FR 3099269 A1 20210129 FR 1908292 A 20190722 Description Titre de l'invention : Procédé d'identification d'une personne dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, programme d'ordinateur et dispositif correspondants mol La présente invention concerne un procédé d'identification d'une personne dans une vidéo, par une signature visuelle dc cette personne, ainsi qu'un programme d'ordinateur et un dispositif correspondants. [0002] L'invention s'applique par exemple à l'identification dc participants à une activité sportive, telle qu'une course à pieds ou à vélo. [0003] La demande internationale PCT publiée sous le numéro WO 2010/075430 Al décrit un procédé d'identification de personne dans une vidéo, et plus précisément dans une image de cette vidéo, par une signature visuelle de cette personne, comportant : [0004] - la recherche d'au moins une personne présente dans l'image ; et [0005] - la détermination d'une signature visuelle de la personne. [0006] Le document WO 2010/075430 Al propose d'utiliser la signature visuelle lorsqu'il n'est pas possible de reconnaitre un numéro porté par la personne. Ainsi, il est proposé de comparer la signature visuelle de l'image en cours avec la signature visuelle d'une autre image de la personne, dans laquelle un numéro d'identification porté par la personne a été préalablement reconnu. [0007] Cependant, dans le document WO 2010/075430 Al, le rapprochement entre plusieurs images de la même personne est réalisé en comparant des images isolées, et ne profite donc pas des similarités entre des images successives d'une vidéo. [0008] Par ailleurs, la demande de brevet US publiée sous le numéro US 2018/0107877 Al décrit un procédé d'identification de personne dans une pluralité d'images, par une signature visuelle de cette personne. Plus précisément, le document US 2018/0107877 Al propose d'utiliser la signature visuelle lorsqu'il n'est pas possible, dans certaines de la pluralité d'images, de reconnaitre un numéro poilé par la personne. Ainsi, il est proposé de comparer la signature visuelle de chacune de ces images avec la signature visuelle d'une autre image de la pluralité, dans laquelle un numéro d'identification porté par la personne a été reconnu. [0009] Cependant, comme dans le document WO 2010/075430 Al, le rapprochement entre plusieurs images de la même personne est réalisé en comparant des images isolées, et ne profite donc pas des similarités entre des images successives d'une vidéo. [0010] 11 peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé d'identification de personne dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, qui permette de s'affranchir d'au moins une partie des problèmes et contraintes précités. 2 [0011] L'invention a donc pour objet un procédé d'identification d'une personne dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, caractérisé en cc qu'il comporte : [0012] - pour chacune d'une pluralité d'images successives d'un flux vidéo d'une caméra, la recherche d'au moins une personne présente dans l'image et la définition, dans l'image, pour chaque personne trouvée, d'une zone, dite zone de personne, entourant au moins en partie cette personne ; [0013] - pour chacune d'au moins une personne trouvée, le regroupement en un segment de course de plusieurs zones de personne issues d'images successives et entourant au moins en partie cette même personne ; [0014] - pour chaque segment de course, l'identification de la personne de cc segment de course, par une signature visuelle de cette personne, cette identification comportant : [0015] -- pour chaque zone de personne du segment de course, la détermination d'une signature visuelle de la personne de ce segment dc course, dite signature visuelle locale ; [0016] -- la détermination d'une signature visuelle agrégée à partir des signatures visuelles locales ; et [0017] -- l'identification de la personne à partir de la signature visuelle agrégée. [0018] Ainsi, grâce à l'invention, le fait de considérer plusieurs zones de personnes pour dériver une unique signature visuelle, permet d'utiliser dc manière très efficace les similitudes entre les images successives de la vidéo, ce qui permet d'améliorer la qualité de la reconnaissance de cette personne. [0019] De façon optionnelle, la signature visuelle agrégée est une moyenne des signatures visuelles locales de la personne. [0020] De façon optionnelle également, le procédé comporte en outre, pour chaque déter- mination d'une signature visuelle locale, l'évaluation d'une fiabilité de cette signature visuelle locale et la signature visuelle agrégée est déterminée à partir, en plus des signatures visuelles locales, de leurs fiabilités associées. [0021] De façon optionnelle également, le procédé comporte en outre, pour chaque segment de course : - pour chaque zone de personne du segment de course, la recherche d'au moins un numéro présent dans la zone de personne et la définition, dans la zone de personne, pour chaque numéro trouvé, d'une zone, dite zone de numéro, entourant ce numéro ; - pour chaque zone de numéro du segment de course, la reconnaissance du numéro présent dans la zone de numéro et, pour chaque numéro reconnu, l'évaluation d'une fiabilité de la reconnaissance ; - la sélection d'un des numéros reconnus à partir des fiabilités de ces numéros reconnus ; et - la recherche du numéro sélectionné parmi un ensemble de numéros d'identification prédéfinis identifiant des personnes respectives, et dans lequel l'identification de la personne de ce segment de course, par une signature visuelle de cette personne est réalisée si la personne n'a pas pu être identifiée 3 par un numéro d'identification. [0022] Dc façon optionnelle également, la sélection d'un des numéros reconnus à partir des fiabilités associées à ces numéros comporte : - le filtrage de chaque numéro dont la fiabilité est inférieure à un seuil prédéfini ; et - la sélection d'un des autres numéros, dits numéros fiables, à partir de leurs fiabilités associées. [0023] Dc façon optionnelle également, la sélection d'un des numéros fiables à partir de leurs fiabilités associées comporte la sélection, parmi les valeurs des numéros fiables, de celle dont une combinaison, comme la somme ou bien la moyenne, des fiabilités des numéros ayant cette valeur est la plus élevée, et dans lequel le numéro sélectionné est celui ayant cette valeur. [0024] Dc façon optionnelle également, l'identification de la personne du segment de course à partir dc la signature visuelle agrégée comporte la détermination, parmi les numéros d'identification prédéfinis, de celui associé à une ou plusieurs signatures visuelles de référence présentant une distance avec la signature visuelle agrégée inférieure à un seuil prédéfini. [0025] Dc façon optionnelle également, le procédé comporte en outre, pour chaque segment de course : - la détermination, parmi les zones dc personne du segment de course, de celle franchissant la première, dans un sens prédéfini, unc ligne ayant une position fixe et prédéfinic dans les images ; et - la détermination d'un instant de franchissement de la ligne à partir d'un instant associé à l'image contenant la zone de personne franchissant la première la ligne. [0026] L'invention a également pour objet un programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. [0027] L'invention a également pour objet un dispositif d'identification d'une personne dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, caractérisé en ce qu'il comporte : - des moyens conçus, pour chacune d'une pluralité d'images successives d'un flux vidéo d'une caméra, pour rechercher au moins une personne présente dans l'image et définir, dans l'image, pour chaque personne trouvée, une zone, dite zone de personne, entourant au moins en partie cette personne ; - des moyens conçus, pour chacune d'au moins une personne trouvée, pour regrouper en un segment de course plusieurs zones de personne issues d'images successives et entourant au moins en partie cette même personne ; - des moyens conçus, pour chaque segment de course, pour identifier la personne de ce segment de course, par une signature visuelle de cette personne, ces moyens comportant : des moyens conçus, pour chaque zone de personne du segment de course, pour déterminer une signature visuelle de la personne de cc segment de course, dite signature visuelle locale ; des moyens conçus pour déterminer une signature visuelle agrégée à partir des signatures visuelles locales ; et - des moyens conçus pour identifier la personne de ce segment de course à partir de la signature visuelle agrégée [0028] L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : [0029] [fig.1] la figure 1 représente schématiquement la structure générale d'une infra- structure de course à pied dans laquelle l'invention est mise en oeuvre, [0030] [fig.2] la figure 2 représente schématiquement la structure générale d'un dispositif d'identification de personne de l'infrastructure de la figure 1, [0031] [fig.3] la figure 3 illustre les étapes successives d'un procédé d'identification de personne, selon un mode de réalisation de l'invention, [0032] [fig.4] la figure 4 représente deux images consécutives d'un flux vidéo d'une caméra de l'infrastructure de la figure 1, [0033] [fig.5] la figure 5 représente des zones de personne définies dans les deux images de la figure 4, [0034] [fig.6] la figure 6 représente des segments de courses obtenus à partir des zones de personne de la figure 5, [0035] [fig.7] la figure 7 représente des zones de numéro définies dans les zones de personne de la figure 6, [0036] [fig.8] la figure 8 représente des résultats de reconnaissance de numéros présents dans les zones de numéros de la figure 7, [0037] [fig.9] la figure 9 représente différentes lignes de division des images, [0038] [fig.10] la figure 10 illustre la détermination d'une zone de personne franchissant une des lignes de la figure 9 ayant été sélectionnée, et [0039] [fig.11] la figure 11 illustre les deux images de la figure 4 après modification. [0040] En référence à la figure 1, une infrastructure 100 de course à pieds mettant en oeuvre l'invention va à présent être décrite. [0041] L'infrastructure 100 comporte tout d'abord un parcours 102 destiné à être parcouru par des participants 106 à une course, par exemple une course à pieds. Une ou plusieurs lignes de passage 104 sont réparties de long du parcours 102 de manière à être franchies par les participants 106, par exemple afin d'obtenir des temps intermédiaires de progression dans la course. Chaque ligne de passage 104 est fixe, c'est-à-dire qu'elle est située toujours au même endroit le long du parcours 102, au moins pour la durée de la course. En outre chaque ligne de passage 104 peut être virtuelle, c'est-à-dire qu'elle peut ne pas être matérialisée sur le parcours 102. Chaque ligne de passage 104 est par exemple une ligne droite. [0042] L'infrastructure 100 comporte en outre un système 108 de détection des participants 106 à la course. [0043] Le système 108 comporte tout d'abord une ou plusieurs caméras 110 disposées le long du parcours 102 de manière à respectivement pointer vers la ou les lignes de passage 104, afin de détecter le passage des participants 106 et ainsi suivre leur progression dans la course. Ainsi, chaque caméra 110 est associée à une ligne de passage 104 respective. La ou les caméras 110 sont de préférence fixes, comme la ou les lignes de passage 104. De préférence, chaque caméra est placée en hauteur, par exemple entre deux et trois mètres de hauteur, et orientée en direction des participants, afin de pouvoir voir leur visage et les reconnaitre. [0044] Le système 108 comporte en outre un dispositif 112 de surveillance vidéo du fran- chissement d'une ligne par des personnes. Le dispositif 112 est connecté à chaque caméra 110, par un réseau de communication filaire ou sans fil. Le dispositif 112 est par exemple un ordinateur, de préférence équipé d'une ou plusieurs cartes graphiques et relié par Ethernet aux caméras 110. Cet ordinateur ne nécessite pas de connexion à Internet. [0045] Dans sa version la plus simple, le système 108 comporte une seule caméra pointant vers une unique ligne de passage 104. Cette dernière peut être franchie plusieurs fois par les participants, permettant ainsi de récupérer plusieurs temps intermédiaires à différents kilométrages de la course. Dans ce cas, le parcours 102 doit être fermé (en boucle ou en huit) et parcouru plusieurs fois par les participants, afin qu'ils passent plusieurs fois la ligne de passage 104. [0046] Une version plus avancée inclut la mise en place d'un réseau haut débit sans fil entre, d'une part, les caméras 110, réparties sur plusieurs lignes de passage, et, d'autre part, l'ordinateur en charge du traitement des données. Le transfert des données se fait alors au travers d'un réseau sans fil haut débit à longue portée comme le WiMAX (-10-30 km) ou en utilisant des technologies WiFi longue portée (-2-10 km). [0047] En référence à la figure 2, le dispositif 112 va à présent être décrit plus en détail. [0048] Le dispositif 112 comporte tout d'abord des moyens de conversion vidéo 202 conçus pour recevoir le flux vidéo F de chaque caméra 110 et pour convertir ce flux vidéo F en une suite d'images I successives. Les images I sont respectivement associées aux instants (date et/ou heure) auxquels elles ont été converties. Chaque flux vidéo F est par exemple au format RTSP (de l'anglais « Real Time Streaming Protocol »). [0049] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de localisation de personne 204 conçus, pour chacune des images I successives du flux vidéo F de chaque caméra 110, pour rechercher au moins une personne présente dans l'image I et définir, dans l'image I, pour chaque personne trouvée, une zone, dite zone de personne ZP, entourant au moins en partie cette personne. Chaque zone de personne ZP présente ainsi une certaine position dans l'image I. Dans l'exemple décrit, chaque zone de personne ZP 6 est un cadre rectangulaire entourant la personne et la position de cc cadre dans l'image I est par exemple définie par la position d'un de ses coins. Dans l'exemple décrit, les moyens de localisation de personne 204 comportent un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones convolutionnel de type détecteur à plusieurs cadres en une seule fois (de l'anglais « Single Shen Multihox Detector » ou SSD). Dans l'exemple décrit, le réseau de neurones a été préalablement entraîné pour détecter plusieurs cibles, par exemple : piéton, deux roues, automobile, camion, autre. Dans le cadre de la présente invention, seule la détection de piétons est utilisée. [0050] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de construction de segments de course 206 conçus, pour chacune d'au moins une personne trouvée, pour regrouper, en un segment de course (de « tracklet »), plusieurs zones de personne ZP issues d'images 1 successives et entourant au moins en partie la même personne. [0051] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens conçus, pour chaque segment de course T, pour identifier la personne de ce segment de course T à partir des zones de personne ZP de ce segment de course T. Ces moyens comportent les moyens 208 à 224 suivants. [0052] Ainsi, le dispositif 112 comporte des moyens de localisation de numéro 208 (de l'anglais « Rib Number Detection » ou RBN Detection) conçus, pour chaque zone de personne ZP du segment de course T, pour rechercher au moins un numéro présent dans la zone de personne ZP et définir, dans la zone de personne ZP, pour chaque numéro trouvé, une zone, dite zone de numéro ZN, entourant ce numéro. Dans l'exemple décrit, la zone de numéro ZN est un cadre rectangulaire entourant le numéro. Dans la présente invention, le terme « numéro » englobe toute suite de caractères et n'est donc pas limité aux seules suites de chiffres. Dans l'exemple décrit, les moyens de localisation de numéro 208 comportent un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones profond (de l'anglais « Deep Neural Network » ou DNN), préalablement entraîné pour réaliser les tâches ci-dessus. Par exemple, le réseau de neurones est celui décrit dans le projet SSD-tensortlow avec les hyperparamètres du Tableau 1 suivant : [0053] 7 [Tableauxl] CUDA VISIBLE DEVICES=0,1,2,3 sctsid python Tcxtbox train.py \ --train dir=${ TRAIN DIR} \ --dataset dir=Sf DATASET DIRJ \ --save summaries secs=60 \ --save interval secs=1800 \ --weieht decay=0.0005 \ --optimizer=momentum \ --learning_rate=0.001 \ --batch sizc=8 \ --num_samples=800000 \ --gpu memory fraction=0.95 \ --max number of steps=500000 \ --use batch=False \ --num clones=4 \ [0054] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de reconnaissance de numéro 210 (de l'anglais « Rib Number Recognition » ou RBN Recognition) conçus, pour chaque zone de numéro ZN du segment de course T, pour reconnaître le numéro N° présent dans la zone de numéro ZN. Les moyens de reconnaissance de numéro 210 sont en outre conçus, pour chaque numéro N° reconnu, pour évaluer une fiabilité (également appelée « confiance ») de la reconnaissance. Dans l'exemple décrit, les moyens de reconnaissance de numéro 210 comportent un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones profond, préalablement entraîné pour réaliser les tâches précédentes. Par exemple, le réseau de neurones est celui du modèle CRNN Tensorflow tel que décrit dans l'article de Baoguang Shi et al. intitulé « An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition » et publié le 21 juillet 2015 sur arXiv.org (https://arxiv.org/abs/1507.05717). [0055] Lc dispositif 112 comporte en outre des moyens de sélection de numéro 212 conçus pour sélectionner l'un des numéros N° reconnus à partir des fiabilités de ces numéros N° reconnus. [0056] Dans l'exemple décrit, les moyens de sélection de numéro 212 sont tout d'abord conçus pour filtrer chaque numéro N° dont la fiabilité est inférieure à un seuil prédéfini. Ainsi, seuls les numéros N° dont la fiabilité est supérieure au seuil, dits 8 numéros fiables, sont gardés. Les moyens de sélection de numéro 212 sont en outre conçus pour sélectionner l'un des numéros N° fiables à partir de leurs fiabilités associées. Concernant cette dernière sélection, les moyens de sélection de numéro 212 sont par exemple conçus pour déterminer, parmi les valeurs des numéros N° fiables, celle dont une combinaison, comme la somme ou bien la moyenne, des fiabilités des numéros ayant cette valeur est la plus élevée. Le numéro N° sélectionné par les moyens de sélection de numéro 212 est alors celui ayant cette valeur déterminée. [0057] Le dispositif 112 comporte en outre une base de données 214 comportant un ensemble de numéros d'identification prédéfinis identifiant des personnes respectives. Par exemple, dans ccttc base de données 214, des noms N des participants 106 à la course sont respectivement associés à des numéros d'identification. Un exemple de base de données 214 est illustré dans le tableau suivant : [0058] [Tableaux2] Nom (N) Numéro d'identification Alice 4523 Bob 1289 [0059] La base de données 214 peut en outre associer à chaque personne (Nom/N°) une ou plusieurs signatures visuelles de référence SR représentatives de l'aspect visuel de cette personne. Ces signatures visuelles de référence SR peuvent être enregistrées dans la base de données 214 préalablement à la course et complétées par d'autres signatures visuelles de référence SR lors de la course, comme cela sera expliqué par la suite. [0060] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de récupération de nom 216 comportant un premier module 218 conçu pour rechercher, parmi les numéros d'identification prédéfinis de la base de données 214, le numéro N° sélectionné par les moyens de sélection de numéro 212 et pour récupérer le nom N associé. [0061] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de détermination de signature visuelle 220 conçus, pour chaque zone de personne ZP de chaque segment de course T, pour déterminer une signature visuelle S, dite locale, de la personne présente dans la zone de personne ZP et évaluer une fiabilité (ou « confiance ») de chaque signature visuelle locale S. La signature visuelle locale S de la personne est représentative de son aspect visuel global (ce qui inclut par exemple : la morphologie de la personne, la forme et les couleurs de ses vêtements, etc.). Dans l'exemple décrit, les moyens de détermination de signature visuelle 220 comportent un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones profond, préalablement entraîné pour réaliser les tâches précédentes. Par exemple, le réseau de neurones est le réseau ResNet 50. De préférence, le réseau de neurones est préalablement entraîné à partir d'images de personnes dans au 9 moins certaines desquelles le visage de la personne n'est pas visible. Ainsi, le réseau de neurones apprend bien à reconnaitre une personne sur la base de son aspect visuel global, et non à partir de l'aspect visuel de son visage. [0062] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 conçus, pour chaque segment de course T, pour déterminer une signature visuelle agrégée SA à partir des signatures visuelles locales S de la personne des zones de personne ZP du segment de course T et de leurs fiabilités associées. Par exemple, la signature visuelle agrégée SA est une moyenne des signatures visuelles locales S de la personne des zones de personne ZP du segment de course T, pondérée par les fiabilités respectives de ces signatures visuelles locales S. [0063] Les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 sont en outre conçus pour vérifier si la personne du segment de course T a pu être identifiée par un numéro d'identification porté par cette personne, par les moyens précédemment décrits . [0064] Dans ce cas, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 sont en outre conçus pour enregistrer la signature visuelle agrégée SA dans la hase de données 214 et pour l'associer au numéro d'identification trouvé (et donc également au nom N associé à ce numéro d'identification). La signature visuelle agrégée SA devient ainsi une signature de référence SR pour la personne ayant ce nom N et identifiée par ce numéro d'identification. [0065] Sinon, en particulier si les fiabilités des numéros N° évaluées par les moyens de re- connaissance de numéro 210 sont toutes inférieures au seuil prédéfini des moyens de sélection de numéro 212, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 sont conçus pour fournir cette signature agrégée SA aux moyens de récupération de nom 216. Ces derniers comportent en effet, en outre du premier module 218, un deuxième module 224 conçus pour déterminer, dans la base de données 214, le numéro d'identification associé à une ou plusieurs signatures visuelles de référence SR présentant une distance (par exemple, une distance euclidienne) pat- rapport à la signature visuelle agrégée SA inférieure à un seuil prédéfini. Le deuxième module 214 est en outre conçu pour enregistrer la signature visuelle agrégée SA dans la base de données 214 et pour l'associer au numéro d'identification trouvé (et donc également au nom N associé à ce numéro d'identification). La signature visuelle agrégée SA devient ainsi une signature de référence SR pour la personne ayant ce nom N et identifiée par ce numéro d'identification. Le deuxième module 224 est en outre conçu pour fournir le numéro d'identification déterminé au premier module 218, afin que ce dernier récupère le nom N associé à ce numéro d'identification. [0066] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de sélection de ligne 226 conçus pour recevoir, avec chaque flux vidéo F reçu, un identifiant ID de la caméra 110 envoyant ce flux vidéo F et sélectionner une ligne L représentant la ligne de passage 104 associée à la caméra 110 ayant cet identifiant de caméra ID. Chaque ligne L a une position fixe et prédéfinie dans les images I fournies par cette caméra 110. Les lignes L sont par exemple des lignes droites et/ou divisent en deux chaque image I : une partie amont par laquelle les participants 106 à la course sont destinés à arriver dans les images I et une partie aval par laquelle les participants 106 sont destinés à sortir des images 1. [0067] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de détection de franchissement 228 conçus tout d'abord pour déterminer, pour chaque segment de course T, parmi les zones de personne ZP du segment de course T, celle franchissant la première, dans un sens prédéfini, la ligne L sélectionnée par les moyens de sélection de ligne 226. Par exemple, lorsque la ligne L divise en deux parties chaque image 1, les moyens de détection de franchissement 228 sont conçus, pour chaque segment de course T, pour déterminer la zone de personne ZP s'étendant au moins en partie dans la partie aval, tandis que toutes les zones de personnes ZP précédentes s'étendaient dans la partie amont. [0068] Les moyens de détection de franchissement 228 sont en outre conçus pour déterminer un instant D de franchissement de la ligne L à partir d'un instant associé à l'image I contenant la zone de personne ZP franchissant la première la ligne. Cet instant de franchissement D est par exemple l'instant de conversion associé à chaque image par les moyens de conversion vidéo 202. [0069] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de modification d'image 230 conçus pour ajouter le nom N fourni par les moyens de récupération de nom 216 et l'instant de franchissement D fourni par les moyens de détection de franchissement 228 dans au moins une partie des images I contenant les zones de personne ZP formant le segment de course T à partir duquel ce nom N et cet instant de franchissement D ont été déterminés. Ces informations N. D sont par exemple ajoutées aux images I de manière à obtenir des images modifiées I* dans lesquelles les informations N. D suivent la zone de personne ZP. Cela permet de mettre en oeuvre de la réalité augmentée. [0070] Le dispositif 112 comporte en outre des moyens de reconstitution de flux vidéo 232 conçus pour construire un flux vidéo reconstitué F'" à partir des images modifiées I* par les moyens de modification d'image 230 et des images I non modifiées du flux vidéo F d'origine (par exemple pour les moments où aucun participant 106 ne passe devant la caméra 110). [0071] En référence aux figures 3 à 11, un procédé 300 de surveillance vidéo du fran- chissement de chaque ligne de passage 104 va à présent être décrit. Lors de cette description, un exemple concret sera développé, dont certains résultats sont illustrés sur les figures 4 à 11. [0072] Au cours d'une étape 302, chaque caméra 110 fournit un flux vidéo F au dispositif 11 112. [0073] Au cours d'une étape 304, les moyens de conversion vidéo 202 reçoivent le flux vidéo F de chaque caméra 110 et convertissent ce flux vidéo F en une suite d'images I successives. Les moyens de conversion vidéo 202 associent en outre les images i aux instants respectifs auxquels elles ont été converties. [0074] En référence à la figure 4, dans l'exemple développé, deux images II, In successives obtenues à l'issue de l'étape 304 sont illustrées. Deux participants 106f, 1062 à la course sont visibles sur ces images L. [0075] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 306, pour chacune des images I du flux vidéo de chaque caméra 110, les moyens de localisation de personne 204 recherchent au moins une personne présente dans l'image I et définissent, dans l'image I, pour chaque personne trouvée, une zone de personne ZP entourant au moins en partie cette personne. Ainsi, chaque zone de personne ZP définit, d'une part, une sous-image (le contenu de la zone de personne ZP, c'est-à-dire la partie de l'image I contenue dans la zone de personne ZP) et occupe, d'autre part, une certaine place dans l'image I (en particulier une position dans l'image). [0076] Le résultat de l'étape 306 dans l'exemple développé est illustré sur la figure 5. Plus précisément, pour l'image II, les moyens de localisation de personne 204 détectent le premier participant 106, et définissent la zone de participant ZP, i autour de lui. En outre, les moyens de localisation de personne 204 détectent le deuxième participant 1062 et définissent la zone de participant ZP,2 autour de lui. La même chose se produit pour l'image 12, donnant lieu à la zone de participant ZP2, entourant le premier participant 106, et à la zone de participant ZP- entourant le deuxième participant 1062. [0077] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 308, pour chacune d'au moins une personne trouvée, les moyens de construction de segments de course 206 regroupent, en un segment de course T, plusieurs zones de personnes ZP issues d'images I successives et entourant au moins en partie la même personne. [0078] Le résultat de l'étape 308 dans l'exemple développé est illustré sur la figure 6. Plus précisément, les moyens de construction de segments de course 206 fournissent un premier segment de course TI regroupant les zones de participant ZP,,, ZP,2 entourant le premier participant 1061 et un deuxième segment de course T2 regroupant les zones de personne ZP,,, ZP,2 entourant le deuxième participant 106, [0079] De retour à la figure 3, les étapes suivantes 310 à 328 sont mises en oeuvre pour chaque segment de course T. pour identifier la personne de ce segment de course T partir des zones de personne ZP de ce segment de course T. [0080] Au cours d'une étape 310, pour chaque zone de personne ZP du segment de course T. les moyens de localisation de numéro 208, pour chaque zone de personne ZP du segment de course T, recherchent au moins un numéro N° présent dans la zone de 12 personne ZP, et plus précisément dans le contenu de cette zone de personne ZP, et définissent, dans la zone de personne ZP, pour chaque numéro N° trouvé, une zone de numéro ZN entourant ce numéro N°. [0081] Le résultat de l'étape 310 dans l'exemple développé est illustré sur la figure 7. Plus précisément, pour le segment de course TI, les moyens de localisation de numéro 208 détectent un numéro dans chaque zone de personne ZPI, ZP12 et définissent, dans respectivement ces deux zones dc personne ZP11, ZP12, les zones de numéro ZNI, ZN12. De même, pour le segment de course T,, les moyens de localisation de numéro 208 détectent un numéro dans chaque zone de personne ZP,, ZP,2 et définissent, dans respectivement ces deux zones dc personne ZP,I, ZP22, les zones de numéro ZN,n, ZN22. [0082] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 312, pour chaque zone de numéro ZN du segment de course T, les moyens de reconnaissance de numéro 210 reconnaissent le numéro N° présent dans la zone de numéro ZN et évaluent la fiabilité de la reconnaissance. [0083] Le résultat de l'étape 312 dans l'exemple développé est illustré sur la figure 8. Plus précisément, pour le segment de course TI, les moyens de reconnaissance de numéro 210 reconnaissent le numéro 4523 dans la zone de numéro ZNII avec une fiabilité de 73 et le numéro 4583 dans la zone de numéro ZNI2 avec une fiabilité de 2. Pour le segment de course T2, les moyens de reconnaissance de numéro 210 reconnaissent le numéro 1289 dans la zone de numéro ZN,,, avec une fiabilité de 86 et le numéro 1289 dans la zone de numéro ZN22, avec une fiabilité de 55. [0084] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 314, les moyens de sélection de numéro 212 sélectionnent l'un des numéros N° reconnus à partir des fiabilités associées à ces numéros N° reconnus. [0085] Dans l'exemple développé où un filtrage préalable est prévu, le seuil prédéfini pour le filtrage des numéros vaut 5. Ainsi, pour le segment de course TI, le numéro 4583 de la zone de numéro ZN,2 présente une fiabilité inférieur au seuil prédéfini et est donc filtré par les moyens de sélection de numéro 212. Il ne reste alors plus que le numéro 4523 de la zone de numéro ZN,1 qui est donc sélectionné par les moyens de sélection de numéro 212. Pour le segment de course T2, les deux numéros 1289 des zones de numéros ZN2,, ZN22 sont fiables et ne sont donc pas filtrés par les moyens de sélection de numéro 212. Ces deux numéros ont en outre la même valeur, 1289. Ainsi, les moyens de sélection de numéro 212 combinent les fiabilités de ces deux numéros, par exemple en prenant leur moyenne, qui vaut 70,5. Pour montrer un exemple de sélection paimi plusieurs numéros différents, on suppose que le segment de course TI comporte en outre les deux images précédant les images II, L, que ces deux images contiennent également le deuxième participant 106, et que ces deux images donnent respectivement lieu aux deux prédictions de numéro suivantes : 7289 avec une fiabilité de 70 13 et 7289 avec une fiabilité de 50. La combinaison (moyenne dans l'exemple décrit) des fiabilités des numéros ayant la valeur 7289 est donc de 60. Ainsi, dans cet exemple, la valeur 1289 est celle dont la combinaison des fiabilités des numéros ayant cette valeur est la plus élevée et le numéro 1289 est donc sélectionné par les moyens de sélection de numéro 212. [0086] Au cours d'une étape 316, les moyens de récupération de nom 216 recherchent, parmi les numéros d'identification prédéfinis de la base de données 214, le numéro N° sélectionné à l'étape 314 et récupèrent le nom N associé. [0087] Parallèlement aux étapes 310 à 316, les étapes suivantes 318 à 328 sont mises en oeuvre. [0088] Au cours d'une étape 318, pour chaque zone de personne ZP du segment de course T, les moyens de détermination de signature visuelle 220 déterminent, à partir du contenu de cette zone de personne ZP, une signature visuelle locale S de la personne présente dans la zone de personne ZP et associent chaque signature visuelle locale S à une fiabilité. [0089] Au cours d'une étape 320, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 déterminent une signature visuelle agrégée SA à partir des signatures visuelles S de la personne des zones de personne ZP du segment de course T et de leurs fiabilités associées. [0090] Au cours d'une étape 322, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 vérifient si la personne du segment de course T a pu être identifiée par un numéro porté par cette personne. Par exemple, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 vérifient si un numéro N° a pu être sélectionné à l'étape 314 et/ou si un des numéros d'identification de la base de données 214 a été trouvé à l'étape 316, permettant de récupérer un nom N. [0091] Si c'est le cas, au cours d'une étape 324, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 enregistrent la signature visuelle agrégée SA dans la base de données 214 et l'associent au nom de personne N (et au numéro N° associé) récupéré par les moyens de récupération de nom 216. La signature visuelle agrégée SA devient alors une signature visuelle de référence SR représentant la personne ayant le nom N, et venant compléter les signatures visuelles de référence déjà présentes dans la base de données 214, par exemple celles enregistrées avant la course ou bien celles obtenues pendant la course. [0092] Sinon, au cours d'une étape 326, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 fournissent cette signature visuelle agrégée SA aux moyens de récupération de nom 216. [0093] Au cours d'une étape 328, la personne du segment de course T est identifiée à partir de la signature visuelle agrégée SA. Pour cela, les moyens de récupération de nom 216 14 déterminent, parmi les numéros N° prédéfinis de la hase de données 214, celui associé à une ou plusieurs signatures visuelles de référence S' présentant une distance avec la signature visuelle agrégée SA inférieure à un seuil prédéfini et récupèrent le nom de personne N associé à ce numéro N°. Dans le cas où un numéro N° est associé à plusieurs signatures visuelles de référence S', la distance de la signature visuelle agrégée SA à ces signatures visuelles de référence S' est par exemple une moyenne des distances respectives entre la signature visuelle agrégée SA et les signatures visuelles de référence S'. Ainsi, si le numéro N° est associé à deux signatures visuelles de référence SR, la distance de la signature visuelle agrégée SA à ces deux signatures visuelles de référence SR est une moyenne de la distance de la signature visuelle agrégée SA à la première signature visuelle de référence S' et de la distance de la signature visuelle agrégée SA à la deuxième signature visuelle de référence SR. Si un numéro N° est trouvé, les moyens de détermination de signature visuelle agrégée 222 enregistrent la signature visuelle agrégée SA dans la hase de données 214 et l'associent au nom de personne N (et au numéro N° associé) récupéré par les moyens de récupération de nom 216. [0094] Parallèlement aux étapes 310 à 316 et aux étapes 318 à 328, les étapes suivantes 330 à 334 sont mises en oeuvre. [0095] Au cours d'une étape 330, les moyens de sélection de ligne 226 reçoivent, avec le flux vidéo F reçu, un identifiant ID de la caméra 110 envoyant cc flux vidéo F et sélectionnent la ligne L représentant la ligne de passage 104 associée à la caméra 110 ayant cet identifiant ID. [0096] La figure 9 illustre, dans le cadre de l'exemple développé, trois lignes LI, L,, associées à respectivement trois caméras 110. Dans cet exemple, les moyens de sélection de ligne 226 sélectionnent la ligne L3. [0097] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 332, les moyens de détection de fran- chissement 228 déterminent, parmi les zones de personne ZP de chaque segment de course T, celle franchissant la première, dans un sens prédéfini, la ligne L sélectionnée, c'est-à-dire celle dont la place occupée est traversée la première par la ligne L, tandis que la place occupée par la zone de personne de l'image ZP précédente dans le segment de course était (entièrement) d'un côté prédéfini de la ligne L (par exemple du côté amont de la ligne L). [0098] En référence à la figure 10, dans l'exemple développé, pour le deuxième participant 106,, la zone de personne ZP22 de l'image L est la première à franchir la ligne L3 sélectionnée. Plus précisément, la zone de personne ZP,i de l'image II est (entièrement) dans la partie amont de l'image II tandis qu'une portion de la zone de personne ZP,, de l'image L est dans la partie aval de l'image I, [0099] De retour à la figure 3, au cours d'une étape 334, les moyens de détection de fran- chisscmcnt 228 déterminent un instant D de franchissement dc la ligne L à partir d'un instant associé à l'image I contenant la zone de personne ZP franchissant la première la ligne. L'instant de franchissement D pourrait être déterminé en outre à partir d'un instant associé à l'image précédente. [0100] Dans l'exemple développé, l'instant de franchissement D est pris égal à l'instant de conversion de l'image I, à l'étape 304. Alternativement, l'instant de franchissement D pourrait âtre un instant intermédiaire entre l'instant associé à l'image I, et l'instant associé à l'image II. [0101] Au cours d'une étape 336, les moyens de modification d'image 230 ajoutent le nom N fourni par les moyens de récupération de nom 216 et l'instant de franchissement D fourni par les moyens dc détection de franchissement 228 dans au moins certaines des images I contenant les zones de personne ZP formant le segment de course T à partir duquel ce nom N et cet instant de franchissement D ont été déterminés. [0102] Les deux images modifiées I*,, 1*2 obtenues à l'étape 336 dans l'exemple développé sont illustrées sur la figure 11. [0103] Au cours d'une étape 338, les moyens de reconstitution de flux vidéo 232 construisent un flux vidéo reconstitué F* à partir des images modifiées I* par les moyens de modification d'image 230 et des images I non modifiées du flux vidéo F d'origine. [0104] Il apparaît clairement qu'un procédé d'identification de personne dans une vidéo tel que celui décrit précédemment permet d'exploiter les similitudes entre des images successives pour améliorer la reconnaissance d'une personne, comme un participant à une compétition sportive. [0105] Il sera en outre apprécié que chacun des éléments 202 à 232 décrits précédemment peut être implémenté de manière matérielle, par exemple par des fonctions micro programmées ou micro câblées dans des circuits intégrés dédiés (sans programme d'ordinateur), et/ou de manière logicielle, par exemple par un ou plusieurs prograrmnes d'ordinateur destinés à être exécutés par un ou plusieurs ordinateurs comportant chacun, d'une part, une ou plusieurs mémoires pour le stockage de fichiers de données et d'un ou plusieurs de ces programmes d'ordinateurs et, d'autre part, un ou plusieurs processeurs associés cette ou ces mémoires et destinés à exécuter les instructions du ou des programmes d'ordinateur stockés dans la ou les mémoire de cet ordinateur. [0106] On notera par ailleurs que l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. [0107] Par exemple, les éléments 202 à 232 pourraient être répartis entre plusieurs or- dinateurs. Ils pourraient être même répliqués dans ces ordinateurs. Par exemple, on 16 pourrait prévoir un ordinateur pour chaque caméra. Dans ce cas, chaque ordinateur reprendrait les éléments du dispositif 112, sauf l'entrée d'un identifiant ID de la caméra et les moyens de sélection de ligne 226, qui seraient inutiles puisque cet ordinateur ne considérerait que la ligne associée à la caméra à laquelle il est relié. Dans ce cas, les différents ordinateurs sont de préférence synchronisés entre eux afin qu'ils déterminent des instants de passage cohérents d'une caméra à l'autre. Le protocole NTP (de l'anglais « Network Time Protocol ») est par exemple utilisé. [0108] Dans la présentation détaillée de l'invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l'invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en oeuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. 17 [Revendication 1] REVENDICATIONSProcédé d'identification d'une personne dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, caractérisé en ce qu'il comporte : pour chacune d'une pluralité d'images (I, 11, 12) successives d'un flux vidéo (F) d'une caméra (1 10), la recherche (306) d'au moins une personne (106, 1061, 1062) présente dans l'image (I, 1,, 12) et la définition (306), dans l'image (I, II, 12), pour chaque personne (106, 1061, 1062) trouvée, d'une zone, dite zone de personne (ZP, ZP11, Z1312, ZP21, Z1322), entourant au moins en partie cette personne (106, 1061, 1062) ; pour chacune d'au moins une personne (106, 1061, 1062) trouvée, le regroupement en un segment de course (T, T,, T2) de plusieurs zones de personne (ZP, ZP11, ZP12, ZP,,, ZP22) issues d'images (I, I,, D successives et entourant au moins en partie cette même personne (106, 1061, 1062) ; pour chaque segment de course (T, T1, T2), l'identification de la personne de ce segment de course (T, TI, T2), par une signature visuelle de cette personne, cette identification comportant : pour chaque zone de personne (ZP, ZP,,, ZP12, ZP21, ZP22) du segment de course (T, T,, T2), la détermination (318) d'une signature visuelle de la personne (106, 1061, 1062) de ce segment de course (T, TI, T2), dite signature visuelle locale (S), la détermination (320) d'une signature visuelle agrégée (SA) à partir des signatures visuelles locales (S), et l'identification de la personne (106, 1061, 1062) de ce segment de course (T, TI, Ti) à partir de la signature visuelle agrégée (SA). - [Revendication 2] Procédé selon la revendication 1, dans lequel la signature visuelle agrégée (SA) est une moyenne des signatures visuelles locales (S) de la personne (106, 1061, 1062). [Revendication 3] Procédé selon la revendication 1 ou 2, comportant en outre, pour chaque détermination (318) d'une signature visuelle locale (S), l'évaluation 18 [Revendication 4] [Revendication 5] d'une fiabilité de cette signature visuelle locale (S) et dans lequel la signature visuelle agrégée (SA) est déterminée à partir, en plus des signatures visuelles locales (S), de leurs fiabilités associées. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comportant en outre, pour chaque segment de course (T, T1, T2) : pour chaque zone de personne (ZP, ZP,,, ZP1,, ZP21, ZP2,,) du segment de course (T, T1, T,), la recherche (310) d'au moins un numéro présent dans la zone de personne (ZP, ZP11, ZPi2, ZP21, ZP2,,) et la définition, dans la zone de personne (ZP, ZP11, ZP21, ZP22), pour chaque numéro (N°) trouvé, d'une zone, dite zone de numéro (ZN, ZN11, ZN22), entourant ce numéro ; pour chaque zone de numéro (ZN, ZN,,, ZN,,) du segment de course (T, T1, T,), la reconnaissance (312) du numéro (N°) présent dans la zone de numéro (ZN, ZN11, ZN,2, ZN21, ZN22) et, pour chaque numéro (N°) reconnu, l'évaluation d'une fiabilité de la reconnaissance ; la sélection (314) d'un des numéros (N°) reconnus à partir des fiabilités de ces numéros (Ne) reconnus ; et la recherche (316) du numéro (N°) sélectionné parmi un ensemble de numéros d'identification prédéfinis identifiant des personnes (106, 1061, 1062) respectives ; et dans lequel l'identification de la personne de ce segment de course (T, T,, T2), par une signature visuelle de cette personne est réalisée si la personne n'a pas pu être identifiée par un numéro d'identification. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la sélection (314) d'un des numéros (N°) reconnus à partir des fiabilités associées à ces numéros (N°) comporte : le filtrage de chaque numéro (N°) dont la fiabilité est inférieure à un seuil prédéfini ; et la sélection d'un des autres numéros (N°), dits numéros fiables, à partir de leurs fiabilités associées. [Revendication 6] Procédé selon la revendication 5, dans lequel la sélection d'un des numéros (N°) fiables à partir de leurs fiabilités associées comporte la 19 [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] sélection, parmi les valeurs des numéros (N°) fiables, de celle dont une combinaison, comme la somme ou bien la moyenne, des fiabilités des numéros ayant cette valeur est la plus élevée, et dans lequel le numéro (N°) sélectionné est celui ayant cette valeur. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 à 6, dans lequel l'identification (328) de la personne du segment de course (T, T' T,) à partir de la signature visuelle agrégée (SA) comporte : la détermination, parmi les numéros d'identification prédéfinis, de celui associé à une ou plusieurs signatures visuelles de référence (S') présentant une distance avec la signature visuelle agrégée (SA) inférieure à un seuil prédéfini. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, comportant en outre, pour chaque segment de course (T, T1, T,) : la détermination (332), parmi les zones de personne (ZP, ZP', ZP21, ZP2,) du segment de course (T, T1, T,), de celle franchissant la première, dans un sens prédéfini, une ligne (L, L1, L2, L) ayant une position fixe et prédéfinic dans les images (1,1,12) ; et la détermination (334) d'un instant de franchissement (D) de la ligne (L, LI, 1,, L3) à partir d'un instant associé à l'image (1, I, , I2) contenant la zone de personne (ZP, ZP,,, ZP12, ZP2i, ZP22) franchissant la première la ligne (L, LI, L2, LA). Programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Dispositif (112) d'identification d'une personne (106, 106, 1062) dans une vidéo, par une signature visuelle de cette personne, caractérisé en ce qu'il comporte : des moyens (204) conçus, pour chacune d'une pluralité d'images (I, I, 12) successives d'un flux vidéo (F) d'une caméra (110), pour rechercher au moins une personne (106, - 20 1061, 1062) présente dans l'image (I, 1i, 12) et définir, dans l'image (1, 11, 12), pour chaque personne (106, 1061, 1062) trouvée, une zone, dite zone de personne (ZP, ZP11, ZP12, ZP,,, ZP2,), entourant au moins en partie cette personne (106, 1061, 1062) ; des moyens (206) conçus, pour chacune d'au moins une personne (106, 1061, 1062) trouvée, pour regrouper en un segment de course (T, T1, T,) plusieurs zones de personne (ZP, ZP,I, ZP12, ZP21, ZP') issues d'images (I, 11,12) successives et entourant au moins en partie cette même personne (106, 1061, 1062) ; des moyens conçus, pour chaque segment de course (T, T1, T2 ), pour identifier la personne de ce segment de course, par une signature visuelle de cette personne, ces moyens comportant : des moyens (208) conçus, pour chaque zone de personne (ZP, ZP11, ZP12, ZP21, ZP22) du segment de course (T, T1, T2), pour déterminer (318) une signature visuelle (S) de la personne (106, 1061, 1062) présente dans la zone de personne (ZP, ZP,,, ZP12, ZP 21, ZP22) de ce segment de course (T, T1, T2), dite signature visuelle locale (S) ; des moyens conçus pour déterminer une signature visuelle agrégée (SA) à partir des signatures visuelles locales (S) ; et des moyens conçus pour identifier la personne (106, 1061, 1062) de ce segment de course (T, T1, T,) à partir de la signature visuelle agrégée (SA).