INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le système d’exploitation OS1 comprend un environnement d’exécution JCRE pour exécuter des applications Java Card au sein du dispositif DV1. On suppose dans cet exemple que deux applications (ou applets) Java Card, notées APP1 et APP2, sont chargées dans la mémoire non volatile MR1. Ces applications APP1 et APP2 comprennent du code exécutable (ou code interprétable orienté objet) appelé aussi bytecode, et éventuellement des données associées. Le système d’exploitation OS1 implémente ainsi une machine virtuelle JCVM apte à exécuter les applications APP1 et APP2, et en particulier les fonctions (ou méthodes) F1 et F2 de l’application fermée APP1. Dans l’exemple considéré ici, le bytecode des applications APP1 et APP2 est codé dans le langage Java Card. A noter toutefois que le nombre des applications chargées dans le dispositif DV1, ou encore le nombre de fonctions exécutables par ces applications, ainsi que la nature des applications et fonctions mises en jeu, peuvent être adaptés par l’homme du métier selon le cas.
On considère dans cet exemple que la première application APP1 est une application fermée dans la mesure où l’entité ou programmeur en charge d’implémenter le système d’exploitation OS1 ne peut pas modifier librement son code source, en raison par exemple d’un frein technique (par exemple à cause d’un mécanisme de sécurité implémenté par le système d’exploitation OS1) ou d’un obstacle autre, notamment car il n’a pas accès au code source (par exemple, par défaut de droits d’accès). APP1 est par exemple une application sensible installée dans un élément sécurisé du dispositif DV1. Cette application APP1 comprend deux fonctions F1 et F2 qu’elle peut implémenter sous contrôle du système d’exploitation OS1. A titre d’exemple non limitatif, l’application APP1 est une application bancaire implémentant des fonctions sécuritaires F1 et F2. Les fonctions F1 et F2 sont par exemple associées à l’authentification par un code PIN d’un utilisateur de l’application APP1. D’autres exemples sont toutefois possibles.
On suppose par ailleurs dans le cas présent que l’application fermée APP1 ne comprend pas d’interface de partage, permettant la mise en partage d’une quelconque fonction de l’application fermée F1 auprès d’une application tierce telle que l’application APP2. En particulier, l’application fermée APP1 est dépourvue d’objet d’interface SIO (pour « Shareable Interface Object ») selon le standard Java Card. Aussi, il n’est pas possible de mettre en partage les fonctions F1 et F2 de l’application fermée APP1 selon une solution conventionnelle impliquant un objet de partage SIO. A noter toutefois que l’invention peut également être mise en œuvre dans un cas où l’application fermée APP1 comprend un objet de partage SIO.
On suppose que la deuxième application APP2 est une application cliente dans la mesure où elle nécessite d’appeler, ou d’accéder à, une fonction de l’application fermée APP1, à savoir la fonction F1 dans cet exemple (cet appel ou accès étant symbolisé par la référence APPEL sur la ). L’application cliente APP2 se trouve dans un contexte (au sens Java Card) différent du contexte de l’application fermée APP1, pour assurer la sécurité de l’application fermée APP1.
Au cours de l’exécution des applications APP1 et APP2 par le système d’exploitation OS1, des objets sont susceptibles d’être instanciés. Ces objets, constituant l’instanciation d’une classe du langage interprété Java Card, peuvent être enregistrés par exemple dans la mémoire volatile 4 du dispositif DV1, ou encore dans sa mémoire non volatile MR1.
Dans l’exemple représenté en , les applications APP1 et APP2 sont donc implémentées par le même système d’exploitation OS1 au sein d’un même dispositif DV1. Le dispositif DV1 constitue en soi un système de partage (ou « système ») au sens de l’invention.
La représente une variante de réalisation de la . Les éléments décrits ci-avant en référence à la s’applique par analogie à la variante de la , cette variante différant en ce que les applications APP1 et APP2 sont implémentées par deux systèmes d’exploitation respectifs notés OS1a et OS2 dans des dispositifs électroniques distincts DV1a et DV2. Les dispositifs DV1a et DV2 sont aptes à coopérer ensemble et forment collectivement un système de partage (ou « système ») au sens de l’invention, noté SY1. Le premier dispositif DV1a comprend ainsi un processeur 22, une mémoire volatile 24 et une mémoire non volatile MR1a.
La mémoire non volatile MR1a constitue un support d’enregistrement (ou support d’informations) conforme à un mode de réalisation particulier, lisible par le processeur 22, et sur lequel est enregistré le système d’exploitation OS1a comprenant un module de partage MD1 conforme à un mode de réalisation particulier de l’invention. La mémoire MR1a est par exemple une mémoire non volatile réinscriptible (de type Flash, EEPROM ou autre). Le module de partage MD1 est implémenté à partir d’un programme d’ordinateur (ou code d’instructions) PG1a compris dans le système d’exploitation OS1a.
Le module de partage MD1 est configuré pour mettre en partage la fonction F1 de l’application fermée APP1 (malgré l’absence d’objet de partage SIO dans l’application APP1). Plus particulièrement, le programme d’ordinateur PG1a comporte des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de mise en partage selon un mode de réalisation particulier de l’invention.
L’architecture du second étage 1005 comporte 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 en tant qu’entrée pour effectuer un recadrage de la région d’intérêt dans le bloc ROI et de concaténation 1011. Le bloc ROI et de concaténation 1011 est basé sur le nombre de canaux dans la structure résiduelle inversée 1005b et le nombre de repères. Un bloc de prédiction 1013 prédit des repères et des emplacements approximatifs dans la couche de masque 1005c. Les prédictions pour les régions d’intérêt du second étage 1003 sont combinées avec les repères estimés par le masque 1003c pour l’image totale afin d’obtenir des repères de sortie dans la couche de sortie 1007.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les repères pour un visage comportent les yeux, le nez, les lèvres, les pommettes, les zones autour des yeux comportant les sourcils, les paupières, ainsi que les cheveux. Dans certains modes de réalisation, les repères peuvent comporter d’éventuelles anomalies du visage.
Les dimensions spécifiques de chaque couche et le nombre de couches peuvent dépendre de paramètres comportant la précision souhaitée, le matériel permettant d’exécuter le modèle d’apprentissage machine et la durée d’entraînement du modèle d’apprentissage machine. Le modèle d’apprentissage machine peut être entraîné à l’aide du service d’apprentissage machine 109 du service en nuage 105.
L’analyse de particularités de visage, S803, peut comporter en outre 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. En outre, d’autres particularités de 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 de visage. La couleur et la texture de la peau peuvent être déterminées à l’aide de techniques de traitement d’image. Les types de carnation peuvent comporter, de manière non limitative, un type clair, léger, moyen, foncé. Les types de texture de peau peuvent comporter, de manière non limitative, un type doux, lisse, épais, tanné.
Une particularité supplémentaire d’une image de visage peut être l’éclairage (luminosité d’image). En S815, l’éclairage d’image (luminosité) peut être déterminé à l’aide de techniques de traitement d’image. La luminosité peut être définie comme une mesure de la quantité totale de lumière perçue dans une image. Dans certains modes de réalisation, la luminosité d’une image peut être augmentée ou diminuée par rapport à son niveau de luminosité initial tel que capturé.
En S817, des préférences de styles passés peuvent être récupérées à partir d’une base de données 107. Les préférences de styles passés peuvent comporter des caractéristiques d’un maquillage numérique, notamment la couleur, la couverture, la nuance, le fini, et le geste d’application qui a été utilisé pour un style passé. Les préférences passées de l’utilisateur peuvent comporter des caractéristiques de maquillage numérique pour une partie particulière du visage, et peuvent également comporter un choix de maquillage numérique qui a été appliqué pour un style particulier.
En S311, l’interface utilisateur peut comporter une fonction permettant de sélectionner un maquillage virtuel. La est un exemple d’interface utilisateur pour sélectionner un maquillage virtuel à appliquer. Un écran d’interface utilisateur 1100 peut comporter un message 1101 avec des instructions pour sélectionner un maquillage virtuel à l’aide d’un pointeur 1103.
En S313, lorsque le maquillage virtuel est sélectionné, l’application mobile 111 peut remplir une fonction d’activation du maquillage virtuel sélectionné. Le maquillage virtuel peut être activé par récupération des caractéristiques du maquillage virtuel, comportant le(s) geste(s) de balayage de l’applicateur et la(les) zone(s) typique(s) d’un visage où le maquillage virtuel peut être appliqué. Dans certains modes de réalisation, les données associées au maquillage virtuel peuvent comporter la couverture, la nuance et le fini.
En S315, l’application mobile 111 peut afficher un message demandant à l’utilisateur s’il souhaite une recommandation sur la façon d’appliquer le maquillage virtuel. Un exemple d’interface utilisateur pour afficher un message de demande de recommandation est montré sur la .
La est un exemple d’interface utilisateur permettant de faire un choix entre l’application de maquillage par l’utilisateur et la recommandation par l’application mobile de la façon d’appliquer le maquillage. L’interface utilisateur 1200 peut afficher un bouton 1203 pour sélectionner une recommandation sur la façon d’appliquer le maquillage virtuel 1205. L’interface utilisateur 1200 peut également afficher, en variante, un bouton 1201 indiquant à l’utilisateur de faire glisser un stylet ou une souris pour appliquer le maquillage virtuel sur l’image de visage 1207.
Lorsque l’utilisateur choisit de ne pas obtenir de recommandation (NON en S315), en S317, l’utilisateur peut indiquer un emplacement sur l’image de visage où le maquillage virtuel doit être appliqué. En S321, l’utilisateur peut appliquer, via l’unité de visualisation d’objectif de maquillage, le maquillage virtuel en effectuant des balayages à des emplacements du visage à l’aide du stylet ou de la souris. La représente un exemple d’interface utilisateur sur un dispositif mobile 101. Lorsque le bouton 1201 est sélectionné, l’interface utilisateur peut afficher l’image de visage 1301 et une palette de maquillage numérique 1303. Un utilisateur peut sélectionner une couleur 1303b dans la palette de maquillage numérique 1303 pour appliquer un maquillage virtuel 1303a sur un emplacement spécifique 1305 à l’aide d’un geste de balayage d’un stylet 1310. L’écran du dispositif mobile 101 peut être un écran tactile qui comporte une fonction d’agrandissement qui peut être utilisée pour agrandir ou réduire l’image de visage 1301 afin d’ajuster une vue d’une particularité de visage. Dans certaine modes de réalisation, le mode de l’écran tactile peut être permuté pour permettre l’utilisation du stylet pour appliquer le maquillage virtuel sur l’image de visage sans déplacer l’image.
Dans une décision en variante, lorsque l’utilisateur choisit d’obtenir d’une recommandation (OUI en S315), en S319, l’application mobile 111 indique un emplacement sur l’image de visage où le maquillage virtuel doit être appliqué.
La est un schéma pour un système de recommandation. Le système de recommandation 1400 peut être utilisé pour montrer comment appliquer un maquillage virtuel (S319 sur la ). Le système de recommandation 1400 fonctionne à partir d’une base de données indexée 1405 de données d’image et de filtres de maquillage. Le système de recommandation 1400 comporte un moteur de recommandation 1407 qui récupère et classe les recommandations. Dans le cas de l’application d’un maquillage virtuel particulier, une recommandation peut concerner le style que l’utilisateur a entré à l’étape S301 et le maquillage virtuel. Dans certains modes de réalisation, les recommandations peuvent être récupérées sur la base de préférences ou de favoris de l’utilisateur. Les préférences personnelles de l’utilisateur peuvent être des caractéristiques de maquillage qu’un utilisateur a entrées lors de la première configuration de l’appli 111. Les favoris peuvent être des caractéristiques de maquillage qu’un utilisateur a marquées comme favorites. Les préférences personnelles et les favoris peuvent concerner des parties particulières d’un visage ou l’ensemble du visage.
Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation 1407 peut utiliser une matrice style-particularité. La illustre une matrice style-particularité non limitative en conformité avec un exemple d’aspect de la divulgation. La matrice style-particularité de la est une matrice partielle montrant deux types de maquillage virtuel par souci de concision. D’autres types de maquillage virtuel peuvent être inclus dans la matrice, y compris, sans s’y limiter, le fond de teint, le mascara, le correcteur, le fard à joues, le crayon à sourcils, pour n’en citer que quelques-uns. La matrice style-particularité peut être stockée dans l’appli 111 du dispositif mobile pour être comparée à un vecteur de particularités souhaitées. Les particularités souhaitées peuvent être les préférences actuelles de l’utilisateur et peuvent prendre en compte le niveau d’expérience actuel de l’utilisateur et un style souhaité. Le moteur de recommandation 1407 peut utiliser une ou plusieurs métriques de similarité et un algorithme de notation pour classer des recommandations. Dans un mode de réalisation, le moteur de recommandation 1407 peut générer un ensemble de particularités qui élèvent les recommandations afin d’encourager la créativité en modifiant certaines caractéristiques pour un maquillage virtuel par rapport à celles qui sont recommandées. Par exemple, si le moteur de recommandation 1407 classe une recommandation à un niveau élevé parmi les recommandations récupérées, il peut alors modifier une ou plusieurs caractéristiques afin d’augmenter un score de similarité. En variante, le moteur de recommandation 1407 peut modifier une ou plusieurs caractéristiques d’une recommandation récupérée, telles que la nuance ou le fini, à la hausse ou à la baisse (par exemple, modifier une nuance à un niveau supérieur ou inférieur à la nuance stockée). Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le moteur de recommandation 1407 peut ajuster le geste d’application pour être plus ou moins précis sur la base du niveau d’expérience de l’utilisateur.
Le moteur de recommandation 1407 peut fournir en sortie une ou plusieurs recommandations à une interface utilisateur de recommandation (S319). L’interface utilisateur de recommandation (S319) peut afficher une séquence de trames vidéo qui démontrent l’application d’une recommandation sélectionnée.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les trames vidéo pour les recommandations peuvent être générées à l’aide de l’image de visage de l’utilisateur et d’un ou de 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 de trames vidéo. La illustre un processus de mélange qui peut être utilisé pour créer une image de visage sur la base d’une particularité souhaitée et d’une particularité d’origine dans l’image de visage.
Selon un autre mode de réalisation, l’invention a pour objet un procédé de production d’un produit alimentaire fibreux et texturé, à partir de protéines végétales, comprenant au moins les étapes suivantes :
la préparation à partir d’une source de protéines végétales d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique ; l’hydratation desdites protéines végétales pendant une durée d’au moins une minute ; le chauffage de ladite solution protéique dans des conditions permettant auxdites protéines végétales de présenter le(s) site(s) substrat d’une enzyme ; le traitement enzymatique de ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique salée et traitée enzymatiquement ; et la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé.
la préparation à partir d’une source de protéines végétales d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique ; le traitement enzymatique de ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement avec une solution salée comprenant : un sel alcalinoterreux choisi parmi le CaCl 2 , BeCl 2 , le MgCl 2 , le BaCl 2 et leurs mélanges ; et/ou du KCl, pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée avec une solution acide pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée, et acidifiée ; et la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée, et acidifiée dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé.
la préparation à partir d’une source de protéines végétales d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique ; le traitement enzymatique de ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement avec une solution salée comprenant : un sel alcalinoterreux choisi parmi le CaCl 2 , BeCl 2 , le MgCl 2 , le BaCl 2 et leurs mélanges ; et/ou du KCl, pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée ; la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé ; et la précuisson dudit produit alimentaire fibreux, texturé et congelé dans des conditions permettant de dénaturer l’enzyme pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et précuit.
la préparation à partir d’une source de protéines végétales d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique ; le traitement enzymatique de ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement ; la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé ; la précuisson dudit produit alimentaire fibreux, texturé et congelé dans des conditions permettant de dénaturer l’enzyme pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et précuit ; et la congélation ou la surgélation dudit produit alimentaire fibreux, texturé et précuit.
le traitement enzymatique d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement avec une solution salée comprenant : un sel alcalinoterreux choisi parmi le CaCl 2 , BeCl 2 , le MgCl 2 , le BaCl 2 et leurs mélanges ; et/ou du KCl, pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée avec une solution acide pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée, et acidifiée ; la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée, et acidifiée dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé ; et la précuisson dudit produit alimentaire fibreux, texturé et congelé dans des conditions permettant de dénaturer l’enzyme pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et précuit.
le traitement enzymatique d’une solution protéique comprenant de 1 % à 30 % en poids de protéines végétales par rapport au poids de la solution protéique et dont au moins 20 % desdites protéines végétales sont solubles dans ladite solution protéique en y ajoutant une enzyme de la classe des aminoacyltransférases ou de la classe des oxydoréductases, ladite solution protéique additionnée de ladite enzyme étant incubée dans des conditions permettant à ladite enzyme de catalyser au moins une réaction enzymatique pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement ; le mélange de ladite solution protéique traitée enzymatiquement avec une solution salée comprenant : un sel alcalinoterreux choisi parmi le CaCl 2 , BeCl 2 , le MgCl 2 , le BaCl 2 et leurs mélanges ; et/ou du KCl, pour obtenir une solution protéique traitée enzymatiquement et salée ; la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement et salée dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et congelé ; la précuisson dudit produit alimentaire fibreux, texturé et congelé dans des conditions permettant de dénaturer l’enzyme pour obtenir un produit alimentaire fibreux, texturé et précuit ; et la congélation ou la surgélation dudit produit alimentaire fibreux, texturé et précuit.