INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La présente invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles, qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé de détermination.
La présente invention a également pour objet un dispositif électronique de détermination d’une couverture réseau en au moins un point de contrôle compris dans un environnement, l’environnement comprenant au moins une antenne émettrice d’un signal électromagnétique, le dispositif électronique de détermination comprenant : un module d’obtention propre à obtenir un modèle de l’environnement, le modèle comprenant des obstacles propre à réfléchir le signal électromagnétique, l’antenne émettrice et le point de contrôle,
chaque obstacle étant formé d’une pluralité de parties d’obstacle, un premier module de détermination propre à déterminer une trajectoire propre à chacun d’une pluralité de rayons initiaux, chaque rayon initial étant émis depuis l’antenne émettrice, dans le modèle de l’environnement, selon une direction d’émission respective, au moins un parmi la pluralité de rayons initiaux étant réfléchi sur au moins une partie d’obstacle, un module de calcul propre à calculer, pour le ou chaque rayon initial dont la trajectoire respecte une contrainte associée au ou à un des points de contrôle, pour le ou l’un desdits points de contrôle, une trajectoire d’un rayon corrigé passant par ledit point de contrôle et par l’antenne émettrice,
la trajectoire de chaque rayon corrigé comprenant une direction d’émission corrigée, un module de stockage propre à stocker le ou au moins une partie des rayons corrigés et de leur trajectoire respective, dans une base de données cumulées, un module de sélection propre à sélectionner, pour chaque point de contrôle, si la base de données cumulées comprend plusieurs rayons corrigés dont des directions d’émission corrigées sont sensiblement identiques, uniquement un desdits rayons corrigés, et un deuxième module de détermination propre à déterminer la couverture réseau au ou à chaque point de contrôle par application, aux rayons sélectionnés de la base de données cumulées, d’un modèle de pertes dans les signaux électromagnétiques,
le modèle de pertes dépendant du nombre de rayons sélectionnés atteignant le point de contrôle, d’une longueur de la trajectoire de chaque rayon sélectionné et d’un nombre de réflexions dans la trajectoire de chaque rayon sélectionné.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : la est une vue schématique d’un dispositif électronique de détermination selon l’invention ; la est un schéma explicatif d’une étape mise en œuvre par le dispositif électronique de détermination de la ; la est un schéma explicatif d’une étape mise en œuvre par le dispositif électronique de détermination de la ; la est un schéma explicatif d’une étape mise en œuvre par le dispositif électronique de détermination de la ; la est un schéma explicatif d’une étape mise en œuvre par le dispositif électronique de détermination de la ; et la est une organigramme d’un procédé de détermination mis en œuvre par le dispositif électronique de la .
Sur la est représenté un dispositif électronique 10 de détermination d’une couverture réseau en au moins un point de contrôle Pc compris dans un environnement.
Comme représenté sur la , le dispositif de détermination 10 comprend par exemple un écran d’affichage 15 et une unité de traitement 20.
L’écran d’affichage 15 est propre à afficher un contenu reçu depuis l’unité de traitement 20.
L’unité de traitement 20 est par exemple un ordinateur. L’unité de traitement 20 comprend alors préférentiellement un processeur 25, une carte graphique 30, un disque électronique 35 et un disque dur 40.
Les Figures 26 et 27 montrent des vues en transparence de l’appareil de solidarisation avec le système de chauffage/refroidissement, selon un mode de réalisation.
La montre une vue rapprochée du système de chauffage/refroidissement, selon un mode de réalisation.
Les Figures 33A et 33B montrent des exemples de mesures prises par l’accéléromètre dans les directions X, Y et Z, selon un mode de réalisation.
Sur la toujours, on peut voir les données de test 19 dans l’espace réduit 20. A titre d’exemple, dix données de tests 19 sont représentées sur la .
Préférentiellement, la génération de N données de test 19 comprend le calcul de grandeurs des N données de test 19 de sorte que, pour chaque donnée de test 19, la distance entre ladite donnée de test 19 et les autres données de test 19 soit maximale.
Chaque grandeur de chaque donnée de test 19 représente la quantité d’un composant 14 dans la composition cosmétique 11 à tester correspondante.
La génération des N données de test 19 comprend le calcul de grandeurs de N ensembles de grandeurs pour lesquels une distance entre chaque pair d’ensembles de grandeurs est maximale. Chaque grandeur d’un ensemble de grandeurs respectif représente la quantité d’un composant 14 dans une composition cosmétique 11 associée audit ensemble de grandeurs, ladite composition cosmétique 11 respectant l’ensemble de contrainte(s). A titre d’exemple, une donnée de test 19 comprend une première grandeur égale à 4 mol d’un premier composant 14A et 6 mol d’une deuxième composant 14B.
Avantageusement, chaque donnée de test 19 est un vecteur comprenant un coefficient pour chaque composant 14 de la liste prédéfinie de composants.
Chaque coefficient représente la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique 11 respective du vecteur associé.
Une distance entre deux données de test 19, i.e. entre deux vecteurs, est par exemple définie par la norme algébrique selon l’équation suivante :
où et sont deux ensembles de grandeurs,
et sont les grandeurs respectives desdits ensembles et ,
est la fonction racine carré, et
est l’opérateur somme.
Le calcul des N vecteurs est par exemple réalisé par application d’une technique de plan d’expériences, aussi appelée technique DoE (de l’anglais Design of Experimentation ). Avantageusement, la technique DoE implémente une algorithme SFD (de l’anglais Space Filling Design ). Cet algorithme permet, même avec un nombre réduit de vecteurs, d’assurer que les vecteurs choisis soient représentatifs de l’espace réduit 20. En effet, lorsque le nombre de vecteurs est faible, les hypothèses de la loi des grands nombres ne sont pas suffisamment respectées pour qu’une distribution aléatoire de vecteurs puissent être représentative de l’espace réduit 20.
Sur la , il est visible que les données de test 19 sont espacées les unes des autres de sorte à maximiser les distances entre les données de test 19.
En variante, l’étape d’obtention 210 comprend uniquement l’acquisition d’une ou plusieurs données de test 19 choisies par un opérateur du dispositif de détermination 10. Dans ce cas, l’opérateur choisit une ou plusieurs compositions cosmétiques en sélectionnant, pour chaque composition cosmétique, des composants 14 parmi la liste prédéfinie de composants, et la quantité de chacun desdits composants 14. Lors de son choix, l’opérateur veille à ce que chaque composition cosmétique 11 choisie respecte l’ensemble de contrainte(s).
La phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 220 d'application, aux données de test obtenues 19, du modèle entraîné pour déterminer l’au moins un paramètre colorimétrique de la ou chaque composition cosmétique 11 associée.
Préférentiellement, lors de l’étape d’application 220, chaque donnée de test 19 est fournie successivement au modèle entraîné. Le modèle entraîné détermine alors, pour chaque donnée de test 19, le ou les paramètres colorimétriques associés.
A titre d’exemple de colorants de formule (A-VII) on peut citer : Acid Yellow 73 ; Acid Red 51 ; Acid Red 52, Acid Red 87 ; Acid Red 92 ; Acid Red 95 ; Acid Violet 9 ;
La région centrale 91 de la face principale externe 86 de la partie d'extrémité 73 de la dent désigne une région qui est éloignée circonférentiellement des deux bords latéraux 76 de la partie d'extrémité. La partie d'extrémité 73 de la dent définit deux pieds de dent 89 qui font saillie de part et d’autre de l’âme 34, ce qui donne la forme en T de l’âme 34 avec la partie d'extrémité 73.
Chaque rainure 90 joint, à ses deux extrémités, les deux bords radialement interne 77 et radialement externe 78 de la partie d’extrémité 73.
Ainsi la rainure 90 traverse, de manière continue et de manière centrée, entièrement la face principale externe 86 de la partie d'extrémité 73 de la dent, de son bord radialement interne 77 à son bord radialement externe 78.
La rainure 90 présente une forme rectiligne, suivant une direction radiale du stator 2.
étant entendu que la formule (A-IX) comprend au moins un radical sulfonate (O)2S(O - )-, M + préférentiellement sulfonate de sodium.
A titre d’exemple de colorants de formule (A-IX) on peut citer : Acid Yellow 2, Acid Yellow 3 et Acid Yellow 5.
(C.I. 45380) Acid Red 87 (A-VII) (C.l. 10316) Sel de sodium de l’acide 2,4-dinitro-1-naphtol-7-sulfonique (A-V’) (C.l. 10383) Acid Orange 3 (A-V) (C.l. 13015) Acid Yellow 9 / Food Yellow 2 (A-II) (C.l. 14780) / Direct Red 45 / Food Red 13 (A-II) (C.l. 13711) Acid Black 52 (A-II) (C.l. 13065) Acid Yellow 36 (A-II) (C.l. 14700) Sel de sodium de l’acide 1-hydroxy-2-(2',4'-xylyl-5-sufonatoazo)-naphtalène-4-sulfonique / Food Red 1 (A-II) (C.l. 14720) Acid Red 14 / Food Red 3 / Mordant Blue 79 (A-II) (C. l. 14805) Sel de sodium de l’acide 4-hydroxy-3-[(2-métoxy-5-. nitrophényl)diaza]-6-(phénylamino)naphtalène-2-sulfonique / Acid Brown 4 (A-II) (C.l. 15510) Acid Orange 7 / Pigment Orange 17 / Solvent Orange 49 (A-II) (C.l. 15985) Food Yellow 3 / Pigment Yellow 104 (A-II) (C.l. 16185) Acid Red 27 / Food Red 9 (A-II) (C.l. 16230) Acid Orange 10 / Food Orange 4 (A-II) (C.l. 16250) Acid Red 44 (A-II) (C.l. 17200) Acid Red 33 / Food Red 12 (A-II) (C.l. 15685) Acid Red 184 (A-II) (C.l. 19125) Acid Violet 3 (A-II) (C.I. 18055) Sel de sodium de l’acide 1-hydroxy-2-(4’-acétamido phénylazo)-8-acétamido-naphtalène-3,6-disulfonique / Acid Violet 7 / Food Red 11 (A-II) (C.l. 18130) Acid Red 135 (A-II) (C.l. 19130) Acid Yellow 27(A-III) (C.l. 19140) Acid Yellow 23 / Food Yellow 4 (A-III) (C.l. 20170) 4'-(sulfonato-2'',4''-diméthyl)-bis-(2,6-phénylazo)-1,3-dihydroxy benzène / Acid Orange 24 (A-II) (C.l. 20470) Sel de sodium de l’acide 1-amino-2-(4'-nitrophénylazo)-7-phénylazo-8-hydroxy-naphtalène-3,6-disulfonique / Acid Black 1 (A-II) (C.l. 23266) (4-((4-méthylphényl) sulfonyloxy)-phénylazo)2,2'-diméthyl-4-((2-hydroxy-5,8-disulfonato)naphtylazo)biphényle / Acid Red 111 (A-II’) (C.l. 27755) Food Black 2 (A-II) (C.l. 25440) 1-(4'-sulfonatophénylazo)-4-((2"-hydroxy-3"-acétylamino-6",8"-disulfonato)naphtylazo)-6-sulfonatonaphtalène (sel tétrasodique) / Food Black 1 (A-II) (C.I. 42090) Acid Blue 9 (A-VI) (C.I. 60730) Acid Violet 43 (A-IV) (C.I. 61570) Acid Green 25 (A-IV) (C.I. 62045) Sel de sodium de l’acide 1-amino-4-cyclohexylamino-9,10-anthraquinone 2-sulfonique / Acid Blue 62 (A-IV) (C.I. 62105) Acid Blue 78 (A-IV) (C.l. 14710) Sel de sodium de l’acide 4-hydroxy-3((2-méthoxy phényl)-azo)-1-naphtalène sulfonique / Acid Red 4 (A-II) Acide 2-pipéridino 5-nitro benzène sulfonique (V’) Acide 2(4'-N,N(2"-hydroxyéthyl)amino-2'-nitro)aniline éthane sulfonique (A-V’) Acide 4-β-hydroxyéthylamino-3-nitrobenzène Sulfonique (A-V’) (C.I. 42640) Acid Violet 49 (A-VI) (C.I. 42080) Acid Blue 7 (A-VI) (C.I. 58005) Sel de sodium du 1,2-dihydroxy-3-sulfo-anthraquinone / Mordant Red 3 (A-IV) (C.I. 62055) Sel de sodium de l’acide 1-amino-9,10-dihydro-9,10-dioxo-4-(phénylamino) 2-anthracène sulfonique / Acid Blue 25 (A-IV) (C.I. 14710) Sel de sodium de l’acide 4-hydroxy-3-((2-méthoxyphényl)-azo)-1-naphtalène sulfonique / Acid Red 4 (A-II)
Selon un mode de réalisation préféré, le ou les colorant(s) direct(s) sont choisis parmi les colorants directs azoïques, les colorants directs hydrazono, les colorants directs nitrés aryliques, les colorants directs triarylméthane, les colorants directs quinoniques et en particulier les anthraquinoniques, et leurs mélanges.
Avantageusement, la teneur totale du ou des colorant(s) direct(s) va de 0,001 à 20% en poids, de préférence de 0,005 à 15 % en poids, plus préférentiellement de 0,01 à 10% en poids, mieux de 0,05 à 5%, encore mieux, de 0,1 à 3% en poids, par rapport au poids total de la composition.
L’acide N,N-dicarboxyméthyl glutamique Comme indiqué ci-dessus, la composition selon l’invention comprend au moins un composé choisi parmi l’acide N,N-dicarboxyméthyl glutamique, ses sels, ses solvates, les solvates de ses sels et leurs mélanges.
Avantageusement, la teneur totale en composés choisis parmi l’acide N,N-dicarboxyméthyl glutamique, ses sels, ses solvates, les solvates de ses sels et leurs mélanges varie de 0,001 à 15% en poids, de préférence de 0,005 à 10 % en poids, plus préférentiellement de 0,01 à 8% en poids, mieux de 0,05 à 5% en poids, encore mieux de 0,075 à 2% en poids, voire de 0,1 à 1% en poids par rapport au poids total de la composition.
Selon un mode de réalisation préféré, la teneur totale en tétrasodium glutamate diacétate (GLDA) varie de 0,001 à 15% en poids, de préférence de 0,005 à 10 % en poids, plus préférentiellement de 0,01 à 8% en poids, mieux de 0,05 à 5% en poids, encore mieux de 0,075 à 2% en poids, voire de 0,1 à 1% en poids par rapport au poids total de la composition.
Dans un mode de réalisation, la présente divulgation est dirigée vers le support d’assistance, le réceptacle comprenant un certain nombre de lattes formant un cône avec une ouverture à une base du cône et une ouverture à un sommet du cône, l’ouverture au sommet du cône étant configurée pour recevoir l’applicateur de mascara et/ou le récipient et le sommet du cône comprenant un ou plusieurs bords tranchants.
Dans un mode de réalisation, la présente divulgation est dirigée vers le support d’assistance, comprenant en outre un moteur configuré pour tourner l’applicateur de mascara et/ou le récipient lorsque l’applicateur de mascara et/ou le récipient est inséré dans l’élément de coupe.
Le brevet ou le dossier de demande contient au moins un dessin exécuté en couleur. Une appréciation plus complète des modes de réalisation et de nombreux avantages qui y sont associés sera facilement obtenue, car celle-ci sera mieux comprise en se référant à la description détaillée suivante lorsqu’elle est considérée en relation avec les dessins joints :
La représente un dispositif conventionnel de stabilisation de mouvement.
La représente comment le dispositif de stabilisation de mouvement conventionnel est couplé avec un adaptateur et un applicateur de maquillage.
[Fig 3A] La [Fig 3A] représente un diagramme des composants internes d’un dispositif de stabilisation de mouvement selon un mode de réalisation.
[Fig 3B] La [Fig 3B] représente un diagramme d’un mode de réalisation alternatif du dispositif de stabilisation de mouvement dans lequel une portion réceptrice comprend un positionneur électromagnétique.
La représente une vue d’ensemble d’un système de connexion de poignée d’adaptateur universel.
La représente une illustration d’un adaptateur, selon un mode de réalisation.
La est une vue latérale transparente de l’adaptateur, selon un mode de réalisation.
La représente une vue de la face inférieure du corps d’adaptateur, selon un mode de réalisation.
La représente comment l’adaptateur tient un applicateur de produit cosmétique spécifique, selon un mode de réalisation.
La représente une illustration de l’adaptateur 100 avec une vue en coupe du corps de l'adaptateur 110, selon un mode de réalisation.
La représente une vue latérale de l’adaptateur avec une vue en coupe du corps de l’adaptateur, selon un mode de réalisation.
La représente une vue transparente de la coque extérieure de l’adaptateur, selon un mode de réalisation.
La représente une vue transparente du corps interne de l’adaptateur, selon un mode de réalisation.
Dans certains cas, l’accéléromètre ne montrera pas clairement une erreur basée sur une anomalie à une période de temps spécifique. Toutefois, les données peuvent avoir un motif de signature associé à un type d’erreur. Dans ce scénario, un modèle d’apprentissage profond est utile pour reconnaître comment associer un remède à une paire du type d’erreur de maquillage montré dans l’image d'autoportrait et les données de capteur de mouvement.
À la , l'entraînement est effectué pour le modèle d’apprentissage profond. Les entrées sont fournies à l’étape 3410, où les images (qui peuvent être des autoportraits d’image décrits ci-dessus) sont entrées avec les données du capteur de mouvement (telles que les données de l’accéléromètre) et une étiquette. Dans ce cas, « l'étiquette » donnée aux données entrées correspond aux paramètres de compensation utilisés dans le stabilisateur de mouvement qui corrigent l’erreur dans le processus d’application de maquillage.
Les entrées sont fournies à un algorithme d’apprentissage profond à l’étape 3420. L’algorithme d'algorithme profond utilisé peut être basé sur les logiciels disponibles tels que connus dans l'art, tels que Tensorflow, Keras, Mxnet, Caffe ou Pytorch. Le résultat de l'entraînement étiqueté sera un réseau neuronal à l’étape 3430. Le réseau neuronal créé comporte des nœuds de chaque couche qui sont regroupés, les groupements se chevauchent et chaque groupement transmet des données à plusieurs nœuds de la couche suivante.
La montre l’utilisation du modèle d’apprentissage profond une fois que l'entraînement a atteint un niveau adéquat. C’est ce qu’on appelle le « temps d’inférence », car la recommandation sera déduite des données d’entrée sans étiquette. On peut voir que l’étape d’entrée ne comporte pas d’étiquette. De plus, à l’étape 3412, la paire d’images comporte l’image d'autoportrait entrée par l’utilisateur et les données de capteur de mouvement. Ces entrées sont apportées au réseau neuronal à l’étape 3422, qui fournira une sortie à l’étape 3432 des paramètres de compensation utilisés dans le stabilisateur de mouvement qui corrige l’erreur dans le processus d’application de maquillage
Par conséquent, le processus d’apprentissage profond des Figures 34A et 34B permet à la logique automatique de déterminer des corrélations entre l’image d'autoportrait de l’utilisateur et les données de capteur de mouvement afin de fournir en sortie des paramètres de compensation de mouvement pour éviter l’erreur lors de sessions futures.
La montre un organigramme pour compenser les écarts dans le mouvement de l’adaptateur basé sur la description ci-dessus. À l’étape 3501, l’application reçoit une image d'autoportrait capturée par l’utilisateur sans aucun cosmétique appliqué, ce qui représente l’image « avant ». À l’étape 3502, l’application reçoit une image d'autoportrait capturée par l’utilisateur après l’application du cosmétique, ce qui représente l’image « avant ».
À l’étape 3503, l’application analyse l’image pour déterminer s’il y a eu une erreur d’application du cosmétique. En d’autres termes, l’application effectue une analyse pour déterminer si l’utilisateur a manqué par inadvertance l’emplacement cible avec le cosmétique.
Il existe différents procédés de réalisation d’analyse d’images. Un procédé consiste à détecter des particularités dans une image qui indiquent les limites des particularités naturelles de l’utilisateur et à déterminer si le cosmétique franchit une telle limite. Par exemple, une limite des particularités naturelles d’un utilisateur peut être détectée sur la base de valeurs de pixels contrastées de seuil aux limites. Pour faciliter cette étape, l’image de balance des blancs peut être optimisée de sorte que la balance des blancs de l’image facilite la détection du contraste sombre/clair. Les techniques spécifiques de détection de particularités faciales sont comprises dans l’art et décrites en détail dans au moins la publication de brevet U.S. N° 2007/0154096A1 et la publication de brevet PCT WO2011074014A2.
Un autre procédé décrit ci-dessus consiste à utiliser l'apprentissage profond ou l'apprentissage automatique pour entraîner un modèle afin de déterminer quand un cosmétique n’a pas été appliqué correctement. Dans ce mode de réalisation, le système met en œuvre un ou plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN), dont les modèles peuvent être entraînés en utilisant des jeux de données à code source libre ou des jeux de données collaboratives, comme expliqué ci-dessous. D’autres techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisées conjointement avec la présente invention, y compris, mais sans s'y limiter, l’apprentissage par arbre de décision, l’apprentissage par règles d’association, les réseaux neuronaux artificiels, l’apprentissage profond, la programmation logique inductive, les machines à vecteurs de support, le groupement, les réseaux bayésiens, l’apprentissage de renforcement, l’apprentissage de représentations, l’apprentissage de similarité et métrique, l’apprentissage de dictionnaire parcimonieux, les algorithmes génétiques, l’apprentissage automatique basé sur des règles et les classificateurs d’apprentissage. Des techniques supplémentaires décrites dans le brevet U.S. N° 8 442 321, brevet U.S. N° 9 015 083, brevet U.S. N° 9 536 293, brevet U.S. N° 9 324 022 et publication PG U.S. No. 2014/0376819 A1, peuvent être utilisées avec la présente invention.
S’il n'y a pas d’erreur à l’étape 3503, les réglages actuels du stabilisateur de mouvement sont stockés dans le PCBA 703, comme le montre l’étape 3504.
Toutefois, si une erreur est détectée, le procédé passe à l’étape 3505, au cours de laquelle les données de capteur sont vérifiées à partir d’un capteur de mouvement (comme un accéléromètre) afin de déterminer s’il existe un écart par rapport au motif de mouvement normal dans les données de capteur (comme décrit ci-dessus).
À l’étape 3506, sur la base de l’écart détecté trouvé dans les données de capteur de mouvement, les paramètres de commande sont configurés dans le stabilisateur de mouvement pour compenser cet écart au cours de la prochaine session. À ce stade, le processus repasse à l’étape 3502 afin que les paramètres puissent être vérifiés après la prochaine session d’application du cosmétique par l’utilisateur.
Dans une variante de mode de réalisation, le système peut également fournir une compensation pour des écarts potentiels basés sur l’utilisation d’un smartphone comme miroir en temps réel en mode autoportrait, et en utilisant un logiciel de reconnaissance, l’application peut détecter quand l’applicateur va manquer une cible prévue.
Bien que les difficultés d’un utilisateur à entrer en contact avec une application cosmétique sur une zone cible puissent être détectées grâce au processus ci-dessus, la illustre une méthode d’étalonnage initial de la tendance d’un utilisateur à s’écarter d’un point cible lors de l’utilisation du stabilisateur de mouvement 150. La représente un utilisateur qui peut tenir un smartphone 3601 près de son visage tout en regardant dans un miroir, avec l’écran d’affichage orienté vers le miroir. Une application sur le smartphone 3601 affiche une région cible 3602. L’utilisateur peut essayer de poser un applicateur cosmétique inutilisé ou factice sur l’écran du smartphone doté d’un écran tactile. Si l’utilisateur a du mal à atteindre la cible, un écart naturel peut être déterminé et des paramètres de compensation peuvent être initialement programmés pour empêcher des erreurs de se produire à l’avenir.
La représente un utilisateur qui utilise son smartphone 3601 comme miroir en temps réel en mode autoportrait tout en utilisant le dispositif stabilisateur de mouvement 150. L’application détectera à la fois les particularités faciales de l’utilisateur et la position de l’applicateur cosmétique dans l’image en temps réel.
Comme le montre la , en employant un logiciel de reconnaissance faciale pour cartographier les dimensions des lèvres ou des yeux (c'est-à-dire largeur et hauteur), l’application utilisateur sur le smartphone 3601 enverrait ces informations via une communication sans fil au dispositif stabilisateur de mouvement pour fournir des paramètres dimensionnels afin de conserver l’applicateur cosmétique sur la cible.