FR 3147890 A1 20241018 FR 2303799 A 20230417 CAPTURE VIDÉO MULTI-CAMÉRAS POUR UNE MESURE PRÉCISE DE CARNATION Un dispositif informatique obtient une première vidéo enregistrée par une première caméra (par exemple, une caméra arrière d’un dispositif informatique mobile) ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé et obtient une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision (par exemple, une caméra avant d’un dispositif informatique mobile) dans l’environnement illuminé qui diffère du premier champ de vision. Le second champ de vision est dirigé vers un visage d’un sujet vivant. Le dispositif informatique extrait les images d’environnement d’éclairage de la première vidéo et les images de visage de la seconde vidéo. Le dispositif informatique traite les images de visage et les images d’environnement d’éclairage (par exemple, en utilisant des modèles d’apprentissage automatique) pour obtenir une pluralité de déterminations de carnation du visage et combine les déterminations de carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de carnation. Figure pour l'abrégé : néant CAPTURE VIDÉO MULTI-CAMÉRAS POUR UNE MESURE PRÉCISE DE CARNATION RÉSUMÉ Le présent résumé a pour objet de présenter une sélection de concepts sous une forme simplifiée qui sont décrits plus amplement ci-après dans la description détaillée. Le présent résumé n’est pas censé identifier des particularités clés du sujet revendiqué ni être utilisé comme aide pour déterminer la portée du sujet revendiqué. Dans certains modes de réalisation, un dispositif informatique exécute un procédé d’estimation de carnation à partir d’images de visage, le procédé comprenant une première vidéo enregistrée par une première caméra ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé ; l’obtention d’une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision dans l’environnement illuminé qui diffère du premier champ de vision, dans lequel le second champ de vision est dirigé vers un visage d’un sujet vivant ; l'extraction d'une pluralité d’images d’environnement d’éclairage de la première vidéo ; l'extraction d'une pluralité d’images de visage de la seconde vidéo qui incluent le visage du sujet vivant ; le traitement des images de visage et les images d’environnement d’éclairage pour obtenir une pluralité de déterminations de carnation du visage ; la combinaison, par le dispositif informatique, des déterminations de carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de carnation ; et la présentation de la détermination combinée de carnation. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre la construction d’une image panoramique à partir de la première vidéo. Dans certains modes de réalisation, le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage inclut l’exécution d’au moins un modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans certains modes de réalisation, cela inclut l’exécution d’un premier modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage, telles que la couleur d’illuminant, pour chacune des images de visage en sortie ; et l’exécution d’un second modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans certains modes de réalisation, les déterminations de carnation sont évaluées en termes d'adéquation dans d’autres étapes de traitement avant d’être combinées pour obtenir la détermination combinée de carnation. Dans un scénario illustratif, les déterminations de carnation incluent chacune un niveau de confiance correspondant. Le dispositif informatique compare le niveau de confiance correspondant avec un niveau de confiance seuil et omet la détermination de carnation à partir de l’étape de combinaison où le niveau de confiance correspondant est inférieur au niveau de confiance seuil. Dans certains modes de réalisation, un système comprend une unité d’estimation de carnation comprenant une circuiterie de calcul configurée pour obtenir une première vidéo enregistrée par une première caméra ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé ; obtenir une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision dans l’environnement illuminé qui diffère du premier champ de vision, dans lequel le second champ de vision est dirigé vers un visage d’un sujet vivant ; extraire une pluralité d’images d’environnement d’éclairage de la première vidéo ; extraire une pluralité d’images de visage de la seconde vidéo qui incluent le visage du sujet vivant ; traiter les images de visage et les images d’environnement d’éclairage pour obtenir une pluralité de déterminations de carnation du visage ; combiner les déterminations de carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de carnation du visage ; et présenter la détermination combinée de la carnation du visage. Dans certains modes de réalisation, la première caméra est une caméra arrière, et la circuiterie de calcul est en outre configurée pour construire une image panoramique à partir de la première vidéo. Dans certains modes de réalisation, la circuiterie de calcul est en outre configurée pour exécuter au moins un modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans certains modes de réalisation, la circuiterie de calcul est en outre configurée pour exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage pour chacune des images de visage en sortie ; et exécuter un second modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans certains modes de réalisation, un support lisible par ordinateur non transitoire inclut des instructions exécutables par ordinateur stockées sur celui-ci qui, en réponse à l’exécution par un ou plusieurs processeurs d’un système d'ordinateur, amènent le système d'ordinateur à effectuer des actions comprenant la présentation d'une interface utilisateur sur un dispositif informatique mobile donnant l'instruction à un utilisateur de capturer une image panoramique dans un environnement illuminé ; en réponse à une entrée utilisateur via l’interface utilisateur, l'enregistrement d'une première vidéo avec une caméra arrière du dispositif informatique mobile dans l’environnement illuminé et l'enregistrement d'une seconde vidéo avec une caméra avant du dispositif informatique mobile dans l’environnement illuminé ; l'extraction d'une pluralité d’images d’environnement d’éclairage de la première vidéo ; l'extraction d'une pluralité d’images de visage de la seconde vidéo qui inclut le visage de l’utilisateur ; le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage pour obtenir une pluralité de déterminations d’une carnation du visage ; et la combinaison de la pluralité de déterminations de la carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de la carnation du visage. Dans certains modes de réalisation, le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage comprend l’exécution, par le dispositif informatique, d’un premier modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage pour chacune des images de visage en sortie ; et l’exécution, par le dispositif informatique, d’un second modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Les aspects précédents et de nombreux avantages connexes de cette invention seront plus facilement appréciés à mesure qu’ils seront mieux compris en référence à la description détaillée suivante, lorsqu’elle est prise conjointement avec les dessins annexés, sur lesquels : La est une illustration schématique d’un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un système qui utilise une vidéo enregistrée par de multiples caméras pour estimer automatiquement la carnation selon divers aspects de la présente divulgation ; La est un schéma fonctionnel qui illustre des exemples de modes de réalisation non limitatifs d’un dispositif informatique mobile et d'un dispositif de détermination de carnation selon divers aspects de la présente divulgation ; La est un dessin schématique qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’une interface utilisateur donnant l'instruction à un utilisateur d'enregistrer une première vidéo avec une caméra arrière ayant un premier champ de vision tandis qu’une seconde vidéo est enregistrée par une caméra avant ayant un second champ de vision orienté vers un visage d’un sujet vivant selon divers aspects de la présente divulgation ; La est un dessin schématique qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif de normalisation d’une image qui inclut un visage selon divers aspects de la présente divulgation ; La est un organigramme qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un procédé d’utilisation de vidéo enregistrée par multiples caméras pour estimer automatiquement la carnation selon divers aspects de la présente divulgation ; et La est un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique illustratif approprié pour être utilisé comme dispositif informatique de la présente divulgation. Description détaillée Il existe certains types de produits pour lesquels il a été difficile de remplacer une expérience en personne par une interaction en ligne. Par exemple, les produits de beauté tels que les fonds de teint ou autres produits de maquillage sont difficiles à parcourir en ligne et à recommander de manière automatisée. Cela s’explique principalement par le fait que la carnation est difficile à estimer de manière automatisée. Bien qu’il soit possible de capturer une image ou une vidéo du consommateur, il est difficile de s’assurer que ces images peuvent être utilisées de manière fiable pour déterminer la carnation. En premier lieu, il est difficile de donner l'instruction à un consommateur sur la manière de capturer de telles images d'une manière précise et également facile pour le consommateur. En second lieu, même si les consommateurs reçoivent avec succès l'instruction sur la manière de capturer avec précision de telles images, les conditions d’éclairage variables dans l’environnement du consommateur conduisent souvent à une estimation imprécise de carnation. Ce qu’il faut, ce sont des techniques qui peuvent surmonter ces limites techniques afin d’estimer avec précision la carnation, quelles que soient les conditions d’éclairage. Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique sont entraînés pour estimer avec précision la carnation dans les images quelles que soient les conditions d’éclairage. Dans certains modes de réalisation, les modèles peuvent ensuite être utilisés pour estimer une carnation dans une nouvelle image, et cette carnation estimée peut être utilisée à diverses fins. Par exemple, la carnation peut être utilisée pour générer une recommandation pour une nuance de fond de teint qui concorde avec précision avec la carnation, ou une recommandation pour un autre produit cosmétique qui est complémentaire à la carnation estimée. Dans certains modes de réalisation, un système d'ordinateur utilise une vidéo enregistrée par de multiples caméras pour estimer automatiquement la carnation en utilisant un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, comme décrit plus en détail ci-dessous. Ainsi, le besoin d'un essai en personne du produit est éliminé, et la capacité d’un système d'ordinateur à déterminer automatiquement la carnation à partir d’images capturées par des consommateurs ordinaires sans compétences photographiques ou expertise technique est considérablement améliorée. La est une illustration schématique d’un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un système qui génère des estimations automatiques de carnation selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, un utilisateur 90 a un dispositif informatique mobile 102. L’utilisateur 90 capture une première vidéo avec une caméra arrière et une seconde vidéo avec une caméra avant dans un environnement illuminé (par exemple, dans une pièce avec un éclairage artificiel ou naturel). La caméra arrière a un champ de vision 120 qui est orienté à l’opposé de l’utilisateur 90, et la caméra avant (parfois appelée caméra « d'autoportrait ») a un champ de vision 122 qui est dirigé vers l’utilisateur 90. Le dispositif informatique mobile 90 transmet la première vidéo et la seconde vidéo à un dispositif de détermination de carnation 104. Dans certains modes de réalisation, le dispositif de détermination de carnation 104 utilise un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique 106 pour réaliser une détermination de carnation 108 sur la base des images dans les vidéos. Dans certains modes de réalisation, la carnation 108 peut ensuite être utilisé pour faire des recommandations d’un ou plusieurs produits 110 qui compléteraient ou seraient autrement appropriés pour la carnation 108. Afin d’estimer avec précision la carnation, le système obtient des images de visage de l’utilisateur dans différentes conditions d’éclairage. Les conditions d’éclairage peuvent être modifiées en déplaçant le dispositif informatique mobile 102 pendant la capture de la vidéo. Dans certains modes de réalisation, différentes conditions d’éclairage sont obtenues par l'instruction à l’utilisateur 90 de se retourner tout en enregistrant une vidéo d’autoportrait ou de « selfie » avec le dispositif informatique mobile 102. À mesure que l’utilisateur tourne, l’orientation du visage de l'utilisateur change par rapport aux sources de lumière à proximité, et des trames individuelles de la vidéo capturent le visage de l'utilisateur dans ces différentes conditions d’éclairage. Cependant, dans un scénario d’utilisation typique de la « vidéo d'autoportrait », l’utilisateur 90 se voit présenter un aperçu de cette vidéo via l'afficheur du dispositif informatique mobile 102. Cette présentation peut être distrayante et peut pousser l’utilisateur 90 à changer son expression faciale, à tourner la tête d’un côté à l’autre ou à incliner la tête vers l’avant ou l’arrière. Ces types de mouvements ou de changements d’expression peuvent rendre difficile la détermination d’une véritable carnation par le système, même dans des environnements d’éclairage bien commandés. De tels mouvements peuvent créer des ombres ou d’autres effets qui peuvent être présents dans certaines trames mais absents ou altérés dans d’autres trames. Les particularités faciales peuvent apparaître et disparaître dans la trame lorsque la tête de l’utilisateur bouge. De plus, ces mouvements peuvent affecter la précision de la technologie de détection de visage, qui peut être utilisée pour s’assurer que le visage de l’utilisateur 90 reste dans le champ de vision de la caméra avant, ou pour normaliser les trames extraites de la vidéo, par exemple par centrage du visage de l’utilisateur dans la trame. Dans de tels cas, si l’utilisateur 90 bouge la tête, par exemple, de sorte que les deux yeux ne sont pas clairement visibles, les processus de détection de visage ou de normalisation d’image peuvent être affectés négativement. Pour réduire la probabilité de tels problèmes, dans certains modes de réalisation, le système donne l'instruction à l’utilisateur 90 d’enregistrer une image panoramique en utilisant la caméra arrière tout en enregistrant également le visage de l’utilisateur avec la caméra avant. Le système donne l'instruction à l’utilisateur 90 de tenir le dispositif informatique mobile 102 de niveau tout en tournant lentement sur place. Cette approche oriente la mise au point de l’utilisateur 90 vers la capture précise de l’image panoramique, plutôt que vers une vidéo d'autoportrait. L’image « d’aperçu » typique de la vidéo « d'autoportrait » est également omise de l’afficheur du dispositif informatique mobile 102. Par redirection de la mise au point de l’utilisateur et élimination des distractions, l’utilisateur est davantage susceptible de maintenir une expression et une orientation de la tête neutres et de garder la caméra dans une bonne position pour capturer des images de visage plus précises et cohérentes avec la caméra avant. Dans l’exemple que montre la , l’utilisateur 90 tourne sur place tout en tenant le dispositif informatique mobile 102 dans une position « d'autoportrait » afin de changer les conditions d’éclairage expérimentées. Comme montré, l’utilisateur tient le dispositif informatique mobile 102 à une distance suffisante pour permettre de capturer entièrement le visage de l'utilisateur par la caméra avant, tout en capturant également l’image vidéo panoramique avec la caméra arrière. En plus d’encourager l’utilisateur 90 à maintenir une tête stable et une expression faciale neutre, cette approche permet de mesurer les conditions d’éclairage depuis de multiples perspectives par de multiples caméras, sans aucun effort supplémentaire de la part de l’utilisateur. En mesurant les différentes conditions d’éclairage de cette manière, le modèle 106 d’apprentissage automatique est doté d’entrées supplémentaires pour améliorer la précision des estimations individuelles de carnation, qui peuvent ensuite faire l'objet d'un calcul de moyenne ou être combinées pour améliorer davantage la précision de la détermination de carnation 108 globale. Dans certains modes de réalisation, un premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour prendre des images extraites d’une vidéo (par exemple, des images de visage et des images d’environnement d’éclairage) en entrée et pour générer des informations de conditions d’éclairage en sortie. Dans certains modes de réalisation, les informations de conditions d’éclairage générées par le premier modèle d’apprentissage automatique en sortie incluent une couleur d’illuminant (source de lumière) estimée. Dans certains modes de réalisation, la couleur d’illuminant pour une image de visage est estimée par prédiction d'une couleur d’illuminant à partir d’informations d’image dans l’image de visage, prédiction d'une couleur d’illuminant dans une image d’environnement d’éclairage correspondante qui a été capturée en même temps que l’image de visage, puis calcul de la moyenne ou sinon combinaison de ces couleurs d’illuminant prédites. De cette manière, la prédiction de la couleur d’illuminant peut être plus rendue précise pour une image de visage donnée que si seule l’image de visage elle-même (d’une seule caméra, telle qu’une caméra avant) était utilisée. Les informations de conditions d’éclairage peuvent également inclure des informations autres que la couleur, telles qu'une intensité ou une direction prévue d’une source de lumière. Une fois les informations de conditions d’éclairage générées, l’image de visage correspondante peut être ajustée pour tenir compte de la couleur de la source de lumière (ou de multiples sources de lumière) dans l’environnement d’éclairage. Cela aide à s’assurer que le système peut estimer avec précision la carnation dans les environnements d’éclairage quotidiens, où la couleur, l’intensité et le positionnement des sources de lumière varieront en fonction de l’emplacement de l’utilisateur. Par exemple, si le système détermine que l’environnement d’éclairage inclut une source de lumière de couleur jaune, le système peut ajuster l’image de visage correspondante pour tenir compte de la couleur jaune particulière de la source de lumière et éviter ainsi une estimation imprécise de la carnation comme étant plus jaune qu’elle n’apparaîtrait sous une source de lumière blanche. Dans certains modes de réalisation, un second modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour prendre les images de visage extraites et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée, et pour fournir en sortie une carnation estimée. Dans d’autres modes de réalisation, un seul modèle d’apprentissage automatique peut être entraîné pour prendre des images extraites en entrée et pour fournir en sortie une carnation estimée. L’utilisation du premier modèle d’apprentissage automatique et du second modèle d’apprentissage automatique peut être bénéfique dans la mesure où les informations de conditions d’éclairage peuvent être utilisées pour corriger la couleur présentée de l’image ou pour détecter les couleurs d’autres objets dans l’image, tandis que l’utilisation du seul modèle d’apprentissage automatique peut être bénéfique en termes de réduction du temps d'entraînement et de la complexité. Dans certains modes de réalisation, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être des réseaux neuronaux, incluant, sans s'y limiter, des réseaux neuronaux prédictifs, des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des réseaux neuronaux récurrents et des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Dans certains modes de réalisation, toute technique d’entraînement appropriée peut être utilisée, incluant, sans s'y limiter, la descente de gradient, qui peut inclure la descente de gradient stochastique, par lot et par mini-lot. La est un schéma fonctionnel qui illustre des exemples de modes de réalisation non limitatifs d’un dispositif informatique mobile et d'un dispositif de détermination de carnation selon divers aspects de la présente divulgation. Comme évoqué ci-dessus, le dispositif informatique mobile 102 est utilisé pour capturer une vidéo d’un utilisateur 90 en utilisant une caméra avant à partir de laquelle les images de visage sont extraites et une vidéo supplémentaire en utilisant une caméra arrière à partir de laquelle les images d’environnement d’éclairage sont extraites. Le dispositif informatique mobile 102 transmet les données vidéo au dispositif de détermination de carnation 104 pour déterminer une carnation de l’utilisateur 90. Le dispositif informatique mobile 102 et le dispositif de détermination de carnation 104 peuvent communiquer en utilisant toute technologie de communication appropriée, telle que les technologies de communication sans fil, incluant, sans s'y limiter, Wi-Fi, WiMAX, Bluetooth, 2G, 3G, 4G, 5G et LTE ; ou les technologies de communication filaires, incluant, sans s'y limiter, Ethernet, FireWire et USB. Dans certains modes de réalisation, la communication entre le dispositif informatique mobile 102 et le dispositif de détermination de carnation 104 peut se produire au moins en partie sur Internet. Dans certains modes de réalisation, le dispositif informatique mobile 102 est un smartphone, un dispositif informatique sur tablette ou un autre dispositif informatique ayant au moins les composants illustrés. Dans le mode de réalisation illustré, le dispositif informatique mobile 102 inclut une caméra avant 202A, une caméra arrière 202B, un moteur de collecte de données 204 et un moteur d’interface utilisateur 206. Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 est configuré pour obtenir une vidéo capturée par la caméra avant 202A et extraire des images de visage de l’utilisateur 90 de cette vidéo, et pour obtenir une vidéo capturée par la caméra arrière 202B et extraire des images d’environnement d’éclairage de cette vidéo. Le moteur de collecte de données 204 peut également être configuré pour capturer des images d’entraînement pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique 106. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 est configuré pour présenter une interface utilisateur pour capturer les données vidéo desquelles les images de visage et les images d’environnement d’éclairage sont extraites. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 utilise une interface utilisateur graphique (GUI), une interface vocale ou une autre conception d’interface pour guider l’utilisateur dans la capture vidéo, tout en omettant le mode typique de « aperçu d'autoportrait » en faveur d’une interface de capture d’image panoramique. Dans certains modes de réalisation, l’interface de capture d’image panoramique inclut un ou plusieurs guides graphiques pour aider l’utilisateur 90 à capturer de la vidéo et à garder la caméra arrière (et, à son tour, la caméra avant) stable pendant la capture vidéo. Ces particularités incluent, dans certains modes de réalisation, une ligne de guidage horizontale et une barre de progression. La est un dessin schématique qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’une interface utilisateur graphique selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, le dispositif informatique mobile 102 affiche une interface utilisateur graphique 300 qui inclut des instructions pour capturer une image panoramique ainsi que des guides graphiques pour aider l’utilisateur à capturer de la vidéo et à garder la caméra arrière (et, à son tour, la caméra avant) stable pendant la capture vidéo. Dans l’exemple montré, l’utilisateur reçoit l'instruction de tenir le dispositif informatique mobile 102 de niveau et de se déplacer en continu pour capturer l’image panoramique. L’utilisateur reçoit l'instruction de garder la flèche graphique centrée sur la ligne horizontale pendant ce mouvement. Dans certains modes de réalisation, le mouvement et le positionnement de la flèche graphique dépendent de données reçues de capteurs tels que des accéléromètres et des gyroscopes du dispositif informatique mobile 102, qui sont utilisés pour détecter le mouvement et l’orientation du dispositif informatique mobile 102. Dans certains modes de réalisation, au fur et à mesure que la vidéo est capturée, la flèche graphique avance le long de la ligne horizontale. Dans certains modes de réalisation, la progression de la flèche graphique le long de la ligne horizontale dépend au moins en partie d’un certain nombre d’images appropriées extraites de la vidéo. Par exemple, la flèche graphique est déplacée à la fin de la ligne (ou déplacée ou modifiée pour indiquer que le processus est terminé) lorsqu’un nombre prédéterminé d’images (par exemple, 6, 10, etc.) convenant pour être utilisées à l’étape de traitement de l’image ont été extraites. Des techniques illustratives permettant de déterminer si les images conviennent pour être utilisées sont décrites ci-dessous. En se référant à nouveau à la , dans certains modes de réalisation, le dispositif de détermination de carnation 104 est un dispositif informatique de bureau, un dispositif informatique de serveur, un dispositif informatique en nuage ou un autre dispositif informatique qui fournit les composants illustrés. Dans le mode de réalisation illustré, le dispositif de détermination de carnation 104 comprend un moteur d’entraînement 208, un moteur de détermination de carnation 210, un moteur de normalisation d’image 212, un moteur de recommandation de produit 214. En général, le mot « moteur », tel qu’utilisé ici, fait référence à la logique intégrée dans les instructions matérielles ou logicielles, qui peuvent être écrites dans un langage de programmation, tel que C, C++, COBOL, JAVA™, PHP, Perl, H™L, CSS, JavaScript, VBScript, ASPX, Microsoft.NET™, et/ou similaire. Un moteur peut être compilé dans des programmes exécutables ou écrit dans des langages de programmation interprétés. Les moteurs logiciels peuvent être appelés à partir d’autres moteurs ou à partir d’eux-mêmes. En général, les moteurs décrits ici font référence à des modules logiques qui peuvent être fusionnés avec d’autres moteurs ou peuvent être divisés en sous-moteurs. Les moteurs peuvent être stockés dans tout type de support lisible par ordinateur ou périphérique de stockage sur ordinateur et être stockés et exécutés par un ou plusieurs ordinateurs universels, créant ainsi un ordinateur spécialisé configuré pour fournir le moteur ou sa fonctionnalité. Comme montré, le dispositif de détermination de carnation 104 inclut également un magasin de données d’entraînement 216, un magasin de données de modèle 218 et un magasin de données de produit 220. Tel qu’il est compris par une personne du métier, un « magasin de données » tel que décrit ici peut être tout dispositif approprié configuré pour stocker des données pour un accès par un dispositif informatique. Un exemple de magasin de données est un système de gestion de base de données (DBMS) relationnelle à haut débit et extrêmement fiable qui s’exécute sur un ou plusieurs dispositifs informatiques et est accessible sur un réseau à haut débit. Un autre exemple de magasin de données est un magasin de valeurs- clés. Toutefois, toute autre technique et/ou tout autre dispositif de stockage approprié(e) capable de fournir rapidement et de manière fiable les données stockées en réponse à des requêtes peut être utilisé(e), et le dispositif informatique peut être accessible localement au lieu d’être sur un réseau, ou peut être fourni sous forme d'un service en nuage. Un magasin de données peut également inclure des données stockées de manière organisée sur un support de stockage lisible par ordinateur, comme décrit ci-dessous. Une personne du métier reconnaîtra que des magasins de données séparés décrits ici peuvent être combinés en un seul magasin de données, et/ou qu'un seul magasin de données décrit ici peut être séparé en de multiples magasins de données, sans s’écarter du champ d’application de la présente divulgation. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’entraînement 208 est configuré pour accéder aux données d’entraînement stockées dans le magasin de données d’entraînement 216 et pour utiliser les données d’entraînement pour générer un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique. Le moteur d’entraînement 208 peut stocker les modèles d’apprentissage automatique générés dans le magasin de données de modèles 218. Dans certains modes de réalisation, le moteur de détermination de carnation 210 est configuré pour utiliser un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique stockés dans le magasin de données de modèle 218 pour traiter des images afin d’estimer une carnation représentée dans les images. Dans certains modes de réalisation, le moteur de normalisation d’image 212 est configuré pour prétraiter les images avant qu’elles ne soient fournies au moteur d’entraînement 208 ou au moteur de détermination de carnation 210 afin d’améliorer la précision des déterminations réalisées. Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation de produit 214 est configuré pour recommander un ou plusieurs produits stockés dans le magasin de données de produit 220 sur la base d’une carnation déterminée. La est un schéma qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif de normalisation d’une image qui inclut un visage selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, une image 402 inclut un visage décentré qui n’occupe qu’une petite portion de l’image 402 globale. En tant que tel, il peut être difficile d’estimer une carnation sur la base de l’image 402. Il peut être souhaitable de réduire la surface hors visage de l’image et de placer la surface de visage de l’image à un endroit cohérent. Dans une première action de normalisation 404, le moteur de normalisation d’image 212 utilise un algorithme de détection de visage pour détecter la portion de l’image 404 qui représente le visage. Le moteur de normalisation d’image 212 peut utiliser l’algorithme de détection de visage pour trouver une boîte englobante 406 qui inclut le visage. Dans une deuxième action de normalisation 408, le moteur de normalisation d’image 212 peut modifier l’image 408 pour centrer la boîte englobante 406 dans l’image 408. Dans une troisième action de normalisation 410, le moteur de normalisation d’image 212 peut zoomer sur l’image 410 pour que la boîte englobante 406 soit aussi grande que possible dans l’image 410. En menant les actions de normalisation, le moteur de normalisation d'image 212 peut réduire les différences de disposition et de taille entre de multiples images, et peut donc améliorer l'entraînement et la précision du modèle d’apprentissage automatique ainsi que la précision des résultats lors de l’application de nouvelles images au modèle d’apprentissage automatique. Dans certains modes de réalisation, différentes actions de normalisation peuvent se produire. Par exemple, dans certains modes de réalisation, au lieu de centrer et de zoomer sur la boîte englobante 406, le moteur de normalisation d’image 212 peut recadrer l’image sur la boîte englobante 406. À titre d’autre exemple, dans certains modes de réalisation, le moteur de normalisation d’image 212 peut réduire ou augmenter la profondeur de bit, ou peut sous-échantillonner ou suréchantillonner les pixels de l’image afin de concorder avec d’autres images collectées par différentes caméras 202 ou différents dispositifs informatiques mobiles 102. Dans certains modes de réalisation, le processus de normalisation et les modèles d’apprentissage automatique décrits ici peuvent être personnalisés pour un type particulier de dispositifs informatiques mobiles 102 ou de caméras 202A, 202B utilisés pour collecter des images d’entraînement ou des images du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les différences entre les images capturées peuvent être minimisées pendant la normalisation. Bien que la illustre divers composants comme étant fournis par le dispositif informatique mobile 102 ou le dispositif de détermination de carnation 104, dans certains modes de réalisation, la disposition des composants peut être différente. Par exemple, dans certains modes de réalisation, le moteur de détermination de carnation 210 et le magasin de données de modèle 218 peuvent être présents sur le dispositif informatique mobile 102 de sorte que le dispositif informatique mobile 102 puisse déterminer des carnations dans les images capturées par la caméra avant 202A sans transmettre les images au dispositif de détermination de carnation 104. À titre d’autre exemple, dans certains modes de réalisation, tous les composants peuvent être fournis par un seul dispositif informatique. À titre d’autre exemple encore, dans certains modes de réalisation, plusieurs dispositifs informatiques peuvent fonctionner ensemble pour fournir la fonctionnalité illustrée comme étant fournie par le dispositif de détermination de carnation 104. La est un organigramme qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un procédé d’utilisation d’images extraites de multiples vues de caméra pour estimer une carnation du visage d’un sujet vivant dans une image selon divers aspects de la présente divulgation. Le sujet est appelé « sujet vivant » dans le procédé 500 afin de distinguer le sujet des sujets d'entraînement qui peuvent être utilisés dans un processus d'entraînement de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés dans le procédé 500. Alors que les informations de carnation de vérité terrain sont disponibles pour les sujets d'entraînement, ces informations ne sont pas disponibles pour le sujet vivant. Au bloc 502, un dispositif informatique obtient une première vidéo enregistrée par une première caméra ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé. Dans certains modes de réalisation, un moteur de collecte de données 204 d’un dispositif informatique mobile 102 (par exemple, un iPhone 14 d’Apple) utilise une caméra arrière 202B du dispositif informatique mobile 102 pour capturer une vidéo de l’environnement dans lequel le sujet vivant est situé. Au bloc 504, le dispositif informatique obtient une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision dans l’environnement illuminé. Le second champ de vision diffère du premier champ de vision et est dirigé vers le visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 du dispositif informatique mobile 102 utilise une caméra avant 202A du dispositif informatique mobile 102 pour capturer une vidéo du visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les deux vidéos peuvent démarrer et arrêter l’enregistrement simultanément ou couvrir autrement la même ou sensiblement la même période. Cela permet aux images d’environnement d’éclairage d’être plus pertinentes pour les conditions d’éclairage qui existent lors de l’extraction des images de visage. Au bloc 506, le dispositif informatique extrait des images d’environnement d’éclairage de la première vidéo, et au bloc 508, le dispositif informatique extrait des images de visage de la seconde vidéo qui incluent le visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les images de visage individuelles sont appariées à des images d’environnement d’éclairage correspondantes à partir de la même ou sensiblement de la même instance de temps. Dans certains modes de réalisation, l’extraction des images de visage comprend une ou plusieurs étapes de prétraitement dans lesquelles les trames de la seconde vidéo sont évaluées en termes d'adéquation en tant qu’images de visage dans d’autres étapes de traitement. Dans un scénario illustratif, le dispositif informatique mesure un niveau de luminosité pour chaque trame et omet la trame des images de visage extraites lorsque le niveau de luminosité mesuré est inférieur à un niveau de luminosité seuil minimal ou supérieur à un niveau de luminosité seuil maximal. En variante ou en plus, d’autres évaluations d'adéquation peuvent être effectuées, telles que la confirmation de la présence du visage entier dans la trame, ou la vérification de recherche de flou ou d'autres problèmes de qualité d'image. Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 transmet les images extraites au dispositif de détermination de carnation 104 pour un traitement ultérieur. Au bloc 510, le dispositif informatique traite les images de visage extraites et les images d’environnement d’éclairage pour obtenir des déterminations de carnation du visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, le dispositif informatique effectue la normalisation des images dans le cadre de l’étape 510. Dans certains modes de réalisation, les actions de normalisation illustrées à la peuvent être appliquées aux images de visage. Dans certains modes de réalisation, le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage inclut l’exécution d’au moins un modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans l’exemple montré à la , au bloc 512, le dispositif informatique exécute un premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage pour chacune des images de visage en sortie, et au bloc 514, le dispositif exécute un second modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Dans certains modes de réalisation, les informations de conditions d’éclairage incluent une couleur d'illuminant. Au bloc 520, le dispositif informatique combine des déterminations individuelles de carnation pour obtenir une détermination combinée de la carnation du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les carnations estimées pour les images normalisées peuvent être faire l'objet d'un calcul de moyenne ou autrement être combinés pour générer une détermination finale de carnation. Dans certains modes de réalisation, les déterminations de carnation sont évaluées en termes d'adéquation dans d’autres étapes de traitement avant d’être combinées pour obtenir la détermination combinée de carnation. Dans un scénario illustratif, les déterminations de carnation incluent chacune un niveau de confiance correspondant. Les niveaux de confiance peuvent être générés par un modèle d’apprentissage automatique pour les déterminations individuelles de carnation. Le dispositif informatique compare le niveau de confiance correspondant à un niveau de confiance seuil et omet ou donne moins de poids à la détermination correspondante de carnation à l'étape de combinaison lorsque le niveau de confiance correspondant est inférieur au niveau de confiance seuil. Au bloc 512, le dispositif informatique présente la détermination combinée de la carnation. Dans certains modes de réalisation, le moteur de détermination de carnation 210 transmet la détermination combinée de la carnation au dispositif informatique mobile 102. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 peut présenter une catégorie, une classification, une valeur numérique ou une autre indication de la carnation à l’utilisateur. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 peut recréer la couleur pour présentation à l’utilisateur sur un afficheur du dispositif informatique mobile 102. Dans certains modes de réalisation, un moteur de recommandation de produit 214 du dispositif de détermination de carnation 104 détermine un ou plusieurs produits à recommander en fonction de la carnation. Le moteur d’interface utilisateur 206 peut alors présenter des représentations de ces produits à l’utilisateur et permettre à l'utilisateur d’acheter ou d’obtenir autrement les produits. Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation de produit 214 peut déterminer un ou plusieurs produits dans le magasin de données de produit 220 qui concordent avec la carnation déterminée. Cela peut être particulièrement utile pour les produits tels que le fond de teint qui sont censés concorder avec la carnation de l’utilisateur. Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation de produit 214 peut déterminer un ou plusieurs produits dans le magasin de données de produit 220 qui complètent la carnation mais ne concordent pas avec la carnation. Cela peut être particulièrement utile pour les produits tels que les fards à paupières ou les rouges à lèvres où une concordance exacte de la carnation est moins souhaitable. Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation de produit 214 peut utiliser un modèle d’apprentissage automatique séparé, tel qu’un système de recommandation, pour déterminer un produit à partir du magasin de données de produit 220 en fonction des produits préférés par d’autres utilisateurs avec une carnation concordante ou similaire. Dans certains modes de réalisation, si un produit existant ne concorde pas avec la carnation, le moteur de recommandation de produit 214 peut déterminer les ingrédients pour créer un produit qui concorderait avec la carnation, et peut fournir les ingrédients à un système de confection de mélanges pour créer un produit personnalisé qui concorderait avec la carnation. La est un schéma fonctionnel qui illustre les aspects d’un exemple de dispositif informatique 600 approprié pour une utilisation comme dispositif informatique de la présente divulgation. Alors que plusieurs types différents de dispositifs informatiques ont été évoqués ci-dessus, l’exemple de dispositif informatique 600 décrit divers éléments communs à de nombreux types différents de dispositifs informatiques. Alors que la est décrite en référence à un dispositif informatique qui est mis en œuvre en tant que dispositif sur un réseau, la description ci-dessous est applicable aux serveurs, ordinateurs personnels, téléphones mobiles, smartphones, tablettes, dispositifs informatiques intégrés et autres dispositifs qui peuvent être utilisés pour mettre en œuvre des portions de modes de réalisation de la présente divulgation. Par ailleurs, la personne du métier et d’autres reconnaîtront que le dispositif informatique 600 peut être n’importe lequel des dispositifs actuellement disponibles ou restant à développer. Dans sa configuration la plus simple, le dispositif informatique 600 inclut au moins un processeur 602 et une mémoire système 604 connectés par un bus de communication 606. En fonction de la configuration exacte et du type de dispositif, la mémoire système 604 peut être volatile ou non volatile, telle qu'une mémoire morte (« ROM »), une mémoire vive (« RAM »), une EEPROM, une mémoire flash ou une technologie de mémoire similaire. La personne du métier et d’autres reconnaîtront que la mémoire système 604 stocke typiquement des données et/ou des modules de programme qui sont immédiatement accessibles et/ou actuellement exploités par le processeur 602. À cet égard, le processeur 602 peut servir de centre de calcul du dispositif informatique 600 en prenant en charge l’exécution d'instructions. Comme illustré plus en détail à la , le dispositif informatique 600 peut inclure une interface réseau 610 comprenant un ou plusieurs composants pour communiquer avec d’autres dispositifs sur un réseau. Les modes de réalisation de la présente divulgation peuvent accéder à des services de base qui utilisent l’interface réseau 610 pour effectuer des communications en utilisant des protocoles réseau communs. L’interface réseau 610 peut également inclure une interface réseau sans fil configurée pour communiquer via un ou plusieurs protocoles de communication sans fil, tels que WiFi, 2G, 3G, 4G, LTE, 5G, WiMAX, Bluetooth, Bluetooth basse consommation et/ou similaires. Comme l’appréciera la personne du métier, l’interface réseau 610 illustrée à la peut représenter une ou plusieurs interfaces sans fil ou interfaces de communication physiques décrites et illustrées ci-dessus par rapport à des composants particuliers du système 100. Dans l’exemple de mode de réalisation représenté à la , le dispositif informatique 600 inclut également un support de stockage 608. Toutefois, il est possible d’accéder aux services en utilisant un dispositif informatique qui n’inclut pas de moyens de persistance de données sur un support de stockage local. Par conséquent, le support de stockage 608 représenté à la est représenté par une ligne pointillée pour indiquer que le support de stockage 608 est facultatif. En tout état de cause, le support de stockage 608 peut être volatil ou non volatil, amovible ou non amovible, mis en œuvre en utilisant toute technologie capable de stocker des informations telles que, sans s'y limiter, un disque dur, un disque SSD, un CD-ROM, un DVD ou tout autre support de stockage sur disque, des cassettes magnétiques, une bande magnétique, un support de stockage sur disque magnétique et/ou similaire. Telle qu’utilisée ici, l'expression « support lisible par ordinateur » inclut les supports volatils et non volatils, amovibles et non amovibles mis en œuvre dans tout procédé ou toute technologie capable de stocker des informations, telles que des instructions lisibles par ordinateur, des structures de données, des modules de programme ou d’autres données. À cet égard, la mémoire système 604 et le support de stockage 608 représentés à la sont des exemples de supports lisibles par ordinateur. Des mises en œuvre appropriées de dispositifs informatiques incluant un processeur 602, une mémoire système 604, un bus de communication 606, un support de stockage 608 et une interface réseau 610 sont connues et disponibles dans le commerce. Pour faciliter l’illustration et parce que ce n’est pas important pour la compréhension de l’objet revendiqué, la ne montre pas certains des composants typiques de nombreux dispositifs informatiques. À cet égard, le dispositif informatique 600 peut inclure des dispositifs d'entrée, tels qu’un clavier, un pavé numérique, une souris, un microphone, un dispositif d'entrée tactile, un écran tactile, une tablette et/ou similaire. Ces dispositifs d’entrée peuvent être couplés au dispositif informatique 600 par des connexions filaires ou sans fil incluant des protocoles de connexion RF, infrarouge, série, parallèle, Bluetooth, Bluetooth basse consommation, USB ou d’autres protocoles de connexion appropriés utilisant des connexions sans fil ou physiques. De même, le dispositif informatique 600 peut également inclure des dispositifs de sortie tels qu’un afficheur, des haut-parleurs, une imprimante, etc. Étant donné que ces dispositifs sont bien connus dans l’art, ils ne sont pas illustrés ou décrits plus en détail ici. Alors que des modes de réalisation illustratifs ont été illustrés et décrits, il sera apprécié que divers changements peuvent y être apportés sans s’écarter de l’esprit et de la portée de l’invention. Par exemple, alors que des modes de réalisation décrits ci-dessus forment et utilisent des modèles pour estimer la carnation, dans certains modes de réalisation, des particularités de peau autres que la carnation peuvent être estimées. Par exemple, dans certains modes de réalisation, un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique peuvent être entraînés pour estimer un type de peau de Fitzpatrick en utilisant des techniques similaires à celles évoquées ci-dessus en ce qui concerne la carnation, et ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour estimer les types de peau de Fitzpatrick pour les images de sujets vivants. Système, comprenant : une unité d’estimation de carnation comprenant une circuiterie de calcul configurée pour : obtenir une première vidéo enregistrée par une première caméra ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé ; obtenir une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision dans l’environnement illuminé qui diffère du premier champ de vision, dans lequel le second champ de vision est dirigé vers un visage d’un sujet vivant ; extraire une pluralité d’images d’environnement d’éclairage de la première vidéo ; extraire une pluralité d’images de visage de la seconde vidéo qui inclut le visage du sujet vivant ; traiter les images de visage et les images d’environnement d’éclairage pour obtenir une pluralité de déterminations de carnation du visage ; combiner les déterminations de carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de carnation du visage ; et présenter la détermination combinée de la carnation du visage. Système selon la revendication 1, dans lequel la première caméra est une caméra arrière, et dans lequel la circuiterie de calcul est en outre configurée pour construire une image panoramique à partir de la première vidéo. Système selon la revendication 1, dans lequel la circuiterie de calcul est en outre configurée pour exécuter au moins un modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Système selon la revendication 1, dans lequel la circuiterie de calcul est en outre configurée pour : exécuter un premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage pour chacune des images de visage en sortie ; et exécuter un second modèle d’apprentissage automatique en utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie. Système selon la revendication 4, dans lequel les informations de conditions d’éclairage comprennent une couleur d’illuminant. Système selon la revendication 4, dans lequel les déterminations de carnation incluent chacune un niveau de confiance correspondant. Système selon la revendication 6, dans lequel la circuiterie de calcul est en outre configurée pour combiner les déterminations de carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de carnation par, pour chacune des déterminations de carnation : la comparaison du niveau de confiance correspondant avec un niveau de confiance seuil ; et l’omission de la détermination de carnation à partir de l’étape de combinaison où le niveau de confiance correspondant est inférieur au niveau de confiance seuil. Système selon la revendication 1, dans lequel la circuiterie de calcul est en outre configurée pour, pour des trames individuelles de la seconde vidéo : mesurer un niveau de luminosité de la trame ; et omettre la trame des images de visage extraites lorsque le niveau de luminosité mesuré est inférieur à un niveau de luminosité seuil minimal ou supérieur à un niveau de luminosité seuil maximal. Support non transitoire lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions exécutables par ordinateur qui, en réponse à l’exécution par un ou plusieurs processeurs d’un système d'ordinateur, amènent le système d'ordinateur à effectuer des actions comprenant : la présentation d'une interface utilisateur sur un dispositif informatique mobile donnant l'instruction à un utilisateur de capturer une image panoramique dans un environnement illuminé ; en réponse à une entrée utilisateur via l’interface utilisateur, l'enregistrement d'une première vidéo avec une caméra arrière du dispositif informatique mobile dans l’environnement illuminé et l'enregistrement d'une seconde vidéo avec une caméra avant du dispositif informatique mobile dans l’environnement illuminé ; l'extraction d'une pluralité d’images d’environnement d’éclairage de la première vidéo ; l'extraction d'une pluralité d’images de visage de la seconde vidéo qui incluent le visage de l’utilisateur ; le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage pour obtenir une pluralité de déterminations d’une carnation du visage ; et la combinaison de la pluralité de déterminations de la carnation du visage pour déterminer une détermination combinée de la carnation du visage. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 9, dans lequel le traitement des images de visage et des images d’environnement d’éclairage comprend : l’exécution, par le dispositif informatique, d’un premier modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les images d’environnement d’éclairage en entrée pour générer des informations de conditions d’éclairage pour chacune des images de visage en sortie ; et l’exécution, par le dispositif informatique, d’un second modèle d’apprentissage automatique utilisant les images de visage et les informations de conditions d’éclairage correspondantes en entrée pour générer les déterminations de carnation du visage en sortie.