FR 3146532 A1 20240913 FR 2302159 A 20230309 METHODE, APPAREIL ET SYSTEME DE TRANSLATION D’IMAGE A IMAGE Une méthode, un appareil et un système selon des modes de réalisation fournissent des translations d’image à image telles que la synthèse d’images ultraviolettes (UV) à partir d’images d’entrée dans un modèle de couleur RVB (rouge, bleu vert). Dans un mode de réalisation, un générateur ayant suivi l'apprentissage génère des images de parcelles UV se chevauchant à partir d’images de parcelles RVB se chevauchant extraites d’une image d’entrée. Les images de parcelles UV se chevauchant sont mélangées à l’aide d’un facteur de pondération gaussien appliqué aux pixels se chevauchant ayant le même emplacement dans l’image d’entrée. La fusion gaussienne répartit les poids en pixels par rapport à la distance du pixel au centre de sa parcelle, la pondération étant la plus élevée au centre. Figure pour l'abrégé : néant METHODE, APPAREIL ET SYSTEME DE TRANSLATION D’IMAGE A IMAGE DOMAINE Cette divulgation porte sur le traitement d’images à l’aide de réseaux neuronaux et plus particulièrement la translation d’image à image, en synthétisant des images de sortie telles que des images ultraviolettes (UV) à partir d’images de modèles de couleurs RVB (rouge, vert, bleu). Les images UV sont utiles en tant qu’images à part entière et peuvent être utilisées, entre autres, pour l’analyse de la peau, notamment pour une ou plusieurs affections ou lésions cutanées, ou pour la synthèse de la peau, notamment pour la simulation du vieillissement. CONTEXTE Au cours de la dernière décennie, les techniques d’apprentissage automatique ont montré des améliorations substantielles dans des applications réelles. L’évaluation de la peau, y compris l’identification des maladies de la peau et la notation des signes cliniques, a été l’un des principaux domaines d’application ayant connu une telle réussite. De plus, la synthèse de la peau (notamment le vieillissement) a d’abord été étudiée dans des approches physiques et basées sur des prototypes. Plus récemment, de tels travaux sont souvent réalisés par le biais d’images de visage synthétisées modélisées par des modèles génératifs pour la translation d’image à image qui ont connu du succès dans la simulation des changements sur les rides et d’autres caractéristiques du vieillissement. Les appareils photo courants, tels que ceux que l’on trouve dans de nombreux systèmes électroniques tels que les smartphones, les tablettes, les ordinateurs portables, les webcams ou d’autres appareils grand public, produisent des images, telles que des photos de selfies, à l’aide d’un modèle couleur RVB. Le modèle de couleur RVB est un modèle de couleur additif basé sur les trois couleurs primaires rouge, vert et bleu de la partie visible du spectre lumineux. La photographie ultraviolette enregistre des images en utilisant uniquement le rayonnement de la partie UV du spectre lumineux. Étant donné que le rayonnement UV est invisible à l'œil nu, les images UV n’ont pas de couleur et comprennent des images en nuances de gris. Les images UV peuvent servir à un certain nombre d’objectifs, en particulier scientifiques et médicaux. Bien qu’elles soient utiles de plein droit en tant que translation à partir de la photographie en couleur, les images médicales de diagnostic, par exemple, sont utiles pour détecter des affections de la peau ou des signes de lésion. Il est souhaitable d’avoir une méthode et un système de translation d’image à image tels que la simulation d’image de peau pour synthétiser des images ultraviolettes (UV) à partir d’images RVB d’origine. RÉSUMÉ Il existe une méthode et un système permettant de synthétiser les images d’un domaine à un autre, par exemple d’un domaine d’images RVB vers un domaine d’images UV. Dans un mode de réalisation, un générateur translate les parcelles d'images d’entrée se chevauchant en parcelles d'images de sortie se chevauchant dans un domaine de sortie. La fusion gaussienne de parcelles est utilisée pour construire l’image de sortie à partir des parcelles d'images de sortie se chevauchant. La fusion de parcelles pondère les pixels se chevauchant aux mêmes coordonnées (par ex. par rapport à l’image d’entrée ou à l’image de sortie) parmi plusieurs parcelles générées en fonction de la distance de chaque pixel par rapport à son point central. Dans un mode de réalisation, l’apprentissage du générateur se fait en utilisant un apprentissage de cycle cohérent d’une paire de générateurs translatant dans des directions opposées. Alors que des modes de réalisation sont décrits pour translater des images entre les domaines UV et RVB, les générateurs peuvent être entraînés pour d’autres translations d’image à image. Dans un mode de réalisation, les images générées peuvent être fournies pour un traitement d’image supplémentaire tel que pour ajouter un effet à celui-ci, etc. Dans un mode de réalisation, l’approche prend 0,72 s pour une image de visage entier à une résolution de 960x720 au temps d’inférence et génère des images ultraviolettes d’aspect réaliste possédant une correspondance élevée avec de véritables images ultraviolettes. La est une illustration d’un pipeline d'apprentissage tandis que la est une illustration d’un pipeline à inférence temporelle, où le générateur ayant suivi l’apprentissage de la est utilisé. La est une illustration d’une technique de fusion gaussienne de parcelles, conformément à un mode de réalisation. Les et 4 sont des tableaux d’images montrant des résultats de comparaison qualitatifs. La est un graphique montrant les résultats de comparaison quantitative . La est une illustration d’un réseau informatique fournissant un environnement pour divers aspects selon des modes de réalisation dans le présent document. La est un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique du réseau informatique de la . La est un organigramme conformément à un mode de réalisation. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Conformément à un mode de réalisation, il existe une nouvelle application de simulation d’image de peau pour synthétiser des images ultraviolettes à partir d’images RVB originales. Les images ultraviolettes (UV), qui sont souvent obtenues en utilisant le rayonnement du spectre UV uniquement, peuvent offrir un regard direct sur les dommages causés par le soleil à la peau. La translation directement couplée peut être difficile en raison de l’absence d’entrées et de sorties parfaitement alignées. Par conséquent, dans le mode de réalisation, les connexions sont établies dans un réseau neuronal via un cycle d’apprentissage auto-supervisé. Dans un mode de réalisation, il existe deux générateurs d’un modèle de réseau antagoniste génératif (GAN) entraînés via la cohérence du cycle pour translater à partir des domaines RVB et UV dans les deux directions en images de peau RVB et UV. Dans un mode de réalisation, les ensembles d’images d’apprentissage sont des images non appariées. L’apprentissage à l’aide d’images appariées peut être utilisé. Pour garantir des résultats haute résolution, dans un mode de réalisation, les générateurs sont formés avec des parcelles de peau (telles qu’extraites d’une image de visage) et les parcelles sont fusionnées au temps d’inférence (par exemple, pour reconstruire l’image de visage en UV ou RVB). Cependant, les images générées par le GAN peuvent souvent être incompatibles avec les décalages de pixels sur les images d’origine, ce qui provoque une distorsion de repliement dans le générateur. Avec de légères différences sur le même pixel cible dans différentes parcelles, des problèmes de quadrillage et d’incohérence des couleurs peuvent souvent apparaître lors de l’utilisation de méthodes de fusion banales. Les approches de fusion linéaire pour résoudre de tels problèmes peuvent bien fonctionner sur une simple fusion de parcelles, mais elles échouent souvent sur des images originales scannées de manière dense – par ex. où un même pixel d’une image originale apparaît dans plusieurs parcelles se chevauchant. On a observé qu’en raison de la conception du réseau à focus central, les GAN peuvent souvent avoir des pixels de meilleure qualité dans la région centrale de chaque image qu’ils génèrent (par exemple, une parcelle d’une autre image) par rapport aux coins. Dans un mode de réalisation, on introduit une nouvelle technique de fusion qui fusionne le même pixel de plusieurs parcelles en pondérant les pixels par rapport à leur distance par rapport au centre. Prenons un premier pixel dans une première parcelle qui chevauche un deuxième pixel dans une seconde parcelle et où le premier pixel est plus proche du centre de la première parcelle et le deuxième pixel est plus proche du bord (se trouve dans une zone environnante) de la deuxième parcelle. De manière intuitive, lors de la fusion, le premier pixel le plus proche du centre serait plus pondéré que le deuxième pixel dans la zone environnante. Pour adoucir la fusion, une carte gaussienne est générée pour chaque parcelle et la valeur gaussienne est normalisée le long de la même coordonnée pour les parcelles se chevauchant. Un pixel fusionné est la moyenne pondérée de tous les pixels dans toutes les parcelles se chevauchant aux mêmes coordonnées. L’efficacité de la technique de fusion est démontrée qualitativement et quantitativement. A. Modèle UV-GAN La illustre une vue d’ensemble d’un pipeline d'apprentissage 100A et la illustre une vue d’ensemble d’un pipeline d’inférence 100B ayant un générateur ayant suivi l'apprentissage à partir du pipeline d'apprentissage 100A, chacun conformément à un mode de réalisation. Le pipeline d’inférence 100B doit être utilisé après l’apprentissage des générateurs de la , par exemple pour tester l’utilisation ou pour l’utilisation dans une application ou d’une autre manière pour obtenir des images translatées. Sur la , un modèle GAN 102 comprenant le générateur A 102A et un générateur B 102B est présenté pour l’apprentissage à la cohérence du cycle. Pour obtenir un résultat haute résolution, un ensemble de données d’apprentissage a été préparé sous forme de parcelles rognées des images RVB d’origine et des images UV d’origine. Dans un mode de réalisation, les parcelles d’une taille de parcelle cohérente sont rognées à des emplacements aléatoires des images originales. La présente une image RVB représentative 104 et une représentation d’une fenêtre 106 utilisée pour extraire aléatoirement les parcelles RVB 108. Les parcelles RVB 108 sont extraites (ex : définies) en réponse à la fenêtre lorsqu’elle est avancée vers des emplacements aléatoires autour de l’image RVB 104 pour sélectionner des groupes de pixels dans les dimensions de la fenêtre. Un processus automatisé peut être défini pour extraire les parcelles à appliquer pour former le modèle GAN 102, par exemple, au générateur A 102A. De même, une image UV représentative 110 est utilisée via une fenêtre 112 pour définir les parcelles UV 114. Les parcelles UV 114 sont appliquées au modèle GAN 102, par exemple, au générateur B 102B. Dans un mode de réalisation, chaque image originale est utilisée pour extraire N parcelles (par exemple, N=20), mais il n’est pas nécessaire d’extraire le même nombre de parcelles de chaque image. La taille et le nombre de parcelles peuvent varier, par exemple, avec la résolution d’origine des images d’entrée. Chacun des générateurs A et B est utile pour les tâches de translation d’image à image. Dans un exemple, une image d’entrée RVB peut être translatée en image UV à l’aide du générateur A. Un effet peut être appliqué (ex : à l’aide de techniques de traitement d’image, mais non illustrées). L’image avec effet peut être convertie par le générateur B en une image RVB. De manière générale, le générateur A translate les images d’un premier domaine vers un deuxième domaine et le générateur B translate les images du deuxième domaine vers le premier domaine. Les parcelles se chevauchent en fonction de leur emplacement d’origine dans l’image d’origine. Par exemple, un pixel particulier dans une première parcelle chevauche un pixel particulier dans une seconde parcelle si chacun de ces pixels particuliers est rogné à partir de la même position de pixel dans l’image d’origine. Les pixels se chevauchant à partir de parcelles d'images de sortie se chevauchant sont utiles pour construire une image de sortie finale en fusionnant les valeurs de pixels se chevauchant pour construire un pixel unique dans l’image de sortie. Dans un mode de réalisation, l’image de sortie a la même résolution que l’image d’entrée. Ainsi, dans un mode de réalisation, au moment de l’apprentissage, le réseau 102 est formé pour faire l’apprentissage des deux directions de la translation de l’image via des pertes de consistance cyclique telles que l’utilisation des techniques décrites dans Zhu, J.Y., Park, T., Isola, P., Efros, A.A. : Translation image à image non appariées utilisant des réseaux antagonistes à consistance cyclique (Actes de la conférence internationale IEEE sur la vision par ordinateur p.p. 2223-2232 (2017)). Les modes de réalisation des Figures 1A et 1B concernent la translation image à image entre les domaines RVB et UV. D’autres paires de domaines pour la translation image à image peuvent être utilisées, par exemple entre un modèle de couleur différente et les UV, entre les domaines de sexe féminin et masculin, entre différents domaines d’âge, etc. Bien qu’un paradigme d’apprentissage GAN (ccGAN) à cohérence cyclique soit représenté, une autre architecture de modèle GAN peut être utilisée. En référence à la , le pipeline d’inférence 100B représente une image RVB représentative 120 et une fenêtre 122 (glissante) avec laquelle extraire des pixels pour définir des parcelles d’entrée se chevauchant (non illustré). Pour une image de visage complet, la fenêtre glissante est utilisée pour scanner de manière dense le visage afin de générer des parcelles avec des coordonnées se chevauchant. De cette manière, les pixels de l’image d’entrée 120 sont échantillonnés sur plusieurs parcelles se chevauchant de sorte que l’emplacement d’un pixel de l’image d’entrée 120 se trouve à différents endroits dans les parcelles se chevauchant. Pour un pixel particulier qui a le même emplacement dans l’image d’origine, son emplacement dans une parcelle se chevauchant variera en distance par rapport au centre. En d’autres termes, dans une parcelle se chevauchant, le pixel particulier peut être situé près du centre d’une parcelle se chevauchant et dans une autre parcelle se chevauchant, le pixel particulier peut être situé plus loin du centre, par exemple plus près d’un bord de l’autre parcelle se chevauchant. Dans un mode de réalisation, toutes les parcelles d’entrée se chevauchant à partir de l’image RVB 120 sont traitées par le générateur A ayant suivi l’apprentissage (c’est-à-dire 102A, tel qu’ayant suivi l’apprentissage) pour produire des parcelles de sortie se chevauchant 124. Ces parcelles UV se chevauchent de la même manière que les images d’entrée se chevauchant. Le pipeline 100B présente un composant d’étape de fusion 126 qui accumule les pixels (se chevauchant) correspondant au même pixel par un vecteur de pondération calculé séparément décrit à la . Un composant de fusion 128 assemble les pixels fusionnés répondant aux parcelles se chevauchant en une image de sortie 130, une image UV qui correspond à l’image d’entrée 120 translatée du modèle de couleur RVB en UV. Conformément à un mode de réalisation, par le biais d’approches basées sur des parcelles, le générateur A est configurable pour un fonctionnement (par exemple, exécution), par exemple à l’aide d’appareils grand public courants, tels que les smartphones et les tablettes. Le fonctionnement peut se faire via une application native du système d’exploitation ou une application Web. B. Fusion de parcelles L’un des inconvénients des modèles basés sur des parcelles est le problème du quadrillage (en reconstruction). Sur les tâches de translation image à image, le générateur a tendance à se concentrer sur la zone centrale d’une image de sortie et peut être moins invariant sur les pixels environnants. Une solution antérieure révèle une numérisation dense sur l’ensemble de l’image et prend la moyenne de toutes les valeurs de pixels (par ex. valeurs de pixels de nuance de gris dans le mode de réalisation illustré pour une image translatée dans le domaine UV) prédites aux mêmes coordonnées de pixels. Bien que cette méthode réduise considérablement l’effet de quadrillage à une quantité minimale avec la diminution de la taille de la fenêtre glissante, elle peut toujours apparaître lorsque l’on regarde les images de près. En outre, le temps d’inférence augmente de manière exponentielle avec la fréquence des scannages, par exemple pour produire de petites parcelles avec de petits pas. Pour surmonter un effet de quadrillage sans encourir de pénalité de calcul, conformément à un mode de réalisation, il est proposé une nouvelle méthode de fusion qui calcule un vecteur pondéré à partir de masques gaussiens se chevauchant. L’idée est d’appliquer un vecteur de lissage qui pondère l’importance des pixels se chevauchant en fonction de leurs distances respectives par rapport au centre dans les parcelles générées. La est une illustration de la fusion du composant 126 et de la fusion du composant 128 pour les opérations sur des pixels représentatifs dans les parcelles 124A, 124B et 124C se chevauchant. Dans un mode de réalisation, les composants de fusion fournissent une fusion de parcelles se chevauchant par pondération gaussienne normalisée. Comme illustré à la , le générateur A 102A génère plusieurs parcelles se chevauchant 124. À des fins d’illustration d’un exemple, on suppose qu’un emplacement de pixel particulier dans l’image RVB 120 est représenté dans trois parcelles RVB se chevauchant et qui, une fois les parcelles appliquées sur le générateur A, entraînent trois parcelles UV 124A, 124B et 124C se chevauchant. Il est entendu qu’une quantité plus ou moins importante de parcelles se chevauchant peut se produire en fonction de l’emplacement d’origine du pixel particulier dans l’image RVB 120, de la taille d’image d’origine et des paramètres de génération de parcelle utilisée pour générer les parcelles RVB. Dans l’exemple de la , l’emplacement d’origine d’un pixel dans l’image 120 correspond à des emplacements de chevauchement 200A, 200B et 200C dans les trois parcelles UV 124A, 124B et 124C. Selon le présent mode de réalisation, l’emplacement original d’un pixel dans l’image 120 correspond au même emplacement dans l’image 130. Les valeurs de pixels 202A, 202B et 202C aux emplacements de chevauchement 200A, 200B et 200C sont obtenues pour l’opération de fusion. Trois masques gaussiens 203 correspondant aux parcelles UV 124A, 124B et 124C sont également représentés sur la . Pour les emplacements correspondants 200A, 200B et 200C, le(s) masque(s) UV fournissent des valeurs de masque de fusion 204A, 204B et 204C qui sont normalisées 204A', 204B' et 204C' pour utilisation. La normalisation est sensible à l’échelle du domaine UV, par exemple, le vecteur est normalisé pour s’ajouter à un. Il est entendu que des instances distinctes du masque 203 sont présentées à titre d’illustration, mais plusieurs masques ne sont pas nécessaires lors de l’exécution informatique des opérations. L’opération 206, un produit à points, illustre une application des valeurs de masque normalisées 204A', 204B' et 204C' aux valeurs de pixels 202A, 202B et 202C donnant une valeur de pixel fusionnée 208 avec laquelle produire une image UV 130. Des opérations similaires se répètent pour tous les pixels des parcelles respectives. Certains pixels peuvent être fusionnés avec plus ou moins d’autres pixels répondant à la présence ou non d’une ou plusieurs parcelles se chevauchant pour l’emplacement du pixel dans l’image d’origine. Dans un mode de réalisation, par exemple pour que les pixels près d’un coin de l’image d’entrée soient échantillonnés sur des parcelles se chevauchant, une image d’entrée peut être complétée avec des valeurs 0 pour les pixels (par exemple, une bordure noire) autour de la bordure de l’image en fonction de la taille de la fenêtre glissante et du pas. Les pixels de bordure noire n’ont pas d’impact sur le traitement et la bordure peut être rejetée lors de la construction de l’image de sortie pour obtenir une image d’une résolution égale à celle de l’image d’entrée d’origine. Par conséquent, plusieurs parcelles se chevauchant sont fusionnées au moment de l’inférence pour rendre l’image UV de sortie. Le vecteur normalisé des valeurs de masque gaussien pondère le pixel généré à partir de chaque parcelle pour produire le pixel fusionné pour l’emplacement du pixel dans l’image de sortie. Conformément à un mode de réalisation, il existe un ensemble d’opérations montrant une vue d’ensemble du calcul de chaque pixel. Pour chaque pixel, les opérations se normalisent le long des masques gaussiens générés concaténés en fonction des coordonnées (emplacements des pixels superposés) pour obtenir un pixel fusionné. Dans les opérations répertoriées ci-dessous, vous trouverez les étapes à suivre pour obtenir une image fusionnée. Le listing indique que est la ième parcelle RVB générée traitée aux coordonnées de l'image . Un masque gaussien est généré avec une moyenne au centre de la parcelle et une variance σ, σ étant un hyperparamètre des opérations. Dans un exemple, la variance σ est de 1,0. Opérations pour fusionner toutes les parcelles Initialiser de taille avec (par exemple préparer un masque gaussien) Initialiser , , avec tous les zéros. Scanner les images d’entrée avec une fenêtre glissante pour obtenir un total de N parcelles en RVB, avec la taille (par exemple, extraire les parcelles) Pour chaque parcelle RVB en parcelles : [ ] = générateur ( ) [ ] = = point_produit( , ) retour Dans un mode de réalisation, un ensemble de données d’images de 491 femmes américaines a été préparé. L’ensemble de données comprend 131 euro-américaines non hispaniques, 138 afro-américaines, 116 euro-américaines hispaniques et 106 est-asiatiques, couvrant une large gamme d’âges allant de 18 à 80 ans. L’ensemble de données contient 6 images pour chaque sujet, y compris une vue frontale et deux vues de profil d’images RVB et UV. Les images RVB et UV sont collectées à l’aide d’un appareil photo spécifique. Afin d’obtenir des parcelles spécifiques pour l'apprentissage et le test du modèle, les parcelles ont été préparées à partir de l’ensemble de données en recadrant aléatoirement 20 parcelles de résolution 128x128 à partir de chaque image de l’ensemble de données. L’ensemble de données a été divisé au hasard par 80 % et 20 % par identité respectivement pour l’apprentissage et l’ensemble de tests. Dans le mode de réalisation, le réseau comprend une configuration d’apprentissage de CycleGAN utilisant un squelette de bloc ResNet 9, avec ngf 64. Après l'apprentissage, un pipeline d’inférence, par ex. conformément à la , en utilisant le générateur ayant suivi l’apprentissage selon le mode de réalisation, a été utilisé pour générer des images pour une évaluation qualitative et quantitative. À des fins de comparaison, des pipelines d’inférence supplémentaires ont été préparés à l’aide du même générateur ayant suivi l'apprentissage, mais où des parcelles de tailles différentes ont été extraites et utilisées et où les composants de fusion et de mélange ont été remplacés conformément à une approche de fusion linéaire comme indiqué dans Cheng, Y.C., Lin, C.H., Lee, H.Y, Ren, J,, Tulyakov, S, Yang, M.H.: Entrée&Sortie : Diverses peintures d’images par inversion GAN. (Actes de la Conférence IEEE/CVF sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de modèles. p.p. 11431-11440 (2022). Les résultats qualitatifs du modèle du mode de réalisation ont été comparés à l’approche de fusion linéaire utilisée sur différentes tailles de photos. La représente un ensemble d’images 300 comportant la rangée 302 des images respectives 302A, 302B, 302C, 302D et 302E et la rangée 304 des images respectives 304A, 304B, 304C, 304D et 304E. Les images sont d’un même sujet dans l’ensemble de données décrit ici montrant une vue de profil sur la rangée 302 et une vue frontale ou portrait sur la rangée 304. Pour des raisons de confidentialité, un masque de la région de l'œil est ajouté pour la présente application, ledit masque n’était pas présent pendant l’utilisation des images. Les images 302A et 304A sont des images RVB originales du jeu de données. Les images RVB ne sont pas représentées en couleur dans la présente application. Les images 302B et 304B sont des images UV originales (vérité de terrain) du jeu de données. L’échantillon est un exemple prélevé au hasard dans le jeu de test. Les images 302C et 304C sont des images résultant de la fusion linéaire à l’aide d’1/2 parcelle de la diapositive. Les images 302D et 302E sont des images résultant de la fusion linéaire à l’aide d’1/4 de parcelle de la diapositive. Les images 302E et 304E sont des sorties du modèle conformément au mode de réalisation utilisant une fusion gaussienne telle que décrite ici. La représente une forte correspondance dans les caractéristiques de la peau (surlignées en carrés et cercles blancs) entre les images UV 302E et 304E générées conformément aux apprentissages du présent document et les images UV 302B et 304B réelles en vue frontale et de profil. Avec la comparaison, il est évident que la méthode d’un mode de réalisation dont l’apprentissage est réalisé ici génère également des résultats fusionnés lissés par rapport aux méthodes de fusion linéaire à différentes tailles de fenêtre glissante (images 302C et 304C, et 302D et 304D). Le quadrillage est évident à 306 et 308, dans les tailles de parcelles respectives. La représente un ensemble d’images 400 comportant la rangée 402 des images respectives 402A, 402B, 402C, 402D et 402E et la rangée 404 des images respectives 404A, 404B, 404C, 404D et 404E. Les images sont agrandies par rapport aux images du jeu de données. Les images sont du même sujet que dans la mais avec un zoom avant par rapport aux images de la . Le tableau montre une (deuxième) vue de profil dans la ligne 402 et une même vue de profil dans la ligne 404 que celle représentée dans la ligne 304. Les images 402A et 404A sont des images RVB originales du jeu de données, agrandies. Les images RVB ne sont pas représentées en couleur dans la présente application. Les images 402B et 404B sont des images UV originales (vérité de terrain) du jeu de données, agrandies. L’échantillon est un exemple prélevé au hasard dans le jeu de test. Les images 402C et 404C sont des images résultant de la fusion linéaire à l’aide d’1/2 de parcelle de la diapositive. Les images 402D et 402E sont des images résultant de la fusion linéaire à l’aide d’1/4 de parcelle de la diapositive. Les images 402E et 404E sont des sorties du modèle conformément au mode de réalisation utilisant une fusion gaussienne telle que décrite ici. Comme indiqué sur les figures 3 et 4, alors que les méthodes de fusion linéaire produisent des résultats plus lisses avec un quadrillage moins perceptible en se déplaçant avec une fenêtre de glissement plus petite, les résultats préparés par la méthode selon le mode de réalisation décrit montrent une fusion supérieure avec une vitesse d’inférence plus rapide. La est un graphique représentant les résultats de comparaison quantitative 500. La qualité de l’image est évaluée en mesurant la distance d’inception de Fréchet (FID) entre les images générées et les images UV de la vérité de terrain, qui compare la distribution des images des deux groupes. Une FID inférieure indique une distance inférieure entre les deux distributions. La représente un compromis entre la FID et le temps d’inférence lors de l’utilisation des méthodes de fusion linéaire. Avec une taille de fenêtre glissante de 1⁄2 (502), 1⁄4 504) et une taille de parcelle de 1/8 (506), une FID de 177,24, 121,9, 91,18 et un temps d’inférence de 1,37 s, 4,64 s, 10 s sont obtenus respectivement. La taille des cercles de la est proportionnelle. La fusion pondérée gaussienne proposée (cercle 508) atteint la FID la plus basse de 87,91 avec le temps d’inférence le plus bas de 0,72 s. Bien qu’avec une taille de fenêtre glissante de 1/8 de la taille de la parcelle (cercle 506), une FID relativement similaire est obtenue, mais le temps d’inférence est significativement plus élevé. Ainsi, les exemples comparatifs montrent une taille de curseur de fenêtre typique = 1/2, 1/4, 1/8 de la taille de la parcelle et que le nombre de parcelles ainsi que le temps d’inférence augmentent de manière exponentielle au fur et à mesure que le curseur de fenêtre diminue. Une des raisons pour lesquelles le scanning dense améliore les résultats finaux avec la fusion linéaire est que davantage de parcelles permettent une transition plus fluide entre deux pixels de connexion. Dans un cas extrême : un glissement avec une taille de glissement de 1 pixel a été effectué, il n'y aura pas de problème de quadrillage. Avec la fusion gaussienne, comme les pixels sont re-pondérés en fonction de leur importance, cette fusion sera lisse même avec une grande taille de curseur de fenêtre. Une telle fusion permet donc d’accélérer considérablement le processus (par ex. image d’entrée). La est une illustration d’un réseau informatique fournissant un environnement pour divers aspects selon des modes de réalisation dans le présent document. La est un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique du réseau informatique de la . La est un schéma fonctionnel d’un exemple de réseau informatique 600 dans lequel un dispositif informatique 602 à usage personnel exploité par un utilisateur 604 est en communication via un réseau de communications 606 avec des dispositifs informatiques de serveur situés à distance, à savoir le serveur 608 et le serveur 610. L’utilisateur 604 peut être un consommateur et/ou un patient d’un dermatologue. Un deuxième utilisateur 612 et un deuxième dispositif informatique 614 configuré pour la communication via le réseau de communication 606 sont également présentés. Le deuxième utilisateur 612 peut être un dermatologue, par exemple. Le dispositif informatique 602 est destiné à un usage personnel par un utilisateur et n’est pas accessible au public. Ici, le public comprend les utilisateurs et/ou clients enregistrés, etc. Les appareils informatiques 602 et 614 peuvent également communiquer entre eux. Le dispositif 616 représente un dispositif de formulation de soin de la peau, par exemple, une machine pour préparer un produit de soin personnalisé à l’aide d’un ingrédient de produit recommandé. Tous les dispositifs 608, 610, 604 ou 614 peuvent être activés pour communiquer avec le dispositif 616, directement ou indirectement. Par exemple, le serveur 608 ou 610 peut recommander un ingrédient de produit à un utilisateur 612 via le dispositif 614 ou à l’utilisateur 604 via le dispositif 602. L’utilisateur 612 ou 604 peut respectivement autoriser le serveur 610 et/ou 608 à communiquer l’ingrédient au dispositif 616. L’autorisation peut être associée à un achat en ligne, par exemple. En bref, le dispositif informatique 602 est configuré pour effectuer des diagnostics de la peau. Dans un mode de réalisation, les diagnostics de la peau sont effectués sur une image UV. Un réseau neuronal pour les diagnostics de la peau peut être stocké et utilisé à bord du dispositif informatique 602 ou il peut être fourni à partir du serveur 608, par exemple via un service en nuage, un service Web, etc. à partir d’images reçues du dispositif informatique 602. Dans un mode de réalisation, un pipeline d’inférence pour la translation et la fusion d’images UV à partir d’images RVB est fourni par au moins un des dispositifs informatiques du système 600. Un réseau neuronal pour analyser une image de la peau et produire un résultat de notation pour diverses affections de la peau est décrit dans la publication de brevet US20200170564A1, datée du 4 juin 2020 du numéro de série de la demande américaine 16/702 895, déposée le 4 décembre 2019 et intitulée « Automatic Image-Based Skin Diagnostics Using Deep Learning ». Ainsi, un moteur de prédiction des lésions cutanées peut être configuré et fourni, il détermine un score de prédiction par pixel pour la présence, l’absence ou la gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées dans l’image cutanée translatée par UV à l’aide d’un ou plusieurs classificateurs d’images du réseau neuronal convolutif. L’image UV translatée ou l’image d’entrée RVB peut être annotée en réponse, par exemple, au score de prédiction d’une présence, d’une absence ou de la gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées. D’autres formes d’affichage liées aux caractéristiques des lésions cutanées peuvent être fournies. Un moteur de gravité des lésions cutanées peut être configuré et fourni pour générer un affichage virtuel comprenant une ou plusieurs instances d’une présence, d’une absence ou d’une gravité prédite des une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées répondant à une ou plusieurs entrées sur la base des scores de prédiction de la présence, de l’absence ou de la gravité d’au moins une caractéristique de lésions cutanées. Le dispositif informatique 602 est configuré pour communiquer avec le serveur 610, par exemple pour fournir des informations de diagnostic de la peau et recevoir des recommandations de produit/traitement répondant à un diagnostic de la peau. Le dispositif informatique 602 peut être configuré pour communiquer d’autres informations concernant l’utilisateur, par exemple âge, sexe, localisation; etc. Le dispositif informatique 602 peut être configuré pour communiquer des informations de diagnostic de la peau (qui peuvent inclure des données d’image) à l’un ou l’autre ou aux deux serveurs 608 et 610, par exemple, pour stocker dans un magasin de données (non représenté). Le serveur 610 (ou un autre serveur non représenté) peut fournir des services d’e-commerce pour vendre le ou les produits recommandés. La recommandation du produit peut être déterminée en réponse à diverses informations, y compris la présence, l’absence ou la gravité d’au moins une caractéristique de lésion cutanée. D’autres informations peuvent inclure des informations géographiques telles que la détermination des produits disponibles en fonction de l’emplacement de l’utilisateur. Dans un mode de réalisation, une recommandation de produit comprend un ingrédient de produit de soin de la peau. Un tel ingrédient peut être utile, par exemple, pour formuler un produit de soin personnalisé. La formulation peut comprendre une émulsion, une pommade, une solution ou une poudre, par exemple. L’ingrédient du produit de soin de la peau peut être transmis au dispositif de formulation de soin de la peau 616 qui crée le produit de soin de la peau personnalisé. Le dispositif informatique 602 est présenté comme un dispositif mobile portable (par ex. un smartphone ou une tablette). Cependant, il peut s’agir d’un autre dispositif informatique tel qu’un ordinateur portable, un ordinateur de bureau, un poste de travail, etc. Le diagnostic de la peau décrit ici peut être mis en œuvre sur d’autres types de dispositifs informatiques. Le dispositif informatique 602 peut être configuré à l’aide d’une ou plusieurs applications natives ou d’applications basées sur navigateur, par exemple. Le dispositif informatique 602 peut comprendre un dispositif utilisateur, par exemple, pour acquérir une ou plusieurs images telles qu’une image de la peau, en particulier un visage, et traiter les images pour fournir des diagnostics de la peau. Le diagnostic de la peau peut être réalisé en association avec un plan de traitement de la peau où des images sont acquises périodiquement et analysées pour déterminer les scores de la peau pour un ou plusieurs signes de la peau. Les scores peuvent être enregistrés (localement, à distance ou les deux) et comparés entre les sessions, par exemple pour montrer les tendances, les améliorations, etc. Les scores de la peau et/ou les images de la peau peuvent être accessibles à l’utilisateur 604 du dispositif informatique 602 et mises à disposition (ex : via le serveur 608 ou communiqués (par voie électronique) d’une autre manière via le réseau de communication 606) à un autre utilisateur (par ex. deuxième utilisateur 612) du système informatique 600 tel qu’un dermatologue. Le deuxième dispositif informatique 614 peut également effectuer des diagnostics de la peau comme décrit. Il peut recevoir des images d’une source distante (ex : dispositif informatique 602, serveur 608, etc.) et/ou peut capturer des images via un capteur optique (ex : une caméra) couplée à ce dernier ou de toute autre manière. Un réseau neuronal de diagnostic de la peau peut être stocké et utilisé à partir du deuxième dispositif informatique 614 ou du serveur 608 comme décrit. Une application peut être fournie pour effectuer le diagnostic de la peau, suggérer un ou plusieurs produits et surveiller les changements de la peau suite à une ou plusieurs applications du produit (qui peuvent définir des séances de traitement dans un plan de traitement) sur une période de temps. L’application informatique peut fournir un flux de travail tel qu’une série d’interfaces utilisateur graphiques instructives (IUG) et/ou d’autres interfaces utilisateur, qui sont généralement interactives et reçoivent des informations de la part de l’utilisateur, pour effectuer l’une des activités suivantes : - diagnostic de la peau ; - recommandation de produit telle que pour un plan de traitement ; - achat de produit ou autre acquisition ; - rappel, instruction et/ou enregistrement (par exemple, inscription) pour les séances de traitement respectives ; - par la suite (par ex. un ou plusieurs suivis) des diagnostics de la peau et présenter les résultats (ex : résultats comparatifs), par exemple conformément à un calendrier de plan de traitement pour surveiller l’avancement d’un plan de traitement de la peau. Chacune de ces activités peut générer des données qui peuvent être stockées à distance, par exemple pour que l’utilisateur 610 les examine, pour qu’une autre personne les examine, pour les agréger avec les données d’autres utilisateurs afin de mesurer l’efficacité du plan de traitement, etc. Dans un mode de réalisation, il existe donc un système comprenant : un circuit utilisant un ou plusieurs cycleGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) pour translater une image de peau de domaine RVB (rouge, bleu vert) en image de peau de domaine UV (ultraviolet) ; un circuit utilisant un ou plusieurs classificateurs d’image de réseau neuronal convolutif pour déterminer un score de prédiction par pixel pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésion de la peau dans l’image de peau de domaine UV translaté ; un circuit pour déterminer au moins un ingrédient de produit de soin de la peau basé sur le score prévu pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésion dans l’image de peau UV translatée ; et un circuit pour transmettre le au moins un ingrédient produit de soin de la peau à un dispositif de formulation de produit de soin de la peau pour la création d’un produit de soin de la peau personnalisé. Dans un mode de réalisation, il existe donc un système comprenant : un moteur de transformation d’image de peau RVB (rouge, bleu vert) en image de peau UV (ultraviolet) comprenant un circuit de calcul configuré pour effectuer une translation d’image de peau RVB en image de peau UV via un ou plusieurs cycleGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) ; un moteur de prédiction de lésions cutanées incluant un circuit de calcul configuré pour déterminer un score de prédiction au pixel près pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées dans l’image de peau UV translatée en utilisant un ou plusieurs classificateurs d’image de réseau neuronal convolutif ; et un moteur de gravité des lésions cutanées incluant un circuit informatique configuré pour générer un affichage virtuel comprenant une ou plusieurs instances d’une présence, d’une absence ou d’une gravité prédite des une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées répondant à une ou plusieurs entrées sur la base des scores de prédiction de la présence, de l’absence ou de la gravité d’au moins une caractéristique de lésions cutanées. Les résultats comparatifs (ex : avant et après les résultats) peuvent être présentés via le dispositif informatique 602, que ce soit pendant et/ou à la fin, etc. d’un plan thérapeutique. Comme indiqué, les aspects du diagnostic de la peau peuvent être réalisés sur le dispositif informatique 602 ou par un dispositif couplé à distance (par exemple, un serveur dans le nuage ou un autre arrangement). La est un schéma fonctionnel du dispositif informatique 602, conformément à un ou plusieurs aspects de la présente divulgation. Le dispositif informatique 602 comprend un ou plusieurs processeurs 702, un ou plusieurs dispositifs d’entrée 704, un dispositif d’E/S gestuel 706, une ou plusieurs unités de communication 708 et un ou plusieurs dispositifs de sortie 710. Le dispositif informatique 602 comprend également un ou plusieurs dispositifs de stockage 712 stockant un ou plusieurs modules et/ou données. Les modules peuvent inclure un modèle de réseau neuronal profond 714, une application 716 ayant des composants pour une interface utilisateur graphique (IUG 718) et/ou un flux de travail pour le suivi du traitement (par exemple, moniteur de traitement 720), acquisition d’image 722 (ex : une interface) et sélecteur de traitement/produit 730 (ex : une interface). Les données peuvent inclure une ou plusieurs images à traiter (par ex. image 724), données de diagnostic de la peau (ex : scores respectifs, origine ethnique ou autres données utilisateur), les données de traitement 728 telles que l’enregistrement de données liées à des traitements spécifiques, les plans de traitement avec des programmes tels que des rappels, etc.) L’application 716 offre la fonctionnalité d’acquérir une ou plusieurs images, telles qu’une vidéo, et de traiter les images. Dans un mode de réalisation, l’image est traitée en utilisant l’un des modèles 714 tels que le générateur A (102A) pour déterminer une image UV. Dans un mode de réalisation, l’image UV est traitée pour le diagnostic de la peau en utilisant un réseau neuronal profond tel que fourni par un autre modèle de réseau neuronal 714. Le modèle de réseau peut être configuré comme un modèle pour effectuer un diagnostic de la peau à partir d’une image telle qu’une image UV. Dans un autre exemple, le modèle de réseau est localisé à distance (ex : dans le serveur ou un autre dispositif informatique). Le dispositif informatique 602, via l’application 716, peut communiquer l’image UV pour le traitement et le retour des données de diagnostic de la peau. L’application 716 peut être configurée pour effectuer les activités décrites précédemment. Le ou les périphériques de stockage 712 peuvent stocker des modules supplémentaires tels qu’un système d’exploitation 732 et d’autres modules (non illustrés), y compris des modules de communication ; des modules de traitement graphique (par ex. pour un processeur GPU 702) ; un module carte ; un module contacts ; un module calendrier ; un module photos/galerie ; un éditeur photo (image/média) ; un lecteur média et/ou un module streaming ; des applications réseaux sociaux ; un module navigateur ; etc. Les dispositifs de stockage peuvent être référencés comme unités de stockage dans le présent document. Les canaux de communication 738 peuvent coupler chacun des composants 702, 704, 706, 708, 710, 712 et tous les modules 714, 716 et 732 pour les communications intercomposants, que ce soit de manière communicative, physique et/ou opérationnelle. Dans certains exemples, les canaux de communication 738 peuvent inclure un bus système, une connexion réseau, une structure de données de communication interprocessus ou toute autre méthode de communication de données. Le ou les processeurs 702 peuvent implémenter une fonctionnalité et/ou exécuter des instructions dans le dispositif informatique 602. Par exemple, les processeurs 702 peuvent être configurés pour recevoir des instructions et/ou des données des dispositifs de stockage 712 afin d’exécuter la fonctionnalité des modules illustrée à la , entre autres (ex : système d’exploitation, applications, etc.) Le dispositif informatique 602 peut stocker des données/informations sur des dispositifs de stockage 712. Certaines des fonctionnalités sont décrites ci-dessous. Il est entendu que les opérations peuvent ne pas correspondre exactement aux modules 714, 716 et 732 de la de sorte qu’un module puisse aider à la fonctionnalité d’un autre. Le code de programme informatique pour effectuer des opérations peut être écrit dans n’importe quelle combinaison d’un ou plusieurs langages de programmation, par exemple, un langage de programmation orienté objet tel que Java, Smalltalk, C++ ou similaire, ou un langage de programmation procédural conventionnel, tel que le langage de programmation « C » ou des langages de programmation similaires. Le dispositif informatique 602 peut générer une sortie pour l’affichage sur un écran de dispositif d’E/S gestuel 706 ou, dans certains exemples, pour l’affichage par un projecteur, un moniteur ou un autre dispositif d’affichage. Il sera entendu que le dispositif d’E/S 606 gestuel peut être configuré à l’aide de diverses technologies (par ex. en ce qui concerne les capacités d’entrée : un écran tactile résistif, un écran tactile à ondes acoustiques de surface, un écran tactile capacitif, un écran tactile capacitif en projet, un écran sensible à la pression, un écran tactile à reconnaissance d’impulsions acoustiques ou une autre technologie d’écran sensible à la présence ; et en ce qui concerne les capacités de sortie : un écran à cristaux liquides (LCD), un écran à diode électroluminescente (LED), un écran à diode électroluminescente organique (OLED), un écran à matrice de points, un écran à encre électronique, monochrome ou couleur similaire. Dans les exemples décrits ici, le dispositif d’E/S gestuel 706 comprend un dispositif à écran tactile capable de recevoir en entrée des interactions tactiles ou des gestes d’un utilisateur interagissant avec l’écran tactile. Ces gestes peuvent inclure des gestes de tapotement, de glissement ou de balayage, de va-et-vient, de pause (par ex. lorsqu’un utilisateur touche un même emplacement de l’écran pendant au moins une période de seuil) où l’utilisateur touche ou pointe vers un ou plusieurs emplacements un dispositif d’E/S basé sur des gestes 706. Le dispositif d’E/S gestuel 706, peut également inclure des gestes sans tapotement. Le dispositif d’E/S gestuel 706 peut transmettre ou afficher des informations, telles que l’interface utilisateur graphique, à un utilisateur. Le dispositif d’E/S gestuel 706 peut présenter diverses applications, fonctions et capacités du dispositif informatique 602, y compris, par exemple, l’application 716 pour acquérir des images, visualiser des images, traiter les images et afficher de nouvelles images, des applications de messagerie, des communications téléphoniques, des applications de contact et de calendrier, des applications de navigation sur le Web, des applications de jeu, des applications d’e-book et des applications ou fonctions financières, de paiement et autres applications ou fonctions, entre autres. Bien que la présente divulgation illustre et aborde un dispositif d’E/S gestuel 706 principalement sous la forme d’un dispositif d’écran d’affichage avec des capacités d’E/S (par exemple, écran tactile), d’autres exemples d’appareils d’E/S gestuels peuvent être utilisés pour détecter des mouvements et qui peuvent ne pas comprendre un écran en soi. Dans ce cas, le dispositif informatique 602 comporte un écran d’affichage ou est couplé à un dispositif d’affichage pour présenter de nouvelles images et les IHM de l’application 716. Le dispositif informatique 602 peut recevoir une entrée gestuelle d’un pavé tactile/bloc à effleurement, d’une ou plusieurs caméras, ou d’un autre dispositif d’entrée sensible à la présence ou aux gestes, lorsque la présence signifie des aspects de présence d’un utilisateur, y compris, par exemple, le mouvement de tout ou partie de l’utilisateur. Une ou plusieurs unités de communication 708 peuvent communiquer avec des dispositifs externes (ex : serveur 608, serveur 410, second dispositif informatique 612) comme aux fins décrites et/ou à d’autres fins (par ex. impression), par exemple via le réseau de communication 606, en transmettant et/ou en recevant des signaux réseau sur un ou plusieurs réseaux. Les unités de communication peuvent comporter diverses antennes et/ou cartes d’interface réseau, des puces (ex : Global Positioning Satellite (GPS)), etc. pour les communications sans fil et/ou filaires. Les dispositifs d’entrée 704 et de sortie 710 peuvent comporter un ou plusieurs boutons, interrupteurs, dispositifs de pointage, caméras, clavier, microphone, un ou plusieurs capteurs (ex : biométrique, etc.), un haut-parleur, un avertisseur sonore, un ou plusieurs voyants, un dispositif haptique (vibratoire), etc. Un ou plusieurs d’entre eux peu(ven)t être couplé(s) via un bus série universel (USB) ou un autre canal de communication (par ex. 738). Une caméra (un dispositif d’entrée 804) peut être orientée vers l’avant (i.e. du même côté que) pour permettre à un utilisateur de capturer des images à l’aide de la caméra tout en regardant le dispositif d’E/S basé sur le geste 706 pour prendre un « selfie ». Un ou plusieurs périphériques de stockage 712 peuvent prendre différentes formes et/ou configurations, par exemple, comme mémoire à court terme ou mémoire à long terme. Les périphériques de stockage 712 peuvent être configurés pour le stockage à court terme d’informations en tant que mémoire volatile, qui ne conserve pas le contenu stocké lorsque l’alimentation est coupée. Exemples de mémoire volatile : mémoire vive (RAM), mémoire vive dynamique (DRAM), mémoire vive statique (SRAM), etc. Les périphériques de stockage 712, dans certains exemples, incluent également un ou plusieurs supports de stockage lisibles par ordinateur, par exemple, pour stocker de plus grandes quantités d’informations que la mémoire volatile et/ou pour stocker ces informations à long terme, en conservant les informations lorsque l’alimentation est coupée. Les exemples de mémoire non volatile incluent les disques durs magnétiques, les disques optiques, les disquettes, les mémoires flash ou des formes de mémoire programmable électriquement (EPROM) ou de mémoire effaçable et programmable électriquement (EEPROM). Bien que non illustré, un dispositif informatique peut être configuré comme un environnement d’apprentissage pour entraîner le modèle de réseau neuronal 714, par exemple en utilisant le réseau comme indiqué à la ainsi que les données de formation et/ou de test appropriées. Le réseau neuronal profond peut être adapté à une architecture légère pour un dispositif informatique qui est un dispositif mobile (ex : un smartphone ou une tablette) ayant moins de ressources de traitement qu’un dispositif « plus grand » tel qu’un ordinateur portable, un ordinateur de bureau, un poste de travail, un serveur ou un autre dispositif informatique de génération comparable. Il est entendu que le second dispositif informatique 612 peut être configuré de la même manière que le dispositif informatique 602. Le deuxième dispositif informatique 612 peut disposer d’interfaces graphiques telles que pour demander et afficher des images et des diagnostics de signes cutanés à partir de données stockées sur le serveur 608 pour différents utilisateurs, etc. La est un organigramme des opérations 800 qui peuvent être réalisées par un dispositif informatique conformément à un mode de réalisation. Dans un exemple, le dispositif informatique est l’un des dispositifs 602, 612 ou 608/610. En 802, les opérations effectuent une translation d’image à image en utilisant un modèle de générateur ayant suivi l'apprentissage pour translater une image d’entrée d’un premier domaine vers une pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant dans un deuxième domaine. Et en 804, les opérations fusionnent la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant en utilisant un facteur de pondération gaussien pour fournir une image de sortie correspondant à l’image d’entrée. Cette divulgation englobe les modes de réalisation suivants. Mode de réalisation 1 : Méthode comprenant : effectuer une translation d’image à image en utilisant un modèle de générateur ayant suivi l'apprentissage pour translater une image d’entrée d’un premier domaine vers une pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant dans un deuxième domaine ; et fusionner la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant en utilisant un facteur de pondération gaussien pour fournir une image de sortie correspondant à l’image d’entrée. Mode de réalisation 2 : Méthode de mode de réalisation 1, dans laquelle les pixels respectifs de la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant ayant une même position de pixel correspondante dans l’image d’entrée sont tous fusionnés en utilisant le facteur de pondération gaussien pour fusionner les pixels respectifs afin de créer un pixel unique dans l’image de sortie. Mode de réalisation 3 : Procédé de mode de réalisation 1 ou 2, dans lequel le facteur de pondération gaussien est un vecteur pondéré qui pondère l’importance d’un pixel de parcelle dans une image de parcelle de sortie superposée sur la base d’une distance respective entre un emplacement du pixel de parcelle et un centre de l’image de parcelle de sortie superposée. Mode de réalisation 4 : Le procédé de réalisation 3 comprenant la détermination du vecteur pondéré à partir d’un masque gaussien ayant une taille de parcelle correspondant à une taille de parcelle d’une image de parcelle de sortie superposée, le masque gaussien généré avec une moyenne autour de son centre et en utilisant une variance . Mode de réalisation 5 : Méthode de l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 4, dans laquelle le générateur entraîné est appliqué à une pluralité d’images de parcelles d’entrée se chevauchant extraites de l’image d’entrée pour produire la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant. Mode de réalisation 6 : Méthode de l’un quelconque des modes de réalisation 1 à 5, dans laquelle le premier domaine comprend des images RVB définies selon un modèle de couleur RVB (rouge, bleu vert) et le second domaine comprend des images ultraviolettes définies selon un modèle en nuances de gris et dans laquelle le générateur ayant suivi l'apprentissage est un générateur basé sur GAN formé pour synthétiser des images de sortie UV à partir d’images d’entrée RVB. Mode de réalisation 7 : Procédé de mode de réalisation 6, dans lequel l’image d’entrée est une image de la peau et le procédé comprend l’utilisation de l’image de sortie pour une opération de diagnostic afin d’obtenir un résultat d’analyse de la peau pour un état de la peau ou une lésion. Mode de réalisation 8 : Le procédé de réalisation 7, comprenant un ou plusieurs des éléments suivants : fournir un sélecteur de produit de traitement réactif au résultat d’analyse de la peau pour obtenir une recommandation pour au moins un produit et un plan de traitement ; fournir une interface de commerce électronique pour acheter des produits associés à des affections ou lésions de la peau ; fournir une fonction d’acquisition d’images pour recevoir l’image d’entrée ; fournir un moniteur de traitement pour surveiller le traitement pour au moins une affection ou lésion de la peau ; fournir une interface pour rappeler, instruire et/ou enregistrer les activités de traitement associées à une application de produit pour les sessions de traitement respectives ; et traiter une deuxième image d’entrée à l’aide du générateur ayant suivi l'apprentissage et fusion en utilisant le facteur de pondération gaussien pour générer une image de sortie UV ultérieure, la deuxième image d’entrée capturant une affection de la peau après une session de traitement ; obtenir un résultat de peau ultérieur à partir de l’image de sortie UV ultérieure et présenter les résultats comparatifs à l’aide des diagnostics de la peau ultérieurs. Mode de réalisation 9 : Méthode comprenant : fusion d’images de parcelles se chevauchant générées par un générateur basé sur GAN (fusion effectuée) pour réduire un ou plusieurs effets de quadrillage et d’imprécision de couleur, dans laquelle les pixels respectifs, à partir de la pluralité d’images de parcelles se chevauchant, ayant un même emplacement de pixels correspondant dans l’image d’entrée, sont tous fusionnés à l’aide d’un facteur de pondération gaussien pour fusionner les pixels respectifs afin de créer un pixel unique dans l’image de sortie. Les modes de réalisation 1 à 8 s’appliquent au mode de réalisation 9 avec adaptation le cas échéant. Par exemple, en ce qui concerne l’application du mode de réalisation 1, le générateur basé sur les GAN est formé pour translater des images d’un premier domaine en images d’un deuxième domaine ; la méthode de réalisation 9 comprenant l’extraction d’une image d’entrée dans le premier domaine d’une pluralité d’images de parcelles d’entrée se chevauchant à appliquer au générateur basé sur les GAN. Mode de réalisation 10 : Un système comprenant : un moteur de transformation d’image de peau RVB (rouge, bleu vert) en image de peau UV (ultraviolet) comprenant un circuit de calcul configuré pour effectuer une translation d’image de peau RVB en image de peau UV via un ou plusieurs cycleGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) ; un moteur de prédiction de lésions cutanées incluant un circuit de calcul configuré pour déterminer un score de prédiction au pixel près pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées dans l’image de peau UV translatée en utilisant un ou plusieurs classificateurs d’image de réseau neuronal convolutifs ; et un moteur de gravité des lésions cutanées incluant un circuit informatique configuré pour générer un affichage virtuel comprenant une ou plusieurs instances d’une présence, d’une absence ou d’une gravité prédite des une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées répondant à une ou plusieurs entrées sur la base des scores de prédiction de la présence, de l’absence ou de la gravité d’au moins une caractéristique de lésions cutanées. Mode de réalisation 11 : Un système comprenant : un circuit utilisant un ou plusieurs cycleGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) pour translater une image de peau de domaine RVB (rouge, bleu vert) en image de peau de domaine UV (ultraviolet) ; un circuit utilisant un ou plusieurs classificateurs d’image de réseau neuronal convolutif pour déterminer un score de prédiction par pixel pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésion de la peau dans l’image de peau de domaine UV translaté ; un circuit pour déterminer au moins un ingrédient de produit de soin de la peau basé sur le score prévu pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésion dans l’image de peau UV translatée ; et un circuit pour transmettre le au moins un ingrédient produit de soin de la peau à un dispositif de formulation de produit de soin de la peau pour la création d’un produit de soin de la peau personnalisé. D’autres modes de réalisation tels que la méthode informatique, le dispositif informatique et les modes de réalisation de produits de programme informatique, par exemple, correspondant à l’un quelconque des modes de réalisation 1-11, etc. sont également divulgués. La mise en œuvre pratique peut inclure tout ou partie des caractéristiques décrites dans le présent document. Ces aspects, caractéristiques et diverses combinaisons, ainsi que d’autres, peuvent être exprimés sous forme de méthodes, d’appareils, de systèmes, de moyens d’exécution de fonctions, de produits de programmes, et d’autres manières, combinant les caractéristiques décrites dans le présent document. Un certain nombre de modes de réalisation ont été décrits. Néanmoins, il sera entendu que diverses modifications pourront être apportées sans déroger à l’esprit et à la portée des processus et techniques décrits dans le présent document. De plus, d’autres étapes peuvent être fournies, ou des étapes peuvent être supprimées, du processus décrit, et d’autres composants peuvent être ajoutés aux systèmes décrits ou en être retirés. Par conséquent, d’autres modes de réalisation entrent dans la portée des revendications suivantes. Bien que les dispositifs informatiques soient décrits par rapport aux processeurs et aux instructions qui, lorsqu’ils sont exécutés, entraînent l’exécution d’opérations par les dispositifs informatiques, il est entendu que d’autres types de circuits que les processeurs programmables peuvent être configurés. Des composants matériels comprenant des circuits spécifiquement conçus peuvent être utilisés, tels que, notamment, un circuit intégré spécifique à l’application (ASIC) ou d’autres matériels conçus pour exécuter des fonctions spécifiques, qui peuvent être plus efficaces qu’une unité centrale de traitement (CPU) à usage général programmée à l’aide d’un logiciel. Ainsi, dans le présent document, un aspect de l’appareil se rapporte généralement à un système ou dispositif ayant des circuits (parfois des références en tant que circuits de calcul) qui est configuré pour effectuer certaines opérations décrites dans le présent document, telles que, notamment, celles d’un aspect de méthode dans le présent document, que le circuit soit configuré via la programmation ou via sa conception matérielle. Tout au long de la description et des revendications de la présente spécification, les termes « comprendre » et « contenir » et leurs variations signifient « comprenant mais sans s'y limiter » et ne visent pas à exclure (et ne le font pas) d’autres composants, entiers ou étapes. Tout au long de cette spécification, le singulier englobe le pluriel, sauf si le contexte exige le contraire. Les fonction, caractéristiques, entiers, composés, unités chimiques ou groupes décrits conjointement avec un aspect, un mode de réalisation ou un exemple particulier de l’invention doivent être compris comme étant applicables à tout autre aspect, mode de réalisation ou exemple, à moins qu’ils ne soient incompatibles avec ceux-ci. Toutes les caractéristiques divulguées ici (comprenant les revendications, l'abrégé et les dessins annexés), et/ou toutes les étapes de toute méthode ou processus ainsi divulgué, peuvent être combinées dans n’importe quelle combinaison, sauf les combinaisons où au moins certaines de ces caractéristiques et/ou étapes sont mutuellement exclusives. L’invention ne se limite pas aux détails des exemples ou modes de réalisation précédents. L’invention s’étend à toute caractéristique nouvelle, ou toute combinaison nouvelle, des caractéristiques divulguées dans la présente spécification (comprenant toute revendication, l'abrégé et tout dessin annexés) ou à toute caractéristique nouvelle, ou toute combinaison nouvelle, des étapes de toute méthode ou de tout processus divulgué. Procédé de fusion d’images mis en œuvre par ordinateur comprenant l’exécution sur un processeur des étapes suivantes : effectuer une translation image à image à l’aide d’un modèle de générateur ayant suivi un apprentissage pour traduire une image d’entrée d’un premier domaine vers une pluralité de parcelles d'images de sortie se chevauchant dans un deuxième domaine ; et fusionner la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant en utilisant un facteur de pondération gaussien pour fournir une image de sortie correspondant à l’image d’entrée. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle les pixels respectifs de la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant ayant une même position de pixel correspondante dans l’image d’entrée sont tous fusionnés en utilisant le facteur de pondération gaussien pour fusionner les pixels respectifs afin de créer un pixel unique dans l’image de sortie. Procédé selon la revendication 2, dans laquelle le facteur de pondération gaussien est un vecteur pondéré qui pondère l’importance d’un pixel de parcelle dans une image de parcelle de sortie superposée sur la base d’une distance respective entre un emplacement du pixel de parcelle et un centre de l’image de parcelle de sortie superposée. Procédé selon la revendication 3 comprenant la détermination du vecteur pondéré à partir d’un masque gaussien ayant une taille de parcelle correspondant à une taille de parcelle d’une image de parcelle de sortie superposée, le masque gaussien généré avec une moyenne autour de son centre et en utilisant une variance . Procédé selon la revendication 1, dans lequel le générateur ayant suivi l'apprentissage est appliqué à une pluralité d’images de parcelles d’entrée se chevauchant extraites de l’image d’entrée pour produire la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle le premier domaine comprend des images RVB définies selon un modèle de couleur RVB (rouge, vert, bleu) et le second domaine comprend des images ultraviolettes définies selon un modèle en nuances de gris et dans laquelle le générateur ayant suivi l'apprentissage est un générateur basé sur GAN formé pour synthétiser des images de sortie UV à partir d’images d’entrée RVB. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’image d’entrée est une image de la peau et le procédé comprend l’utilisation de l’image de sortie pour une opération de diagnostic afin d’obtenir un résultat d’analyse de la peau pour un état de la peau ou une lésion. Procédé selon la revendication 7, comprenant l’un ou plusieurs des éléments suivants : fournir un sélecteur de produit de traitement répondant au résultat de l’analyse de la peau pour obtenir une recommandation pour au moins un produit et un plan de traitement ; et fournir une interface d’e-commerce pour acheter des produits associés à des affections ou lésions cutanées. Procédé selon la revendication 7, comprenant un ou plusieurs des éléments suivants : fournir une fonction d’acquisition d’image pour recevoir l’image d’entrée ; fournir un moniteur de traitement pour surveiller le traitement d’au moins une affection ou lésion de la peau ; fournir une interface pour rappeler, instruire et/ou enregistrer les activités de traitement associées à une application de produit pour les sessions de traitement respectives ; traiter une deuxième image d’entrée à l’aide du générateur ayant suivi l'apprentissage et fusionner à l’aide du facteur de pondération gaussien pour générer une image de sortie ultérieure, la deuxième image d’entrée capturant une affection de la peau après une session de traitement ; obtention d’un résultat d’analyse de la peau ultérieure à partir de l’image de sortie ultérieure ; et présentation d’utilisations comparatives à l’aide des diagnostics de la peau ultérieurs. Système de prédiction de lésion cutanées comprenant : un moteur de transformation d’image de peau RVB (rouge, vert, bleu) en image de peau UV (ultraviolet) comprenant un ensemble de circuits informatiques configurés pour effectuer une translation d’image de peau RVB en image de peau UV via un ou plusieurs cyclesGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) ; un moteur de prédiction des lésions cutanées comprenant un ensemble de circuits de calcul configuré pour déterminer un score de prédiction par pixel pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées dans l’image cutanée UV translatée à l’aide d’un ou plusieurs classificateurs d’images de réseau neuronal convolutif ; et un moteur de gravité des lésions cutanées incluant un ensemble de circuits de calcul configuré pour générer un affichage virtuel comprenant une ou plusieurs instances d’une présence, d’une absence ou d’une gravité prédite des une ou plusieurs caractéristiques de lésion cutanée répondant à une ou plusieurs entrées sur la base des scores de prédiction de la présence, de l’absence ou de la gravité d’au moins une caractéristique de lésion cutanée.