FR 3087038 A1 20200410 FR 1859158 A 20181003 PROCEDE DE SUIVI D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE VIDEO DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine de l'apprentissage supervisé, et en particulier un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo notamment en utilisant un réseau de neurones à convolution. ETAT DE L'ART Les réseaux de neurones sont massivement utilisés pour la classification de données. Lors d'une phase d'apprentissage automatique (généralement supervisé, c'est-à-dire sur une base de données de référence déjà classifiées), un réseau de neurones « apprend » et devient tout seul capable d'appliquer la même classification à des données inconnues. Les réseaux de neurones à convolution, ou CNN (Convolutional Neural Networks) sont un type de réseau de neurones dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Ils sont ainsi particulièrement adaptés à un type particulier de tâche qui est l'analyse d'image, ils permettent en effet avec efficacité la reconnaissance d'éléments d'intérêt tels que des objets ou des personnes dans des images, en particulier dans des applications de sécurité (surveillance automatique, détection de menace, etc.). Pour cela, on apprend le CNN sur des bases d'images d'apprentissage, c'est-à- dire des images dans lesquelles les éléments d'intérêt ont été déjà « annotés », c'est-à-dire mis en évidence et étiquetés avec la catégorie d'élément correspondant. On connait tout particulièrement une utilisation des CNN pour faire ce que l'on appelle du « tracking », c'est-à-dire du suivi temporel de ces éléments d'intérêt tels que des personnes ou des objets. Plus précisément, l'objectif est d'analyser une séquence d'images successives (typiquement des frames d'une vidéo, par exemple acquise par une 2 caméra de surveillance), et d'identifier un même élément présent entre plusieurs images de sorte à suivre son déplacement. Chaque élément identifié (par exemple chaque visage) se voit attribuer un identifiant unique (typiquement un nombre entier) commun à toutes les frames. Ainsi, on peut par exemple reconnaître un 5 suspect par son visage, et suivre de proche en proche son déplacement dans une foule. Aujourd'hui, ces techniques apportent satisfaction mais restent perfectibles. En particulier on rencontre un problème « d'association » entre eux d'éléments lorsque l'un est une sous-partie de l'autre. Par exemple, il parait évident que 10 chaque personne est associée de manière unique et permanente à un visage, ou similairement que chaque véhicule est associé de manière unique et permanente à une plaque d'immatriculation, mais ce lien est parfois complexe à maintenir. Une première intuition est en effet de partir du principe (dans l'exemple visage/personne) qu'une détection de visage doit être incluse dans la boite de la 15 personne, et donc d'associer un visage avec une détection de personne qui contienne cette détection de visage. Cette solution n'est pas fiable, car une détection d'un piéton (la boite englobante) peut « contenir » plusieurs visages selon le contexte et la disposition des personnes. Par exemple, en référence aux figures la-lb (qui représentent 20 deux frames successives de la même scène), un adulte peut tenir un bébé dans ses bras, et la boite de l'adulte contient alors deux détections de visage proches. Ainsi, d'une part l'algorithme ne sait pas laquelle associer avec la détection de personne, et d'autre part cette association peut être perturbée au cours du temps. Dans l'exemple de la figure 1 a, on a bien le bon visage associé à la bonne 25 personne sous l'identifiant 308, et le visage du bébé présente l'identifiant 311, mais lorsque le nez de cette personne pénètre dans la boite du visage du bébé (cas de la figure lb), on observe un changement de l'association personne-visage : le visage du bébé se voit affecter l'identifiant 308 de l'adulte alors que le visage de l'adulte n'a plus de personne associée et se voit affecter le nouvel 30 identifiant 316. Quand bien même l'association est rétablie quelques images plus loin, on se retrouve avec plus d'identifiants créés que d'éléments réels (on ne sait plus quelle association croire), ce qui fausse tout le tracking. 3 Il serait par conséquent souhaitable de disposer d'une nouvelle solution d'association entre un élément et une sous-partie de cet élément qui soit simple, fiable et universelle, et ce sans surcoût de temps calcul. 5 PRESENTATION DE L'INVENTION Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K 10 images, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données d'un terminal, d'étapes de : (a) Association de chaque élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans une k-ième image de ladite vidéo avec un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie 15 visible dans ladite k-ième image ; (b) Calcul d'un coût d'association d'une pluralité de paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie visible dans au moins une image de la vidéo avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans au moins une image de la vidéo, en fonction d'au moins des 20 compteurs d'association des paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie ; (c) Mise en oeuvre d'un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des coûts d'association calculés de sorte à réassocier chaque élément 25 d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite kième image ; (d) Mise à jour des compteurs d'association. 30 Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : - Le procédé est répété itérativement pour chaque image k c [[1:1(]] de la vidéo ; 4 - deux éléments d'intérêts associés sont considérés faisant partie d'une même entité ; - l'une de la première et de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt est une sous-partie de l'autre ; 5 - soit l'une de la première et de la deuxième catégorie est la catégorie visage et l'autre est la catégorie personne, soit l'une de la première et de la deuxième catégorie est la catégorie plaque d'immatriculation et l'autre est la catégorie véhicule ou une sous-catégorie de la catégorie véhicule ; - ledit algorithme d'optimisation combinatoire est l'algorithme hongrois ; 10 - chaque élément d'intérêt est référencé avec un identifiant, deux éléments d'intérêt associés étant référencés avec le même identifiant ; - l'étape (a) comprend la détection d'au moins un élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans ladite image et d'au moins un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans ladite 15 image, au moyen d'au moins un réseau de neurones à convolution, CNN ; et l'association de chaque élément d'intérêt de la première catégorie détecté avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté ; - le procédé comprend la mise en oeuvre préalable d'un procédé d'apprentissage de paramètres dudit CNN par des moyens de traitement de 20 données d'au moins un serveur, pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, à partir d'au moins une base d'images d'apprentissage dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt ainsi que des structures géométriques caractéristiques sont déjà annotés, le CNN comprenant une couche d'encodage pour la génération d'un vecteur de représentation des éléments d'intérêt détectés, 25 ledit vecteur de représentation comprenant, pour au moins la première catégorie d'élément d'intérêt, au moins une valeur descriptive d'au moins une structure géométrique caractéristique de ladite première catégorie d'élément d'intérêt ; - ledit vecteur de représentation comprend deux valeurs de position et une valeur de visibilité de l'au moins une structure géométrique caractéristique de 30 ladite catégorie donné d'élément d'intérêt ; 5 - ladite structure géométrique caractéristique est un point caractéristique ; - ledit vecteur de représentation comprend des valeurs descriptives d'au moins trois structures géométriques caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt ; 5 - la deuxième catégorie est une sous-partie de la première catégorie, les structures géométriques caractéristiques de la première catégorie d'élément d'intérêt étant également des structures géométriques caractéristiques de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt ; - le procédé comprend en outre la détection, pour chaque élément d'intérêt de 10 la première catégorie détecté, d'une ou plusieurs structures géométriques caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt visibles dans ladite image ; - le procédé comprend le calcul, pour chaque paire d'un premier élément d'intérêt de la première catégorie détecté et d'un deuxième élément d'intérêt de la 15 deuxième catégorie détecté, d'un score de recouvrement entre une boite dudit deuxième élément et la ou les structures géométriques caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt pour le premier élément ; - L'association est réalisée grâce à un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des scores de recouvrement calculés ; 20 - le procédé comprend la mise en oeuvre préalable d'un procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution, CNN, par des moyens de traitement de données d'au moins un serveur, pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, le procédé étant caractérisé en ce qu'il est mis en oeuvre à partir d'une pluralité de bases d'images d'apprentissage 25 dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt sont déjà annotés, le CNN étant un CNN commun à ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage, et présentant un tronc commun et une pluralité de couches d'encodage chacune spécifique d'une de ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage ; - chaque couche d'encodage est une couche de convolution notamment avec 30 des filtres de taille 1x1 ou une couche entièrement connectée, générant un vecteur de représentation des éléments d'intérêt détectés ; 6 - chaque base d'images d'apprentissage est associée à un ensemble de catégories d'élément d'intérêt, les éléments d'intérêt détectés dans les images d'une base étant ceux appartenant à une catégorie dudit ensemble associé à la base, lesdits ensembles de catégories étant différents d'une base à l'autre ; 5 - ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage comprend au moins une première base, une deuxième base et une troisième base, l'ensemble de catégories d'élément d'intérêt associé à la première base comprenant la catégorie visage, l'ensemble de catégories d'élément d'intérêt associé à la deuxième base comprenant la catégorie personne, et l'ensemble de catégories d'élément d'intérêt 10 associé à la deuxième base comprenant la catégorie véhicule ou au moins une sous-catégorie de la catégorie véhicule ; - un coût d'association est calculé à l'étape (b) pour chaque paire d'un élément d'intérêt de la première catégorie détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie déjà détecté dans au moins une image de la 15 vidéo tel que le compteur d'association de ladite paire n'est pas nul, et pour chaque paire d'un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté dans la kième image avec un élément d'intérêt de la première catégorie déjà détecté dans au moins une image de la vidéo tel que le compteur d'association de ladite paire n'est pas nul ; 20 - si l'étape (a) comprend la détection dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt, un deuxième élément d'intérêt et un troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première catégorie et les deuxième et troisième éléments d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) 25 comprend en fonction du résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : - Soit le maintien de l'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté 30 dans l'étape (d) ; 7 - Soit la réassociation du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt à la place du deuxième élément d'intérêt, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d) ; - si l'étape (a) comprend l'identification dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt et un deuxième élément d'intérêt, mais pas celle d'un troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première catégorie et le troisième élément d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) 10 comprend en fonction du résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : - Soit le maintien de l'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté 15 dans l'étape (d) ; Soit la réaffectation de l'identifiant du troisième élément d'intérêt au deuxième élément d'intérêt, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d) ; 20 - un compteur d'association non-incrémenté est décrémenté à l'étape (d) ; - le coût d'association du i-ième élément d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec le j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite k-ième image, est obtenu à l'étape (b) par l'une des 2*acii formules suivantes : Cii = 1 - oacirEeti «ci] = ni, - acii + r;iacij, Ci- = 1 - 2*aciesclubsd 25 ou Cii = Ep,j +Er,isdjacij ; avec n le nombre 1;1E0 scliacu+rrIt sd aci d'éléments d'intérêts de la première catégorie et m le nombre d'éléments d'intérêt de la deuxième catégorie visibles dans ladite k-ième image, et sc/34 respectivement les scores de détection dudit i-ième élément d'intérêt de la première catégorie et dudit j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie. 30 Selon un deuxième et un troisième aspects, l'invention propose un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution B d'un procédé selon le premier aspect de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon le premier aspect de suivi d'éléments d'intérêt 5 visibles dans une vidéo. PRESENTATION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront 10 à la lecture de la description qui va suivre d'un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : - Les figures la et lb représentent deux exemples d'association d'éléments d'intérêt dans des images vidéo en utilisant un procédé connu ; - la figure 2 est un schéma d'une architecture pour la mise en oeuvre des 15 procédés selon l'invention ; - la figure 3 illustre les étapes d'un mode de réalisation préféré d'un procédé de suivi selon l'invention - les figures 4a-41D représentent deux cas d'association/identification erronées d'éléments d'intérêt et comment le procédé de suivi selon 20 l'invention résout ces cas ; - la figure 5 représente un exemple d'architecture de CNN pour la mise en oeuvre d'un mode de réalisation d'un procédé de détection de l'invention ; - la figure 6 illustre schématiquement la mise en oeuvre d'un procédé d'apprentissage selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; 25 la figure 7a représente un exemple de vecteur de représentation généré lors de la mise en oeuvre d'un procédé d'association selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; la figure 7b représente un exemple d'association d'éléments d'intérêt dans une image en utilisant un procédé d'association selon un mode de 30 réalisation préféré de l'invention. 9 DESCRIPTION DETAILLEE Notions 5 En référence à la figure 3 qui sera décrite plus loin, selon plusieurs aspects complémentaires la présente invention peut impliquer : - un procédé d'apprentissage d'un réseau de neurones à convolution (CNN) ; - un procédé de détection d'éléments d'intérêt visibles dans une image ; - un procédé d'association d'éléments d'intérêt visibles dans une image 10 - un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K images (i.e. de frames). Ici, le terme « élément d'intérêt » désigne toute représentation dans l'image/vidéo d'une entité dont on souhaite la détection/association/suivi dans une 15 image/vidéo. Chaque élément d'intérêt est d'une catégorie donnée, correspondant à un type au sens sémantique. Par exemple, les catégories personne, visage, véhicule, plaque d'immatriculation, etc. peuvent être considérées : la catégorie véhicules recouvre l'ensemble de tous les véhicules (voiture/camion/bus...) quel que soit le modèle, la couleur, etc., la catégorie plaque d'immatriculation recouvre 20 l'ensemble de toutes les plaques quel que soit le pays/région d'émission, la couleur, etc. La « détection », ou « reconnaissance » est l'opération la plus basique, et désigne le simple marquage d'un élément d'intérêt d'une catégorie connue dans une image. La détection combine ainsi la localisation (détermination de la position 25 et la taille d'une boite englobant l'élément d'intérêt, dite boite de détection) et la classification (détermination de sa catégorie). Par « suivi », on entend comme expliqué avant le « tracking » de ces éléments d'intérêt pendant la durée de la vidéo, c'est-à-dire l'identification continue d'un même élément détecté d'image en image où il est présent de sorte 30 à déterminer le déplacement de l'entité correspondante au cours du temps. 10 Pour cela, on référence chaque élément d'intérêt avec un identifiant, l'ensemble des occurrences d'un élément d'intérêt pour un identifiant donné étant appelé une « track ». On fera la différence entre la « détection » et « l'identification » : alors que 5 la détection se fait image par image, et ne fait pas de distinction entre les différents éléments d'une même catégorie, l'identification affecte aux détections les bons identifiants de sorte à ce que deux détections de la même entité sur deux images différentes aient le même identifiant, i.e. fasse partie de la même track. Par exemple, supposant que sur une première image soient identifiés comme 10 « personne 1 » et « personne 2 » deux éléments de catégorie personne et que soient détectés dans une deuxième image à nouveau deux éléments de catégorie personne, l'identification permet de déterminer dans la deuxième image lequel est la personne 1/2 (voire même une personne 3) L'identification peut en d'autres termes être vue comme la mise en 15 correspondance d'un élément détecté avec une entité, c'est-à-dire la distinction entre les différents éléments de la même catégorie détectables dans une ou plusieurs images. On comprend que dans un tracking « parfait » une entité devrait être identifiée de façon unique et constante par un même élément d'intérêt, i.e. il 20 devrait y avoir une correspondance exacte entre élément d'intérêt et entité, mais en pratique une entité peut être associée au cours du temps à plusieurs élément d'intérêts (constituant des doublons), voire un élément d'intérêt peut changer d'entité (confusion de deux entités), voir plus loin. Il s'agit d'inexactitudes dans le tracking que le présent procédé permet efficacement de résoudre. 25 Par « association », on entend la mise en correspondance de deux éléments d'intérêt de catégories différentes mais liés. Un premier élément d'intérêt d'une première catégorie et un deuxième élément d'intérêt d'une deuxième catégorie peuvent être associés s'ils présentent un lien, notamment s'ils font partie d'une même entité. En général, deux éléments 30 d'intérêts de catégories différentes associés sont référencés par un même identifiant, i.e. il y a un identifiant unique par entité, comme c'est le cas dans les exemples des figures 1 a, 1 b. 11 Dans la suite de la description, on considèrera le mode de réalisation préféré d'une association de nature « sous-partie ». En d'autres termes, l'une de la première et de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt est une sous-partie de l'autre, i.e. en fait partie. Arbitrairement, la présente description considère la 5 deuxième catégorie comme étant une sous-partie de la première catégorie, mais l'inverse pourra naturellement être considéré. Selon un exemple, la deuxième catégorie est la catégorie visage et la première catégorie est la catégorie personne. Selon un autre exemple, la deuxième catégorie est la catégorie plaque d'immatriculation et la première catégorie est la catégorie véhicule. 10 A noter que l'invention ne sera pas limitée à une association de nature sous-partie, et on pourra par exemple considérer une association de catégories elles-mêmes sous-parties d'une troisième catégorie (par exemple une association visage-main). On peut même envisager des cas d'association où il n'y a aucune relation 15 partie/sous-partie que ce soit directement ou indirectement, par exemple personne et bagage. Dans un cas où il y a plus de deux catégories d'élément d'intérêt qui peuvent être associées (par exemple, personne/visage/main), en particulier une première catégorie, une deuxième catégorie et une troisième catégorie, il suffit de 20 définir une catégorie principale (la « partie ») et des catégories secondaires (les « sous-parties »), et on associera chaque catégorie secondaire à la catégorie principale. Par exemple, s'il y a personne/visage/main, chaque main sera associée à une personne et chaque visage sera associé à une personne, mais on ne tentera pas d'associer les mains et les visages (dans la mesure où cette 25 association est connue par transitivité à partir des deux autres). Dans le cadre de la présente invention, on vise plus précisément le tracking simultané d'au moins deux catégories d'éléments d'intérêt, en particulier de sorte à les associer sur la durée. 30 A nouveau, on comprendra que dans un tracking « parfait » deux éléments d'intérêt de catégories différentes devraient être associés si et seulement si ils font partie de la même entité, mais en pratique et notamment en cas d'erreur dans l'identification, des éléments d'intérêts peuvent se retrouver associés alors qu'ils 12 correspondent en réalité respectivement à deux entités différentes, ou au contraire des éléments d'intérêts correspondant pourtant à la même entité peuvent ne pas être associés. Le présent procédé vient également résoudre ces problèmes Les figures 4a et 4b représentent deux exemples d'associations inexactes, 5 et comment elles sont « corrigées » grâce à la mise en oeuvre du présent procédé de suivi, qui seront décrites plus loin. Dans les figures, les éléments d'intérêt référencés Pi (Pl, P2 et P4) sont de catégorie personne (« première » catégorie), et les éléments d'intérêt référencés Fi (FI, F2 et F3) sont de catégorie visage (« deuxième » catégorie). On suppose 10 que P1 et P4 sont des éléments d'éléments d'intérêt formant doublons (ils identifient la même première personne), et P2 identifie valablement une deuxième personne. On suppose également que F1, F2 et F3 identifient valablement les visages respectifs de la première, la deuxième et une troisième personne. Dans la figure 4a, on a d'un côté une association exacte de P1 avec F1 (la 15 première personne et son visage), et de l'autre côté une association inexacte de P2 avec F3 au lieu de F2 (le visage de la troisième personne est associé à la deuxième personne). Il n'y a pas de problèmes dans les tracks mais l'association est à parfaire. Dans la figure 4b, on a cette fois d'un côté une association exacte de P2 20 avec F2 (la deuxième personne et son visage), et de l'autre côté une association de P4 avec F1. Cette dernière association n'est pas totalement inexacte puisque P4 identifie la première personne, cependant il faudrait que la première personne soit identifiée par la track P1 « originale » et non le doublon P4. 25 Les présents procédés sont mis en oeuvre au sein d'une architecture telle que représentée par la figure 2, grâce à un ou plusieurs serveurs la, 1 b, lc et un terminal 2. Comme l'on verra, le procédé peut comprendre l'apprentissage d'un ou plusieurs réseaux de neurones à convolution, CNN, et le cas échéant le ou les serveurs 1 a, 1 b, 1 c sont des équipements d'apprentissage associés. Le terminal 2 30 est quant à lui un équipement d'utilisation à proprement parler c'est-à-dire mettant en oeuvre tout ou partie du présent procédé), par exemple un équipement de traitement de données de vidéo-surveillance. 13 Dans tous les cas, chaque équipement 1 a, 1 b, 1 c, 2 est typiquement un équipement informatique distant relié à un réseau étendu 10 tel que le réseau internet pour l'échange des données. Chacun comprend des moyens de traitement de données 11a, 11 b, 11c, 21 de type processeur, et des moyens de 5 stockage de données 12a, 12b, 12c, 22 telle qu'une mémoire informatique, par exemple un disque. Au moins un des éventuels serveurs 1 a, 1 b, 1 c stocke une base de données d'apprentissage, i.e. un ensemble d'images d'apprentissage, c'est-à-dire sur lesquelles des éléments d'intérêt ont été déjà annotés et étiquetés avec la 10 catégorie d'élément correspondant (par opposition à la vidéo dite d'entrée sur laquelle on cherche à faire le tracking). De façon préférée, on a au moins deux, voire au moins trois, bases d'images d'apprentissage, stockées sur autant de serveurs distincts (exemple de deux serveurs la et lb dans la figure 2). Dans la figure 2, le serveur 1 c est un serveur optionnel qui ne dispose 15 quant à lui pas de base d'images d'apprentissage et qui met en oeuvre l'obtention du ou des CNN à partir des bases de données des serveurs 1 a, 1 b. Le rôle de ce serveur lc peut cependant tout à fait être accompli par l'un ou l'autre des serveurs 1 a, 1 b. 20 CNN Un CNN contient généralement quatre types de couches traitant successivement l'information : - la couche de convolution qui traite des blocs de l'entrée les uns 25 après les autres ; - la couche non linéaire qui permet d'ajouter de la non linéarité au réseau et donc d'avoir des fonctions de décision beaucoup plus complexes ; la couche de mise en commun (appelée « pooling ») qui permet de 30 regrouper plusieurs neurones en un seul neurone ; la couche entièrement connectée qui relie tous les neurones d'une couche à tous les neurones de la couche précédente. 14 La fonction d'activation de couche non linéaire NL est typiquement la fonction ReLU (Rectified Linear Unit, i.e. Unité de Rectification Linéaire) qui est égale à f(x) = max(0, x) et la couche de pooling (notée POOL) la plus utilisée est la fonction MaxPool2x2 qui correspond à un maximum entre quatre valeurs d'un 5 carré (on met en commun quatre valeurs en une seule). La couche de convolution, notée CONV, et la couche entièrement connectée, notée FC, correspondent généralement à un produit scalaire entre les neurones de la couche précédente et les poids du CNN. Les architectures typiques de CNN empilent quelques paires de couches 10 CONV NL puis ajoutent une couche POOL et répètent ce schéma [(CONV NL)P -} POOL] jusqu'à obtenir un vecteur de sortie de taille suffisamment petite, puis terminent par une ou deux couches entièrement connectées FC. En analyse d'image, il n'y a pas toujours de couches non-linéaires NL ni même de couches entièrement connectées FC. 15 L'homme du métier pourra par exemple se référer aux CNN décrits dans les documents YOL09000: Setter, Faster, Stronger - Joseph Redmon, Ail Farhadi, https://arxiv.oreabs/1612.08242 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposai Networks, https://arxiv.ord/abs/1506.01497 ou leurs dérivés. 20 Dans la suite de la présente description, on prendra en particulier un exemple de CNN basé sur l'architecture « Darknet-19 » représentée dans la figure 5 et décrite dans le document YOL09000, qui comprend 19 couches de convolution CONV, 5 couches de pooling MaxPool2x2 (Alternativement, on pourra également citer la version « Darknet-53 », à 53 couches de convolution CONV, ou 25 n'importe quelle architecture de type VGG, RESNET, DENSNET, etc.). En reprenant l'exemple de Darknet-19, on pourra construire un CNN de détection en prenant son tronc commun (i.e. la partie s'étendant jusqu'au double trait horizontal dans la figure 5) et en y ajoutant éventuellement trois couches de convolution présentant 1024 filtres de taille 3x3, et surtout une dernière couche de 30 convolution CONV présentant avantageusement des filtres de taille 1x1, qui agit comme couche dite « d'encodage » et présente une sortie de taille C (i.e. présente un nombre de filtres égale à la taille souhaitée du vecteur de représentation en 15 sortie, voir plus loin). Alternativement, une couche entièrement connectée FC peut être utilisée comme couche d'encodage. En effet, l'objectif d'une méthode à base de CNN est de décrire le plus précisément possible et de façon répétable le contenu d'une image sous forme 5 d'un vecteur contenant toutes les informations des éléments à détecter, c'est ce que permet la couche d'encodage. Ainsi, la couche d'encodage génère un vecteur de représentation des éléments d'intérêt détectés. L'image est découpée spatialement en S cellules (par exemple des cellules de 7x7), chaque cellule dispose de B 'boites de description' (typiquement, B=2 ou 10 3), qui indiquent la présence d'un ou plusieurs éléments d'intérêt (jusqu'à B éléments) dans cette cellule, et constituent ainsi des boites de détection « candidates ». La bonne boite de détection est celle qui englobe au mieux (c'est-à-dire au plus près) l'élément d'intérêt correspondant. La présence d'une entité dans une boite de description se traduit à minima 15 par la donnée de sa position dans la cellule et de sa catégorie, codée sous la forme du vecteur dit « de représentation » de C valeurs généré par la couche d'encodage Généralement, le vecteur comprend au moins cinq valeurs : - Coordonnées x/y du centre de la boite de description (en fraction de la taille de la cellule) ; 20 - Longueur/largeur vv/h de la boite de description (en fraction de la taille de la cellule) ; - Identifiant c de la catégorie de l'élément d'intérêt Le code total de description d'une image est la concaténation de tous les 25 vecteurs de représentation des boites de description, soit de longueur S*B*C. En référence à la figure 7a, au moins certains vecteurs de représentation (ceux pour un élément d'intérêt d'une catégorie donnée, par exemple les personnes) sont allongés, i.e. se voient concaténer des valeurs descriptives d'au moins une structure géométrique caractéristique de ladite catégorie, en particulier 30 lesdites valeurs descriptives comprennent avantageusement au moins deux valeurs de position (coordonnées KPx/KPy) et/ou une valeur de visibilité (valeur booléenne KPv). De façon particulièrement préférée, il y a au moins trois 16 5 structures géométriques caractéristiques, c'est-à-dire au descriptives additionnelles, comme l'on verra plus loin. Ainsi, la détection des points caractéristiques est simultanée avec la détection des éléments d'intérêt, sans sans dégradation des performances. Par « structure géométrique caractéristique », moins neuf valeurs accomplie de façon surcout de temps et on entend tout particulièrement un point caractéristique (en anglais « keypoint »), mais également une forme telle qu'un polygone, un maillage, etc. et de façon générale tout objet graphique facilement repérable sur tous les éléments de cette catégorie. De façon 10 particulièrement préférée, lorsque l'un de la première catégorie et de la deuxième catégorie est une sous-partie de l'autre, on choisit des structures géométriques caractéristiques communes à la première catégorie et à la deuxième catégorie. Dans l'exemple visage/personne, on pourra ainsi par exemple prendre les deux yeux et le nez : en effet, il s'agit de structures géométriques d'une forme très 15 particulière, caractéristiques aussi bien d'une personne que d'un visage. L'utilisation de ces structures géométriques caractéristiques « communes » permet très astucieusement de réaliser comme on va le voir plus tard l'association d'éléments de deux catégories dans l'image, et ce de façon très fiable. Dans la suite de la description, on prendra l'exemple dans lequel lesdites 20 structures géométriques sont des points, et par exemple on annotera les yeux ou le nez d'un visage comme des points. Avantageusement on peut encoder d'autres informations sur ce code sur le vecteur de représentation (d'autres boites englobantes, une information sur l'action en cours, un numéro de plaque immatriculation d'un véhicule, etc.) 25 Procédé d'apprentissage Avantageusement, est mis en oeuvre un procédé d'apprentissage de paramètres d'au moins un réseau de neurones à convolution, CNN, pour détection 30 d'éléments visibles dans des images, à partir d'une pluralité de base d'images d'apprentissage dans lesquels lesdits éléments sont déjà annotés, i.e. localisés et classifiés (la catégorie est déterminé). Chaque base d'images est en effet avantageusement associée à un ensemble de catégories d'élément d'intérêt, les 17 éléments d'intérêt annotés dans les images d'une base étant ceux appartenant à une catégorie dudit ensemble de catégories associé à la base. Comme expliqué avant, pour les éléments d'au moins une catégorie donnée peuvent être déjà annotés une ou plusieurs structures géométriques 5 caractéristiques, i.e. leurs coordonnées dans l'image connues. On comprend que les structures géométriques caractéristiques ne sont pas toujours visibles et donc ne sont renseignés que s'ils sont visibles. Par exemple une personne de profil peut être détectée en tant qu'élément de catégorie personne (son visage aussi), mais son oeil gauche ou droit ne sera pas visible car derrière la tête. 10 Selon un premier mode classique, chaque CNN est appris à partir d'une unique base d'apprentissage, pour un sous-ensemble de l'ensemble des catégories associé à cette base (voire une seule catégorie, et en particulier la première ou la deuxième catégorie). En d'autres termes, il apprend à reconnaître 15 une ou plusieurs des catégories d'éléments déjà annotés dans les images d'apprentissage de cette base. Il n'est pas possible de fusionner deux bases de données d'apprentissage car celles-ci sont « partiellement » annotées l'une par rapport à l'autre. Par exemple si l'on considère une base de personnes et une base de véhicules, les 20 véhicules ne sont pas annotés dans la base de personnes et vice-versa, ce qui constitue des faux négatifs qui perturberaient complètement l'apprentissage. Il faudrait manuellement ajouter les annotations manquantes, ce qui est un travail titanesque. On citera par exemple la base MS-COCO (la plus utilisée) qui contient seulement des annotations de personnes, de quelques animaux et de quelques 25 objets, mais pas d'annotation de visages. On citera également par exemple la base de données WIDER, qui contient uniquement des annotations de visage. De surcroit, si l'une de la première et de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt est une sous-partie de l'autre, même en créant une base ad hoc il ne serait pas possible d'apprendre simultanément à un CNN à détecter les deux 30 catégories du fait de leur inclusion. Ainsi, si on est dans un cas où la première catégorie est dans l'ensemble de catégories d'une première base et la deuxième catégorie est dans l'ensemble 18 de catégories d'une deuxième base, on apprend deux CNN qui constituent deux « détecteurs » indépendants. Par exemple on peut apprendre d'un côté un détecteur d'éléments de catégorie visage à partir d'une première base associée à un ensemble de 5 catégories d'élément d'intérêt comprenant la catégorie visage (typiquement directement par les moyens de traitement 11 a du premier serveur la si c'est celui qui stocke la première base), et de l'autre côté un détecteur d'éléments de catégorie personne à partir d'une deuxième base associée à un ensemble de catégories d'élément d'intérêt comprenant la catégorie personne (typiquement 10 directement par les moyens de traitement llb du deuxième serveur lb si c'est celui qui stocke la deuxième base). A noter que limiter le nombre de catégories différentes détectables par un CNN réduit d'autant la taille nécessaire du vecteur de représentation en sortie. 15 Selon un deuxième mode de réalisation préféré, on contourne astucieusement le problème de l'incompatibilité des différentes bases de sorte à avoir au moins un CNN commun appris directement à partir d'une pluralité de bases d'images d'apprentissage, et ce en un seul apprentissage. Cela est avantageusement réalisé par les moyens de traitement de données 11c du 20 serveur 1 c connecté aux autres serveurs 1 a, lb des bases de données. Ledit CNN est dit « commun » à plusieurs bases de données (en d'autres termes on a un seul CNN qui apprend à la fois sur plusieurs bases de données), par opposition aux CNN classiques qui ne peuvent apprendre chacun que sur une base. En référence à la figure 6, ladite pluralité de bases d'images 25 d'apprentissage comprend avantageusement au moins une première base d'images d'apprentissage (dans lesquelles au moins les éléments d'intérêt de la première catégorie sont déjà annotés) et une deuxième base (dans lesquelles au moins les éléments d'intérêt de la deuxième catégorie sont déjà annotés), voire une troisième base. 30 En particulier, l'ensemble de catégories d'élément d'intérêt associé à la première base comprend la catégorie personne (la première catégorie dans les exemples), l'ensemble de catégories d'élément d'intérêt associé à la deuxième base comprend la catégorie visage (la deuxième catégorie), et l'ensemble de 19 catégories d'élément d'intérêt associé à l'éventuelle troisième base comprend un ou plusieurs catégories d'objets inanimés, comme la catégorie véhicule ou au moins une sous-catégorie de véhicule (par exemple, les sept catégories voiture, camion, bus, deux roue, bicyclette, avion et bateau). On comprend cependant que 5 l'on n'est limité à aucun choix de bases/catégories. Pour cela, on utilise comme CNN commun un CNN présentant un tronc commun et une pluralité de couches d'encodage chacune spécifique d'une de ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage. En d'autres termes, comme l'on voit dans la figure 6, l'architecture du CNN 10 présente non pas une couche d'encodage commune à l'ensemble des modalités (c'est-à-dire les différents ensembles de catégories), mais une couche d'encodage spécifique à certaines des modalités. De façon particulièrement préférée, ledit tronc commun comprend toutes les couches présentant des paramètres variables autres que la couche 15 d'encodage, et en particulier début le début. Dans l'exemple de la figure 5, le tronc commun s'étend jusqu'au double trait horizontal. En d'autres termes, en supposant qu'on a trois bases d'images d'apprentissage comme dans l'exemple de la figure 6, alors on a trois couches d'encodage et pour chaque image d'apprentissage prise en entrée on utilise la 20 couche d'encodage correspondant à la base dont vient l'image d'apprentissage. On comprend donc que toutes les images d'apprentissage participent à l'apprentissage du tronc commun, mais que seules les images d'une base participent à l'apprentissage de chaque couche d'encodage. Les diverses couches d'encodage sont comme expliqué composées 25 chacune avantageusement d'une couche de convolution avec des filtres préférentiellement de taille 1x1, et dont la taille de sortie C (le nombre de filtres) correspond à la taille du vecteur de représentation (typiquement 8 pour les personnes et les visages, et 14 pour les véhicules s'il y a 7 sous-catégories comme dans l'exemple ci-dessus, plus lesdites valeurs descriptives d'au moins 30 une structure géométrique caractéristique pour au moins l'une d'entre elles). Les diverses couches d'encodage sont typiquement disposées en parallèle. 20 En complément, on utilise avantageusement comme représenté sur la figure 6 une pluralité de fonctions de coût à nouveau chacune spécifique d'une de ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage. 5 On rappelle qu'une fonction de coût (dite de « loss », c'est-à-dire de perte) spécifie comment l'apprentissage du CNN pénalise l'écart entre le signal prévu et réel. Plus précisément, pour une donnée d'entrée (image d'apprentissage), la fonction de coût permet de quantifier une « erreur » entre la sortie obtenue par le CNN (les éléments détectés) et la sortie théorique (les éléments annotés). 10 L'apprentissage vise à modifier les paramètres du CNN de sorte à diminuer graduellement l'erreur telle que calculée par la fonction de coût. On connait par exemple la fonction Softmax (ou fonction exponentielle normalisée), ou encore la fonction de Huber, des normes comme la norme Li, etc. Pour réaliser l'apprentissage à proprement parler, la technique classique 15 dite de rétropropagation du gradient propage « vers l'arrière » l'erreur calculée de sorte à mettre à jour les paramètres de toutes les couches. Dans le présent mode de réalisation, on utilise pour ce faire des fonctions de coût différentes selon la base d'où vient chaque image d'apprentissage. Plus précisément, on tire aléatoirement de façon itérative des images d'apprentissage 20 dans la pluralité de base (i.e. chaque image peut être issue de n'importe quelle base), et on fait varier pour chacune les poids et paramètre du CNN sur la base de la fonction de coût correspondant à la base dont elle provient. De façon particulièrement préférée, on met en oeuvre un paradigme d'apprentissage dit en « batch », c'est-à-dire que pour un ensemble d'images 25 d'apprentissage issues indifféremment des diverses bases l'on calcule d'abord les erreurs (avec la fonction de coût correspondante) sans mettre à jour les paramètres, puis on additionne ces différentes erreurs, et lorsque l'ensemble des images dudit ensemble est passé une fois dans le CNN, on applique la rétropropagation dans tout le CNN en utilisant l'erreur totale (sommée). 30 Le CNN commun pourra être utilisé comme détecteur « multi-catégories » lorsqu'appliqué aux images de la vidéo. Naturellement il est déjà possible de faire des détecteurs multi-catégories à partir d'une seule base de données si celle-ci a déjà les éléments de plusieurs catégories annotés, mais on est limité à ces 21 catégories. Le CNN commun du présent mode de réalisation permet de combiner n'importe quelles bases de données d'apprentissage, et donc d'être multicatégories de façon complètement libre. On comprend que le fait de multiplier les couches d'encodage et les 5 fonctions de coût permet, sans augmenter sensiblement la taille du réseau, de ne pas avoir une détection pénalisée par une autre et d'avoir la même efficacité qu'avec une pluralité de détecteurs. De plus on a un gain de temps significatif dans l'apprentissage puisque celui-ci peut être simultané pour toutes les bases. A noter qu'il reste tout à fait possible, si l'on souhaite détecter un nombre 10 élevé de catégories différents, d'apprendre d'autres CNN, qu'ils soient chacun commun à plusieurs bases de données ou spécifique à une base de données. Par exemple ou pourrait avoir un premier CNN commun détecteur multi-catégories, et un deuxième CNN détecteur dédié à une autre catégorie complexe à identifier apprise par conséquent sur une base de données particulière. 15 Alternativement ou en complément, l'apprentissage du ou des CNN peut être mis en oeuvre à partir d'au moins une base d'images d'apprentissage dans lesquelles sont en outre déjà annotés des structures géométriques caractéristiques, en particulier les structures géométriques caractéristiques d'au 20 moins une catégorie donnée (la première catégorie). Comme expliqué avant, le CNN comprend alors une couche d'encodage pour la génération d'un vecteur de représentation des éléments d'intérêt à détecter comprenant pour au moins ladite première catégorie d'élément d'intérêt à détecter, au moins une (avantageusement trois, en particulier cordonnées et 25 visibilité) valeur descriptive d'au moins une (avantageusement trois) structure géométrique caractéristique (en particulier point caractéristique) de ladite première catégorie d'élément d'intérêt. On comprendra à nouveau que toutes les structures géométriques caractéristiques ne sont pas forcément visibles et que naturellement seuls celles qui le sont peuvent être détectées. Ainsi, même si l'on tente de 30 détecter trois points caractéristiques, on n'y arrivera pas forcément pour les trois (mais on indiquera alors le ou lesquels ne sont pas visibles). 22 Détection et association La présente invention concerne en particulier un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K 5 images, mis en oeuvre par les moyens de traitement de données 21 du terminal 2. En référence à la figure 3, le présent procédé de suivi commence par une étape (a) d'association de chaque élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans une k-ième image de ladite vidéo (frame) avec un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans la k- 10 ième image. On rappelle que deux éléments associés sont considérés comme étant liés à, et en particulier faisant partie de, la même entité, comme expliqué précédemment. On notera qu'il est toujours possible qu'il reste un élément du premier ou 15 de la deuxième catégorie « orphelin » s'il n'y pas le même nombre d'éléments du premier et de la deuxième catégorie ayant été détectés, i.e. si par exemple celui avec lequel un élément aurait dû être associé est masqué ou que la détection n'a pas fonctionné. Par exemple, dans la figure 1 a, le bébé n'est pas détecté (seul son visage l'est) et on a donc un visage orphelin. 20 Chaque élément d'intérêt est avantageusement référencé avec un identifiant, et de façon préférée l'association de deux éléments se traduit en associant au second l'identifiant du premier (i.e. les deux sont référencés sous le même identifiant). Il est connu de se baser sur les associations pour réaliser le suivi, mais 25 comme expliqué le suivi peut être faussé si une mauvaise association survient. Ainsi, le présent procédé met en oeuvre une correction des associations frame par frame. En effet, si une association pour une image prise isolément peut être optimale, celle-ci est peut-être incohérente avec les images précédentes. Plus précisément, on suppose une association obtenue grâce à l'étape (a), et cette 30 association va être étudiée De façon préférée, le procédé est répété itérativement pour chaque image k c [[141(]] de la vidéo de sorte à réaliser le suivi en continu, même si on comprendra qu'il peut être mis en oeuvre seulement de temps en temps pour 23 corriger les associations. Dans la présente description, on prendra l'exemple de l'enchainement des images k et k+1, mais on pourra naturellement transposer à tout couple d'images successives. De façon préférée l'étape (a) comprend la détection d'au moins un élément 5 d'intérêt d'une première catégorie visible dans ladite k-ième image et au moins un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie visible dans ladite k-ième image. L'homme du métier pourra utiliser toute technique connue pour mettre en oeuvre cette détection, et en particulier un CNN comme expliqué, préférentiellement entraîné grâce à un procédé d'apprentissage tel que décrit 10 précédemment. Selon un premier mode de réalisation, on utilise un CNN adapté pour chaque catégorie. En d'autres termes, on traite autant de fois chaque image qu'il y a de catégories attendues de sorte à détecter tous les éléments d'intérêt de toutes les catégories. 15 Selon le deuxième mode, on utilise au moins un CNN commun « multi- types » pour tout ou partie des catégories à détecter. Ensuite, chaque élément d'intérêt de la première catégorie détecté dans ladite k-ième image est associé avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté dans ladite k-ième image. L'association peut être mise en oeuvre 20 de façon classique (typiquement par détection d'inclusion d'un deuxième élément dans le premier élément), mais de façon particulièrement préférée, on utilisera un procédé innovant d'association d'éléments d'intérêt dans une image, impliquant le CNN à vecteur de représentation allongé décrit ci-avant. 25 Dans ce mode de réalisation, est détecté au moins un élément d'intérêt d'une première catégorie, au moins un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première, ainsi que pour chaque élément d'intérêt de la première catégorie détecté, la ou les structures géométriques caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt (i.e. la ou les structures géométriques 30 caractéristiques associées à chaque élément de la première catégorie), visibles dans ladite image. Ceux-ci sont choisis tels que la deuxième catégorie est une sous-partie de la première catégorie, et que les structures géométriques caractéristiques de la 24 première catégorie d'élément d'intérêt sont également des structures géométriques caractéristiques de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt. Comme déjà expliqué, cela est par exemple le cas des points du visage tels que le nez et les yeux. 5 Alors, suite à la détection, pour chaque paire d'un premier élément d'intérêt de la première catégorie détecté et d'un deuxième élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté, est préférentiellement calculé un score de recouvrement entre une boite dudit deuxième élément et la ou les structures géométriques caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt 10 pour le premier élément. L'idée astucieuse est de ne pas comparer directement les éléments de la première catégorie et les éléments de la deuxième catégorie, mais partant du principe que la deuxième catégorie est une sous-partie de la première catégorie et que les structures géométriques caractéristiques de la première catégorie 15 d'élément d'intérêt sont également des structures géométriques caractéristiques de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt, de comparer directement les structures géométriques caractéristiques de la première catégorie avec les éléments de la deuxième catégorie : les structures géométriques caractéristiques peuvent être vues comme une « deuxième détection » d'un élément de la 20 deuxième catégorie, qu'il est facile de mettre en correspondance avec celui-ci. Par « score de recouvrement », on entend toute métrique représentative de la correspondance entre une boite et des structures géométriques caractéristiques, i.e. croissante lorsque les structures géométriques caractéristiques sont de plus en plus incluses dans la boite. 25 Selon un premier mode de réalisation, le score de recouvrement d'une paire d'un premier élément avec un deuxième élément peut être simplement égal au nombre de structures géométriques caractéristiques pour le premier élément qui sont incluses dans la boite du deuxième élément (éventuellement normalisé en divisant par le nombre total de structures géométriques caractéristiques). Par 30 exemple, dans l'exemple de la figure 1 b, on a un score de recouvrement de 1/3 avec chacun des visages de la mère et de l'enfant puisque chacune des boites correspondantes inclut un point caractéristique de la mère (en l'espèce le nez ou l'ceil gauche, l'ceil droit n'étant pas visible). 25 Selon un deuxième mode, en particulier si trois structures géométriques caractéristiques, et notamment des points caractéristiques, sont détectés, le score est un taux de recouvrement entre ladite boite du deuxième élément et une enveloppe convexe des structures géométriques caractéristiques de ladite 5 première catégorie d'élément d'intérêt pour le premier élément, c'est-à-dire un rapport basé sur les surfaces correspondantes. On voit dans la figure 6b ladite enveloppe convexe de trois points caractéristiques de ladite première catégorie d'élément d'intérêt pour le premier élément dans un exemple d'image. On pourra utiliser de façon très avantageuse le critère de Jaccard, c'est-à- 10 dire le rapport entre l'intersection (de la boite et de l'enveloppe convexe) et l'union (de la boite et de l'enveloppe convexe), appelé aussi en anglais « Intersection Over Union » (10U). Par exemple, en notant KPi l'enveloppe convexe des structures géométriques caractéristiques pour le i-ième élément d'intérêt de la première 15 catégorie et Fi le j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie, alors le score F "nKP de recouvrement est donné par la formule sc/OUt, - F JUKPic' Enfin, peut être mis en oeuvre d'un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des scores de recouvrement calculés de sorte à associer chaque élément d'intérêt de la première catégorie détecté avec un élément d'intérêt de la 20 deuxième catégorie détecté. Par algorithme d'optimisation combinatoire, (on dit aussi d'optimisation discrète), on entend un algorithme capable de trouver une solution globale au problème d'association, i.e. de trouver la combinaison de paires optimale parmi toutes les combinaisons possibles de paires, optimale étant entendu en termes de 25 « cout total »: on pourra se baser par exemple sur un coût par exemple 1 - sc/OUij (et de façon générale toute fonction décroissante : plus le score de recouvrement est élevé, plus le coût d'association est faible). De nombreux algorithmes d'optimisation combinatoire sont connus, et de façon préférée on utilisera l'algorithme hongrois qui est particulièrement adapté au 30 cas d'espèce (alternativement, on pourra citer par exemple l'algorithme de Ford- Fulkerson). 26 A noter qu'on pourra toujours utiliser un algorithme d'optimisation « naïf » dans lequel on se contente d'associer à chaque élément de la première catégorie l'élément de la deuxième catégorie avec lequel le score de recouvrement est maximal, bien que des boites très proches (cas typique des visages) ainsi que des 5 imprécisions sur la détection des structures géométriques caractéristiques peuvent entrainer des erreurs d'association. Cout d'association 10 Dans une étape (b), les moyens de traitement de données 21 calculent un « coût d'association » de chaque paire d'un élément d'intérêt de la première catégorie détecté dans au moins une image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté dans au moins une image, en fonction d'au moins des compteurs d'association de chaque paire d'un élément d'intérêts de la première 15 catégorie avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie. Il est à noter que si l'étape (b) est typiquement mise en oeuvre uniquement pour les éléments d'intérêt détectés (déjà associés) dans l'actuelle k-ième image, elle peut très avantageusement aussi inclure les éventuels éléments détectés dans l'image précédente la (k-1-1ème) mais « disparus » (non visibles), voire 20 même tous les éléments d'intérêts ayant au moins un compteur d'association à valeur non-nulle (avec un des éléments détectés dans l'actuelle k-ième image), voir plus loin. De façon préférée, on adopte une position intermédiaire en prévoyant qu'un coût d'association est calculé pour chaque paire d'un élément d'une catégorie 25 détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt d'une autre catégorie présentant avec cet élément un compteur d'association non-nul, i.e. un coût d'association est calculé pour chaque paire d'un élément de la première catégorie détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie déjà détecté dans au moins une image de la vidéo tel que le compteur 30 d'association de ladite paire n'est pas nul, et pour chaque paire d'un élément de la deuxième catégorie détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt de la première catégorie déjà détecté dans au moins une image de la vidéo tel que le compteur d'association de ladite paire n'est pas nul. 27 Par compteur d'association d'une paire d'éléments d'intérêt de deux catégories différentes, on entend le nombre de fois que les deux éléments de cette paire ont été préalablement associés. Le compteur d'association d'une paire est typiquement incrémenté pour chaque image dans laquelle l'association est 5 obtenue, et dans le cas contraire maintenu voire avantageusement décrémenté (le compteur étant toujours au moins égal à 0). Une mise à jour « provisoire » des compteurs peut avoir lieu après l'association de l'étape (a). On comprend qu'il peut exister autant de compteur que de paires possibles. Dans l'exemple où on a quatre éléments d'intérêt de la première catégorie 10 référencés P ,i,1,41 (catégorie personne), et trois éléments d'intérêt de la deuxième catégorie référencés Fi1eff1,31 (catégorie visage), on peut avoir jusqu'à douze compteurs d'association notés acimid} E L1711] x L[1;3 fi A noter que préférentiellement, dans la mesure où la grande majorité des combinaisons n'existeront jamais, on ne tient que les compteurs d'une association ayant eu lieu 15 au moins une fois dans la vidéo. Dans un cas où il y a plus de deux catégories d'élément d'intérêt qui peuvent être associés (par exemple, personne/visage/main), on utilise un ensemble de compteurs d'association par entité (dans l'exemple des compteurs personne/main et des compteurs personne/visage). 20 Le cout d'association peut être compris comme l'application d'une fonction de coût aux compteurs d'associations. Il est représentatif d'un « cout » nécessaire pour réaliser une association parmi toutes les associations, i.e. sa difficulté, et permet d'exprimer le compteur d'une paire par rapport à tous les compteurs. Ainsi, 25 plus le coût d'association est faible pour une paire donnée, plus cette association est susceptible d'être la bonne. L'homme du métier pourra utiliser n'importe quelle fonction de coût connue. Selon un premier mode de réalisation, le coût d'association est fonction uniquement des compteurs d'association. 30 En notant C,I le coût d'association du i-ième élément d'intérêt de la première catégorie avec le j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie (Fi - Pi), avec n le nombre d'éléments de la première catégorie et m le nombre 28 d'éléments d'intérêts de la deuxième catégorie, on peut utiliser par exemple les formules suivantes : Cii = 1 rt,oacil + EY0 agi n in 2 * (wu- Cij = ttj Lit Ces formules traduisent une certaine « inertie » des associations passées. Plus précisément, on voit que le coût pour maintenir une paire est toujours plus 5 faible que le coût pour créer une nouvelle paire. Les compteurs d'association agissent comme un historique et l'utilisation des fonctions de coût permet ainsi de favoriser la stabilité. Selon un deuxième mode de réalisation, les compteurs d'association sont pondérés par des scores de détection (on note sdid respectivement les scores de 10 détection du i-ième élément de la première catégorie et du j-ième élément de la deuxième catégorie), i.e. le coût d'association est fonction (uniquement) des compteurs d'association et des scores de détection. On peut utiliser par exemple les formules suivantes : cii = 1 Er=osdiacti -H Ego sdjacij 2 * acij * sdi * sdj cu = sdjacu On pourra encore alternativement utiliser le score de recouvrement tel que 15 présenté précédemment, avec par exemple les formules : =1 2 * acii * sclOt/ii Ep_o sc10 + Er_o scIOUijacii = sc1011uaca +IscIOUijacil I#J I#L La pondération par des scores permet de limiter l'effet d'inertie et de quand même favoriser la création d'une nouvelle paire en cas de scores particulièrement élevés. 20 29 Optimisation combinatoire et mise à jour Dans une étape (c), les moyens de traitement de données 21 mettent en oeuvre un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des coûts 5 d'association calculés de sorte à réassocier chaque élément d'intérêt de la première catégorie détectés dans ladite k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détectés dans ladite k-ième image. Il s'agit d'une « vérification » de l'association initiale de l'étape (a), et il a tout fait possible que l'étape (c) ne fasse que confirmer celle-ci. 10 On pourra utiliser ici le même algorithme d'optimisation que ceux décrits précédemment pour le mode de réalisation préféré de l'association de l'étape (a), mais pas nécessairement. De façon préférée on utilisera à nouveau l'algorithme hongrois qui est particulièrement adapté au cas d'espèce (alternativement, on pourra citer par 15 exemple l'algorithme de Ford-Fulkerson). De façon préférée, l'étape (c) comprend en outre la réaffectation d'identifiants aux éléments d'intérêt détectés dans ladite k-ième image. En effet, si à nouveau l'étape (c) est typiquement mise en oeuvre uniquement pour les éléments d'intérêt détectés (déjà associés) dans l'actuelle k-ième image, au moins 20 l'algorithme d'optimisation combinatoire peut très avantageusement aussi inclure les éventuels éléments détectés dans l'image précédente la (k-1-ième) mais « disparus » (non visibles), voire même tous les éléments d'intérêts ayant au moins un compteur d'association à valeur non-nulle (avec un des éléments détectés dans l'actuelle k-ième image), et de façon générale tous les éléments 25 d'intérêts impliqués dans une paire pour lesquels un coût d'association a été calculé à l'étape (b). En effet, si naturellement on ne peut associer que des éléments visibles, il est possible qu'à l'issue de l'étape (c), l'algorithme d'optimisation combinatoire mette en correspondance un élément visible avec un autre pourtant « plus 30 visible ». Cette situation signifie que l'un des éléments d'intérêt visible (en l'espèce celui associé à l'issue de l'étape (a) est un doublon avec l'autre élément d'intérêt qui non visible). On verra plus loin un exemple d'un tel cas et comment cela fonctionne. 30 Dans une dernière étape (d), les compteurs d'association sont mis à jour selon le résultat des associations. Cela peut tenir compte d'une éventuelle mise à jour provisoire suite à l'étape (a). Dans cette mise à jour, au moins les compteurs d'association des paires 5 obtenues (créées ou maintenues) sont incrémentés, et avantageusement ceux (encore non-nuls) des paires non-obtenues (en particulier abandonnées) sont décrémentés de façon à amplifier l'effet. Comme expliqué ci-avant, les compteurs ne descendent pas négativement, et donc tous les compteurs « nuls » sont ignorés. 10 Correction d'association Un cas de « mauvaise association » peut survenir si par exemple le visage d'une personne est mal placé dans la k-ième image, de sorte que le visage d'une 15 autre personne lui est associé par erreur (voir la figure 4a). Le présent procédé permet de rectifier cette erreur. Plus précisément, si l'étape (a) comprend la détection dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt, un deuxième élément d'intérêt et un troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première 20 catégorie et les deuxième et troisième éléments d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) comprend en fonction du résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : Soit le maintien de l'association du premier élément d'intérêt avec le 25 deuxième élément (l'association est confirmée, cas de la paire P1-F1 dans la figure 4a), le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté (et le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant décrémenté) dans l'étape (d) ; 30 Soit la réassociation du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt à la place du deuxième élément d'intérêt (détection de la mauvaise association et rectification, typiquement ce qui survient si le compteur d'association du premier élément avec le 31 troisième élément est plus élevé que le compteur d'association du premier élément avec le deuxième élément, cas de la paire P2-F2 dans la figure 4a), le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté (le 5 compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant décrémenté) dans l'étape (d). Fusion de tracks 10 Un cas de « duplication de track » peut survenir si une même entité se voit détectée successivement comme deux éléments d'intérêts distincts, i.e. référencés par deux identifiants différents (une track a été créée inutilement), ce qui est souvent une conséquence d'une mauvaise association (l'élément d'intérêt « non-associé » débute une nouvelle track). Le présent procédé va permettre de 15 fusionner ces deux éléments en forçant une association avec l'élément « original », ce qui va entraîner la disparition progressive du doublon. On comprend qu'en pratique on ne change pas l'affectation, mais seulement l'identifiant du doublon. Cela est permis par le fait de considérer dans l'algorithme d'optimisation de 20 l'étape (c) des éléments non-détectés mais présentant un compteur d'association avec un élément détecté qui soit non-nul (i.e. ils ont déjà été récemment associés avec un élément visible, mais n'apparaissent pas, ce qui est suspect). Ainsi, si l'étape (a) comprend la détection dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt et un deuxième élément d'intérêt, mais pas celle d'un 25 troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première catégorie et le deuxième élément d'intérêt et le troisième élément d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) comprend en fonction du résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : 30 Soit le maintien « normal » de l'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément (l'association est confirmée, c'est-à-dire que l'ancienne association du premier élément avec le troisième était une erreur), le compteur d'association du premier 32 élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté (le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors décrémenté) dans l'étape (d) ; 5 - Soit la réaffectation de l'identifiant du troisième élément d'intérêt au deuxième élément d'intérêt (on comprend que l'association du premier élément avec le deuxième élément n'était pas fausse, mais que ce dernier ne fait qu'un avec le troisième élément, et donc on récupère sa track - typiquement ce qui survient si le compteur 10 d'association du premier élément avec le troisième élément est plus élevé que le compteur d'association du premier élément avec le deuxième élément, cas de la paire P411)1-F1 dans la figure 4a), le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté (le compteur 15 d'association du deuxième élément peut être décrémenté, voire directement mis à zéro pour supprimer cette track) dans l'étape (d). Produit programme d'ordinateur 20 Selon un deuxième et un troisième aspects, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution (en particulier sur les moyens de traitement de données 11 a, 11 b, 11 c, 21 d'un ou plusieurs serveurs 1 a, 1 b, 1 c ou du terminal 2) d'un procédé selon le premier aspect de l'invention de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo ; ainsi 25 que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (une mémoire 12a, 12b, 12c, 22 d'un ou plusieurs serveurs 1 a, 1 b, 1 c ou du terminal 2) sur lequel on trouve ce produit programme d'ordinateur. REVENDICATIONS1. Procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K images, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données (21) d'un terminal (2), d'étapes de : (a) Association de chaque élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans une k-ième image de ladite vidéo avec un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans ladite k-ième image ; (b) Calcul d'un coût d'association d'une pluralité de paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie visible dans au moins une image de la vidéo avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans au moins une image de la vidéo, en fonction d'au moins des compteurs d'association des paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie ; (c) Mise en oeuvre d'un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des coûts d'association calculés de sorte à réassocier chaque élément d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite kième image ; (d) Mise à jour des compteurs d'association. 25 2. Procédé selon la revendication 1, répété itérativement pour chaque image k E [[1; Ki de la vidéo. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2 dans lequel 30 deux éléments d'intérêts associés sont considérés faisant partie d'une même entité. 34 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'une de la première et de la deuxième catégorie d'élément d'intérêt est une sous-partie de l'autre. 5 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel soit l'une de la première et de la deuxième catégorie est la catégorie visage et l'autre est la catégorie personne, soit l'une de la première et de la deuxième catégorie est la catégorie plaque d'immatriculation et l'autre est la catégorie véhicule ou une sous-catégorie de la catégorie véhicule. 10 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel ledit algorithme d'optimisation combinatoire est l'algorithme hongrois 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel 15 chaque élément d'intérêt est référencé avec un identifiant, deux éléments d'intérêt associés étant référencés avec le même identifiant. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel l'étape (a) comprend la détection d'au moins un élément d'intérêt d'une première 20 catégorie visible dans ladite image et d'au moins un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans ladite image, au moyen d'au moins un réseau de neurones à convolution, CNN ; chaque élément d'intérêt de la première catégorie détecté étant associé avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un coût d'association est calculé à l'étape (b) pour chaque paire d'un élément d'intérêt de la première catégorie détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie déjà détecté dans au moins une image de la vidéo tel que le compteur d'association de ladite paire n'est pas nul, et pour chaque paire d'un élément d'intérêt de la deuxième catégorie détecté dans la k-ième image avec un élément d'intérêt de la première catégorie déjà détecté dans au moins une image de la vidéo tel que le compteur d'association de ladite paire n'est pas nul. 10. Procédé selon l'une des revendications 8 et 9, dans lequel, si l'étape (a) comprend la détection dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt, un deuxième élément d'intérêt et un troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première catégorie et les deuxième et 5 troisième éléments d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) comprend en fonction du résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : Soit le maintien de l'association du premier élément d'intérêt avec le 10 deuxième élément, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d) ; Soit la réassociation du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt à la place du deuxième élément d'intérêt, le 15 compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d). 11. Procédé selon l'une des revendications 8 à 10, en combinaison avec la revendication 7, dans lequel, si l'étape (a) comprend 20 l'identification dans la k-ième image d'au moins un premier élément d'intérêt et un deuxième élément d'intérêt, mais pas celle d'un troisième élément d'intérêt, le premier élément d'intérêt étant de la première catégorie et le troisième élément d'intérêt étant de la deuxième catégorie, et si le premier élément d'intérêt est associé au deuxième élément d'intérêt, l'étape (c) comprend en fonction du 25 résultat de la mise en oeuvre dudit algorithme d'optimisation combinatoire : Soit le maintien de l'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le deuxième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d) ; 30 Soit la réaffectation de l'identifiant du troisième élément d'intérêt au deuxième élément d'intérêt, le compteur d'association du premier élément d'intérêt avec le troisième élément d'intérêt étant alors incrémenté dans l'étape (d). 36 12. Procédé selon l'une des revendications 10 et 11, dans lequel un compteur d'association non-incrémenté est décrémenté à l'étape (d). 13. Procédé selon l'une des revendications 1 à 12, dans lequel, le 5 coût d'association du i-ième élément d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec le j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite k-ième image, est obtenu à l'étape (b) par l'une des formules suivantes : = 1 - Cy :7,1 0,,''±goacif 2,ac11*sd1*sd f ou Cii = Ep,jsdiacii +E1sdac1; avec n le nombre ,sa.Écu.'+eosajaci; 10 d'éléments d'intérêts de la première catégorie et m le nombre d'éléments d'intérêt de la deuxième catégorie visibles dans ladite k-ième image, et sc/i4 respectivement les scores de détection dudit i-ième élément d'intérêt de la première catégorie et dudit j-ième élément d'intérêt de la deuxième catégorie. 15 14. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 13 de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 20 15. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 13 de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo. 25 = j acti + Erstacy, = 1 -