FR 3163235 A1 20251212 FR 2406123 A 20240610 Dans un procédé de détection d’une marque dans une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame (f(i)) comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels, les étapes suivantes sont prévues : - obtention d’une matrice de valeurs (M) comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames (f(k)) définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images ; - détection de la marque en appliquant à la matrice (M) obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame. Un dispositif électronique (10) et un programme d’ordinateur associés sont également proposés. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé de détection d’une marque dans une séquence vidéo, dispositif électronique et programme d’ordinateur associés Domaine technique de l'invention La présente invention concerne le domaine technique du tatouage numérique de contenus audiovisuels. Elle concerne en particulier un procédé de détection d’une marque dans une séquence vidéo, ainsi qu’un dispositif électronique et un programme d’ordinateur associés. Etat de la technique Il est connu d’insérer une marque par tatouage numérique au sein d’un contenu vidéo afin de pouvoir ultérieurement déterminer l’origine de ce contenu. Par exemple, dans les systèmes de distribution de contenus vidéo, il a été proposé d’associer un code à chaque compte d’utilisateur et d’insérer une marque liée à ce code dans les contenus distribués à ce compte d’utilisateur. Ainsi, lorsqu’une copie non autorisée du contenu vidéo est retrouvée, il est possible en extrayant la marque par analyse de cette copie d’en déduire le code et ainsi de remonter au compte d’utilisateur à l’origine de la copie non autorisée. Afin d’une part de ne pas altérer le contenu et d’autre part d’empêcher une détection facile de la marque (ce qui permettrait aisément sa suppression), la marque est apposée en ne modifiant que très légèrement les valeurs de pixel représentatives des images de la séquence vidéo concernée. La détection de la marque insérée est donc relativement délicate et peut donner un résultat erroné, ce qui implique le traitement de nombreuses images afin de réduire la probabilité d’erreur. Présentation de l'invention Dans ce contexte, la présente invention propose un procédé de détection d’une marque dans une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une matrice de valeurs comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images ; - détection de ladite marque en appliquant à la matrice obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame. La matrice représente une trame moyenne au sein de laquelle la marque insérée dans les différentes images de la séquence vidéo ressort plus nettement et sera donc détectée de manière plus robuste. Les trames et la matrice comprennent en outre un nombre de pixels identique, ce qui permet de traiter la matrice au moyen d’un algorithme de détection conçu pour détecter la marque dans une trame. Le procédé de détection peut également comprendre une étape de sélection de plusieurs images au sein de la pluralité d’images. On peut alors prévoir qu’à l’étape d’obtention, une valeur comprise dans la matrice et relative à un pixel donné soit la moyenne des valeurs respectivement associées au pixel concerné dans les trames définissant les images sélectionnées. Dans certains modes de réalisation, les trames sont contenues dans un flux de données définissant, pour chaque image, un type attribué à cette image parmi un ensemble de types. On peut prévoir dans ce cas qu’à l’étape de sélection, une image soit sélectionnée si le type attribué à cette image est contenu dans un sous-ensemble de l’ensemble de types distinct de l’ensemble de types. L’ensemble de types comprend par exemples les types I, P et B. Le sous-ensemble peut alors comprendre le type I, ou les types I et P, par exemple. Le procédé de détection peut par ailleurs comprendre une étape d’application d’un algorithme d’analyse de contenu auxdites images ; les images peuvent alors être sélectionnées à l’étape de sélection en fonction d’au moins un résultat produit par l’algorithme d’analyse de contenu. Le procédé de détection peut comprendre une étape de détermination d’une caractéristique représentative d’un changement entre deux images (par exemple successives) ; les images peuvent alors être sélectionnées à l’étape de sélection en fonction de la caractéristique déterminée. Selon une possibilité de réalisation, à l’étape de sélection, une image est sélectionnée pour chaque ensemble de N images successives, où N dépend de la caractéristique déterminée. Selon une autre possibilité de réalisation, le sous-ensemble mentionné ci-dessus est déterminé en fonction de la caractéristique déterminée. La caractéristique susmentionnée peut être déterminée sur la base d’au moins un vecteur de mouvement entre lesdites deux images. La caractéristique susmentionnée peut également être déterminée sur la base de différences, pour certains au moins des pixels, entre la valeur du pixel dans une première trame définissant une desdites deux images et la valeur du pixel dans une seconde trame définissant l’autre desdites deux images. Le procédé peut par ailleurs comprendre, avant l’étape de détermination de ladite caractéristique, une étape de réalignement desdites deux images. L’algorithme de détection de marque peut comprendre une étape préliminaire de traitement de la matrice de valeurs, par exemple une étape de réduction de la résolution de la matrice de valeurs (ou, autrement dit, de réduction de la résolution de la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice de valeurs). L’étape de détection peut par exemple comprendre les sous-étapes suivantes : - application d’au moins une transformée fréquentielle (par exemple une transformée en ondelettes) à la matrice de valeurs de manière à obtenir des coefficients ; - détermination d’un indicateur de corrélation entre les coefficients obtenus et des coefficients associés à la marque ; - comparaison de l’indicateur de corrélation à un seuil de corrélation. L’invention propose également un dispositif électronique adapté pour détecter une marque dans une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels, le dispositif électronique comprenant : - une unité de calcul configurée pour obtenir une matrice de valeurs comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images ; - une unité de détection configurée pour détecter ladite marque en appliquant à la matrice obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame. L’invention propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé tel que mentionné ci-dessus lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. L’invention propose enfin un support d’enregistrement non-transitoire, éventuellement amovible, lisible par un processeur et mémorisant un tel programme d’ordinateur. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention De plus, diverses autres caractéristiques de l'invention ressortent de la description annexée effectuée en référence aux dessins qui illustrent des formes, non limitatives, de réalisation de l'invention et où : FIG. 1 représente schématiquement les éléments principaux d’un dispositif électronique de détection de marque ; FIG. 2 est un logigramme représentant les étapes principales d’un procédé de détection de marque dans une séquence vidéo ; FIG. 3 est un logigramme d’un premier processus de sélection envisageable au cours du procédé de la FIG. 2 ; FIG. 4 un logigramme d’un second processus de sélection envisageable au cours du procédé de la FIG. 2 ; FIG. 5 est un logigramme d’un troisième processus de sélection envisageable au cours du procédé de la FIG. 2 ; FIG. 6 est un logigramme représentant les étapes principales d’un exemple d’algorithme de détection de marque dans une trame ; et FIG. 7 illustre l’obtention de coefficients lors du procédé de la FIG. 6 . La FIG. 1 représente schématiquement les éléments principaux d’un dispositif de détection de marque 10. Ce dispositif de détection de marque 10 comprend une unité de calcul 4, une unité de détection 6 et un générateur pseudo-aléatoire 8. À titre optionnel, le dispositif de détection de marque 10 peut comprendre une unité de sélection 2. Chacun des éléments (unité ou générateur) 2, 4, 6, 8 mentionnés ci-dessus peut en pratique être mise en œuvre du fait de l’exécution d’instructions de programme d’ordinateur par un processeur (non représenté) du dispositif de détection de marque 10. Dans ce cas, ces instructions de programme d’ordinateur sont par exemple conçues pour mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessous en référence à la FIG. 2 et comprenant les étapes E2 à E6. En variante toutefois, certains au moins de éléments 2, 4, 6, 8 mentionnés ci-dessus pourraient être mises en œuvre par un circuit électronique dédié, par exemple un circuit intégré à application spécifique. Le dispositif de détection de marque 10 reçoit en entrée un flux de trames f(i) définissant respectivement une pluralité d’images formant une partie au moins d’une séquence vidéo. La séquence vidéo est définie sur un ensemble de pixels (généralement organisés sous forme matricielle) : chaque image de la séquence vidéo est représentée par une trame f(i) comprenant des valeurs respectivement associées aux différents pixels. Cette trame représente donc une image monochrome. Dans le cas où l’on souhaite traiter des images comprenant plusieurs composantes (ou canaux) de couleur (par exemple de type RVB), on pourra selon les cas d’application : - soit traiter chaque composante (ou canal) séparément ; - soit ne traiter qu’une seule composante ( i.e. un seul canal), par exemple la composante (ou canal) vert ; - soit convertir chaque image en une image à niveaux de gris pour se ramener au traitement monochrome précité. On considère ici qu’une marque a été insérée par tatouage numérique dans chaque trame f(i) du flux de trames reçu en entrée du dispositif de détection de marque 10 (la même marque étant ici insérée dans toutes les trames f(i) du flux de trames). Ce tatouage numérique a par exemple été réalisé avant de transmettre la séquence vidéo comprenant les trames f(i) à un utilisateur particulier dans un système de distribution de séquences vidéo. L’insertion de la marque par tatouage numérique dans les trames f(i) est par exemple effectuée selon une technique décrite dans l’article " Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia ", de I.J. Cox et al., in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 6, n° 12, décembre 1997. Lorsque le dispositif de détection de marque 10 comprend une unité de sélection 2, cette unité de sélection 2 transmet à l’unité de calcul 4 seulement une partie des trames reçues en entrée. On décrira dans la suite en référence aux figures 3 à 5 divers exemples de sélection qui peuvent être mis en œuvre par l’unité de sélection 2. On note dans la suite f(k) les trames transmises (c’est-à-dire appliquées) en entrée de l’unité de calcul 4. Lorsque le dispositif de détection de marque 10 ne comprend pas d’unité de sélection, la suite des trames f(k) transmises en entrée de l’unité de calcul 4 est identique au flux des trames f(i) reçues en entrée du dispositif de détection de marque 10. L’unité de calcul 4 est configurée pour obtenir une matrice M de valeurs comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames f(k) reçues en entrée de l’unité de calcul 4. Si on note f(1), …, f(k), …, f(n) n trames reçues successivement en entrée de l’unité de calcul 4, v i,j (k) la valeur associée au pixel en ligne i et colonne j dans la trame f(k) et M i,j l’élément en ligne i et colonne j dans la matrice M, l’unité de calcul 4 peut par exemple produire la matrice M telle que (pour toute ligne i et toute colonne j) : En variante, d’autres formules peuvent être utilisées. Par exemple, la valeur associée à un pixel dans la matrice M peut être une moyenne pondérée des valeurs respectivement associées à ce pixel dans les trames f(k). Par exemple, il est possible d’associer un poids supérieur à une trame particulière, éventuellement en fonction de son contenu (la première trame représentant une scène donnée pouvant par exemple avoir plus de poids que des trames correspondant à des images répétitives d’un plan fixe). Le générateur pseudo-aléatoire 8 est conçu pour recevoir en entrée un identifiant ID (par exemple, dans le cas décrit ci-dessus, un identifiant associé à un utilisateur du système de distribution de séquences vidéo) et pour générer en sortie une séquence pseudo-aléatoire w correspondant à la marque dont on souhaite détecter l’insertion éventuelle dans le flux de trames f(i). L’unité de détection 6 est quant à elle configurée pour détecter cette marque en appliquant à la matrice M obtenue en sortie de l’unité de calcul 4 (ou, autrement dit, à une trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M) un algorithme de détection de marque dans une trame (un tel algorithme de détection de marque dans une trame étant applicable, c’est-à-dire conçu pour être appliqué, à chacun des trames f(i), même si cette application de l’algorithme de détection de marque aux trames f(i) elles-mêmes n’est pas prévue dans l’exemple décrit ici). L’algorithme de détection de marque utilisé dépend bien entendu de l’algorithme utilisé pour insérer la marque dans les trames f(i) du flux de trames reçu en entrée du dispositif de détection de marque 10. L’algorithme de détection de marque utilisé ici est par conséquent un algorithme tel que décrit dans l’article " Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia " précité. Du fait que la matrice M comprend des valeurs respectivement associées aux pixels des trames f(i) du flux de trames, on peut en effet appliquer à cette matrice M un algorithme connu de détection de marque dans une trame, sans traitement préalable. (Comme expliqué dans la suite, l’algorithme de détection de marque dans une trame peut quant à lui inclure une étape préliminaire de traitement, par exemple pour réduire la résolution de la trame, comme décrit plus loin.) L’unité de détection 6 produit un résultat de détection (ou décision quant à la détection) R qui indique si la marque w a été détectée ou non au sein de la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M, ce qui indique si la marque w a été détectée ou non dans le flux de trames f(i) reçu en entrée. Le traitement effectué par l’unité de détection 6 peut être répété pour différentes valeurs de l’identifiant ID (et donc différentes séquences pseudo-aléatoires w), mais avec la même matrice M, jusqu’à ce qu’une séquence pseudo-aléatoire (et donc une marque) correspondant à un identifiant particulier soit effectivement détectée. La FIG. 2 est un logigramme représentant les étapes principales d’un procédé de détection de marque dans une séquence vidéo. Ce procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif de détection de marque 10 représenté à la FIG. 1 et décrit ci-dessus. Le procédé de la FIG. 2 traite une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels. Comme expliqué ci-dessus, une marque a été au préalable insérée dans la séquence vidéo, c’est-à-dire dans chacune des trames définissant certaines au moins des images de la séquence vidéo. Le procédé de la FIG. 2 comprend une étape optionnelle E2 de sélection de plusieurs images (c’est-à-dire d’au moins deux images) au sein de la pluralité d’images susmentionnée. Cette étape E2 est ici mise en œuvre par l’unité de sélection 2. Dans certains modes de réalisation, le flux de données contenant les trames peut définir, pour chaque image, un type attribué à cette image parmi un ensemble de types. Par exemple, un groupe d’images (ou GOP pour " Group Of Pictures ") peut contenir une image de type I, au moins une image de type P et au moins une image de type B. Dans ce cas, à l’étape de sélection E2, on peut prévoir de sélectionner une image si le type attribué à cette image est contenu dans un sous-ensemble de l’ensemble de types distinct de l’ensemble de types. Par exemple, on peut sélectionner à l’étape E2 seulement les images de type I (le sous-ensemble précité contenant le type I seulement), ou seulement les images de type I et les images de type P (le sous-ensemble précité contenant le type I et le type P). On peut par ailleurs prévoir une étape d’application d’un algorithme d’analyse de contenu à certaines images au moins de la pluralité d’images afin de sélectionner les images à l’étape E2 en fonction d’au moins un résultat produit par l’algorithme d’analyse de contenu. Trois exemples de processus de sélection avec analyse de contenu sont donnés dans la suite en référence aux figures 3 à 5. Dans ces différents exemples, l’analyse de contenu porte sur l’ensemble des images. Toutefois, en variante, seule une partie des images (par exemple certains blocs d’image) peut être prise en compte dans l’analyse de contenu utilisée pour la sélection des images de l’étape E2. Le procédé de la FIG. 2 comprend ensuite une étape E4 d’obtention d’une matrice de valeurs M comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images. Cette étape E4 est ici mise en œuvre par l’unité de calcul 4. Lorsque l’étape E2 de sélection est mise en œuvre, chaque valeur comprise dans la matrice et relative à un pixel donné est la moyenne des valeurs respectivement associées au pixel concerné dans les trames définissant les images sélectionnées à l’étape E2. Lorsque l’étape E2 de sélection n’est pas mise en œuvre, chaque valeur comprise dans la matrice et relative à un pixel donné est la moyenne des valeurs respectivement associées au pixel concerné dans les trames définissant un certain nombre d’images successives. Dans les deux cas, le nombre d’images prises en compte pour le calcul de la moyenne peut être prédéterminé (par exemple compris entre 100 et 500). En variante toutefois, ce nombre d’images prises en compte dans la moyenne peut être variable. Par exemple, lorsque plusieurs itérations du procédé de la FIG. 2 sont mises en œuvre, si la détection de l’étape E6 (décrite ci-dessous) est négative pour une itération donnée en utilisant un premier nombre d’images dans la moyenne, l’itération suivante peut être réalisée en utilisant un second nombre d’images dans la moyenne, ce second nombre étant supérieur (strictement) au premier nombre. Lorsque plusieurs itérations du procédé de la FIG. 2 sont mises en œuvre, si un certain ensemble d’images sont prises en compte pour le calcul de la moyenne lors d’une itération, on peut à l’itération suivante : - dans certains modes de réalisation, prendre en compte une partie de cet ensemble d’images et au moins une image ultérieure pour le calcul de la moyenne ; - dans d’autres modes de réalisation, prendre en compte des images ultérieures non comprises dans cet ensemble pour le calcul de la moyenne. Le procédé de la FIG. 2 comprend alors une étape E6 de détection de la marque en appliquant à la matrice obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame, c’est-à-dire en appliquant cet algorithme de détection de marque dans une trame à la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M. Cette étape E6 est ici mise en œuvre par l’unité de détection 6. Un exemple possible de mise en œuvre de l’étape E6 est décrit plus bas en référence à la FIG. 6 . L’étape E6 permet d’obtenir un résultat de détection R qui indique si la marque a été détectée ou non dans la matrice M, ou autrement dit dans la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M, c’est-à-dire dans la pluralité d’images respectivement définies par les trames f(i). La FIG. 3 représente un exemple de processus de sélection envisageable pour l’étape de sélection E2. Le procédé de la FIG. 3 peut comprendre une étape E8 de réalignement de deux images utilisées lors de l’étape E10 décrite ci-dessous, afin de compenser un mouvement éventuellement introduit entre ces deux images si la séquence vidéo a été enregistrée à l’aide d’un caméscope (c’est-à-dire pour lutter contre une attaque de type caméscope ou " camcorder attack " selon la terminologie anglo-saxonne souvent utilisée). Cette étape E8 est toutefois optionnelle. Ces deux images peuvent être par exemple deux images successives. Dans l’exemple décrit ici, ces deux images sont les deux premières images d’un groupe d’images (ou GOP pour " Group of Pictures ") défini dans le flux de données contenant les trames. Le procédé de la FIG. 3 comprend ensuite une étape E10 de détermination d’une caractéristique représentative d’un changement entre ces deux images. La caractéristique utilisée ici est une distance entre les deux images précitées, déterminée en fonction des différences pixel-à-pixel entre les deux images précitées (pour une partie au moins des pixels) : si on note f(g) et f(g+1) les trames respectivement associées aux deux images précitées, et f i,j (g) et f i,j (g+1) les valeurs du pixel en ligne i et colonne j respectivement dans ces trames f(g) et f(g+1), la caractéristique susmentionnée (associée à la trame d’indice g et ainsi au groupe d’images courant, contenant la trame f(g)) peut être déterminée comme suit : avec un paramètre à choisir lors de la conception du système, ici = 0,05. Dans ce cas, la caractéristique c(g) est donc déterminée sur la base de différences, pour certains au moins des pixels, entre la valeur du pixel dans une première trame f(g) définissant une des deux images susmentionnées et la valeur du pixel dans une seconde trame f(g+1) définissant l’autre des deux images susmentionnées. En variante, la caractéristique susmentionnée peut être déterminée lors de l’étape E10 sur la base d’au moins un vecteur de mouvement entre les deux images précitées. La caractéristique peut dans ce cas par exemple être déterminée en fonction des normes (en anglais : " magnitudes ") des vecteurs de mouvement déterminés par analyse comparative des deux images. La caractéristique peut être par exemple la moyenne des normes des vecteurs de mouvement entre les deux images. Selon une autre variante, la caractéristique susmentionnée peut être déterminée lors de l’étape E10 en utilisant un algorithme d’association de blocs (ou " block-matching algorithm " selon l’appellation anglo-saxonne) appliqué aux deux images précitées. Le procédé de la FIG. 3 comprend alors une étape E12 de sélection d’au moins une image en fonction de la caractéristique déterminée à l’étape E10. Dans l’exemple décrit ici, un sous-ensemble de types (ici parmi les types I, P et B) est choisi en fonction de la caractéristique déterminée à l’étape E10 et les images sélectionnées sont les images dont le type est compris dans le sous-ensemble choisi. Selon une possibilité de réalisation : - si la caractéristique est inférieure (ou égale) à un premier seuil (égal ici à 0,01), c’est-à-dire ici si c(g) ≤ 0,01, le sous-ensemble de types comprend seulement le type I, c’est-à-dire que seules les images de type I sont sélectionnées à l’étape E12 ; - si la caractéristique est supérieure (strictement) au premier seuil, mais inférieure (ou égale) à un second seuil (supérieur au premier seuil, ici égal à 0,03), le sous-ensemble de types comprend les types I et P, c’est-à-dire que les images de type I ou P sont sélectionnées à l’étape E12 ; - si la caractéristique est supérieure (strictement) au second seuil, le sous-ensemble de types comprend les types I, P et B, c’est-à-dire que toutes les images sont en fait dans ce cas sélectionnées (ce qui revient dans ce cas à ne pas effectuer de sélection à l’étape E12). On remarque que plusieurs itérations du procédé de la FIG. 3 peuvent être réalisées au cours de l’étape E2 décrite plus haut : un nombre prédéterminé d’itérations peuvent être réalisés, ou, en variante, des itérations peuvent être réalisées jusqu’à obtenir un certain nombre d’images sélectionnées. Dans les deux cas, les images sélectionnées au cours des différentes itérations sont celles utilisées à l’étape E4 pour l’obtention de la matrice M. La FIG. 4 représente un autre exemple de processus de sélection envisageable pour l’étape de sélection E2. Le procédé de la FIG. 4 débute par une étape E20 de détermination d’une caractéristique représentative d’un changement entre deux images. Ces deux images peuvent être par exemple deux images successives, soit une première image et une seconde image. Une étape optionnelle de réalignement des deux images (similaire à l’étape E8 décrite plus haut) peut éventuellement être mise en œuvre avant l’étape E20 pour lutter contre les attaques de type caméscope. Comme pour l’étape E10 décrite ci-dessus, la caractéristique est déterminée à l’étape E20 sur la base de différences, pour certains au moins des pixels, entre la valeur du pixel dans une première trame f(g) définissant la première image et la valeur du pixel dans une seconde trame f(g+1) définissant la seconde image. La caractéristique peut par exemple être calculée comme suit : avec comme ci-dessus un paramètre à choisir lors de la conception du système, ici = 0,05, et f i,j (g) et f i,j (g+1) les valeurs du pixel en ligne i et colonne j respectivement dans ces trames f(g) et f(g+1). Le procédé de la FIG. 4 comprend alors une étape E22 de sélection d’une image (par exemple l’image associée à la trame f(g)) pour chaque ensemble de s(g) images successives, où s(g) dépend de la caractéristique c(g) déterminée. Autrement dit, on sélectionne à l’étape E22 une image toutes les s(g) images (avec s(g) variable en fonction de la caractéristique c(g) déterminée). Dans l’exemple décrit, s(g) est défini par : s(g)=max(round((1-c(g)).s max ),1) où round est la fonction arrondi, max est la fonction maximum, s max correspond à la valeur maximale souhaitée pour c(g), avec par exemple s max compris entre 10 et 30, ici s max =20. On peut prévoir par exemple que n images, et donc n trames associées, soient sélectionnées au cours de l’étape E22 et soient ainsi utilisées lors de l’obtention de la matrice M à l’étape E4. En variante, l’étape E20 peut être mise en œuvre à intervalles réguliers ( i.e. périodiquement) afin de faire évoluer le nombre s(g) au cours de la sélection des n images ou trames. La FIG. 5 représente encore un autre exemple de processus de sélection envisageable pour l’étape de sélection E2. Le procédé de la FIG. 5 débute par une étape E30 à laquelle une variable m et une variable s 0 sont chacune initialisées à la valeur 1. Comme décrit ci-dessous, le procédé de la FIG. 5 effectue plusieurs itérations des étapes E32 à E38 et l’indice m indique l’itération courante. On considère par ailleurs que la valeur g désigne la première trame f(g) à traiter (soit par exemple g=0 pour la première trame du flux de trames). Le procédé de la FIG. 5 comprend alors une étape E32 de détermination d’une caractéristique représentative d’un changement entre deux images, ici l’image courante associé à la trame f(g) et une image ultérieure associée à la trame f(g+s m-1 ). L’image ultérieure peut être l’image qui suit immédiatement l’image courante associée à la trame f(g), en particulier lors de la première itération (où m=1 donc s m-1 =s 0 =1), ou une image située plus loin dans le flux (en fonction de la valeur de s m déterminée à chaque itération comme expliqué plus bas). On note c m la caractéristique déterminée à l’itération courante. Dans l’exemple décrit ici, la caractéristique c m est déterminée comme suit : avec comme précédemment un paramètre à choisir lors de la conception du système, ici = 0,05, et f i,j (g) et f i,j (g+s m-1 ) les valeurs du pixel en ligne i et colonne j respectivement dans les trames f(g) et f(g+s m-1 ). Comme dans les exemples précédents, la caractéristique c m est donc déterminée sur la base de différences, pour certains au moins des pixels, entre la valeur du pixel dans une première trame f(g) définissant une des deux images susmentionnées et la valeur du pixel dans une seconde trame f(g+s m-1 ) définissant l’autre des deux images susmentionnées. En variante, la caractéristique c m pourrait être déterminée sur la base d’au moins un vecteur de mouvement entre les deux images définies respectivement par les trames f(g) et f(g+s m-1 ). L’étape E32 peut éventuellement comprendre, avant détermination de la caractéristique c m , une sous-étape de réalignement des deux images (et donc des trames f(g) et f(g+s m-1 )) afin de lutter contre les attaques de type caméscope. Le procédé de la FIG. 5 comprend alors une étape E34 de sélection de l’image associée à la trame courante f(g). Le procédé de la FIG. 5 comprend ensuite une étape E36 de détermination de la valeur s pour l’indice courant m : s m = max(round((1-c m )*s max ),1). Comme cela ressort du fonctionnement de l’ensemble du procédé de la FIG. 5 , cette valeur s m représente donc (à chaque itération) l’écart temporel entre deux images sélectionnées et par ailleurs prises en compte (lors de l’itération suivante) pour déterminer un changement entre deux images. Le procédé de la FIG. 5 comprend alors une étape E38 d’incrémentation de la valeur de g de s m unités. Autrement dit, le contenu de la variable g est remplacé par g+s m avec écrasement. On considère donc à présent comme trame courante f(g) une trame située, dans le flux, s m trames après la précédente trame courante. Le procédé de la FIG. 5 comprend alors un test (étape E40) qui détermine si m Si m Si le test m Le procédé de sélection de la FIG. 5 est terminé et les étapes E4 et E6 décrites ci-dessus en référence à la FIG. 2 peuvent donc être mises en œuvre en utilisant les n images sélectionnées. La FIG. 6 représente les étapes principales d’un exemple d’algorithme de détection de marque dans une trame tel qu’appliqué à la matrice M à l’étape E6. Ce procédé débute par une étape préliminaire optionnelle E50 de réduction de la résolution de la trame traitée, ici la matrice M, ou autrement dit la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M. Une ou plusieurs autre(s) étape(s) préliminaire(s) de traitement de la matrice M (c’est-à-dire de traitement de la trame formée par les valeurs respectivement associées aux pixels dans la matrice M) pourraient être mises en œuvre lors de l’étape E50. Cette étape E50 est réalisée par sous-échantillonnage, par exemple un sous-échantillonnage avec interpolation bi-linéaire. Si par exemple les trames f(i) traitées sont de résolution initiale 1920x1080, la matrice M comprend alors 1080 lignes et 1920 colonnes ; l’étape E50 peut alors réduire la résolution à une résolution inférieure égale à 640x360, par exemple. L’étape E50 produit donc en sortie une matrice ou trame M’ de résolution inférieure, ici 640x360 (soit une matrice M’ de 360 lignes et 640 colonnes). Le procédé de la FIG. 6 comprend alors une étape E52 d’application d’au moins une transformée en ondelettes à la matrice de valeurs (ici à la matrice M’ de résolution inférieure) de manière à obtenir des coefficients. Dans l’exemple décrit ici, on applique par exemple une transformée discrète en ondelettes ou DWT (pour " Discrete Wavelet Transform ") à trois niveaux, ce qui permet d’obtenir des coefficients de type HH1 (ici sous forme d’une matrice 180x320), des coefficients de type LH1 (ici sous forme d’une matrice 180x320), des coefficients de type HL1 (ici sous forme d’une matrice 180x320), des coefficients de type HH2 (ici sous forme d’une matrice 90x160), des coefficients de type LH2 (ici sous forme d’une matrice 90x160), des coefficients de type HL2 (ici sous forme d’une matrice 90x160), des coefficients de type HH3 (ici sous forme d’une matrice 45x80), des coefficients de type LH3 (ici sous forme d’une matrice 45x80) et des coefficients de type HL3 (ici sous forme d’une matrice 45x80), comme représenté en FIG. 7 . Le procédé de la FIG. 6 comprend par ailleurs une étape E54 de génération d’une séquence pseudo-aléatoire w (ici au moyen du générateur pseudo-aléatoire 8) à partir de l’identifiant ID associé à la marque recherchée, et de formation d’un ensemble de coefficients associés à la marque sur la base de la séquence pseudo-aléatoire w. Les coefficients obtenus sont par exemple associés aux coefficients obtenus à l’étape E52 selon un ordre prédéfini (tel qu’un balayage horizontal de l’image, parfois désigné par l’appellation anglo-saxonne " raster scan order "). Le procédé de la FIG. 6 peut alors se poursuivre par une étape E56 de détermination d’un indicateur de corrélation entre les coefficients obtenus (ici à partir de la matrice M’) à l’étape E52 et les coefficients associés à la marque définis à l’étape E54. La corrélation utilisée est par exemple celle prévue dans l’article dans l’article " Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia " précité. Le procédé de la FIG. 6 comprend alors une étape E58 de comparaison de l’indicateur de corrélation à un seuil de corrélation. Si l’indicateur de corrélation est supérieur au seuil de corrélation, on considère que la marque est effectivement détectée, et le résultat de détection R est positif (c’est-à-dire par exemple R=1 en pratique). Si l’indicateur de corrélation est inférieur au seuil de corrélation, on considère que la marque n’est pas détectée, et le résultat de détection R est négatif (c’est-à-dire par exemple R=0 en pratique). Procédé de détection d’une marque dans une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame (f(i)) comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (E4) d’une matrice de valeurs (M) comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames (f(k)) définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images ; - détection (E6) de ladite marque en appliquant à la matrice (M) obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape de sélection (E2 ; E12 ; E22 ; E34) de plusieurs images au sein de la pluralité d’images, et dans lequel, à l’étape d’obtention, une valeur comprise dans la matrice et relative à un pixel donné est la moyenne des valeurs respectivement associées au pixel concerné dans les trames (f(k)) définissant les images sélectionnées. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les trames sont contenues dans un flux de données définissant, pour chaque image, un type attribué à cette image parmi un ensemble de types, et dans lequel, à l’étape de sélection (E12), une image est sélectionnée si le type attribué à cette image est contenu dans un sous-ensemble de l’ensemble de types distinct de l’ensemble de types. Procédé selon la revendication 2, comprenant une étape d’application d’un algorithme d’analyse de contenu auxdites images, les images étant sélectionnées à l’étape de sélection en fonction d’au moins un résultat produit par l’algorithme d’analyse de contenu. Procédé selon la revendication 2 ou 3, comprenant une étape de détermination (E10 ; E20 ; E32) d’une caractéristique représentative d’un changement entre deux images, les images étant sélectionnées à l’étape de sélection (E12 ; E22 ; E34) en fonction de la caractéristique déterminée. Procédé selon la revendication 5 prise dans la dépendance de la revendication 2, dans lequel, à l’étape de sélection (E22), une image est sélectionnée pour chaque ensemble de N images successives, où N dépend de la caractéristique déterminée. Procédé selon la revendication 5 prise dans la dépendance de la revendication 3, dans lequel ledit sous-ensemble est déterminé en fonction de la caractéristique déterminée. Procédé selon l’une des revendications 5 à 7, dans lequel ladite caractéristique est déterminée sur la base d’au moins un vecteur de mouvement entre lesdites deux images. Procédé selon l’une des revendications 5 à 7, dans lequel ladite caractéristique est déterminée sur la base de différences, pour certains au moins des pixels, entre la valeur du pixel dans une première trame définissant une desdites deux images et la valeur du pixel dans une seconde trame définissant l’autre desdites deux images. Procédé selon l’une des revendications 5 à 9, comprenant, avant l’étape (E10) de détermination de ladite caractéristique, une étape (E8) de réalignement desdites deux images. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel l’algorithme de détection de marque comprend une étape préliminaire (E50) de traitement de la matrice de valeurs. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel l’étape de détection comprend les sous-étapes suivantes : - application (E52) d’au moins une transformée fréquentielle à la matrice de valeurs (M) de manière à obtenir des coefficients ; - détermination (E56) d’un indicateur de corrélation entre les coefficients obtenus et des coefficients associés à la marque ; - comparaison (E58) de l’indicateur de corrélation à un seuil de corrélation. Dispositif électronique (10) adapté pour détecter une marque dans une séquence vidéo définie sur un ensemble de pixels et comprenant une pluralité d’images définies chacune par au moins une trame (f(i)) comprenant des valeurs respectivement associées auxdits pixels, le dispositif électronique comprenant : - une unité de calcul (4) configurée pour obtenir une matrice de valeurs (M) comprenant, pour chaque pixel, une valeur égale à une moyenne des valeurs associées au pixel concerné dans des trames (f(k)) définissant certaines au moins des images de la pluralité d’images ; - une unité de détection (6) configurée pour détecter ladite marque en appliquant à la matrice (M) obtenue un algorithme de détection de marque dans une trame. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 12 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur.