FR 2957511 A1 20110923 FR 1052001 A 20100319 La présente invention relève du domaine de l'optique et plus précisément de l'ophtalmologie. Contexte de l'invention et problèmes posés Lorsque une personne (nommée sujet dans la suite du texte) cherche à acquérir des lunettes, la première étape est naturellement la détermination des caractéristiques des verres nécessaires à la correction de sa vue. Cette étape est réalisée par un ophtalmologiste. L'étape suivante est le choix d'une monture qui corresponde aux désirs du sujet. L'opticien en charge de cette personne doit enfin, en vue de la fabrication effective de la paire de lunettes équipée des verres correcteurs, prendre une série de mesures pour adapter les lunettes (verres et monture) à la morphologie précise du sujet. Parmi ces mesures, il est clair que la distance inter-pupillaire (dite "Pupil Distance Measurement", ou "P.D. measurement" en langue anglaise), définie comme la distance PD qui sépare les centre des pupilles des deux yeux (voir fiqure 1 et fiqure 3b) lorsque le sujet est parfaitement de face, la tête droite et regarde à l'infini, est une mesure clé. Cette mesure détermine en effet la distance relative des axes optiques des verres montés sur les lunettes. On rappelle que chacun de ces verres est, de façon simplifiée, géométriquement conformé comme l'espace compris entre deux calottes sphériques de centres différents. Une mesure correcte de la distance inter-pupillaire est déterminante pour une vision parfaitement corrigée. Au contraire, une mesure incorrecte provoque un désalignement d'au moins un des verres par rapport à l'axe optique de l'oeil situé face au verre, avec de façon résultante une vision imparfaite et une fatigue oculaire. La distance moyenne entre les centres des pupilles est de 64 millimètres pour les adultes, avec 80% des valeurs comprises entre 62 et 68 mm. La précision nécessaire est de l'ordre de 0,5 mm pour une vision correcte, particulièrement pour ce qui est des verres progressifs, qui doivent être placés le plus parfaitement possible vis à vis des yeux du sujet. On note qu'avec le vieillissement progressif de la population, la part de verres progressifs augmente dans le nombre total de verres correcteurs prescrits, et dépasse à ce jour 20% du total. De façon corrélative, une seconde mesure est également souhaitable, qui détermine en fait la façon de porter les lunettes du sujet, ainsi que la morphologie de son visage. Cette mesure est celle de la hauteur de la ligne reliant les deux centres des pupilles par rapport à un niveau de référence des lunettes (par exemple le bas des lunettes). Comme on le comprend également, une mesure précise de cette hauteur (dite "Fitting Cross Height" en langue anglaise) est préférable pour que les lunettes soient adaptées à une vue à l'infini correcte. Il existe plusieurs méthodes classiques pour réaliser la mesure de distance inter-pupillaire. La mesure de distance inter-pupillaire peut être réalisée entre les deux yeux (mesure binoculaire), ou par un calcul de distance entre le centre d'une pupille et le centre des lunettes (mesure monoculaire). L'une des méthodes de l'art antérieur est la simple mesure avec un double décimètre de l'espace entre les bords des iris des deux yeux, en se regardant dans un miroir. Cette mesure, approximative, donne une précision de l'ordre de 3 millimètres, suffisante pour les verres correcteurs classiques, mais inadaptée aux verres progressifs. Une autre solution, utilisée en général par les opticiens, consiste à positionner le visage du sujet sur un repère mécanique fixe, comportant schématiquement des oculaires et une molette, et à effectuer une mesure optique. Ce procédé, plus précis que le précédent, souffre cependant d'une imprécision qui fait qu'un même sujet peut se voir trouver des distances inter pupillaires variant de quelques millimètres selon les opticiens effectuant la mesure. Encore une autre méthode consiste à prendre au moins une image du sujet et d'un objet de calibrage, et à déduire la distance inter-pupillaire de la valeur mesurée sur l'image et de coefficients correctifs déterminés d'après l'image de l'objet de calibrage. Ce procédé souffre également de demander une position prédéterminée du sujet, difficile à obtenir en pratique. La mesure de "Fitting Cross Height" est, quant-à-elle, réalisée de manière plus ou moins empirique par les opticiens en observant le port des lunettes du sujet. Par ailleurs, ces mesures supposent que le sujet regarde effectivement à l'infini, ce qui est rarement le cas, et peut perturber la mesure de un à deux millimètres également. Enfin, il est connu que l'oeil humain n'est pas une sphère parfaite, et que son mouvement n'est pas modélisable par une simple rotation, mais par une combinaison de rotation et de translation, ce qui fait que la mesure doit tenir compte de l'orientation du regard au moment de ladite mesure, sous peine de ne pouvoir être extrapolée à la position normale de regard à l'infini. On comprend donc que la mesure est rendue difficile, non seulement par les équipements et procédés existants, mais par la nature même du corps humain et les mouvements inévitables ou erreurs de positionnement du sujet Objectifs de l'invention L'objectif de cette invention est alors de proposer un procédé de mesure de distance inter-pupillaire qui remédie aux problèmes d'imprécision et de difficulté de mesure précédemment cité. Selon un second but de l'invention, le procédé peut être mis en oeuvre à coût réduit, ce qui permet d'envisager une large utilisation. Un troisième but de l'invention est de fournir une mesure de distance inter-pupillaire en un temps très court. Un autre but de l'invention est de pouvoir également être mise en oeuvre sans nécessiter d'objets de calibrage. Exposé de l'invention A cet effet, l'invention concerne un procédé d'estimation de distance inter-pupillaire (PD) d'une personne caractérisé en ce qu'il comporte : - une phase 100 d'acquisition de données, utilisant un mouvement prédéterminé de la personne face à une caméra, - une phase 200 de calcul de paramètres morphologiques et dimensionnels sur la base des données acquises. Selon divers modes de mise en oeuvre, éventuellement utilisés en conjonction : - la phase 100 comprend des étapes suivantes : étape101 : placement de la personne à une distance préalablement choisie de la caméra, étape 102 : mouvement du visage de la personne à vitesse sensiblement constante vers la caméra en la fixant, étape 103 : arrêt quand la personne ne peut plus fixer l'objectif ou quand elle reçoit un signal d'arrêt. - la phase 100 comprend des étapes suivantes : étape101 : placement de la personne à une distance préalablement choisie de la caméra, étape 102 : mouvement du visage de la personne à vitesse sensiblement constante vers la caméra en fixant le regard à l'infini, étape 103 : arrêt quand la personne ne peut plus fixer l'objectif ou quand elle reçoit un signal d'arrêt. - la distance préalablement choisie est sensiblement la longueur d'un bras. - la phase 200 comprend des étapes suivantes : étape 201 : apprentissage de mesures statistiques, étape 202. : caractérisation des mesures images, étape 203 : détermination statistique des données 3D, et des paramètres recherchés, étape 204 : optimisation non-linéaire des paramètres. - les paramètres recherchés comprennent la distance inter-pupillaire PD, le diamètre de l'iris di, la focale de la caméra f, les distances zi (i=1 ...n) de la caméra à la personne pour les images successives acquises lors du mouvement. - l'étape 201 comprend des sous-étapes suivantes : 201a : mesure d'un ensemble de données morphologiques et mécaniques, 201b : construction d'une scène de projection du système PD-iris présenté et fabrication d'une table de correspondance qui échantillonne la réalité continue des paramètres selon les entrées suivantes, et pour des tailles d'images considérées : PDpx, dipx, PD, di, f, z avec PDpx et dipx les mesures image des données PD et di, 201c : établissement de plusieurs densités de probabilités discrètes lissées par une méthode de noyau et réparties dans les tables exprimant entre autres les fonctions suivantes : PD = f (PDpx, dipx, f, zi) ii. di = f (PDpx, dipx, f, zi) 15 - l'étape 202 comprend des sous-étapes suivantes : 202a : détection de visage, 202b : détection et reconnaissance des yeux, 202c : description fine des iris par estimation des paramètres du 20 cercle ou de l'ellipse représenté par la projection de l'iris sur l'image, 202d : déduction des valeurs PDpx, distance entre les deux centres des images des iris, et dipx, diamètres des images des iris. - l'étape 203 comprend des sous-étapes suivantes : 25 203a : sous l'hypothèse du mouvement à vitesse constante, expression de l'ensemble des paramètres zi avec deux paramètres : z0, la distance de départ (la plus loin) et dz, la distance entre deux prises de vue, 203b : simulation d'un ensemble de réalisations d'échantillonnage du mouvement afin d'expliquer au mieux et de manière probabiliste les 30 paramètres f, PD et di par rapport aux mesures observées dans les images PDpx et dipx. - la sous-étape 203b comporte des points suivants : 10 pour un ensemble de triplets de réalisation (zO, dz, f) tels que les zi 0=1 ...n) et f soient compris dans une plage de valeurs acceptables pour le protocole, on établit un histogramme des triplets pour lesquels on a le plus de réponses de couples (PD, di) grâce aux fonctions de correspondance, et on fait varier les réalisations de (zi, PDpx, dipx) autour des valeurs considérées afin de simuler les lois de réalisation des mesures, ii. on retrouve la focale f pour le pic maximum des probabilités construites, iii. de f, on déduit PD et di grâce aux mêmes tables, 10 comme la moyenne des propriétés de convergence normale asymptotique des expériences menées de l'ensemble des PD et di retrouvés, iv. on retrouve le couple (zO, dz) pour lequel les paramètres ci-dessus sont les plus probables. 15 - l'étape 204 comprend des sous-étapes suivantes : 204a : relâchement des contraintes de distance constante entre les zi et initialisation avec la solution précédente, 204b : définition des confiances sur les paramètres 3D par la recherche de l'ensemble des zi, PD, di, f qui permettent de minimiser l'erreur 20 de re-projection des iris sur les images acquises, 204c : utilisation d'un algorithme du simplexe de type Nelder-Mead / ou un algorithme de recalage de texture additif. Selon une mise en oeuvre avantageuse, le procédé comporte une 25 phase 300 de calibrage de la caméra (l'estimation sa distance focale f) utilisée pour les acquisitions de données, ledit calibrage comportant l'utilisation d'un objet prédéterminé et en le présentant devant la caméra, sous diverses distances et orientations angulaires, ledit objet comportant plusieurs cercles concentriques sur un même 30 plan permet de calibrer une caméra ou deux cercles coplanaires. Selon un mode de mise en oeuvre préféré, l'objet est un disque compact (CD). Avantageusement, la phase 300 comporte des étapes suivantes : étape 301 : présentation et déplacement de l'objet devant la caméra, étape 302 : estimation du centre de l'objet, étape 303 : détection de contour radial et obtention d'une image de contours avec les contours chainés principaux de l'image, étape 304 : obtention d'une texture contour/carte de distances au contour de l'objet de face, étape 305 : utilisation d'un algorithme d'alignement de texture sur l'image des contours pour déterminer les paramètres de calibrage recherchés. L'invention vise également un produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'un procédé tel qu'exposé, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 15 L'invention vise sous un autre aspect un dispositif de mesure d'estimation de distance inter-pupillaire (PD) d'une personne comportant : - des moyens d'acquisition de données, lors d'un mouvement prédéterminé de la personne face à une caméra, 20 - des moyens de calcul de paramètres morphologiques et dimensionnels sur la base des données acquises. Brève description des figures La description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple d'un 25 mode de réalisation de l'invention, est faite en se référant aux figures annexées dans lesquelles : - la figure 1 illustre la distance inter-pupillaire que l'on cherche à mesurer, - la figure 2 illustre schématiquement les éléments mis en oeuvre dans 30 le procédé selon l'invention, - les figures 3a et 3b illustrent les paramètres, dont la distance inter-pupillaire, que l'on cherche à mesurer, dans le cas d'un mouvement de l'utilisateur vers la caméra en regardant à l'infini, la figure la avant le mouvement, et la figure 1 b après ce mouvement, - la figure 4a illustre de manière analogue la situation des yeux, à la fin d'un mouvement de l'utilisateur vers la caméra en fixant celle-ci, et la figure 4b est un détail d'un oeil et des paramètres de mesure associés, - la figure 5 illustre les étapes de la phase d'acquisition de données du procédé de mesure conforme à un mode de mise en oeuvre de l'invention, - la figure 6 illustre les étapes de la phase de calcul du procédé de mesure conforme à un mode de mise en oeuvre de l'invention, - la figure 7 illustre les étapes d'une phase de calibrage de caméra utilisée dans une variante du procédé. Description détaillée d'un mode de réalisation de l'invention Le procédé selon l'invention est destiné à être mise en oeuvre sous forme de programme d'ordinateur comprenant une série de lignes d'instructions de codes de programme pour l'exécution des étapes du procédé lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L'ordinateur dont il est question est par exemple un micro-ordinateur de type PC. Comme on le voit sur la figure 2, le dispositif de mesure mettant en oeuvre le procédé selon l'invention comporte donc un micro-ordinateur 1, utilisé par un opérateur 2, confondu dans le présent exemple non limitatif avec le sujet de la mesure de distance inter-pupillaire, ledit micro-ordinateur 1 comportant par exemple, reliés entre eux par un bus d'adresses et de données 101 : - une unité centrale 102 ; - une mémoire vive RAM 103 ; - une mémoire morte 104; - une interface réseau 105, par exemple un modem ADSL classique ; et, indépendamment du bus 101 : - un écran de visualisation 106 ; - un clavier 107 ; - une souris 108. La mémoire vive 103 constitue un moyen de stockage d'information lisible par un ordinateur ou un microprocesseur. Elle conserve des données, des variables et des résultats intermédiaires de traitement. La mémoire morte 104 constitue un moyen de stockage d'information lisible par un ordinateur ou un microprocesseur. Elle conserve des instructions d'un programme informatique qui permet la mise en oeuvre du procédé objet de l'invention. Selon une variante, la mémoire morte 104 est amovible, partiellement 10 ou totalement, et comporte, par exemple un compact disque à mémoire figée ("CD-ROM" en anglais). Le dispositif comporte également un dispositif d'acquisition d'images fixes, par exemple caméra vidéo 109, de type classique, reliée à l'ordinateur 1 par le bus de données 101. 15 Chacun des éléments illustrés en figure 2 est bien connu de l'homme du métier. Ces éléments ne sont donc pas décrits ici. L'unité centrale 102 chez l'opérateur est adaptée à mettre en oeuvre les organigrammes décrits plus bas. 20 Modèle de calcul et dispositif Tel que décrit ici dans un exemple de mise en oeuvre non limitatif, l'invention comprend un système de prise de vue et un protocole associé. Ceux-ci permettent d'estimer avec une précision contrôlée et de qualité égale aux instruments de mesure classique (typiquement erreur Pour cela, on considère le système suivant yeux-iris, illustré en fiqures 30 3a et 3b et paramétré par les variables suivantes : r : rayon du globe oculaire di : diamètre de l'iris, hdi : rayon de l'iris PD : distance inter-pupillaire, hPD : demi-distance entre les yeux z : distance du centre des yeux à la caméra d: distance du centre des iris à la caméra f : distance focale de la caméra Le système global de prise de vue comprend : un ordinateur un écran • au moins une caméra (par exemple de type "webcam") ou un appareil photo située éventuellement au dessus de l'écran. L'utilisateur se place centré, de telle sorte à être filmé par la caméra et se voir de face sur l'image enregistrée par la caméra et rediffusée sur son écran. Pour ce système, on peut mesurer dans le plan image la position des iris projetés ainsi que leur forme et leur taille. Afin de retrouver ces paramètres, on peut favorablement utiliser un ensemble d'informations dites "connaissances a priori". Parmi celles-ci, on peut citer par exemple : 1. incertitude limitée sur les paramètres morphologiques : o PD : sigma_PD o di : sigma_di o r : sigma_r 2. mouvement contrôlé 3. focale déterminée o par une méthode de calibrage décrite ci-après o par les connaissances techniques de fabrication On propose des solutions, à chaque ajout de connaissances a priori de type 1 2 ou 3, avec une précision accrue. L'utilisation d'un mouvement prédéterminé de l'utilisateur permet d'acquérir plusieurs images afin de déterminer les paramètres invariants entre les prises de vue. A chaque prise de vue, une nouvelle distance zi est à estimer. On propose à l'utilisateur situé de se déplacer selon le mouvement suivant : 1. s'avancer vers la caméra en regardant à l'infini : a. les iris peuvent être considérés sur un même plan b. Il est possible de les repérer précisément selon une méthode par exemple de type AAM [Cootes98]. c. Le calibrage de la caméra se fait grâce à une méthode, décrite plus loin, qui permet de considérer deux cercles sur un même plan, les iris, et de mesurer la déformation de leur projection en ellipses en fonction de leur position et de la distance focale. d. La focale f est alors estimée par l'apparence des iris. Dans une variante de mise en oeuvre, éventuellement utilisée conjointement à la précédente, le procédé utilise le protocole de mouvement de l'utilisateur suivant : 2. s'avancer vers la caméra en fixant l'objectif de ladite caméra : a. les yeux tournent d'un angle dépendant de la distance à la caméra. La projection des iris est en pratique presque toujours assimilable à un cercle. b. Cette invariance projective du mouvement dans l'image permet que l'apparence du modèle est essentiellement dépendante du couple (PD/di) quelle que soit la compensation des valeurs f et z. Les figures 4a et 4b montrent les nouveaux paramètres utilisés dans 25 ce cas. Dans les deux cas de mouvement, celui-ci permet de ne pas avoir besoin d'estimer les paramètres de positionnement 3D tx ,ty ,rx ,ry du système dans un premier temps. 30 Procédé de calcul Le procédé comporte tout d'abord une phase 100 d'acquisition de données (voir fiqure 5) utilisant un mouvement prédéterminé de l'utilisateur : étape 101. L'utilisateur se place à une distance d'un bras de la caméra, étape 102. L'utilisateur avance à vitesse constante son visage vers la caméra en la fixant, étape 103. L'utilisateur s'arrête quand il ne peut plus fixer l'objectif ou quand le système lui fait signe de s'arrêter. Les paramètres recherchés sont estimés dans une phase 200 de calcul (voir fiqure 6), selon le schéma suivant : étape 201. Apprentissage de mesures statistiques 201a. Mesure d'un ensemble de données morphologiques PD, di, r et mécaniques : f 201 b. Construction d'une scène de projection du système PD-iris présenté et fabrication d'une table de correspondance qui échantillonne la réalité continue des paramètres selon les entrées suivantes, et pour des tailles d'images considérées : PDpx, dipx, PD, di, f, z, avec PDpx et dipx les mesures image des données PD et di. 201c. Etablissement de plusieurs densités de probabilités discrètes lissées par une méthode de noyau et réparties dans les tables exprimant entre autres les fonctions suivantes PD = f (PDpx, dipx, f, zi) ii. di = f (PDpx, dipx, f, zi) étape 202. Caractérisation des mesures images 202a. Détection de visage, par exemple suivant l'algorithme de Viola et Jones, connu en soi et non détaillé ici. 202b. Détection et reconnaissance des yeux, par exemple grâce à un modèle de type AAM [Cootes98]. 202c. Description fine des iris par estimation des paramètres du cercle ou de l'ellipse représenté par la projection de l'iris sur l'image. 202d. Déduction (sous-pixellique, c'est-à-dire meilleure que la valeur d'un pixel, grâce à l'estimation paramétrique des images iris) des valeurs PDpx, distance entre les deux centres des images des iris, et dipx, diamètres des images des iris. étape 203. Détermination statistique des données 3D, paramètres recherchés : PD, di, f, zi (i=1 ...n). 203a. Sous l'hypothèse du mouvement à vitesse constante, l'ensemble des paramètres zi va être exprimé avec deux paramètres : zO, la distance de départ (la plus loin) et dz, la distance entre deux prises de vue. Ces deux paramètres définissent complètement l'ensemble des zi pour les prises de vue. Les zi représentent un échantillonnage du mouvement. Un des objets de l'algorithme est de les déterminer. 203b. On simule un ensemble de réalisations d'échantillonnage du mouvement afin d'expliquer au mieux et de manière probabiliste les paramètres f, PD et di par rapport aux mesures observées dans les images PDpx et dipx. Pour un ensemble de triplets de réalisation (zO, dz, f) tels que les zi (i=1...n) et f soient compris dans une plage de valeurs acceptables pour le protocole, on établit un histogramme des triplets pour lesquels on a le plus de réponses de couples (PD, di) grâce aux fonctions de correspondance. On fait varier aussi les réalisations de (zi, PDpx, dipx) autour des valeurs considérées afin de simuler les lois de réalisation des mesures. ii. On retrouve la focale f pour le pic maximum des probabilités construites. iii. De f, on déduit PD et di grâce aux mêmes tables, comme la moyenne (propriétés de convergence normale asymptotique des expériences menées) de l'ensemble des PD et di retrouvés. iv. On retrouve le couple (zO, dz) pour lequel les paramètres ci-dessus sont les plus probables. étape 204. Optimisation non-linéaire des paramètres 204a. On relâche les contraintes de distance constante entre les zi. On initialise avec la solution précédente. 204b. On définit des confiances sur les paramètres 3D. On cherche l'ensemble des zi, PD, di, f qui permettent de minimiser l'erreur de reprojection des iris sur les images acquises. 204c. On utilise un algorithme du simplexe, par exemple de type Nelder-Mead ou un algorithme de recalage de texture additif. On obtient finalement les valeurs de paramètres morphologiques et dimensionnels définissant la distance inter-pupillaire PD, la focale f de la caméra, la distance de l'utilisateur à la caméra et la position relative de ses yeux par rapport à cette caméra. En particulier, le procédé permet de déterminer la distance inter-pupillaire de l'utilisateur avec une précision contrôlée et de qualité égale aux instruments de mesure classique (typiquement une erreur inférieure à un millimètre). Ceux-ci permettent notamment de positionner de façon correcte une image d'un modèle de paire de lunette virtuelle sur l'image du visage de l'utilisateur, acquise par la caméra. Le procédé garantit l'apparence des rapports entre les tailles du visage utilisateur et des lunettes dans l'image. Le procédé permet d'immerger des modèles numériques 3D de lunettes issus d'objets réels dans la scène, à la distance exacte nécessaire pour permettre un essayage métriquement correct pour n'importe quelle photo, quelle que soit alors la position du visage face à la caméra. De même, la mesure exacte de la distance inter-pupillaire permet la fabrication de lunettes adaptées à être portées par l'utilisateur, et dont les verres sont précisément positionnés optiquement face aux yeux de l'utilisateur. Variantes de l'invention La portée de la présente invention ne se limite pas aux détails des formes de réalisation ci-dessus considérées à titre d'exemple, mais s'étend au contraire aux modifications à la portée de l'homme de l'art. Dans une variante de mise en oeuvre, le calibrage de la caméra est effectué en utilisant un objet de type disque compact (CD) et en le présentant devant la caméra, éventuellement sous diverses distances et orientations angulaires. Dans la suite, par calibrage de la caméra, on entend l'estimation sa distance focale f. Les autres paramètres du modèle sténopé sont supposés connus de manière satisfaisante pour l'application. Par exemple, le capteur de la plupart des caméras numériques modernes est constitué de pixel carrés, et le centre optique peut être raisonnablement fixé au centre du capteur (ie de l'image). Ce calibrage se base ici sur des résultats connus de l'homme du métier dont notamment : • Un objet comportant plusieurs cercles concentriques sur un même plan permet de calibrer une caméra • Deux cercles coplanaires permettent de calibrer une caméra On applique alors ces principes et on choisit d'utiliser un objet que tout le monde possède, tel que par exemple un CD ou une pièce de monnaie qui comporte des cercles concentriques. On propose deux approches : • Solution algébrique : elle utilise des propriétés géométriques pour obtenir un résultat algébrique. Elle valide les aspects théoriques. • Solution par alignement 3D : elle utilise une modélisation 3D du système. On utilise un processus d'alignement 3D qui permet de calibrer la caméra quelque soit l'objet 3D connu, pourvu qu'il possède un plan sur lequel certaines dimensions sont connues. Cette dernière approche est très robuste : elle permet de fonctionner dans beaucoup de conditions d'illuminations et est peu sensible aux occultations. Elle permet de retrouver l'ensemble des paramètres 3D de la scène : position et orientation de l'objet, paramètres de la caméra (distance focale en particulier). La description qui suit concerne une phase 300 de calibrage de la 25 caméra mettant en oeuvre une approche avec un CD. Elle comporte des étapes suivantes (voir figure 7): étape 301 : présentation et déplacement du CD devant la caméra étape 302 : estimation du centre du CD : clic utilisateur ou détection de la main, 30 étape 303 : détection de contour radial par exemple par une méthode utilisant un filtre Canny-Deriche. On obtient une image de contours avec les contours chainés principaux de l'image, étape 304 : on dispose d'une texture contour/carte de distances au contour du CD de face. On peut exprimer l'homographie qui relie la texture et le CD orienté et positionné dans la scène 3D. étape 305 : utilisation d'un algorithme d'alignement de texture sur l'image des contours pour retrouver précisément les paramètres recherchés Pour obtenir la solution initiale de cet algorithme, on peut dans une étape 306 utiliser la méthode algébrique, ou un ensemble d'estimations linaires en fixant certains paramètres. Un tel algorithme de recalage de texture additif peut être utilisé dans le cadre de l'étape 204c décrite plus haut. Dans des variantes de mise en oeuvre, éventuellement utilisées en conjonction avec la méthode décrite plus haut, on utilise d'autres connaissances a priori : • Focale f : on peut obtenir des "connaissances a priori" des paramètres de caméra (focale f) en repérant le modèle de caméra. Pour chaque caméra connue, un calibrage a été effectué préalablement, par exemple en utilisant la méthode décrite ci-dessus et mémorisé. Si la caméra est inconnue, on effectue le calibrage comme décrit ci-dessus. • Distances zi : l'utilisateur avance vers la caméra avec une pièce de monnaie disposée contre son visage au niveau de son oeil, sensiblement 25 dans le plan de ses yeux. • Longueur du bras. On peut demander à l'utilisateur de se positionner à une longueur de bras de la camera. Grâce aux données statistiques morphologiques, en connaissant le genre et la taille de la personne, on peut en déduire la longueur moyenne de son bras. Cela permet 30 de donner la valeur de première distance zi. D'autres protocoles sont également envisageables en variante. La détermination des paramètres f, PD et z des yeux peut être réalisée avec une seule photographie de face d'une personne tenant un CD dont une extrémité est collée contre le bord de son oeil. Ce protocole ne constitue pas un simple report de mesures images du 5 CD dont certaines distances sont connues, mais comporte les opérations suivantes : • Estimation de f grâce à la détection des différentes ellipses qui sont les projections des bords du CD. • Estimation du plan de f et de la profondeur z du point de contact f 10 avec le visage. Dans encore une autre variante, deux caméras vidéo sont utilisées, par exemple de type webcam, et les images obtenues par les deux sources sont utilisées par le procédé, autrement inchangé. Cette variante permet un 15 gain de temps d'acquisition des paramètres du visage. Il est clair que le procédé décrit pourrait être appliqué au placement d'une image d'un autre objet de dimensions connues sur le visage de l'utilisateur, dès lors que l'on connait sa distance à la caméra et des dimensions 20 principales de son visage, telles que déterminées par un procédé tel que décrit ci-dessus. 25 REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation de distance inter-pupillaire (PD) d'une personne caractérisé en ce qu'il comporte : - une phase 100 d'acquisition de données, utilisant un mouvement 5 prédéterminé de la personne face à une caméra, - une phase 200 de calcul de paramètres morphologiques et dimensionnels sur la base des données acquises. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la phase 10 100 d'acquisition de données comporte l'acquisition d'un ensemble d'images successives représentatives des yeux de la personne vue de face, lorsque la position de cette personne évolue, entre une première position située à une première distance prédéterminée de la caméra et une seconde position située à une seconde distance de la caméra. 15 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la première distance prédéterminée est sensiblement la longueur d'un bras. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, 20 caractérisé en ce que la phase 200 comprend des étapes suivantes : étape 201 : apprentissage de mesures statistiques, étape 202 : caractérisation des mesures images, étape 203 : détermination statistique des données 3D, et des paramètres recherchés, 25 étape 204 : optimisation non-linéaire des paramètres. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que les paramètres recherchés comprennent la distance inter-pupillaire PD, le diamètre de l'iris di, la focale de la caméra f, les distances zi (i=1 ...n) de la caméra à la 30 personne pour les images successives acquises lors du mouvement. 10 6. Procédé selon l'une des revendications 4 à 5, caractérisé en ce que l'étape 201 comprend des sous-étapes suivantes : 201a : mesure d'un ensemble de données morphologiques et mécaniques, 201 b : construction d'une scène de projection du système PD-iris présenté et fabrication d'une table de correspondance qui échantillonne la réalité continue des paramètres selon les entrées suivantes, et pour des tailles d'images considérées : PDpx, dipx, PD, di, f, z avec PDpx et dipx les mesures image des données PD et di, 201c : établissement de plusieurs densités de probabilités discrètes lissées par une méthode de noyau et réparties dans les tables exprimant entre autres les fonctions suivantes : PD = f (PDpx, dipx, f, zi) ii. di = f (PDpx, dipx, f, zi) 15 20 7. Procédé selon l'une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que l'étape 202 comprend des sous-étapes suivantes : 202a : détection de visage, 202b : détection et reconnaissance des yeux, 202c : description fine des iris par estimation des paramètres du cercle ou de l'ellipse représenté par la projection de l'iris sur l'image, 202d : déduction des valeurs PDpx, distance entre les deux centres des images des iris, et dipx, diamètres des images des iris. 25 8. Procédé selon l'une des revendications 4 à 7, caractérisé en ce que l'étape 203 comprend des sous-étapes suivantes : 203a : sous l'hypothèse du mouvement à vitesse constante, expression de l'ensemble des paramètres zi avec deux paramètres : z0, la distance de départ (la plus loin) et dz, la distance entre deux prises de vue, 30 203b : simulation d'un ensemble de réalisations d'échantillonnage du mouvement afin d'expliquer au mieux et de manière probabiliste les paramètres f, PD et di par rapport aux mesures observées dans les images PDpx et dipx. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la sous-étape 203b comporte des points suivants : i. pour un ensemble de triplets de réalisation (zO, dz, f) tels que les zi (i=1...n) et f soient compris dans une plage de valeurs acceptables pour le protocole, on établit un histogramme des triplets pour lesquels on a le plus de réponses de couples (PD, di) grâce aux fonctions de correspondance, et on fait varier les réalisations de (zi, PDpx, dipx) autour des valeurs considérées afin de simuler les lois de réalisation des mesures, ii. on retrouve la focale f pour le pic maximum des probabilités construites, iii. de f, on déduit PD et di grâce aux mêmes tables, comme la moyenne des propriétés de convergence normale asymptotique des expériences menées de l'ensemble des PD et di retrouvés, iv. on retrouve le couple (zO, dz) pour lequel les paramètres ci-dessus sont les plus probables. 10. Procédé selon l'une des revendications 4 à 9, caractérisé en ce que l'étape 204 comprend des sous-étapes suivantes : 204a : relâchement des contraintes de distance constante entre les zi et initialisation avec la solution précédente, 204b : définition des confiances sur les paramètres 3D par la recherche de l'ensemble des zi, PD, di, f qui permettent de minimiser l'erreur de re-projection des iris sur les images acquises, 204c : utilisation d'un algorithme du simplexe de type Nelder-Mead / ou un algorithme de recalage de texture additif. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une phase 300 de calibrage de la caméra 30 (l'estimation sa distance focale f) utilisée pour les acquisitions de données, ledit calibrage comportant l'utilisation d'un objet prédéterminé et en le présentant devant la caméra, sous diverses distances et orientations 25angulaires, ledit objet comportant plusieurs cercles concentriques sur un même plan permet de calibrer une caméra ou deux cercles coplanaires. 12. Procédé selon la revendication Il, caractérisé en ce que l'objet est 5 un disque compact (CD). 13. Procédé selon l'une des revendications 11 à 12, caractérisé en ce que la phase 300 comporte des étapes suivantes : étape 301 : présentation et déplacement de l'objet devant la caméra, 10 étape 302 : estimation du centre de l'objet, étape 303 : détection de contour radial et obtention d'une image de contours avec les contours chainés principaux de l'image, étape 304 : obtention d'une texture contour/carte de distances au contour de l'objet de face, 15 étape 305 : utilisation d'un algorithme d'alignement de texture sur l'image des contours pour déterminer les paramètres de calibrage recherchés. 14. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'un procédé selon l'une quelconque des 20 revendications 1 à 13, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 15. Dispositif de mesure d'estimation de distance inter-pupillaire (PD) d'une personne caractérisé en ce qu'il comporte : - des moyens d'acquisition de données, lors d'un mouvement 25 prédéterminé de la personne face à une caméra, - des moyens de calcul de paramètres morphologiques et dimensionnels sur la base des données acquises.