INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De manière préférée, la paire médiane de résistances électriques est activée à mi-puissance en même temps que la source supérieure de chaleur.
Plus précisément, le processeur 54 se base sur les éléments du visage contenant le plus d’information sémantique (comme par exemple les yeux, le nez ou la bouche) afin de déterminer la géométrie des composantes du visage. Cela permet alors de représenter de manière fiable les éléments « non rigides » du visage. Le processeur 54 détermine alors une image modifiée sur laquelle le visage est « aligné ».
Enfin, à l’issue de cette étape E4, le processeur 54 décompose l’image modifiée en un ensemble de valeurs d’entrée associé aux différents pixels la formant. Comme défini précédemment, l’ensemble de valeurs d’entrée est formé des valeurs associées aux différents pixels de l’image (ici l’image modifiée).
Comme le montre la , le procédé d’estimation se poursuit à l’étape E6. Lors de cette étape, le processeur 54 fournit, en entrée du système de traitement 5, et plus particulièrement en entrée du bloc d’optimisation 10, l’ensemble de valeurs d’entrée obtenu à l’étape E4. Ce système de traitement 5 fournit alors, en sortie, un vecteur initial w 0 . Ce vecteur initial w 0 est par exemple déterminé de manière aléatoire.
En variante, afin d’accélérer le processus d’optimisation décrit ci-après, le vecteur initial peut être déterminé de la manière décrite dans l’article « In-Domain GAN Inversion for Real Image Editing » de Zhu, Jiapeng and Shen, Yujun and Zhao, Deli and Zhou, Bolei, 10.48550/ARXIV.2004.00049, 2020.
Afin d’obtenir la meilleure estimation possible du niveau d’authenticité du contenu audio ou vidéo reçu, le procédé d’estimation comprend un processus d’optimisation du vecteur intermédiaire décrit ci-après par les étapes E8 à E20. La méthode d’optimisation du vecteur intermédiaire w est par exemple ici une méthode d’optimisation itérative par descente de gradient.
Pour cela, le procédé d’estimation comprend une étape E8 d’initialisation à la valeur 0 d’un indice i. Cet indice i désigne le tour courant de cette méthode d’optimisation. Lors de cette étape, le processeur 54 initialise également le vecteur intermédiaire. Le vecteur initial w 0 déterminé à l’étape E6 est utilisé comme valeur d’initialisation.
A l’étape E10, comme cela est également illustré sur la , pour le tour courant, le processeur 54 fournit, en entrée du réseau générateur 34, la valeur courante du vecteur intermédiaire w i (pour le premier tour, il s’agit donc du vecteur initial w 0 ). Le réseau générateur 34 fournit alors, en sortie, un ensemble de valeurs généré correspondant à ce vecteur intermédiaire w i courant. En d’autres termes, le réseau générateur 34 fournit, en sortie, l’image Y i correspondant au vecteur intermédiaire w i courant.
Les deux ensembles de valeurs, l’ensemble de valeurs d’entrée et l’ensemble de valeurs généré sont ensuite comparés, par le bloc d’optimisation 10, pour évaluer si le vecteur intermédiaire w i courant forme une représentation pertinente de l’image initiale Im issue du contenu audio ou vidéo reçu à l’étape E2.
Plus précisément, à l’étape E12, le processeur 54 détermine une fonction de coût L. Cette fonction de coût L dépend de l’ensemble des valeurs d’entrée (étape E4) et de l’ensemble des valeurs généré (étape E10). Cette fonction de coût permet de quantifier la différence entre l’image reçue en entrée (à l’étape E2) et celle générée à partir du vecteur intermédiaire w i courant.
En pratique, lors de cette étape E12, la fonction de coût L est ici représentée par une distance entre l’ensemble des valeurs d’entrée et l’ensemble des valeurs généré.
La fonction de coût L s’exprime de la forme suivante :
avec Im l’image reçue en entrée (à l’étape E2), Y i l’image générée à partir du vecteur intermédiaire wi, λ un paramètre variable en fonction de l’application, N le nombre total de pixels dans chaque image Im ou Y i , la notation ||Y i , Im|| 2 représentant la distance euclidienne entre les deux éléments Im et Y i et Lpercept une fonction définie par l’expression suivante :
avec la notation vgg 16 correspondant à l’application d’un réseau de neurones artificiels de type vgg16 à l’image Im ou l’image Y i , le résultat obtenu, pour chaque image étant par exemple un vecteur associé de 4096 valeurs.
Comme le montre la , le procédé se poursuit à l’étape E14 lors de laquelle le processeur 54 évalue si l’ensemble de valeurs généré permet d’optimiser la fonction de coût L. Par exemple, le processeur 54 évalue ici si la distance entre l’ensemble des valeurs d’entrée et l’ensemble des valeurs généré est suffisamment faible. Cette distance évalue par exemple l’écart quadratique moyen entre l’ensemble des valeurs d’entrée et l’ensemble des valeurs généré. Pour cela, le processeur 54 compare cette distance à une valeur prédéterminée ε.
Si, à l’étape E16, la fonction de coût (c’est-à-dire ici la distance entre l’ensemble des valeurs d’entrée et l’ensemble des valeurs généré) est supérieure à cette valeur prédéterminée ε, cela signifie que l’ensemble de valeurs généré, et donc le vecteur intermédiaire courant w i concerné, ne forment pas une représentation pertinente de l’image issue du contenu audio ou vidéo. Le procédé se poursuit alors à l’étape E18. Lors de cette étape, le processeur 54 actualise le vecteur intermédiaire courant w i sur la base de la fonction de coût déterminée. Plus précisément, le vecteur intermédiaire actualisé w act est donné par l’expression suivante :
avec w act , le vecteur intermédiaire actualisé, w i , le vecteur intermédiaire courant, η une constante, L(w i , x) la fonction de coût dépendant de l’ensemble de valeurs d’entrée et de l’ensemble de valeurs généré et l’opérateur gradient.
Le fenêtrage fréquentiel de sonde 58 consiste à conserver les fréquences du sous-pavé des fréquences à l’intérieur des premiers motifs (boules) du masque de sonde et à mettre à zéro les autres valeurs du sous-pavé de données de fréquences. On obtient alors un sous-pavé fréquentiel de sonde.
Une transformation de Fourier inverse est appliquée (étape 60) au sous-pavé fréquentiel de sonde, afin d’obtenir dans le domaine spatial, (également appelé réseau direct), le sous-pavé de données positionnelles de sonde de l’échantillon observé.
Optionnellement, une étape 62 de correction d’artefacts introduits par la transformation de Fourier est appliquée. En effet, il est connu que la transformation de Fourier est susceptible d’ajouter des artefacts, par exemple une périodisation ou un étalement du signal.
Par exemple, une bordure fantôme est observable dans l’exemple de la dans laquelle on observe un sous-pavé homogène 67, le sous-pavé correspondant 69 obtenu après fenêtrage fréquentiel de sonde, le sous-pavé 69 comprenant une bordure 71 correspondant à un artéfact dû à la transformation de Fourier.
Pour réaliser la correction 60, selon un mode de réalisation, en partant du sous-pavé de gouttes, un masque de correction est obtenu par dilatation des gouttes obtenues à l’étape 22.
Dans l’exemple de la ; le rayon des gouttes est égal à 0,18 nm, soit la demi distance entre plus proches gouttes voisines. Plus la dilatation est grande, plus le risque d’inclure les artefacts périphériques est élevé.
De manière plus générale, le dimensionnement de la dilatation est calculé par simulation au cas par cas. Une autre méthode consiste à réaliser un apprentissage machine avec le module 20, afin de délimiter précisément la région correspondant à chaque composant. Cette région constitue un masque qui délimite précisément la zone réellement occupée, exempte des artéfacts de la transformée de Fourier.
Le masque de correction obtenu est superposé au sous-pavé de sonde, ce qui permet alors d’obtenir un sous-pavé de sonde corrigé, dans lequel les artefacts (e.g. bordure fantôme) dus au filtrage de Fourier ont été éliminés.
La illustre un masque de sonde cristallin 73 obtenu pour le matériau de la .
Dans le cas d’un matériau amorphe, le masque de sonde, dit masque de sonde amorphe, est formé par un ou plusieurs premiers anneaux concentriques autour d’un point central, dans le domaine fréquentiel et pour une image de dimension 2.
Lorsque N est strictement supérieur à 2, ces anneaux deviennent des sphéroïdes.
La caractéristique d’Euler du sous-pavé des fréquences est donc égale à 1 pour des boules de diffraction d’un matériau cristallin, et 2 pour les sphéroïdes de diffraction des matériaux amorphes.
Dans le cas d’un matériau amorphe, l’étape 56 comporte le calcul d’un masque de sonde formé d’un anneau, circulaire, ovoidal ou elliptique éventuellement imparfait obtenu par ajustement sur le sous-pavé de données de fréquences, par exemple par l’utilisation de splines qui recouvrent de manière annulaire les maxima d’intensité du sous-pavé de données de fréquences.
Dans le cas des espaces de dimensions supérieures (>2), le masque de sonde des matériaux amorphes est constitué d’une boule creuse (ou sphéroïde) éventuellement gauchie, centrée sur la fréquence nulle.
Dans un mode de réalisation, la forme du sphéroïde est ajustée pour minimiser l’écart quadratique moyen avec les maxima d’intensité du sous-pavé de données de fréquences.
Dans un autre mode de réalisation, une hypersphére parfaite est simulée, cette hypersphère étant attendue par la connaissance de l’échantillon, par exemple via la manière dont il a été synthétisé ou via l’ensemble des résultats de nanocaractérisation réalisés par ailleurs (par exemple les mesures de spectroscopie XPS (X-Ray photoelectron spectroscopy). L’inverse de la distance entre premiers atomes plus proches voisins dans l’espace direct est égal au rayon de l’hypersphére du masque de sonde amorphe dans le réseau réciproque.
- la classification automatique est réalisée à partir de l’estimation S e (t) dans le domaine temporel.
L’invention a également pour objet un support d’enregistrement d’informations lisible par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comporte des instructions non-transitoires pour l’exécution des étapes b) à d) du procédé d’identification ci-dessus, lorsque ces instructions sont exécutées par le microprocesseur.
L’invention a également pour objet un appareil d’identification automatique d’une source acoustique à partir d’un signal acoustique S(t) produit par l’apparition ou l’évolution d’un défaut dans une structure, cet appareil comportant :
- au moins un capteur fixé sur cette structure, ce capteur étant apte à mesurer un signal ultrasonore F j (t) causé par le signal acoustique produit par l’apparition ou l’évolution du défaut dans la structure, ce signal ultrasonore mesuré étant relié, dans le domaine fréquentiel, au signal acoustique produit par la relation suivante : F j (w) = R j (w)G j (w)S(w), où :
- j est un indice identifiant le capteur,
- F j (w) est la transformée de Fourier du signal ultrasonore F j (t) mesuré dans le domaine temporel par le capteur j,
- R j (w) est la réponse, dans le domaine fréquentiel, du capteur j,
- G j (w) est la fonction, dans le domaine fréquentiel, de propagation du signal acoustique dans la structure entre la position où le défaut apparaît et l’emplacement du capteur j,
- un calculateur électronique configuré pour exécuter les étapes suivantes :
- l’acquisition des mesures du capteur, puis
- la classification automatique de la source acoustique dans une classe de sources acoustiques choisie parmi plusieurs classes de sources acoustiques possibles,
dans lequel le calculateur électronique est également configuré pour :
- avant la classification automatique, exécuter une étape de reconstruction du signal acoustique produit lors de l’apparition ou l’évolution du défaut, cette étape de reconstruction comportant la construction d’une estimation du signal produit au niveau de la position du défaut à partir du signal ultrasonore F j (t) mesuré par le capteur et à l’aide d’une estimation ou d’une mesure du produit R j (w)G j (w) qui relie, dans le domaine fréquentiel, le signal ultrasonore F j (w) mesuré au signal acoustique S(w) produit, et
- la classification automatique est réalisée à partir de l’estimation du signal acoustique obtenue à l’issue de l’étape de reconstruction.
- un calculateur électronique 10,
- une interface homme/machine 12 raccordée au calculateur 10, et
- N capteurs C 1 à C N raccordés au calculateur 10.
Le calculateur 10 comporte un microprocesseur programmable 14 et une mémoire 16. La mémoire 16 comporte les instructions et les données nécessaires à l’exécution du procédé de la ou de la , lorsque ces instructions sont exécutées par le microprocesseur 14.
L’interface homme/machine 12 est capable de communiquer, de façon directement intelligible par un être humain, les résultats de la mise en œuvre du procédé d’identification de la ou 4. Par exemple, l’interface 12 comporte un écran.
Chaque capteur C j mesure le signal ultrasonore produit par l’apparition ou l’évolution d’un défaut dans la structure 4. Dans ce texte, l’indice j est un nombre entier compris entre 1 et N qui identifie le capteur C j . Le calculateur 10 acquiert les mesures de chaque capteur C j pour les traiter.
L’appareil 2 comporte au moins trois capteurs C j et, le plus souvent, au moins quatre ou six ou huit capteurs C j . Ici, à titre d’illustration, le nombre total N de capteur C j est égal à huit. Sur la , seuls les capteurs C 1 , C 2 , C j et C N sont représentés. La représentation des autres capteurs a été remplacée par des pointillés pour simplifier la .
Ici, les capteurs C j sont tous structuralement identiques les uns aux autres et se distinguent les uns des autres seulement par leurs positions dans le repère R. Par exemple, les capteurs C j sont des capteurs piézoélectriques dont la bande passante recouvre au moins la bande [100 kHz ; 500 kHz] et, de préférence, la bande [50 kHz ; 0,5 MHz] ou [20 kHz ; 0,5 MHz].
Chaque capteur C j est fixé sur la structure 4 à un emplacement respectif P j où il est capable de mesurer un signal ultrasonore qui se propage dans la structure 4. Les coordonnées (x j ; θ j ) de chaque emplacement P j sont connues et mémorisées dans la mémoire 16.
La fréquence d’échantillonnage f e des mesures des capteurs C j est élevée c’est-à-dire typiquement supérieure à 1 MHz.
Ici, à titre d’illustration, les emplacements P j sont uniformément répartis le long d’un axe parallèle à l’axe 6. Toutefois, d’autres répartitions des emplacements P j sur la surface de la structure 4 sont possibles. Par exemple, plusieurs des emplacements P j peuvent aussi être répartis le long de la circonférence circulaire de la structure 4. De préférence, la distance entre l’un quelconque des emplacements P j et l’emplacement P j+1 le plus proche, est calculée de manière à assurer une bonne couverture de la structure, à savoir qu’au moins deux capteurs peuvent mesurer un signal significatif pour une source en tout point de la structure.
Le fonctionnement de l’appareil 2 va maintenant être décrit en référence au procédé de la .
Lors d’une étape 50 d’instrumentation, les capteurs C j sont fixés chacun à un emplacement P j respectif sur la structure 4. Les coordonnées (x j ; θ j ) de chaque position P j sont enregistrées dans la mémoire 16 en association avec l’identifiant j du capteur C j .
Débute alors une phase 52 d’utilisation de l’appareil 2 pour détecter et identifier une source acoustique.
Lors d’une étape 54, chaque capteur C j mesure le signal ultrasonore F j (t) qui se propage dans la structure 4. Typiquement, l’enregistrement et le traitement du signal par chaque capteur est déclenché par la détection d’une onde par ce capteur, par exemple, par le passage du signal ultrasonore F j (t) au-dessus d’un seuil. L’enregistrement s’arrête lorsque l’onde n’est plus détectée, par exemple lorsque le signal ultrasonore est en-dessous du seuil pendant une durée significative déterminée au préalable. Le seuil et la durée significative enregistrée après la dernière détection de l’onde sont donc choisis de manière à ne pas perdre d’information. La durée enregistrée est typiquement de l’ordre de la milliseconde.
A l’inverse, la durée significative après la dernière détection est suffisamment courte et le seuil suffisamment élevé pour que, dans la très grande majorité des cas, un seul défaut apparaît ou évolue pendant l’enregistrement et le bruit ne déclenche pas l’enregistrement. Par exemple, pour cela, généralement, la durée significative après dernière détection est de l’ordre de quelques centaines de µs.
En variante, les moyens de classification peuvent comprendre un réseau de neurones artificiels configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur intermédiaire w et fournir, en sortie, une estimation du niveau d’authenticité du contenu audio ou vidéo associé au vecteur intermédiaire w (fourni en entrée).
De manière avantageuse selon l’invention, le système de traitement 5 est configuré pour déterminer le vecteur intermédiaire w conformément à une distribution p w apprise au préalable. Cette distribution p w est apprise préalablement à la mise en œuvre du procédé d’estimation conforme à l’invention, selon un procédé préliminaire d’apprentissage décrit ci-après.
Ce procédé préliminaire d’apprentissage (qui sera décrit ultérieurement en référence à la ) est mis en œuvre par l’intermédiaire d’une structure 35 de réseaux de neurones artificiels. Cette structure 35 de réseaux de neurones artificiels est représentée sur la .
Comme le montre la , la structure 35 de réseaux de neurones artificiels comprend un réseau 32 dit de redistribution (ou « mapping network » selon l’appellation d’origine anglosaxonne) et le réseau générateur 34 (compris dans le système de traitement 5 introduit précédemment).
Le réseau 32 de redistribution et le réseau générateur 34 sont par exemple du type de ceux utilisés dans les réseaux adverses génératifs StyleGAN. Plus de détails sur les réseaux de type StyleGAN peuvent être trouvés dans l’article « Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN » de Karras T., Laine S., Aittala M., Hellsten J., Lehtinen J. and Aila T., 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 8107-8116, 2020.
En pratique, le réseau 32 de redistribution comprend par exemple ici huit couches. Le réseau 32 de redistribution est par exemple de type perceptron multicouche (avec ici huit couches).
Comme la montre la , le réseau 32 de redistribution reçoit, en entrée, des données z réparties selon une distribution aléatoire. Ce réseau 32 de redistribution est alors configuré pour fournir, en sortie, un vecteur latent u représenté dans un espace latent prédéterminé.
Le réseau générateur 34 est un réseau de neurones artificiels qui comprend ici une pluralité de couches. Chacune de ces couches est par exemple une couche de convolution combinée à une fonction de normalisation et une fonction de non-linéarité.
En pratique, la structure 35 de réseaux de neurones artificiels est structurée par l’intermédiaire de nœuds formant les différentes couches du réseau 32 de redistribution et du réseau générateur 34. Ces nœuds sont caractérisés par une pluralité de coefficients de pondération qui peuvent être ajustés, préalablement à la mise en œuvre du procédé d’estimation du niveau d’authenticité lui-même, grâce à une phase d’entraînement telle que décrite ultérieurement dans le procédé préliminaire d’apprentissage.
Comme cela est représenté sur la , le réseau générateur 34 est configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur latent u obtenu en sortie du réseau 32 de redistribution et pour fournir en sortie un ensemble de valeurs x (associé à une image).
La présente invention concerne plus particulièrement l’estimation du niveau m d’authenticité d’un contenu audio ou vidéo. Pour cela, l’invention concerne également un dispositif 50 d’estimation de l’authenticité du contenu audio ou vidéo. La représente, sous forme fonctionnelle, un tel dispositif 50 d’estimation configuré pour mettre en œuvre l’invention.
Ce dispositif 50 d’estimation comprend une unité de commande 52 munie d’un processeur 54 et d’une mémoire 56.
Ce dispositif 50 d’estimation est conçu pour mettre en œuvre un ensemble de modules et blocs fonctionnels. Par exemple, il comprend un module d’estimation, le bloc d’optimisation 10 et le bloc de transmission 12. Chacun des différents modules et blocs est par exemple réalisé au moyen d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées par la mémoire 56 de l’unité de commande 52 et conçues pour mettre en œuvre le module concerné lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur 54 de l’unité de commande 52.
La est un logigramme représentant un exemple de procédé d’estimation de l’authenticité d’un contenu audio ou vidéo mis en œuvre dans le contexte décrit précédemment.
Comme indiqué précédemment, préalablement à la mise en œuvre du procédé d’estimation, un procédé préliminaire d’apprentissage est mis en œuvre afin de procéder à l’apprentissage de la distribution p w (qui permet ensuite la détermination du vecteur intermédiaire w).
La est un logigramme représentant un exemple de procédé préliminaire d’apprentissage. En pratique, ce procédé préliminaire d’apprentissage permet de déterminer les coefficients de pondération associés à la pluralité de nœuds de la structure 35 de réseaux de neurones artificiels.
On obtient alors la structure de type piézo-électrique sur isolant finale 10 représentée sur la comprenant, de la face arrière vers la face avant, le substrat support 1, la couche électriquement isolante 2 et la couche piézoélectrique transférée 3.
Dans le cas où une couche d’oxyde 6 a été formée à la surface du substrat donneur 10, l’implantation des espèces atomiques représentée sur la est réalisée à travers la couche d’oxyde 6 et le collage représenté sur la est réalisé entre la surface libre 13 de ladite couche d’oxyde 6 et la surface libre 9 de la couche électriquement isolante 2 du substrat receveur 12, de sorte que la couche d’oxyde 6 est transférée en même temps que la couche piézoélectrique à transférer 3. Dans ce mode de réalisation, la couche électriquement isolante de la structure finale comprend la couche d’oxyde 6 formée sur le substrat donneur 11 préalablement au collage.
La formation d’une couche électriquement isolante 6 à la surface du substrat donneur 11 permet donc de réaliser avantageusement un collage oxyde-oxyde. Dans le cas où un collage par adhésion moléculaire est mis en œuvre, le collage entre deux couches d’oxyde peut facilement être renforcé, simplement en portant ledit collage à une température supérieure à 200 °C. En outre, dans une atmosphère ayant une hygrométrie non nulle, les couches d’oxyde permettent d’absorber l’eau naturellement présente à leur surface et ainsi d’éviter que cette eau ne forme des bulles de gaz à l’interface de collage quand ledit collage est recuit au-delà de 200 °C pour son renforcement.
De manière alternative au procédé Smart Cut™ décrit ci-dessus, le transfert de couche peut être réalisé en amincissant le substrat donneur par sa face opposée à la face collée sur le substrat support, jusqu’à l’obtention de l’épaisseur souhaitée pour la première couche semi-conductrice. Toutefois, le procédé Smart Cut TM est préféré pour le transfert de couches d’épaisseur inférieure au micromètre.
Une analyse de détection des défauts par balayage laser révèle que la structure finale de type piézoélectrique sur isolant 10 ne comprend pratiquement pas de trous entre la couche piézoélectrique 2 et la couche électriquement isolante 3 en périphérie de ladite structure. Lors de la mise en œuvre d’un collage moléculaire notamment, toute particule à l’interface de collage génère un trou. La périphérie étant plus sensible à la présence de particules, les quelques trous encore détectés en périphérie suite à la mise en œuvre du procédé selon l’invention sont attribués, non pas à des microgouttes d’eau à la fin de l’onde de collage au moment du collage des deux couches (elles ne sont d’ailleurs pas observées), mais à la présence de particules à l’interface de collage.