plus élevé détermine l'angle du nouveau visage. On appliquera ensuite une fonction rotation sur les points caractéristiques trouvés pour leur donner leurs coordonnées de face. En ce qui concerne la reconstruction en 3 dimensions des coordonnées des points caractéristiques, il faut que la base de visages de référence ait été auparavant renseignée dans les 3 dimensions, 15 c'est-à-dire que chaque visage de cette base ait été pris en photo selon deux angles, l'un de face, l'autre de profil. Chacun de ces visages aura été renseigné, c'est-à-dire que ses points caractéristiques auront été définis, par exemple par une opération manuelle, dans les 3 dimensions. A partir d'une photo 2D, la méthode précédente permet de reconstruire la projection des points caractéristiques selon deux dimensions. Chaque point caractéristique reconstruit en deux 20 dimensions est soit une moyenne de points réellement renseignés dans la base de visages, soit directement le point correspondant à l'un des visages. Ces points ayant leur troisième coordonnée renseignée dans la base de visages, reconstruire la troisième coordonnée du point cherché selon la même méthode (moyenne ou association directe) donnera finalement pour l'ensemble du visage une troisième dimension calculée à partir de la troisième dimension des images de la base 25 pondérées des mêmes coefficients que pour la reconstruction en deux dimensions, ou directement la troisième coordonnée du point trouvé dans la base s'il y en a qu'un. Une première approximation globale de cette méthode consiste à trouver, pour la projection 2D de l'ensemble des points caractéristiques de l'image à analyser, la projection la plus proche parmi un ensemble de N modèles en 3D (N étant de l'ordre de 300) représentant les têtes humaines dans leur diversité. 30 La pertinence de cette méthode s'appuie sur le fait que les informations projetées dans un plan à deux dimensions d'un visage possèdent des informations quant à la troisième dimension du visage. L'invention permet donc de construire à partir d'une photo de visage imparfaitement prise ou incomplète l'ensemble des points caractéristiques et éléments permettant de créer une image 35 virtuelle la plus proche possible du visage initial, y compris dans les trois dimensions et en tenant compte d'éventuelle rotation. Elle permet également de caractériser les éléments � accessoires � du5 visage que sont la chevelure, la barbe et les lunettes. L'ensemble de ces informations permet de créer une tête de synthèse en 3D ressemblant à la personne prise sur la photo. Pour créer la tête de synthèse, on part d'une tête � neutre � et chauve sur laquelle l'ensemble des points caractéristiques est représenté. Cette tête est définie dans un contexte de logiciel d'image de synthèse (par exemple le logiciel � MAYA � de la société � Autodesk �), et est dotée d'animation (elle dispose des points, des paramètres et de la texture nécessaire pour qu'un professionnel puisse l'animer). Puis on déforme par morphing cette tête neutre jusqu'à ce que les points caractéristiques de la tête neutre aient la même projection de face que les points caractéristiques de la photo. Si la base est renseignée en 3D, les points caractéristiques trouvés sur la photo auront également une troisième dimension renseignée, et on pourra également déformer la tête pour que la projection de profil corresponde. A défaut, on conserve un profil dit moyen. On mappe ensuite la texture du visage de la photo sur la tête déformée, et on mappe la texture repérée sur le front sur les zones non visibles de la tête. Enfin, on plaque sur la tête la chevelure la plus proche de la chevelure réelle parmi un ensemble de chevelures de synthèse, et on opère de la même façon pour les éventuelles barbe et lunettes. Pour tenir compte des disparités de conditions de prise de vue, un module de correction d'éclairement (29) est ajouté, qui consiste à mesurer la luminance et la chrominance sur une zone centrale du visage, et à modifier sur toute l'image les paramètres RGB pour que la luminance et la chrominance tiennent dans des intervalles pré définis garants d'une bonne température de couleur et d'une bonne luminosité. Un perfectionnement de l'invention consiste, une fois les points caractéristiques reconstruits, à analyser l'émotion exprimée par le visage en mesurant la déviation de paramètres dérivés des positions des points caractéristiques par rapport à une expression neutre, puis à redresser ledit visage jusqu'à lui donner une expression neutre. Ainsi les points caractéristiques seront ceux du visage neutre, le mieux à même d'être ensuite manipulé par tout type de procédé. L'avatar ainsi défini est complété par un profil psychologique destiné à affiner son comportement dans des scènes futures. Ce profil psychologique est défini à partir de l'analyse des points caractéristiques du visage trouvés lors de la première étape de l'invention, selon une méthode empruntée à la morphopsychologie, telle que décrite par exemple dans � Visages et Caractères �, de Louis Corman, 1985. On applique un classifieur sur les mesures des distances, des angles et des intégrales en surface et en volume entre les différents points caractéristiques, les lignes qui les rejoignent et les surfaces et volumes délimités pour les yeux, le nez, la bouche, le front, le menton, les mâchoires. Chaque visage est ainsi classé selon N axes décrivant la personnalité, N pouvant varier entre 5 et 20. Les classes d'un visage selon ces axes sont ensuite projetées sur une matrice décrivant les potentiels d'interaction, face à des situations-type ou à des profils types. Les résultats de cette projection donnent les interactions types du personnage face à des profils type ou à des situations types. Elles sont utilisées dans le choix des animations les plus pertinentes parmi les animations préparées pour calculer la scène la plus représentative du personnage et de sa psychologie. En quelque sorte, le scénario de la scène finale est construit par choix successifs d'animations, chaque choix étant conduit par la pertinence par rapport aux interactions types déterminées. On peut consulter les sources en annexe pour obtenir plus d'informations sur les méthodes proposées. Annexe : Hierarchical Wavelet Networks for Facial Feature Localization (2001) Rogerio Schmidt Feris, Jim Gemmell, Kentaro Toyama, Volker Krueger 2 Face Récognition by Elastic Bunch Graph Matching (1996) Laurenz Wiskott, Jean-Marc Fellous, Norbert Kruger, Christoph von der Malsburg Proc. 7th Intern. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns, CA1P'97, Kiel Face recognition: A literature survey, ACM Computing Surveys (CSUR) archive Volume 35 , Issue 4 (December 2003) Détection de visage par transformée de Hough: http://www.rennes.supelec.fr/ren/persQ/rseguier/pages/detection.html Détection d'ellipse, cas général : http://www.tsi. enst.fr/tsi/enseigi iement/ressources/mti/ell ipses/Houghol. htm Human face segmentation and identification - Saad Ahmed Sirohey - University of Maryland A subspace method for maximum likelihood target detection, Proceeding of the 1995 International Conference on Image Processing (Vol. 3)- Training Support Vector Machines: an Application to Face Détection, CVPR archive Proceedings of the 1997 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR '97) Segmentation du visage: Human Face Segmentation and Identification, Sirohey, Saad Ahmed, UM Computer Science Department; CS-TR-3176 CAR-TR-695 Comparaison à la base de données : ACP: présentation générale : httpi/zoonek2.free.fr/UNIX/483/05.htrnl Méthodes EigenFace : Eigenface-based facial recognition Dimitri PISSARENKO February 13, 2003 openbio.sourceforge.net/resources/eigenfaces/eigenfaces-html/facesOptions. htm l Sur les réseaux de fonction à base radiale, voir par exemple : www.scico.u-bordeaux2.fr/--corsini/Pedagogie/ANN/main/node38.html - 6k - 3D face processing : modeling, analysis & synthesis, (Int. series in video computing, Vol. 8) Auteurs : WEN Zhen, HUANG Thomas S.. Date de parution: 07-2004 Sur la morphopsychologie: ABC de la morphopsychologie, Carleen Binet, 2005. Sur la psychologie et les interactions: L'ennéagramme, René de Lassus, 1997. Revendications 1 ù Procédé pour fabriquer et immerger automatiquement dans des scènes 3D un personnage de synthèse en 3 dimensions réalisé à partir d'une photo en 2 dimensions caractérisé en ce qu'il comprend : une étape de réception de photo (16) à travers un canal de transmission (17), une étape (18) d'extraction du ou des visages (19) présents sur la photo, une étape (20) de détermination des points caractéristiques (2) dudit visage par comparaison de la zone environnant chaque point caractéristique avec la zone équivalente dans les visages d'une base de données prédéfinie (21) et par test de cohérence sur les positionnements relatifs des points par rapport à un modèle (39), une étape (22) de détermination des traits caractéristiques (23) du ou des visages extraits, par calcul à partir des points caractéristiques trouvés (2), par comparaison avec les parties équivalentes dans les visages de la base de données prédéfinie (21) ou avec des accessoires pré calculés (24), une étape (25) de morphing d'une tête � neutre � 3D (26) pour faire correspondre les points caractéristiques (2) de la tête avec ceux issus de l'étape (20) en tenant compte des traits caractéristiques (23), une étape (27) de mapping de la texture du visage extrait (19) et corrigée en luminance et chrominance (28) par un processus (29) et de collage d'un échantillon de texture uniforme extraite du visage (28) selon une position déterminée par (22) sur les parties cachées de la tête déformée (30), une étape (31) d'ajout d'accessoires fabriqués en images de synthèse pris dans la base (24) et correspondants au visage (19) tels que détectés par l'étape (22) de traits caractéristiques (23) sur la tête déformée et mappée (32), une étape (33) de construction de profil psychologique (34) défini à partir des points caractéristiques (2) et des traits caractéristiques (23), que l'on associe à la tête déformée, mappée et accessoirisée (35), et une étape (36) de fabrication d'une scène animée (38) à partir de la tête déformée, mappée et accessoirisée (35), du profil psychologique (34), et d'une base d'animations (37). 2 - procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l'aire autour de chaque point caractéristique est représenté par un vecteur en spirale. 3 - procédé selon les revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que l'identification des points caractéristiques (2) est un mélange de solutions d'analyse statistique que sont la réduction de l'espace de représentation au moyen d'une analyse en composante principale, suivie d'une classification basée sur l'algorithme des k plus proches voisins, et de solutions reposant sur un modèle, que sont les tests de cohérence prenant en compte la topographie particulière de chaque zone du visage, la cohérence des zones du visage entre elles, des points de chaque zone entre eux et la proximité du barycentre du nuage statistique des points réputés bons candidats pris dans la base de données. 4 ù procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que les traits caractéristiques comprennent des modèles théoriques de barbes, coupes de cheveux et paires delunettes, qui servent à la reconnaissance et sont ensuite utilisés dans la synthèse de la tête finale en 3D. 5û procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que la reconnaissance de la chevelure utilise l'intégrale par morceaux d'une courbe caractéristique de l'épaisseur des cheveux selon des coupes passant par un point central du visage pour classer la coupe de cheveux inconnue parmi un nombre fini de coupes de cheveux typiques préparées en image de synthèse. 6 û procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détection et d'effacement de lunettes sur l'image à analyser, par identification par rapport à des lunettes types au moyen d'une détection de contours, puis par une reconstruction des pixels (5) dissimulés par les lunettes, en procédant à l'extension des zones immédiatement périphériques et visibles autour des lunettes de l'image à analyser par analogie avec les zones équivalentes sur des images d'une base de données connue de visages sans lunettes. 7 û procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que la troisième dimension des points détectés sur l'image 2D à analyser est calculée en associant à tout ou partie des projections 2D des points caractéristiques trouvés tout ou partie de ceux de la tête 3D prise dans une base de données de têtes 3D ayant une projection 2D de ses points caractéristiques la plus proche, et en attribuant au point caractéristique en cours de calcul la troisième dimension du point du modèle correspondant, ou une moyenne des troisièmes dimensions des points les plus proches. 8 û procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 caractérisé en ce qu'un détecteur d'émotions est appliqué sur le visage reconstruit, et les points caractéristiques (2) sont déplacés pour obtenir une émotion neutre avant l'étape de morphing. 9 - procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 caractérisé en ce que le profil psychologique est déterminé par une technique de morphopsychologie qui utilise les coordonnées des points caractéristiques pour évaluer des distances, des angles, des aires et des volumes propres à chaque visage, de manière à classer chaque visage dans un profil psychologique pré déterminé dont les interactions avec d'autres profils ou dans des situations clés est défini et est utilisé dans le choix de l'évolution d'une scène découpée en plusieurs tableaux, avec plusieurs possibilités pré écrites pour chaque tableau, parmi lesquelles possibilités une est choisie en fonction du profil.