INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le système 2 d’identification d’outils peut également comporter une mémoire 23 reliée au calculateur 22 par une liaison filaire ou non filaire. De plus, le calculateur 22 est relié à chaque dispositif de capture d’images 21 par une liaison filaire ou non filaire de sorte que chaque dispositif de capture d’images 21 puisse transmettre au calculateur 22 les images captées, par l’intermédiaire d’un signal optique ou électrique, sous forme analogique ou numérique. En outre, un calculateur peut être intégré à chaque dispositif de capture d’images 21.
Le système 2 d’identification d’outils peut aussi comporter une interface 3 pouvant comporter des boutons de commande 31,32, des voyants 33,34, un haut-parleur 36 et/ou un écran 38.
Le système 2 d’identification d’outils peut encore comporter un dispositif d’éclairage 26 de la zone de contrôle 25. Ce dispositif d’éclairage 26 peut comporter une ou plusieurs sources de lumières 262 afin d’éclairer la zone de contrôle 25. Une source de lumière 262 peut être par exemple une diode électroluminescence ou une lampe à décharge à basse pression de forme tubulaire et désignée également « tube fluorescent ». Le dispositif d’éclairage 26 est par exemple fixé à la structure 5.
Le dispositif d’éclairage 26 est par exemple positionné entre les dispositifs de capture d’images 21 et ladite zone de contrôle 21 comme représenté sur les figures 1 et 2. Le dispositif d’éclairage 26 comporte alors une ou plusieurs ouvertures 261 pour permettre que la zone de capture 24 de chaque dispositif de capture d’images 21 couvre au moins une partie de la zone de contrôle 25 de sorte que la zone de contrôle 25 soit couverte entièrement conjointement par ces zones de capture 24.
Le système 2 d’identification d’outils peut par ailleurs comporter une balance 28. La balance 28 est positionnée sous le ou les dispositifs de capture d’images 21 de sorte que la zone de contrôle 25 se trouve sur le plateau de pesée 281 de la balance 28. La zone de contrôle 25 peut couvrir entièrement ou partiellement le plateau de pesée 281.
La balance 28 peut être posée sur la table 6 sur laquelle est fixée la structure 5. La structure 5 peut éventuellement être fixée à la balance 28, par exemple à un châssis ou une armature de la balance 28, en remplacement de la fixation à la table 6 éventuellement.
Le système 2 d’identification d’outils est configuré pour la mise en œuvre d’un procédé d’identification d’outils 1 dont un schéma synoptique est représenté sur la . La mémoire 23 peut stocker un algorithme pour permettre la réalisation d’un tel procédé d’identification d’outils.
Le procédé d’identification d’outils comporte les étapes suivantes.
À la différence de l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement est une forme d’apprentissage machine où la sortie n’a pas besoin d’être connue à l’avance. Au lieu de cela, des actions fournies en sortie par un acteur donnent lieu à une récompense qui indique si l’action était appropriée ou non. Un système d’apprentissage par renforcement peut impliquer qu’un acteur donne des instructions d’actions de déplacement dans un environnement, et le choix d’action peut donner lieu à une récompense sous la forme d’un score d’une certaine valeur. L’action de déplacement place l’environnement dans un nouvel état. Le score est renvoyé à l’acteur, qui apporte des ajustements à son composant d’apprentissage machine. Un exemple d’action de mouvement peut être une action dans laquelle un acteur dans l’environnement effectue un déplacement vers un nouvel emplacement et réalise une tâche, où la tâche aboutit à une augmentation de la valeur du score de l’acteur. L’augmentation du score sert à renforcer le fait que l’action de déplacement a été bénéfique. Une action de déplacement suivante peut être une action dans laquelle l’acteur dans l’environnement effectue un déplacement qui n’arrive pas au nouvel emplacement, ce qui entraîne ultérieurement un score négatif, ou du moins n’augmente pas la valeur du score. La diminution du score est renvoyée comme un effet négatif et le composant d’apprentissage machine peut être ajusté pour apprendre que l’action de déplacement demandée par l’acteur n’était pas un bon choix compte tenu de l’état de l’environnement. Ainsi, l’apprentissage par renforcement peut continuer à s’adapter à mesure que l’acteur continue à donner des instructions d’actions de déplacement.
En ce qui concerne la , un agent 2510, par l’intermédiaire d’un réseau neuronal artificiel 2513, interagit avec son environnement 2520 par étapes temporelles discrètes. A chaque instant t , l’agent 2510 reçoit une observation à laquelle une récompense est typiquement associée. L’agent choisit ensuite une action parmi un ensemble d’actions disponibles, qui est ensuite envoyée à l’environnement 2520. L’environnement 2520 passe à un nouvel état et la récompense associée à la transition est déterminée. Le but d’un agent d’apprentissage par renforcement 2510 est de collecter autant de récompenses que possible. L’agent 2510 peut choisir (éventuellement au hasard) n’importe quelle action en fonction de l’historique d’actions précédentes.
Dans un mode de réalisation, un système d’apprentissage par renforcement peut être agencé pour apprendre ce que l’utilisateur considère comme une zone à problème et les zones que l’utilisateur souhaite privilégier en tant que meilleure particularité de visage peuvent être fournies comme deux processus d’apprentissage par renforcement. La est un schéma de procédé d’un système d’apprentissage machine en conformité avec un exemple d’aspect de la divulgation. Comme décrit ci-dessus, l’apprentissage par renforcement réalise généralement un apprentissage par rétroaction d’une récompense 2520a. Dans certains modes de réalisation, la rétroaction peut être fournie sous la forme d’une interaction vocale avec l’application mobile 111 lorsque l’utilisateur applique un produit de maquillage sur une image de visage. La rétroaction vocale peut être fournie à l’aide d’un microphone 103a, 241 et la rétroaction peut être fournie en réponse à des questions et des déclarations fournies en sortie par l’intermédiaire d’un circuit audio 242.
Dans un mode de réalisation, le système d’apprentissage par renforcement 2600 peut prendre la forme de multiples modèles d’apprentissage par renforcement. Un modèle d’apprentissage par renforcement 2603 peut détecter une zone à problème sur la base d’un balayage, ou d’une série de balayages, 2601, d’un produit de maquillage sur une image de visage. Le système d’apprentissage par renforcement 2600 peut vérifier la détection de la zone à problème (c’est-à-dire renvoyer une récompense) en posant une question, telle que « appliquez-vous du maquillage sur une zone à problème ? ». Un autre modèle d’apprentissage par renforcement 2605 peut détecter une meilleure particularité de visage sur la base d’un balayage, ou d’une série de balayages, 2601 d’un produit de maquillage sur une image de visage. Le système d’apprentissage par renforcement 2600 peut vérifier la détection de la meilleure particularité de visage (c’est-à-dire renvoyer une récompense) en posant une question, telle que : « Appliquez-vous du maquillage sur une particularité de visage spéciale ? ». Le système d’apprentissage par renforcement peut utiliser des informations de l’emplacement d’une zone à problème ou de la meilleure particularité de visage pour fournir une question plus spécifique, telle que « appliquez-vous du maquillage sur une rougeur ? » ou « appliquez-vous du maquillage pour mettre en valeur la couleur de vos yeux ? ».
Bien que le système d’apprentissage par renforcement 2600 de la soit une série de modèles d’apprentissage machine, une approche en variante peut consister à comporter un composant d’apprentissage machine pour classifier initialement un balayage ou une série de balayages comme étant destinés à une zone à problème, à une meilleure particularité de visage, ou à aucune des deux, et fournir le résultat de la classification initiale soit au modèle d’apprentissage par renforcement 2603, soit au modèle d’apprentissage par renforcement 2605, soit à aucun des modèles.
La réponse de l’utilisateur peut être utilisée pour appliquer une récompense au système d’apprentissage par renforcement. La récompense peut être un score positif ou négatif en fonction de la réponse de l’utilisateur. Le score sera utilisé pour ajuster des paramètres dans le modèle d’apprentissage machine 2603 ou 2605 respectif.
Une autre approche qui réalise un apprentissage continu similaire à l’apprentissage par renforcement pour détecter une zone à problème ou une meilleure particularité de visage est l’analyse de régression. L’analyse de régression a pour avantage d’être rapide à calculer. Toutefois, des modèles pour une analyse de régression non linéaire sont mieux appropriés pour prédire des données prévisibles. Des données de balayages de maquillage peuvent être difficiles à prédire clairement, car ils peuvent être réalisés pour d’autres raisons que pour les zones à problème ou les meilleures particularités.
Dans un mode de réalisation, les mots « un », « une » et similaires ont généralement le sens de « un(e) ou plusieurs », sauf indication contraire.
Dans un mode de réalisation, les termes « environ », « approximatif », « à peu près » et similaires font généralement référence à des plages qui comportent la valeur identifiée dans une marge de 20 %, 10 % ou de préférence 5 %, et toute valeur intermédiaire.
Il est donc entendu que, dans le cadre des revendications annexées, l’invention peut être mise en pratique autrement que telle que spécifiquement décrite ici.
Maquilleur numérique La présente invention porte sur un maquilleur numérique et un procédé pour donner des conseils de maquillage interactifs et un tutoriel de maquillage.
Contexte Des applications mobiles, ou Apps, ont récemment été développées pour aider à rechercher et à sélectionner des produits cosmétiques à acheter. Les Applications peuvent fournir des outils pour rechercher des types particuliers de maquillage ou pour rechercher un produit qui peut être le favori d'un utilisateur ou simplement pour acheter un produit déjà utilisé. Certaines applications aident à choisir les couleurs du rouge à lèvres ou du fard à paupières en affichant des palettes de couleurs. Certaines applications proposent des fonctionnalités de correspondance des couleurs pour aider à rechercher une couleur qui est assortie à un vêtement, un accessoire ou à une couleur à partir d'une image. Par ailleurs, des vidéos sont disponibles sur la façon d'appliquer certains types de maquillage.
Certaines applications utilisent les appareils photo des smartphones, des tablettes et des ordinateurs portables en proposant des applications d’essai de produits. Certaines de ces applications sont implémentées en tant qu'applications Web ou en tant qu'App. Certaines de ces applications impliquent l'utilisation de l'appareil photo pour faire un autoportrait avec l'appareil du smartphone, télécharger la photo sur l'application Web, puis appliquer de produits de maquillage virtuels sur l'image téléchargée. Ces applications peuvent proposer toute une palette d'options, telles que le lissage de la peau, le redressement des pommettes, l'ajustement de la couleur des yeux. Ces applications peuvent offrir à l'utilisateur la possibilité d'ajouter n'importe quel type et couleur de maquillage, et également modifier l'intensité de la couleur.
Cependant, les applications d'essai proposées jusqu'à présent créent un look au moyen d'outils de retouche de photo. Certaines des applications d'essai précédentes commencent par une photographie téléchargée et proposent des fonctions en une étape pour superposer des types et des couleurs de maquillage, avant de permettre l'édition de la photo maquillée. En outre, l’utilisation d’outils de retouche de photo pour appareils mobiles équipés d'appareils photo est devenue populaire sur les réseaux sociaux. Une application de partage de photos, VSCO, permet aux utilisateurs de modifier et d'ajouter des filtres aux photos avant de les partager. De nombreux filtres VSCO sont disponibles pour obtenir certains effets. Un filtre VSCO peut être constitué de valeurs pouvant être appliquées à une photo, notamment l'exposition, la température, le contraste, l’estompage, la saturation, la teinte, le teint. Même si les outils d'édition de photo proposent des fonctions qui permettent de modifier la photo, la retouche des photos n’offre pas une expérience de maquillage personnelle. De plus, les outils d'application d'essai antérieurs ne permettent pas la création de looks personnalisés. Par exemple, un utilisateur peut recherche un look pour une sortie en amoureux. Les applications d'essai antérieures peuvent offrir un look pour une sortie en amoureux, mais ne fournissent pas de conseils sur les produits de maquillage à utiliser qui peuvent être les meilleurs pour l'utilisateur et sur la manière dont les différents types de produits de maquillage peuvent être appliqués pour créer le look. Au lieu de cela, l’utilisateur peut retoucher une image du visage pour tenter d'obtenir un look personnalisé. En outre, un utilisateur peut rechercher un look pour une sortie en amoureux basé sur l'humeur de l'utilisateur, ou une humeur que l'utilisateur peut vouloir représenter.
Ces applications antérieures d’essai que l’on trouve sur la toile ou applications manquent en partie de personnalisation complète parce qu'elles effectuent un processus qui n'est pas une routine de maquillage personnalisée. Un processus d'application d'essai virtuel typique antérieur repose sur des modèles et des looks qui ont été créés pour des tiers. Lorsqu'un utilisateur veut un certain look qu'il a en tête, ou veut expérimenter un nouveau look, l'utilisateur peut être confronté à devoir modifier un look créé pour quelqu'un d'autre. Il existe un besoin de fournir une expérience d’essai personnalisée pour un utilisateur particulier qui permet l'interaction d'une manière comparable à l'expérience que l'utilisateur peut avoir avec un maquilleur personnel. Il existe un besoin pour une expérience de maquillage dans laquelle le maquilleur personnel enseigne à un utilisateur les étapes pour obtenir le look souhaité sur son propre visage.
Des applications de réseaux sociaux ont été développées pour aider les utilisateurs à créer un avatar en dessin animé d'eux-mêmes. Ces avatars en dessins animés peuvent être personnalisés avec la coiffure, la couleur des cheveux, la forme et la couleur du visage, le maquillage, les sourcils, la forme du nez, etc. Cependant, un utilisateur peut souhaiter publier sur les réseaux sociaux une image maquillée de son visage réel.
Pour améliorer la précision, le calcul du temps moyen d’attente ITm-SGi peut être effectué plusieurs fois par jour. Par exemple, un premier calcul peut être fait entre 0h et 6h, un deuxième calcul entre 15h et 16h, et un troisième calcul entre 19h et 21h. On peut encore déclencher un calcul dès que le statut d’un véhicule passe de « indisponible » à « disponible ». Ces différents calculs permettent de corriger ou valider les calculs précédents. Le calcul du temps moyen d’attente peut toutefois être effectué une seule fois par jour (par exemple entre 0h et 6h), voire une fois par semaine, ou une fois par mois.
Troisième mode de calcul du temps moyen d’attente Un troisième mode de calcul est similaire au deuxième mode. Un temps moyen d’attente est toutefois d’abord calculé pour chaque véhicule.
Les données d’entrée d’apprentissage du modèle proviennent de l’historique des requêtes de réservation effectives reçues par le serveur S et archivées dans la base de données B (notamment : date, heure, identification de véhicule réservé), et d’autres données enregistrées dans ladite base.
Les meilleurs résultats en termes de précision de calcul sont obtenus lorsque ces autres données sont : le type et le modèle chaque véhicule de la flotte ; la localisation des véhicules de la flotte au moment de leur réservation ; la distance des véhicules de la flotte au moment de leur réservation par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; pour chaque véhicule de la flotte, les heures effectives auxquelles leur statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement ; des données climatologiques (par exemple récupérées depuis des sites publics tels que https://donneespubliques.meteofrance.fr) ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements (concerts, matchs de football, …) intervenus dans la zone G et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y par exemple compris entre 1 et 168) dans chaque sous-zone ; etc. Tout ou partie de ces données d’entrées peuvent être utilisés. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules de la flotte. L’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle est effectué préalablement sur le serveur S ou sur un autre serveur. L’apprentissage est préférentiellement effectué de manière continue, pour améliorer la précision du modèle.
À l’issue de l’apprentissage, le modèle entraîné est capable de calculer de manière prédictive, à une date D et à un instant T, le temps moyen d’attente (donnée de sortie) de chaque véhicule Vj : ITm-Vj. En d’autres termes, le modèle entraîné calcul, à une date D et pour chaque véhicule, la variation du temps moyen d’attente, cette variation étant une courbe du type illustré sur la .
Selon un mode de réalisation illustré par la , au moment du calcul, les nouvelles données d’entrée De1-Den du modèle entraîné ME (ou algorithme d'apprentissage entraîné) sont au moins l’une et préférentiellement l’ensemble des données suivantes : l’identification du véhicule Vj concerné de la flotte ; la localisation du véhicule concerné au moment du calcul ; pour le véhicule concerné, les heures effectives auxquelles son statut est passé de « disponible » à « indisponible » et inversement au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance séparant le véhicule concerné d’un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) au moment du calcul ; les données climatologiques dans la zone G et/ou dans une sous-zone concernée (prévisions à Z heures, avec Z par exemple compris entre 24 et 168) ; - des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date D, dans la zone G et/ou dans les sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules au court des dernières Y heures (avec Y compris entre 1 et 168) dans les différentes sous-zones. Ces données d’entrée donnent les meilleurs résultats en termes de précision de calcul. La donnée de sortie est le temps moyen d’attente ITm-Vj du chaque véhicule concerné Vj.
Pour davantage de précision, le calcul du temps moyen d’attente de chaque véhicule ITm-Vj est préférentiellement effectué plusieurs fois par jour, notamment dès que le statut du véhicule concerné passe à « disponible ». Le calcul du temps moyen d’attente peut toutefois être effectué une seule fois par jour (par exemple entre 0h et 6h), mais les résultats obtenus sont moins précis.
Le temps moyen d’attente ITm-SGi dans une sous-zone SGi est alors calculé en moyennant les temps moyens d’attente des véhicules disponibles à la réservation se trouvant dans ladite sous-zone : ITm-SGi = (ITm-V1 + ITm-V2 + … + ITm-Vn)/n (avec n le nombre de véhicules ayant un statut « disponible » dans la sous-zone SGi au moment du calcul). Les données de localisation des véhicules permettent de déterminer dans quelle sous-zone ils sont situés.
Quatrième mode de calcul du temps moyen d’attente Un quatrième mode de calcul combine le résultat du troisième mode avec le résultat du premier mode ou du deuxième mode. Le résultat obtenu avec le premier ou le deuxième mode est pondéré ou moyenné avec les résultats obtenus avec le troisième mode. Par exemple si le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi calculé selon le premier ou le deuxième mode est ITm1-SGi = 4h et que le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi calculé selon le troisième mode est ITm2-SGi = 3h, alors le temps d’attente calculé selon le quatrième mode peut être IT’m-SGi = (ITm1-SGi + ITm2-SGi)/2 = 3,5h. Et de manière plus générale IT’m-SGi = f(ITm1-SGi, ITm2-SGi), où f est une fonction numérique de deux variables.
Selon un autre mode de réalisation, on cherche à estimer le temps moyen d’attente de chaque véhicule disponible à la réservation. Le résultat obtenu avec le troisième mode est pondéré ou moyenné avec le résultat obtenu avec le premier ou le deuxième mode. Par exemple si le temps moyen d’attente du véhicule Vj calculé selon le troisième mode est ITm-Vj = 2h et que le temps moyen d’attente dans la sous-zone SGi où est localisé ledit véhicule, calculé selon le premier ou le deuxième mode est ITm-SGi = 1h, alors le temps d’attente du véhicule Vj calculé selon le quatrième mode peut être IT’m-Vj = (ITm-Vj + ITm-SGi)/2 = 1,3h. Et de manière plus générale IT’m-Vj = g(ITm-Vj, ITm-SGi), où g est une fonction numérique de deux variables.
Sélection des véhicules La illustre la répartition de véhicules V1-V10 d’une flotte dans des sous-zones géographiques SG1-SG4. À titre d’exemple, les véhicules V1, V2, V5 et V6 ont un statut « nettoyé » et les véhicules V3, V4, V7, V8, V9, V10 ont un statut « non-nettoyé ». Et seuls les véhicules V7 et V9 ont un statut « indisponible », les autres véhicules ayant un statut « disponible ».
La mise en œuvre du processus informatique logique décrit précédemment permet de calculer les temps moyens d’attente ITm dans chaque sous-zone SG1-SG4. À titre d’exemple toujours : ITm-SG1=5h ; ITm-SG2=2h ; ITm-SG3=1h ; ITm-SG4=30min.
On opère une sélection du ou des véhicules disponibles à la réservation (statut « disponible »), en utilisant comme critère de sélection les valeurs calculées des temps moyens d’attente.
En reprenant l’exemple précité, la sous-zone SG4 a le temps moyen d’attente ITm le plus faible (30min). Parmi les deux véhicules V9 et V10 se trouvant dans cette sous-zone SG4, seul le véhicule V10 a un statut « non-nettoyé » et un statut « disponible ». Le véhicule V10 est ainsi sélectionné. Il est à noter que les statuts « nettoyé »/« non-nettoyé » et « disponible »/« indisponibles » sont également utilisés ici comme critères de sélection. Selon un mode de réalisation, c’est le serveur S qui opère cette étape de sélection.
Le ou les véhicules ainsi sélectionnés sont ceux qui ont statistiquement les plus de chances d’être utilisés (c’est-à-dire réservés) rapidement. Les actions de nettoyage vont alors être ciblées en priorité sur ces véhicules sélectionnés de sorte qu’ils soient nettoyés avant leur prochaine réservation. Le serveur va transmettre en priorité des requêtes de nettoyage à ces véhicules sélectionnés, et transmettre ultérieurement ces mêmes requêtes aux autres véhicules devant être nettoyés. On conserve ainsi des chances élevées qu’un utilisateur trouve un véhicule partagé propre au moment de son utilisation (réservation), alors même que le débit numérique nécessaire à la transmission de l’ensemble des requêtes est réduit.
De manière plus générale, l’invention permet de proposer un procédé de sélection de véhicules parmi une pluralité de véhicule appartenant à une flotte de véhicules partagés, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - mettre en œuvre un processus informatique logique adapté pour calculer, pour chaque véhicule de la flotte disponible à la réservation, un temps moyen d’attente pendant lequel ledit véhicule ne sera pas réservé, - baser la sélection de véhicules sur les valeurs calculées des temps moyens d’attente. Premier mode de nettoyage des véhicules sélectionnés.
c. le traitement enzymatique de ladite solution protéique salée en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases,
d. la congélation de ladite solution protéique salée et traitée enzymatiquement dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux ou feuilleté, texturé et congelé.
c. le traitement enzymatique de ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases,