INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les images vidéo pour les recommandations peuvent être générées à l'aide de l'image du visage de l'utilisateur et d'un ou plusieurs filtres de maquillage stockés dans la base de données 1405. La base de données indexée 1405 peut fournir un ou plusieurs filtres de maquillage à utiliser pour créer la séquence d'images vidéo. La illustre un processus de mélange qui peut être utilisé pour créer une image de visage basée sur une caractéristique souhaitée et une caractéristique originale dans l'image de visage.
Le mélange d'une caractéristique du visage est accompli comme suit.
1. La caractéristique désirée 1601 est recolorée, 1603, pour correspondre à la couleur de la caractéristique d’origine et obtenir une caractéristique recolorée 1605.
2. La caractéristique recolorée 1605 est multipliée par un masque de caractéristique 1607.
3. La caractéristique d'origine 1609 est multipliée par l'inverse de 1611 (c'est-à-dire un moins chacune des valeurs de masque, qui vont de 0 à 1) du masque de caractéristique.
4. Les images résultantes de 2 et 3 sont ajoutées 1613 pixel par pixel pour créer l'image finale mélangée 1615.
La frontière de la caractéristique d'origine peut avoir été déterminée pendant l'étape d'analyse de visage, S309. Une séquence d'images vidéo peut être générée sous forme d'animation pour montrer comment appliquer un maquillage virtuel sur une partie particulière du visage.
En S321, l'utilisateur peut imiter l'application démontrée du maquillage virtuel pour appliquer le maquillage en effectuant un ou plusieurs balayages sur l'emplacement du visage de l'image du visage à l'aide du stylet ou de la souris configurée pour dessiner comme un type spécifique d'applicateur.
La représente un organigramme d'une étape d'application de maquillage virtuel selon un aspect à titre d’exemple de l'invention. En S1701, l'utilisateur peut interagir avec l'interface utilisateur pour sélectionner ou toucher un point de départ pour appliquer un maquillage virtuel En S1703, l'utilisateur peut effectuer un geste pour appliquer le maquillage virtuel. Le geste peut être un mouvement de balayage, un mouvement de tracé de ligne ou un mouvement de tapotement. Un mouvement de balayage peut être effectué, par exemple, dans le cas d'une application de mascara sur les cils. Un applicateur plus épais peut être utilisé dans un mouvement de balayage pour appliquer des touches plus larges comme pour le fard à paupières. Un mouvement de tracé de ligne peut être utilisé, par exemple, pour appliquer un eye-liner. Un mouvement de tracé de ligne avec une ligne plus épaisse peut être utilisé pour appliquer le rouge à lèvres Un mouvement de tapotement peut être utilisé pour appliquer une poudre pour le visage.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, en S1705, les gestes peuvent être analysés sur la base du niveau d'expérience de l'utilisateur pour déterminer si le geste a été appliqué par erreur, c'est-à-dire comme une erreur. Pour un utilisateur novice, un plus grand nombre d'erreurs peut être autorisé que pour un utilisateur expérimenté. Dans un tel cas, un geste en dehors d'une quantité de tolérance peut être jugé comme une erreur pour un utilisateur expérimenté, alors que la quantité de tolérance peut être plus importante pour un utilisateur novice. Lorsqu'un geste d'un utilisateur novice est en dehors de la valeur de tolérance plus élevée, le geste peut être déterminé comme étant une erreur. En S1707, l'application 111 détermine si le geste a été appliqué par erreur, c'est-à-dire comme une erreur. S'il est déterminé que le geste est effectué en dehors d'une quantité de tolérance (OUI en S1707), en S1709, un message de notification peut être affiché pour informer l'utilisateur que le geste peut avoir été appliqué comme une erreur, et/ou demander à l'utilisateur de vérifier que le geste a été appliqué de manière satisfaisante. L'application peut proposer à l'utilisateur une option, en S1711, pour refaire l'application du maquillage virtuel. Lorsqu'il n'y a pas d'erreur (NON en S1707) ou que l'utilisateur choisit de ne pas refaire le maquillage virtuel (NON en S1711), l'App 111 passe à l'étape suivante S323.
Dans certains modes de réalisation, les zones et les mouvements de balayage peuvent être limités ou contrôlés pour rester à l’intérieur des traits du visage. Par exemple, lorsqu'un stylet touche l'écran, l'application mobile 111 peut détecter l'emplacement comme étant dans une caractéristique du visage. Lorsque le stylet est déplacé, un balayage peut être tracé sur l'écran, mais sans tracer à l'extérieur de la limite de la partie du visage, par exemple, comme déterminé dans l'étape d'analyse du visage, S309 Le dessin sur l'écran peut être réalisé en fonction des caractéristiques du produit de maquillage, notamment de la couvrance, de la teinte et du fini. Le dessin sur l'écran peut être effectué selon des gestes d'application et des zones du visage courants.
En S323, l'application mobile 111 peut enregistrer dans une mémoire 202 d'un dispositif mobile 101, 103, les zones et les mouvements de balayage au fur et à mesure que l'utilisateur applique le maquillage virtuel. La représente un organigramme d'une étape d'enregistrement des zones et des balayages pendant l'application du maquillage. Concernant la , en S1801, l'application mobile 111 peut suivre et enregistrer chaque étape et les données associées dans une mémoire, y compris un emplacement sur l'image du visage où le maquillage virtuel est appliqué ainsi que le nombre de balayages.
En S325, l'application mobile 111 analyse les emplacements et les balayages enregistrés du maquillage virtuel et les caractéristiques du maquillage virtuel afin d'évaluer les zones à problème ou les meilleures caractéristiques du visage d'un utilisateur. Les emplacements peuvent être mappés sur les caractéristiques du visage. La représente un organigramme d'une étape d'analyse des étapes d'un utilisateur dans l'application du maquillage pour évaluer les zones à problèmes ou les meilleures caractéristiques. Concernant la , en S1901, l'application mobile 111 peut analyser des balayages de maquillage pour identifier des zones à problèmes potentiels. Les zones à problèmes potentiels peuvent inclure des imperfections, des cicatrices, des taches de vieillesse et des formes d'hyperpigmentation. Les zones à problèmes potentiels peuvent être des zones du visage qu'un utilisateur pense être un problème ou une caractéristique indésirable. En d'autres termes, les zones à problèmes potentiels peuvent être des zones qu'un utilisateur souhaite couvrir ou dont il souhaite modifier l’apparence.
L'application mobile 111 peut identifier une zone à problème potentiel en détectant un geste de balayage inhabituel dans un emplacement particulier d'une caractéristique de visage. Le geste de balayage inhabituel peut inclure un changement brusque de direction ou un changement brusque de force qui n'a pas été fait par erreur. L'application mobile 111 peut identifier une zone à problème potentielle en détectant que l'utilisateur applique un maquillage virtuel différent, ou une couleur alternative, à partir de la palette de maquillage numérique (c'est-à-dire un maquillage virtuel avec une caractéristique de couvrance différente et/ou une teinte différente), pour une zone particulière du visage.
En S1903, l'application mobile 111 peut analyser les balayages de maquillage pour identifier les meilleures caractéristiques du visage. Les meilleures caractéristiques du visage peuvent inclure les pommettes, la couleur des yeux, les cils, la forme des lèvres ou toute caractéristique qu'un utilisateur souhaite mettre en valeur. L'application mobile 111 peut détecter une meilleure caractéristiques du visage en détectant un changement dans l'application du maquillage sur une caractéristique du visage qui est différente, d'une quantité seuil, de l’application moyenne du maquillage sur la même caractéristique du visage. Par exemple, l'application mobile 111 peut détecter une meilleure caractéristique du visage en détectant l'application d'une couleur qui est d'une teinte et/ou d'un fini différent d'une teinte et/ou d'un fini typique de la couleur qui serait appliqué(e) sur la zone du visage. Dans le cas de la couleur des yeux, l'application mobile 111 peut détecter que la couleur des yeux est une des meilleures caractéristiques du visage en détectant l'application d'une couleur d'ombre à paupières particulière.
En S1905, l'application mobile 111 peut comparer les zones à problème et les meilleures caractéristiques du visage identifiées avec les recommandations précédemment stockées. L'application mobile 111 peut déterminer qu'il peut y avoir de nouvelles zones à problèmes, ou que certaines zones à problèmes ne sont plus des zones à éventuels problèmes. L'application mobile 111 peut augmenter l'importance de zones à problème qui ont été précédemment considérées comme des zones à problèmes potentiels.
En S1907, les résultats de la comparaison peuvent être utilisés pour ajuster les recommandations de telle sorte que le moteur de recommandation 1407 attribue un score plus élevé à la recommandation qui a eu une zone à problème vérifiée. Les nouvelles zones à problèmes et les meilleures caractéristiques du visage, ou les zones à problèmes et les meilleures caractéristiques du visage qui ne sont plus des zones à problèmes potentiels ou les meilleures caractéristiques du visage peuvent être utilisées pour ajuster les recommandations lorsqu'elles sont susceptibles d’appuyer le passage vers de nouvelles zones ou des zones qui ne sont plus des problèmes potentiels.
Un utilisateur peut appliquer un maquillage virtuel à partir de la palette de maquillage numérique d'une manière qui corrige une zone à problème ou qui met l'accent sur les meilleures caractéristiques. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une zone à problème peut être corrigée en appliquant un filtre pour estomper une imperfection dans une zone à problème. Par exemple, un défaut peut être rendu moins visible en floutant la région de l'image du visage contenant le défaut.
Comme indiqué ci-dessus, les zones à problèmes potentiels peuvent être des zones du visage qu'un utilisateur pense être un problème ou une caractéristique indésirable. Les meilleures caractéristiques du visage peuvent inclure les pommettes, la couleur des yeux, les cils, la forme des lèvres ou toute caractéristique qu'un utilisateur souhaite mettre en valeur.
En S327, l'application mobile 111 peut stocker les zones à problèmes avérées et les meilleures caractéristiques du visage avérées et l'application de maquillage de l’utilisateur comme futures recommandations personnalisées dans la base de données 1405.
Concernant la figure 3B, en S331, l'utilisateur peut choisir de répéter des étapes d'application d'un maquillage virtuel pour un autre maquillage virtuel. Une fois que tout le maquillage virtuel désiré a été appliqué, l'utilisateur peut choisir, (OUI dans S333 ), d’enregistrer, en S335, le look qui a été créé dans la base de données 107. En S337, l'utilisateur peut également choisir (OUI à S337) de déplacer/publier le look, en S339, qui a été créé, sur une plate-forme de réseaux sociaux ou une autre plate-forme ayant une vidéo en ligne. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le look peut être stocké en tant que filtre de maquillage qui peut être appliqué à une autre image de visage.
La est une interface utilisateur à titre d’exemple pour enregistrer des looks de maquillage. L'interface utilisateur 2000 peut afficher l'image de visage finie 2001 et fournir un bouton 2003 qui a pour fonction d'enregistrer l'image de visage finie. L'image de visage finie peut être stockée en tant qu'image de visage sous-jacente et un ou plusieurs filtres qui peuvent être appliqués à l'image de visage sous-jacente pour recréer l'image de visage finie. Dans certains modes de réalisation, l'image de visage finie peut être stockée en tant qu'image de visage sous-jacente et les balayages du ou des produits de maquillage être enregistrés. L'interface utilisateur 2000 peut en outre fournir un bouton 2005 qui a pour fonction de déplacer l'image de visage finie vers une plate-forme fournissant de la vidéo en direct ou des images fixes, telle qu'une plate-forme de réseaux sociaux ou une plate-forme de vidéoconférence. Des exemples de plates-formes de réseaux sociaux incluent Facebook, Linked-in, Instagram, YouTube, Snapchat, TikTok, pour n'en nommer que quelques-unes. Des exemples de plates-formes de visioconférence incluent Microsoft Teams, FaceTime, Google Hangouts ou Google Meet et Zoom, pour n'en nommer que quelques-unes.
Dans certains modes de réalisation, le ou les filtres de maquillage pour recréer l'image de visage finie peuvent être fournis à la plate-forme de réseaux sociaux ou à la plate-forme de vidéoconférence. Le ou les filtres peuvent être appliqués à une autre image de base pour obtenir une nouvelle image de visage finie.
Dans certains modes de réalisation, en S315, l'utilisateur peut transmettre la palette de maquillage numérique et l'image de visage capturée à un autre utilisateur. Dans ce cas, les étapes S321 à S327 peuvent être exécutées pendant que l'autre utilisateur effectue l'application de maquillage. L'autre utilisateur peut être une personne qui a un niveau d'expérience plus élevé dans l'application du maquillage, ou une personne qui, selon l'utilisateur d'origine, peut créer un type de look de maquillage que la personne d'origine peut préférer.
La représente un organigramme d'un procédé d'application personnalisée d'une palette numérique. Lorsqu'un utilisateur choisit de créer un look de maquillage personnalisé (Personnalisé en S303), en S2101, l'utilisateur peut recevoir l'instruction de capturer une image, des images ou une vidéo du visage de l'utilisateur. La caméra 231 du dispositif mobile 101, ou une caméra externe, peut être utilisée pour capturer une image ou une vidéo du visage de l'utilisateur. En S2103, l'application mobile 111 peut analyser le visage capturé de l'utilisateur. La est un exemple d'interface utilisateur pour indiquer l'état de la création d'une application de maquillage personnalisée. La , comme décrit ci-dessus, est un organigramme de l'étape d'analyse du visage plus en détail. La , comme décrit ci-dessus, représente un schéma fonctionnel d'un CNN pour classer la forme du visage. Les dimensions et les fonctions d'activation du CNN peuvent varier en fonction de la puissance de traitement disponible et de la précision souhaitée. Les dimensions incluent les canaux, la taille de chaque couche et le nombre de couches. Les fonctions d'activation comprennent, entre autres, l'unité linéaire rectifiée logistique. La , comme décrit ci-dessus, représente un schéma d'un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur pour la détection de points de repère de visage .
En S2105, un ou plusieurs filtres de maquillage peuvent être sélectionnés/extraits de la base de données 107 en fonction des caractéristiques du visage et des préférences de look passés déterminées par l'analyse du visage (S2103 et ). Certains filtres de maquillage pour le visage stockés peuvent être des filtres qui ont été précédemment créés par l'utilisateur (en sélectionnant « Faites-le vous-même » en S303). Certains filtres de maquillage peuvent être utilisés pour des looks courants.
La est un organigramme d'un procédé de sélection de filtres de maquillage. En S2301, on obtient la forme du visage à partir des résultats de l'analyse en S2103. En S2303, les points de repère des résultats de l'analyse en S2103 sont obtenus.
Le conduit enroulé de la seconde partie du circuit peut comprendre au moins une première portion annulaire fluidiquement indépendante d’au moins une seconde portion annulaire.
Le conduit enroulé de la seconde partie du circuit d’huile peut comprendre au moins un conduit hélicoïdal. Une entrée d’huile dans le conduit enroulé de la seconde partie du circuit d’huile peut être formée au niveau d’une partie médiane du conduit enroulé .
Le conduit enroulé de la seconde partie du circuit d’huile peut présenter au moins une portion annulaire en serpentin autour de l’axe longitudinal.
L’invention concerne également un réducteur mécanique pour turbomachine à gaz, comprenant une couronne et des satellites en prise avec le solaire et avec la couronne et montés chacun libre en rotation autour de leur axe sur un porte-satellites, les satellites pouvant chacun tourner autour de leur axe par l’intermédiaire d’un pivot tel que décrit précédemment.
Elle concerne encore une turbomachine à gaz pour aéronef comprenant un tel réducteur mécanique dont le solaire entoure et est solidaire en rotation d’un arbre du compresseur de la turbomachine.
La turbomachine peut également être telle que la couronne est solidaire d’un carter ou virole annulaire statique du compresseur basse pression.
Le pivot selon le présent document peut être utilisé dans un palier lisse hydrodynamique ou bien dans un palier à roulements, par exemple à billes ou à rouleaux.
L’invention sera mieux comprise et d’autres détails, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante faite à titre d’exemple non limitatif en référence aux dessins annexés.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES la est une vue schématique en coupe axiale d’une turbomachine utilisant l’invention, la est une vue partielle en coupe axiale d’un réducteur mécanique ; la est une vue schématique d’un pivot selon la présente invention et selon un plan de coupe comprenant l’axe longitudinal Y du pivot ; la est une vue schématique en coupe du pivot selon le plan de coupe II-II représenté en ; la est une autre vue schématique du pivot selon l’invention ; la illustre trois variantes d’un circuit d’huile pour un pivot selon l’invention.
DESCRIPTION DETAILLEE La décrit une turbomachine 1 qui comporte, de manière classique, une soufflante S, un compresseur basse pression 1a, un compresseur haute pression 1b, une chambre annulaire de combustion 1c, une turbine haute pression 1d, une turbine basse pression 1e et une tuyère d’échappement 1h. Le compresseur haute pression 1b et la turbine haute pression 1d sont reliés par un arbre haute pression 2 et forment avec lui un corps haute pression (HP). Le compresseur basse pression 1a et la turbine basse pression 1e sont reliés par un arbre basse pression 3 et forment avec lui un corps basse pression (BP).
La soufflante S est entraînée par un arbre de soufflante 4 qui est entrainé à l’arbre BP 3 au moyen d’un réducteur 6. Ce réducteur 6 est généralement de type planétaire ou épicycloïdal.
La description qui suit concerne un réducteur du type épicycloïdal, dont le porte-satellites et le solaire sont mobiles en rotation, la couronne du réducteur étant fixe dans le repère du moteur. Cela étant la description s’applique également à un réducteur d’un autre type, tel qu’un réducteur planétaire ou différentiel.
Le réducteur 6 est positionné dans la partie amont de la turbomachine. Dans la présente demande, les expressions amont et aval font référence à l’écoulement général des gaz dans la turbomachine, le long de son axe d’allongement ou de rotation de ses rotors. Une structure fixe comportant schématiquement, ici, une partie amont 5a et une partie aval 5b qui compose le carter moteur ou stator 5 est agencée de manière à former une enceinte E entourant le réducteur 6. Cette enceinte E est ici fermée en amont par des joints au niveau d’un palier permettant la traversée de l’arbre de soufflante 4, et en aval par des joints au niveau de la traversée de l’arbre BP 3.
L’ensemble des satellites 8 est maintenus par un châssis appelé porte-satellites 10. Chaque satellite 8 tourne autour de son propre axe Y, et engrène avec la couronne 9.
En sortie nous avons:
Dans certains modes de réalisation, la couche de perte 907 peut être une fonction softmax. La fonction softmax fournit une valeur de probabilité pour chaque classe. Dans un mode de réalisation à titre d’exemple, les classes 909 peuvent inclure des formes de visages carrées, rectangulaires, rondes, ovales, oblongues, en losange, triangulaire, et en forme de cœur.
En S803, l'application mobile 111 peut analyser les traits du visage et les repères. De la même manière que pour la forme du visage, les caractéristiques du visage et les repères du visage de l'utilisateur capturé peuvent être détectés à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique. Le modèle d'apprentissage automatique peut être entraîné pour détecter des repères du visage. Comme pour la classification de la forme du visage, une architecture CNN similaire à la peut être utilisée pour la détection de repères de visage. D’autres approches de classification peuvent également être utilisées..
La représente un schéma d'un exemple de réseau neuronal d'apprentissage en profondeur pour la détection de points de repère du visage. De manière similaire à l'architecture de la , le réseau neuronal d'apprentissage en profondeur est un réseau neuronal convolutif. Afin d'améliorer la formation du réseau neuronal d'apprentissage en profondeur, des connexions résiduelles peuvent être incluses. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, des structures résiduelles inversées peuvent être incluses dans lesquelles des connexions résiduelles sont établies avec des couches antérieures dans le réseau. Concernant l'architecture de la , le réseau est prévu en deux étages, 1003 et 1005. Le premier étage 1003 est un étage de convolution pour effectuer l’extraction de caractéristiques. Le second étage 1005 effectue la prédiction dans les régions d'intérêt.
L'architecture du premier étage 1003 comprend une section de convolution 1 003a qui, à condition d'avoir une image de face en entrée 1001, effectue des opérations de convolution et de max pooling. La section de convolution 1003a est reliée à une structure résiduelle inversée 1003b. Une couche de masque 1003c est connectée à la structure résiduelle inversée 1003b. La taille de la couche de masque 1003c est basée sur le nombre de points de repère (par exemple, 2 x L, le nombre de points de repère). La couche de masque 1003c code la disposition spatiale de l'objet d'entrée.
L'architecture du deuxième étage 1005 comprend une structure résiduelle inversée 1005b qui est connectée à la structure résiduelle inversée 1003b du premier étage 1003. De plus, la couche de masque 1003c du premier étage 1003 est appliquée aux résultats de la structure résiduelle inversée 1005b et fournie comme entrée pour effectuer un recadrage de la Région d'intérêt en région d'intérêt et Concatenate block 1011. La ROI et le Concatenate block 1011 sont basés sur le nombre de canaux dans la structure résiduelle inversée 1005b et le nombre de points de repère. Un bloc de prédiction 1013 prédit les points de repère et les emplacements approximatifs de la couche de masque 1005c. Les prédictions pour les régions d’intérêt du deuxième étage 1003 sont combinées avec les points de repère estimés par le masque 1003c pour l'image totale pour obtenir des points de repère de sortie dans la couche de sortie 1007.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les repères pour un visage comprennent les yeux, le nez, les lèvres, les pommettes, les zones autour des yeux, y compris les sourcils, les paupières, ainsi que les cheveux. Dans certains modes de réalisation, les points de repère peuvent inclure d'éventuelles anomalies faciales.
Les dimensions spécifiques de chaque couche et le nombre de couches peuvent dépendre de paramètres, notamment de la précision souhaitée, du matériel pour exécuter le modèle d'apprentissage automatique et de la durée d'apprentissage du modèle d'apprentissage automatique. Le modèle d'apprentissage automatique peut être formé à l'aide du service d'apprentissage automatique 109 du service en nuage 105.
L'analyse des traits du visage, S803, peut en outre inclure la détection de la forme des lèvres S805, de la forme des paupières S807 et de la coiffure S809. Les repères détectés peuvent être utilisés pour calculer les contours des lèvres, des yeux et de la coiffure. De plus, d'autres caractéristiques du visage telles que la couleur de la peau S811 et la texture de la peau S813 peuvent également être déterminées à partir de l'image du visage. La couleur/le teint de la peau et la texture de la peau peuvent être déterminés en utilisant des techniques de traitement d'image.