FR 3128868 A1 20230512 FR 2111924 A 20211110 Procédé de caractérisation de cils ou sourcils La présente invention se rapporte à un procédé de caractérisation de cils ou sourcils mis en œuvre par ordinateur, comprenant les étapes suivantes visant à : - recevoir des données correspondant à un ensemble de pixels d’une image en gros plan d’une zone corporelle comprenant une pluralité des cils, de préférence la totalité d’une frange de cils ou d’un sourcil, à caractériser ; - appliquer au moins une étape de vision par ordinateur de manière à obtenir, à partir des données d’image reçues, une évaluation numérique d’au moins un paramètre numérique caractéristique parmi, notamment, le nombre de fibres, une longueur moyenne des fibres, une épaisseur moyenne des fibres, une courbure des fibres. Figure pour l’abrégé : Fig 1 Procédé et système de caractérisation de fibres kératiniques, en particulier de cils humain. La présente invention se rapporte à un procédé de caractérisation de fibres kératiniques tels que les cils ou les sourcils, en vue de la sélection et de l’application d’une composition cosmétique sur lesdites fibres kératiniques. Par « produits cosmétiques », on entend tout produit tel que défini dans le règlement (CE) N°1223/2009 du Parlement Européen et du Conseil du 30 novembre 2009, relatif aux produits cosmétiques. Ainsi, un produit cosmétique est généralement défini comme étant une substance ou un mélange destiné à être mis en contact avec des parties superficielles du corps humain (épiderme, systèmes pileux et capillaire, ongles, lèvres et organes génitaux externes) ou avec les dents et les muqueuses buccales en vue, exclusivement ou principalement, de les nettoyer, de les parfumer, d’en modifier l’aspect, de les protéger, de les maintenir en bon état ou de corriger les odeurs corporelles. La présente invention vise plus particulièrement la caractérisation de cils, notamment humains, en vue de l’application d’une composition de maquillage ou de soin tel que du mascara sur ceux-ci. Par mascara, on entend une composition destinée à être appliquée sur les cils. Il peut notamment s’agir d’une composition de maquillage des cils, d’une base de maquillage des cils (ou « base coat »), d’une composition à appliquer sur un mascara (ou « top-coat »), ou bien encore une composition de traitement cosmétique des cils. Le mascara est plus particulièrement destiné aux cils d’êtres humains, mais également aux faux-cils. L’application de mascara vise en particulier à augmenter l’intensité du regard, notamment à travers une augmentation plus ou moins importante du volume et/ou de la longueur des cils. Le principe consiste à déposer une quantité voulue de matière sur les cils de manière à obtenir cet effet volumateur et/ou allongeant. Le produit cosmétique est appliqué au moyen d’un applicateur. De manière générale, un applicateur comprend un organe d’application relié à un organe de préhension par l’intermédiaire d’une tige. L’organe d’application définit une surface d’application et présente un corps principal ou âme, généralement allongé, pouvant porter des éléments d’application s’étendant en saillie depuis ladite âme. De préférence, les éléments d’application s’étendent selon une direction générale sensiblement normale à l’âme (en particulier radiale). Lors de l’application, l’organe d’application est chargé en produit cosmétique et amené en contact avec les fibres afin de permettre la dépose du produit sur celles-ci. Les éléments d’application, espacés les uns des autres, forment des zones de réservoir de produit cosmétique. Ils permettent également de séparer/peigner les cils de manière à optimiser la dépose de produit sur chaque cil. On connaît des ensembles de mascara et d’applicateur conçus pour apporter différents effets, et en particulier des effets volumateur et/ou allongeant plus ou moins importants selon la composition du mascara et l’applicateur utilisé. Ainsi, chaque produit commercial vise un effet particulier. Bien évidemment, le résultat final dépend également des caractéristiques initiales des cils de l’utilisatrice. Ainsi, une utilisatrice présentant des cils denses et épais n’aura besoin que d’un mascara léger pour obtenir un effet volumateur marqué alors qu’une utilisatrice présentant des cils peu denses et fins devra utiliser un mascara spécifique permettant de fortement charger lesdits cils en produit. Trouver le produit approprié selon les effets souhaités est complexe et peut nécessiter plusieurs essais de produits qui peuvent décourager la consommatrice. Un objectif de l’industrie cosmétique est de toujours améliorer l’expérience vécue par ses consommateurs et de proposer des produits et compositions toujours plus adaptés à leurs besoins et à leurs caractéristiques spécifiques. De ce fait, il existe un besoin de développer des systèmes permettant à l’utilisatrice de mieux connaître les caractéristiques de ses cils, en vue de sélectionner plus facilement un produit susceptible de lui apporter l’effet désiré. Le document JP5279213B2 propose à cette fin un outil permettant d’évaluer différents paramètres des cils tels que leur longueur, leur densité et leur courbure. Chaque paramètre est évalué manuellement par référence à une règle correspondant marquée sur l’outil. Toutefois, un tel outil n’est pas aisé à utiliser, nécessite plusieurs opérations de positionnement et de lecture, et limite fortement les possibilités d’interaction avec l’utilisateur et la consommatrice. Afin de répondre à ces limitations, la présente invention vise un procédé de caractérisation des cils comprenant les étapes suivantes visant à : - recevoir des données correspondant à un ensemble de pixels formant une image en gros plan d’une zone corporelle comprenant une pluralité des cils, de préférence la totalité d’une frange de cils, à caractériser ; - appliquer au moins une étape de vision par ordinateur aux données d’image reçues et, - obtenir de l’étape de vision par ordinateur, une évaluation numérique d’au moins un paramètre caractéristique desdits cils, parmi, notamment, un nombre de fibres, une longueur moyenne des fibres, une épaisseur moyenne des fibres. Il a en effet été noté de manière inattendue que l’utilisation de techniques de « machine vision » pouvait permettre la caractérisation quantitative de cils. Les cils sont en effet de petits objets présentant généralement un diamètre de l’ordre de la centaine de micromètres de diamètres et relativement peu nombreux (de l’ordre de la centaine pour les cils d’une frange supérieure de l’œil). Ainsi, leur identification et traitement par des techniques de vision par ordinateur pouvait paraître particulièrement difficile. En effet, il est notamment connu d’utiliser des techniques de vision par ordinateur pour détecter l’iris d’un œil dans une image (cf. par exemple, Jus Lozej, Blaz Meden, Vitomir Strucy, Peter Peer, « End-to-End Iris Segmentation using U-Net », 2018 IEEE International Work Conference on Bioinspired Intelligence (IWOBI), DOI:10.1109/IWOBI.2018.8464213). Dans le cadre d’un tel procédé de détection d’iris, les cils doivent être éliminés de l’image, c’est-à-dire que les pixels des cils sur l’image sont classés comme n’appartenant pas à l’objet recherché, et peu d’attention est porté à leur identification et segmentation effective. En d’autres termes, le présent procédé vise à inverser la méthode en choisissant de sélectionner et retenir les pixels de cils sur une image afin de permettre l’extraction et la détermination de paramètres numériques caractéristiques. Il est ainsi notamment possible de mettre en œuvre un réseau U-Net tel qu’utilisé pour l’iris et de l’entraîner de manière appropriée pour la reconnaissance des cils. Par ailleurs, un tel procédé permet l’évaluation de plusieurs paramètres à partir d’une même image, le cas échéant en procédant à plusieurs étapes d’analyse d’image et/ou de calcul après l’image soumise à l’étape de vision par ordinateur. Il est bien évidemment possible de soumettre plusieurs images, prises de différentes manières (de profil, œil fermé, etc…), aux étapes de vision par ordinateur de manière à renforcer la fiabilité de l’évaluation (moyennage des résultats, etc..) voire évaluer d’autres paramètres qui peuvent être accessibles de manière plus fiable à partir d’une image prise selon un autre angle (par exemple, pour l’évaluation de la courbure, on pourra préférer une image des cils vus de côté). Par « image en gros plan », on entend un cadrage qui isole une partie du corps humain, en l’espèce, l’image en gros plan est centrée sur une zone de l’œil comprenant au moins les cils. De préférence, l’image comprend également l’œil, en particulier son iris. De manière complémentaire, l’image peut également inclure les sourcils correspondant à la zone de l’œil considérée. Préférentiellement, l’image en gros plan exclu le nez, en particulier une aile du nez. L’utilisation d’une image en gros plan permet de s’assurer au mieux que les cils présents sur l’image occuperont a minima quelques pixels de largeur. Le procédé peut comprendre une étape préalable d’acquisition d’image par une caméra, l’étape d’acquisition d’image pouvant être avantageusement précédée d’une étape de démaquillage des cils et/ou d’une étape de peignage des cils, le peignage étant de préférence effectué après le démaquillage. Ces étapes, et en particulier l’étape de peignage, permettent d’optimiser la séparation et l’individualisation des cils de manière à faciliter leur rendu et identification sur l’image prise. L’étape d’acquisition est effectuée avec un appareil photo numérique, en particulier intégré à une tablette ou un téléphone personnel, comprenant un capteur d’au moins 6 Mpx, de préférence d’au moins 8 Mpx, voire au moins 12 Mpx. L’image peut être avantageusement acquise avec un mode HDR (« High Dynamic Range »). L’image en gros plan présente préférentiellement une résolution minimale de 4K, mieux 8K et contient au moins 8 Mpx, de préférence 12 Mpx voire 24 Mpx. De telles résolutions permettent d’assurer que la plupart des fibres des cils occupent dans leur diamètre plusieurs pixels de largeur de l’image acquise. L’image en gros plan est de préférence prise directement de manière rapprochée (proxiphotographie) lors de l’étape d’acquisition, par exemple à une distance des cils comprise entre 10 et 50cm, de préférence entre 15 et 25cm. Même si cela n’est pas souhaitable, il est bien évidemment possible d’utiliser un zoom, de préférence optique, mais un zoom numérique peut également être utilisé pour peu que la qualité et résolution d’image reste suffisante. De préférence, un zoom n’est pas utilisé. On pourra également utiliser un mode « macro » de l’appareil photo. Toutefois, l’image en gros plan peut également résulter d’un recadrage d’une image plus large, notamment d’une image dite « full-face ». Le recadrage sur la zone d’intérêt, en particulier la zone de l’œil et des sourcils, peut lui-même être effectué par une étape de traitement d’image permettant de reconnaître et segmenter des éléments du visage. A cette fin, on pourra notamment mettre en œuvre des techniques de détection et de segmentation des traits du visage, telles que décrites par exemple dans le document Zakia Hammal, NicolasEveno, AliceCaplier,Pierre-YvesCoulon, « Parametric models for facial features segmentation », SignalProcessing, Elsevier, 2005, 86, pp.399-413. hal-00121793 ; ou encore des modules logiciels tels que face_recognition disponible à l’adresse https://github.com/ageitgey/face_recognition. L’identification et la détection de l’œil et/ou des sourcils permet ainsi d’effectuer un détourage approprié de l’image de manière à obtenir l’image en gros plan souhaitée. Selon la qualité de l’image utilisée, les cils peuvent ne représenter qu’environ 0,5% du nombre total de pixels (environ 60000 pixels de cils pour une image prise avec un capteur de 12 millions de pixel). Il existe donc un besoin pour optimiser leur détection dans le cadre du procédé de la présente demande. De manière avantageuse, l’étape d’acquisition d’image comprend une étape de mise au point de la caméra sur les cils. En particulier un autofocus, ou mise au point automatique, peut être réalisé par un opérateur avant de prendre l’image. Cela permet d’optimiser la netteté des cils sur l’image. Alternativement ou de manière complémentaire, l’étape d’acquisition comprend une étape de vérification de la netteté de l’image, notamment par application d’un critère algorithmique telle qu’une variance d’un laplacien (cf. R. Bansal, G. Raj and T. Choudhury, "Blur image detection using Laplacian operator and Open-CV," 2016 International Conference System Modeling & Advancement in Research Trends (SMART), 2016, pp. 63-67, doi: 10.1109/SYSMART.2016.7894491). Ainsi, une image présentant une netteté insuffisante par rapport à un seuil prédéfini, pourrait être rejetée et/ou il pourrait être demandé à l’opérateur s’il souhaite prendre une nouvelle image. Un degré de netteté peut être également présenté en direct à un opérateur afin de l’assister dans l’évaluation et la prise de vue. Le flash ou un éclairage additionnel, peut être avantageusement utilisé lors de la prise de vue. L’utilisation de tels éclairages additionnels permet de limiter l’impact des variations de luminosité ambiante. Avantageusement, l’étape d’acquisition d’image est réalisée en contre-plongée, de préférence selon un angle compris entre 10 et 45 degrés, de préférence selon un angle compris en 15 et 20 degrés, en dessous de la frange des cils considérée. De manière avantageuse, l’étape d’acquisition est également réalisée avec un sujet se tenant de préférence debout, et tenant sa tête sensiblement droite. De manière très préférentielle, l’étape d’acquisition est réalisée sur un sujet, œil ouvert, et dont le regard est dirigé vers le haut. De cette manière, les cils ou la frange de cils considérés se trouvent globalement sensiblement parallèle à un plan de l’objectif de l’appareil photo, ce qui permet d’optimiser leur détection et caractérisation par l’étape de vision par ordinateur. Selon un premier mode de réalisation, l’étape de vision par ordinateur met en œuvre un procédé de régression directe, notamment par application d’un réseau neuronal résiduel, en particulier de type ResNet (cf, par exemple (K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 770-778, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.) . L’utilisation d’une telle méthode permet d’obtenir une estimation numérique directe des paramètres caractéristiques recherchés par le réseau neuronal à partir de l’image. Une telle méthode peut avantageusement permettre d’éviter une ou plusieurs étapes additionnelles de segmentation des cils. Selon un deuxième mode de réalisation, alternatif ou complémentaire, l’étape de vision par ordinateur comprend au moins une étape d’identification par segmentation des fibres des cils. Avantageusement, l’étape de vision par ordinateur comprend une étape d’identification par segmentation de racines et/ou de pointes des cils. Les étapes de segmentation peuvent en particulier être mise en œuvre par application d’un modèle d’intelligence artificielle entraîné de manière correspondante pour permettre la détection des objets recherchés. Les étapes de segmentation sont notamment réalisées par classification des pixels comment appartenant ou non à l’objet recherché et permet d’obtenir un ou plusieurs masques de segmentation correspondants. En particulier, les étapes de segmentation sont réalisées par mises en œuvre de réseaux de neurones U-Net (Ronneberger O., Fischer P., Brox T. (2015) U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In: Navab N., Hornegger J., Wells W., Frangi A. (eds) Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. MICCAI 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9351. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28). Ces réseaux permettent de classer les pixels de l’image dans différentes catégories, dans le cas présent de caractérisation de cils, on pourra avoir les catégories suivantes : fibre, racine, pointe, entre autres. Les pixels ainsi classifier permettent la génération d’un ou plusieurs masques de segmentation associés. Il a en effet été constaté que de tels réseaux conviennent particulièrement à la détection de fibres. Toutefois, si l’image soumise comprend plusieurs types de fibres, il peut être difficile pour le réseau de procéder à leur désambiguïsation. Ainsi, par exemple si l’image en gros plan comprend à la fois des cils et des sourcils, le réseau neuronal mis en œuvre pourra ne pas les distinguer notamment en raison d’une méthode de classification locale ne prenant pas en compte un positionnement globale du pixel considéré pour estimer son appartenance à l’un ou l’autre élément du visage. Afin de résoudre une telle difficulté, il pourra être nécessaire de procéder à une étape préliminaire de recadrage de l’image en gros plan soumise dans laquelle les sourcils sont éliminés, ou à appliquer les étapes de vision par ordinateur, et notamment de segmentation, uniquement sur une zone de l’image réduite où sont présents les cils à l’exclusion des sourcils. Cette zone réduite peut être obtenue en mettant préalablement en œuvre une étape de classification des pixels de l’image comme appartenant à une zone de cils ou non. Cette étape de classification peut mettre en œuvre un réseau neuronal de type U-Net comme précédemment. De manière avantageuse, il est également possible de procéder à une détection de l’iris ou d’un autre élément de référence lors de cette étape, notamment afin de permettre la calibration des distances comme expliqué infra . Préférentiellement, le procédé comprend une étape de génération d’une image mettant en évidence les éléments identifiés par segmentation sur l’image reçue. La mise en évidence des éléments identifiés peut notamment se faire par colorisation spécifique des pixels de l’image identifiés comme appartenant à un élément caractéristique. L’image générée peut en particulier consister en au moins un filtre de superposition, obtenu à partir d’un ou plusieurs masques de segmentation, et apte à être affiché en superposition de l’image d’origine (ayant pu éventuellement subir une ou plusieurs premières modifications graphiques telle qu’une inversion de couleur). En particulier le filtre de superposition pourra comprendre des pixels d’une couleur de fond (par exemple noir) ne correspondant à aucun élément spécifique identifié par segmentation et des pixels d’une première couleur (par exemple rouge) correspondant à un premier élément identifié par segmentation (par exemple fibres des cils). Un deuxième filtre ou le même filtre pourra comprendre des pixels d’une deuxième couleur (par exemple orange) correspondant à un deuxième élément identifié par segmentation (par exemple les pointes des cils). Un troisième filtre ou le même filtre pourra comprendre des pixels d’une troisième couleur (par exemple vert) correspondant à un troisième élément identifié par segmentation (par exemple les racines des cils). De manière complémentaire, la ou les étapes de segmentation sont suivies d’au moins une étape de calcul du paramètre caractéristique souhaité à partir des pixels classifiés par segmentation. Préférentiellement, la longueur moyenne des fibres est obtenue grâce aux distances racine – pointe de chaque fibre. Préférentiellement encore, le nombre de fibres est déterminé par une méthode de saut pixel. La technique de saut pixel comprend notamment l’étape visant à définir une ou plusieurs lignes transversales de pixels s’étendant à travers l’ensemble des cils acquis sur l’image (notamment à travers la frange de cils), ladite ligne transversale étant située entre les pointes et les racines préalablement identifiées. Les pixels de cette ligne intermédiaire transversale sont parcourus dans un sens donné et les fibres peuvent être comptées à partir de la variation de couleur des pixels parcourus. Cette détermination peut se faire sur l’image d’origine ou sur l’image modifiée à partir des masques de segmentation. Les distances pourront être déterminées et exprimées en nombre de pixels ou toute distance caractéristique du capteur utilisé pour l’acquisition d’image. De manière avantageusement complémentaire, les distances sont déterminées par rapport à au moins un élément de référence présent dans l’image de la zone corporelle reçue, notamment sur l’image en gros plan reçue. En particulier, l’élément de référence est un trait du visage caractéristique et présentant une dimension moyenne sensiblement fixe parmi une population. En particulier, lorsque l’image en gros plan comprend l’œil et/ou son iris, on pourra utiliser le diamètre de l’iris, considéré comme présentant une distance moyenne standard d’environ 10 mm, et/ou une fente palpébrale, considérée comme présentant une distance moyenne standard d’environ 3 cm. Ces éléments de référence pourront être identifiés sur l’image par une étape de segmentation appropriée permettant de dénombrer le nombre de pixels associés à la dimension de référence recherchée. Le nombre de pixels formant un cil, en longueur et/ou en largeur, pourra ainsi être aisément converti en une distance réelle intelligible pouvant être notamment exprimée en unité standard, en particulier en centimètres ou millimètres. Tout ou partie des paramètres caractéristiques ainsi déterminés, en particulier le nombre de cils détectés, ainsi que leur longueur moyenne et leur épaisseur moyenne peuvent être affichés et présentés à l’utilisateur. De manière avantageuse, chaque paramètre est affiché sur une jauge les positionnant par rapport à une valeur de référence, telle que la valeur moyenne pour une population considérée. De manière complémentaire, le procédé comprend une étape additionnelle de classification des cils parmi au moins deux typologies établies à partir d’au moins un paramètre caractéristique desdits cils, de préférence à partir d’au moins deux paramètres. En particulier, les cils pourront être classés selon les typologies suivantes fonction de leur densité (nombre) et leur longueur moyenne : - court et peu dense - long et peu dense - moyennement long et moyennement dense - court et dense - long et dense Les caractères relatifs, tels que court / long et dense / peu dense, sont déterminés par rapport à une valeur de référence pour la caractéristique considérée. Comme pour l’affichage, la valeur de référence peut en particulier être une valeur moyenne pour une population donnée. De manière avantageusement complémentaire, le procédé comprend une étape additionnelle de choix par un utilisateur d’un résultat de traitement souhaité. En particulier, dans le cas des cils et de l’application d’un mascara, il pourra être demandé à l’utilisatrice si elle recherche un « volume naturel », un « volume intense », ou un « volume extrême ». Il peut-être alors procédé à une étape d’interrogation d’une base de données à partir d’au moins un paramètre caractéristique déterminé, et notamment à partir de la typologie déterminée, et du résultat de traitement souhaité, de manière à déterminer au moins un produit cosmétique recommandé. Le procédé comprend une étape de présentation des produits ainsi déterminés. Ainsi, pour une personne possédant des cils peu denses et courts, et souhaitant un « volume naturel », il pourra lui être proposé un mascara permettant un effet volumateur modéré. Une personne possédant déjà un nombre de cils important et relativement longs, et souhaitant également un « volume naturel » se verra proposer un mascara permettant un effet volumateur beaucoup plus faible. Bien évidemment, tout ou partie des étapes mises en œuvre par ordinateur peuvent être réalisées localement ou par un serveur distant après envoi des données d’image, la transmission des données pouvant s’effectuer par tout moyen connu, en particulier par tout moyen de communication sans fil. De manière préférentielle, l’acquisition d’image et tout ou parties des étapes de traitement de données ou d’envoi de données sont réalisées par un même appareil, portable. Il pourra en particulier s’agir d’un téléphone ou tablette portable possédant un appareil photo intégré. Ainsi, la présente invention se rapporte également à un système informatique pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention, comprenant : - au moins un moyen d’importation et / ou d’acquisition d’une image en gros plan, - des moyens de calculs pour la mise en œuvre de tout ou partie des étapes de traitement et notamment des étapes de vision par ordinateur et des étapes d’évaluation numériques, - au moins un moyen d’affichage, configuré pour permettre l’affichage des résultats d’évaluation numérique obtenus. Préférentiellement, tout ou partie des moyens de calcul aptes à effectuer les étapes de vision par ordinateur et / ou d’évaluation numérique appartiennent à un serveur distant distinct d’un dispositif embarquant le moyen d’acquisition et / ou d’importation d’image. D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : est une illustration d’une capture d’écran d’une tablette portable utilisée pour la mise en œuvre du procédé de l’invention et montrant les résultats pouvant être obtenus. Comme détaillé précédemment, le présent procédé mis en œuvre par ordinateur vise principalement à permettra la caractérisation des cils d’une utilisatrice afin, notamment, de pouvoir lui recommander un produit cosmétique adapté, selon le ou les paramètres numériques déterminés. Pour ce faire, le présent procédé est mise en œuvre à l’aide d’une tablette informatique comprenant un appareil photo intégré. Dans une première étape, il est procédé à la prise de photo d’une image en gros plan 1 d’une zone de l’œil comprenant les cils, en particulier une frange entière de cils et un sourcil correspondant. Il convient de noter qu’avant acquisition, les cils de l’utilisateur ont été démaquillés et peignés. En outre, lors de la prise d’image, il est effectué une mise au point de la caméra sur les cils de manière à obtenir une image des cils la plus nette possible. La netteté est ici évaluée visuellement par l’opératrice. L’image est prise œil ouvert, tête droite et avec le regard dirigé vers le haut. L’image est prise à une distance des cils d’environ 15 cm, sans utilisation d’un zoom. L’image est également prise en contre-plongée selon un angle compris en 15 et 20 degrés, en dessous de la frange des cils considérée. L’ensemble des pixels constituant l’image ainsi acquise sont ensuite traités par des étapes de vision par ordinateur. Les processeurs équipant les tablettes personnelles ne possèdent généralement pas une puissance de calcul suffisante, les données d’images seront avantageusement transmises à un serveur distant pour traitement avant de renvoyer le résultat à la tablette personnelle pour affichage. Lors d’une première étape de traitement, l’image initiale comprend une étape de détermination d’une zone des cils dans l’image, cela afin d’éliminer la zone de sourcils dont les fibres sont susceptibles d’être confondues avec les cils. Le cas échéant, le procédé selon la présente demande peut éventuellement être appliqué à un sourcil selon les mêmes principes. L’image sera alors prise sensiblement de face, et la frange de cil éliminé de l’image et/ou du traitement le cas échéant. Lors de cette étape, il pourra également être procédé à la segmentation de l’iris de manière à l’utiliser comme élément de référence pour la détermination ultérieure des distances. La zone des cils ainsi isolée, les pixels de cette zone sont soumis à une étape de classification permettant de les identifier comme pixel de fibre, pixel de pointe et/ou pixel de racine. Comme visible sur la , il est procédé à l’affichage d’une image 100 de l’image 1 acquise initialement de manière à mettre en évidence par colorisation les éléments identifiés. Ainsi l’image 100 a subi une inversion des couleurs (la peau apparaissant dans des tons bleu, l’iris en blanc et la sclérotique en noir) et une colorisation spécifique des pixels de fibre (rouge), des pixels de pointes (orange), et des pixels de racines (vert). Ainsi les différents pixels de la zone de cils identifiés et classés, il est procédé au calcul des paramètres numériques d’intérêt. En premier lieu, le nombre total de cils sur l’image est déterminé par une méthode de saut pixel, préalablement expliquée. Le nombre de cils détectés est affiché 10 et présenté à l’utilisatrice sous la forme d’un curseur 11 positionné sur une jauge 12 par rapport à une valeur moyenne de référence 13 dans une population donnée. En l’espèce, un nombre de 82 cils a été déterminé et est considéré comme légèrement supérieur à la moyenne du nombre de cils dans un échantillon de personnes testées. Lors du comptage des cils par saut pixel, il peut également être déterminée une épaisseur (nombre de pixels traversés) de chaque cil compté. Le nombre de cils permet d’obtenir une épaisseur moyenne. Grâce à l’iris de l’utilisateur préalablement segmenté et identifié sur l’image acquise, il est possible de convertir l’épaisseur en pixels en épaisseur en unité de distance absolue. En effet, comme indiqué précédemment, il peut être considéré qu’un iris présente un diamètre moyen général en population de 1 cm. Le nombre de pixels constituant un diamètre de l’iris peut ainsi être rapporté au nombre de pixels d’épaisseur du cil pour en déterminer la mesure en unité de longueur, notamment en cm ou en mm. Comme pour le nombre de cils, la valeur déterminée est affichée 20 et présentée à l’utilisatrice sous la forme d’un curseur 21 positionné sur une jauge 22 par rapport à une valeur moyenne de référence 23 dans une population donnée (de préférence, la même population pour laquelle la valeur de référence moyenne du nombre de cils a été déterminée). En l’espèce, sur l’exemple représenté, il a ainsi été déterminé une épaisseur de cils moyenne de 0,086mm, ce qui est considéré comme légèrement inférieur (cils plus fins) que la valeur moyenne de référence. En troisième lieu, il est également déterminé la longueur des cils grâce aux distances racine – pointe et une valeur moyenne est déterminée par rapport au nombre de cils comptés. Plus précisément, la longueur des cils pourra être déterminé de la manière suivante : on détermine tout d’abord une ligne de base des racines, se présentant sous la forme d’un arc de pixels passant sensiblement au milieu des racines de la frange de cils ; on calcule ensuite une distance entre cet arc et chaque pointe identifiée. Plutôt qu’une longueur moyenne des cils, on pourra choisir de retenir la plus grande longueur déterminée comme représentative de la longueur générale des cils. Comme pour l’épaisseur des cils, la longueur peut être exprimée en cm ou mm par référence au diamètre de l’iris servant d’élément de référence. Comme pour le nombre de cils, la valeur déterminée est affichée 30 et présentée à l’utilisatrice sous la forme d’un curseur 31 positionné sur une jauge 32 par rapport à une valeur moyenne de référence 33 dans une population donnée (de préférence, la même population pour laquelle les valeurs de référence moyennes du nombre de cils et de l’épaisseur des cils ont été déterminées). En l’espèce, sur l’exemple représenté, il a ainsi été déterminé une longueur de cils moyenne de 4,349mm, ce qui est considéré comme substantiellement inférieur (cils moins longs) que la valeur moyenne de référence. D’autres paramètres numériques caractérisant les cils peuvent le cas échéant être déterminés par des techniques similaires. On pourra notamment déterminer également une courbure des cils. Dans un tel cas, on pourra préférer procéder à l’acquisition d’une nouvelle image prise de profil par rapport aux cils. Les paramètres caractéristiques des cils ayant ainsi été déterminés, une typologie des cils de l’utilisatrice peut être déterminées parmi plusieurs typologies prédéfinies. Ainsi, en l’espèce, l’utilisateur pris en exemple appartiendra à une typologie de cils « moyennement denses et moyennement long ». Il est alors procédé à l’interrogation d’une base de données associant des produits à l’effet procuré selon leur application sur certaines typologies de cils. En l’espèce, il est présenté à l’utilisateur un produit (PR) permettant un allongement substantiel des cils tout en augmentant modérément leur volume. Procédé de caractérisation de cils ou sourcils mis en œuvre par ordinateur, comprenant les étapes suivantes visant à: - recevoir des données correspondant à un ensemble de pixels d’une image (1) en gros plan d’une zone corporelle comprenant une pluralité des cils, de préférence la totalité d’une frange de cils ou d’un sourcil, à caractériser; - appliquer au moins une étape de vision par ordinateur de manière à obtenir, à partir des données d’image reçues, une évaluation numérique (11, 21, 31) d’au moins un paramètre numérique caractéristique parmi, notamment, le nombre de fibres (10), une longueur moyenne des fibres (20), une épaisseur moyenne des fibres (30), une courbure des fibres. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de vision par ordinateur met en œuvre un procédé de régression directe, notamment par application d’un réseau neuronal résiduel, en particulier de type ResNet. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que l’étape de vision par ordinateur comprend au moins une étape d’identification par segmentation des fibres des cils ou des sourcils. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l’étape de vision par ordinateur comprend une étape d’identification par segmentation de racines et/ou de pointes des cils ou des sourcils. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de génération d’une image (100) mettant en évidence les éléments identifiés par segmentation sur l’image reçue. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que l’étape de segmentation est suivi d’au moins une étape de calcul du paramètre (10, 20, 30) à partir des pixels classifiés par segmentation. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes additionnelles visant à : - déterminer une longueur des fibres par détermination d’un nombre de pixels racine – pointe de chaque fibre. - déterminer une longueur moyenne à partir d’un nombre de fibres compté. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 7, caractérisé en ce que le nombre de fibres est déterminé par une méthode de saut pixel. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes additionnelles suivantes : - identifier sur l’image de la zone corporelle reçue, un élément de référence présentant une dimension moyenne sensiblement fixe parmi une population, - déterminer un nombre de pixels associé à la dimension de l’élément de référence, - convertir des distances déterminées en nombre de pixels en unité standard Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce qu’il comprend une étape additionnelle de classification des cils ou des sourcils parmi au moins deux typologies établies à partir d’au moins un paramètre caractéristique desdits cils, de préférence à partir d’au moins deux paramètres. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’interrogation d’une base de données à partir d’au moins un paramètre caractéristique déterminé, et notamment à partir de la typologie déterminée, et d’un résultat de traitement souhaité des cils ou des sourcils choisi par un utilisateur, de manière à déterminer au moins un produit cosmétique recommandé (PR). Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de présentation sur un écran du ou des produits recommandés (PR). Système informatique pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, comprenant : - au moins un moyen d’importation et / ou d’acquisition d’une image en gros plan, - des moyens de calculs pour la mise en œuvre de tout ou partie des étapes de traitement et notamment des étapes de vision par ordinateur et des étapes d’évaluation numériques, - au moins un moyen d’affichage, configuré pour permettre l’affichage des résultats d’évaluation numérique obtenus. Système informatique selon la revendication 14, caractérisé en ce que tout ou partie des moyens de calcul aptes à effectuer les étapes de vision par ordinateur et / ou d’évaluation numérique appartiennent à un serveur distant distinct d’un dispositif embarquant le moyen d’acquisition et / ou d’importation d’image.