Dans un mode de réalisation, les opérations de stabilisation comprennent : Obtenir une prédiction de points faciaux à partir d’un moteur de suivi de visage (par ex. 104A ou 104B) car la prédiction de l'organe de suivi se rapporte à une trame courante au moment d’une vidéo. La trame antérieure est au temps antérieur . La prédiction de l'organe de suivi comprend des emplacements des objets diversement détectés, par exemple, un jeu de points faciaux par objet détecté, comme selon la Figure 2E. La stabilisation vise à produire des points faciaux stabilisés par objet détecté pour une trame courante. Les points faciaux stabilisés (emplacement stabilisé) par objet détecté pour une trame antérieure produite par les opérations de stabilisation sont désignés par . Dans un mode de réalisation, les points faciaux reçus de l'organe de suivi du visage, tels que ceux représentant un contour d’objet comme le montre la Figure 2E sont regroupés par objet en groupes de points d'œil gauche, œil droit, sourcil gauche, sourcil droit, nez, bouche extérieure, bouche intérieure et contour du visage (par ex. un sous-jeu de pour chaque objet). Dans un mode de réalisation, les objets se voient attribuer une cotation d’importance qui, dans un mode de réalisation, est l’une des deux cotations (par exemple : importance supérieure/inférieure). Dans un mode de réalisation, la stabilisation d’un objet est effectuée en réponse à la cotation d’importance en utilisant un jeu d’opérations pour les objets de plus grande importance et un autre jeu d’opérations pour les objets de moindre importance. Dans un mode de réalisation, les opérations de stabilisation effectuées pour les objets de plus grande importance sont plus précises mais également plus gourmandes en ressources et/ou en traitement que les opérations effectuées pour des objets de moindre importance. Ainsi, les objets se voient attribuer une cotation d’importance qui équilibre la précision avec des critères de performance de dispositif (par ex. temps de traitement/utilisation mémoire, etc.). Dans un mode de réalisation, les objets œil gauche, œil droit, bouche extérieure et bouche intérieure se voient attribuer la cotation de plus grande importance et les objets sourcils gauche, sourcils droit, nez et contour du visage se voient attribuer la cotation de moindre importance. Dans un mode de réalisation, les yeux et les lèvres sont priorisés, par exemple, parce que de nombreux effets se rapportent aux yeux et aux lèvres. Pour les objets de plus grande importance : Appliquer une fonction de flux optique à uniquement pour les objets de plus grande importance à obtenir La fonction calcule un flux optique (par exemple, une vitesse d’image) pour une particularité clairsemée fixée en utilisant la méthode itérative de Lucas-Kanade avec pyramides (pyramide de trame antérieure et pyramide de trame courante). (Voir Bouguet, J.-Y. (1999). Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker. Au moment du dépôt, disponible sur semanticscholar.org). Il sera entendu que pour qu'un objet particulier représente les points faciaux prédits pour l’objet pour la trame courante en réaction aux points faciaux stabilisés (emplacements) produits pour l’objet dans la trame antérieure. Dans un mode de réalisation mis en œuvre avec une fonction de flux optique par OpenCV, les points pour tous les objets de plus grande importance sont fournis ensemble, par exemple, plutôt que de traiter chaque objet séparément. Pour les objets de plus grande importance : Mélanger à l’aide de blendingfactor et corriger si la distance entre l’emplacement d'organe de suivi et l’emplacement de optoflow est au-dessus d'un seuil : À intervalles réguliers, fixer Les intervalles réguliers peuvent être basés sur le temps ou un décompte de trames (par ex. équivalent temps approximatif), par ex. toutes les 1,3 seconde ou toutes les 40 trames. Le temps peut être préféré pour la cohérence car le décompte de trames par rapport au temps approximatif dépend de la vitesse de traitement. Sur chaque trame, exécuter . Le facteur de mélange est utilisé pour contrôler le mélange entre et et est réinitialisé sur la s tartValue (par ex. 0,4) pour éviter d’avoir une dérive trop éloignée de . Au fil du temps, les points optflow et les points d'organe de suivi de visage peuvent dériver. Si le mélange produit un changement brusque, alors le mélange pourrait conduire à un résultat discordant.