Brevet FR2861194A1 — publié le 20050422

La présente invention concerne d'une manière générale l'indexation d'images basée sur le contenu des images. Elle concerne aussi la recherche d'image dans une base d'images indexées. Une description d'une image est calculée à partir des points d'intérêt de cette image. Chaque point d'intérêt est décrit par un ensemble de caractéristiques locales réunies dans un vecteur de description locale multidimensionnel. L'ensemble des descriptions d'un groupe d'images est une base d'images. Pour être exploitable, notamment pour y faire des recherches, la 20 base d'images doit être organisée de manière efficace. Pour cela, l'ensemble de données constituant la base d'images est indexé. L'efficacité de l'indexation est mesurée non seulement par un temps de recherche dans la base mais aussi par la flexibilité de la base. Le temps de recherche est un temps de recherche moyen pour un 25 ensemble moyen de vecteurs requêtes choisis aléatoirement. La flexibilité est la facilité de gestion de la base d'image. Cela concerne notamment la possibilité d'ajouter ou de supprimer une image dans la base, d'ajouter ou de supprimer un vecteur de description, en cours de fonctionnement du système et sans détruire puis re-créer l'ensemble de l'organisation de la base. La flexibilité concerne aussi la possibilité de distribuer la base d'images sur un ensemble d'ordinateurs reliés en réseau. Cette distribution 2 2861194 peut être dynamique en fonction de l'état de la charge (mémoire et calcul) des différents ordinateurs. Un problème spécifique de l'indexation d'images en est la dimension: en effet, les données à indexer sont très nombreuses et elles sont 5 généralement de grande diménsion. L'article Searching in high-dimensional spaces Index structures for improving the performance of multimedia database de C. Bohm et al, paru dans ACM Computing surveys, Vol. 33, n 3, pages 322-373, septembre 2001 et l'article intitulé Searching in metric spaces de E. Chavez et ai, paru dans ACM Computing Surveys, Vol. 33, N 3, pages 273-321, septembre 2001 sont des articles de synthèse traitant du problème de l'indexation de données de grande dimension. Il existe un résultat théorique appelé malédiction de la dimension (en anglais curse of dimensionality), qui montre qu'au delà d'une certaine dimension de vecteur de description, l'indexation devient inutile et qu'une recherche doit alors comporter la comparaison d'un vecteur requête avec tous les vecteurs de la base. La recherche est alors séquentielle. Cependant, des recherches ont été effectuées et ont montré qu'il est possible d'optimiser et d'accélérer une telle recherche. Par exemple, le document Content-based retrieval using local descriptors: problems and issues from a database perspective de L. Amsaleg et P. Gros, paru dans Pattern analysis and applications , vol. 4, pp. 108-124, 2001, Springer-Verlag traite de l'indexation de descripteurs locaux de dimension 24 pour la recherche d'image. Une recherche séquentielle optimisée permet d'accélérer la recherche. L'article intitulé Visual recognition using local appearances de V. Colin de Verdière et al, paru dans les actes de la conférence ECCV 1998, pages 640-654 décrit une structure de données qui permet une recherche accélérée. Néanmoins, pour toutes ces méthodes d'indexation, la structure de données englobe l'ensemble des images indexées. En d'autres termes, les descripteurs des images sont stockés dans la même structure. Cette structure 3 2861194 est alors une structure globale qui est partagée entre les différents descripteurs. Cette structure est schématisée à la figure 4a. Une telle structure est peu flexible, pour les raisons suivantes. L'effacement ou le déplacement de vecteurs de description est une opération complexe qui requiert un parcours de l'arbre et des opérations complexes de gestion de mémoire. Les paramètres de construction de la structure sont choisis pour rendre celle-ci optimale pour la recherche, mais seulement pour un nombre et une catégorie de vecteurs donnés. En conséquence, lorsque la structure est mise à jour par ajout de nouveaux vecteurs de description correspondant à une nouvelle image, la structure de données peut devenir sous optimale. La présente invention vise à remédier aux inconvénients de la technique antérieure, en fournissant un procédé et un dispositif d'indexation d'image qui permettent de construire une base optimale tant du point de vue de la recherche dans la base mais aussi de la flexibilité de la base. A cette fin, l'invention propose un procédé d'indexation d'images contenues dans une base d'images, caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque image à indexer, les 20 étapes de: détermination de vecteurs de description locale pour l'image considérée, - sélection d'une méthode d'indexation parmi un ensemble prédéterminé de méthodes d'indexation, en fonction d'un critère de sélection prédéterminé, la sélection étant effectuée pour chaque image indépendamment des autres images, - indexation des vecteurs de description locale de l'image considérée par la méthode sélectionnée. L'invention permet de construire une base optimale tant du point de vue de la recherche dans la base mais aussi de la flexibilité de la base. En effet, l'indexation selon l'invention comporte un premier niveau d'indexation indiquant l'indice de l'image et un second niveau qui est l'indexation proprement dite des vecteurs de description de l'image. Les opérations d'ajout, d'effacement ou de déplacement d'un vecteur d'une image sont simples à gérer au niveau du premier niveau d'indexation puisque chaque image est indexée de manière indépendante. En outre, l'indexation est adaptée à chaque image, ce qui offre de grandes possibilités d'optimisation. Selon une caractéristique préférée, le procédé comporte en outre 10 l'étape de mémorisation d'un indice de l'image indexée considérée, d'un indice de la méthode d'indexation sélectionnée et d'une structure représentant l'indexation des vecteurs de description de l'image considérée. Selon une caractéristique préférée, la méthode d'indexation est 15 sélectionnée parmi un ensemble comportant: - une méthode selon laquelle les vecteurs sont considérés séquentiellement, - au moins une méthode d'indexation arborescente par partitionnement de l'espace. Ces méthodes donnent de bons résultats expérimentaux. Selon une caractéristique préférée combinée ou non à la précédente, la méthode d'indexation est sélectionnée parmi un ensemble comportant en outre: - au moins une méthode d'indexation par partitionnement de 25 données, - au moins une méthode d'indexation utilisant des pivots. Selon une caractéristique préférée, le critère de sélection comporte une mesure de temps de recherche moyen pour un ensemble prédéterminé de 30 vecteurs requêtes de test pour chaque méthode d'indexation et la sélection de la méthode d'indexation pour laquelle le temps moyen est le plus faible. 2861194 Ainsi, le temps de recherche est pris en compte dans la sélection de la méthode d'indexation. L'invention a également trait à un procédé de recherche d'image dans une base d'image indexée par le procédé présenté plus haut, caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque vecteur requête d'une image requête, les étapes de: - lecture de l'indice de la méthode d'indexation associée à chaque image de la base, - recherche dans chaque image de la base selon la méthode de 10 recherche associée à la méthode d'indexation respectivement associée à chaque image de la base, du vecteur le plus proche du vecteur requête. Selon une caractéristique préférée, la recherche comporte: - recherche du vecteur le plus proche du vecteur requête dans 15 chaque image de la base, - recherche du vecteur le plus proche du vecteur requête parmi les vecteurs déterminés à l'étape précédente. Le procédé de recherche présente des avantages analogues à ceux précédemment exposés. Corrélativement, l'invention concerne un dispositif d'indexation d'images contenues dans une base d'images, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens de détermination de vecteurs de description locale pour chaque image à indexer, - des moyens de sélection d'une méthode d'indexation parmi un ensemble prédéterminé de méthodes d'indexation, en fonction d'un critère de sélection prédéterminé, la sélection étant effectuée pour chaque image indépendamment des autres images, - des moyens d'indexation des vecteurs de description locale de 30 l'image considérée par la méthode sélectionnée. 6 2861194 L'invention concerne aussi un dispositif de recherche d'image dans une base d'images indexée par le dispositif précédent, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens de lecture de l'indice de la méthode d'indexation 5 associée à chaque image de la base, pour chaque vecteur requête d'une image requête, - des moyens de recherche dans chaque image de la base selon la méthode de recherche associée à la méthode d'indexation respectivement associée à chaque image de la base, du vecteur le plus proche du vecteur requête. Les dispositifs selon l'invention comportent des moyens de mise en oeuvre des caractéristiques précédemment exposées. Ils présentent des avantages analogues à ceux précédemment présentés. L'invention concerne aussi un appareil numérique incluant le dispositif selon l'invention ou des moyens de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Cet appareil numérique est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, une imprimante, un photocopieur, un télécopieur. Les avantages du dispositif et de l'appareil numérique sont identiques à ceux précédemment exposés. Un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Un programme d'ordinateur lisible par un microprocesseur et comportant une ou plusieurs séquence d'instructions est apte à mettre en oeuvre les procédés selon l'invention. Les caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture d'un mode préféré de réalisation 30 illustré par les dessins ci-joints, dans lesquels: - la figure 1 est un mode de réalisation d'un dispositif mettant en oeuvre l'invention, 7 2861194 - la figure 2 représente un dispositif d'indexation d'une image selon l'invention, - la figure 3 représente un mode de réalisation de procédé d'indexation selon l'invention, - la figure 4a représente schématiquement une structure d'indexation d'une base d'images selon la technique antérieure, - la figure 4b représente schématiquement une structure d'indexation d'une base d'images selon l'invention, - la figure 5 représente un mode de réalisation de procédé de sélection d'une méthode d'indexation pour une image selon l'invention, - la figure 6 représente un mode de réalisation de procédé de recherche d'image dans une base d'images selon l'invention, - la figure 7 détaille la recherche d'image incluse dans le procédé de la figure précédente. Selon le mode de réalisation choisi et représenté à la figure 1, un dispositif mettant en oeuvre l'invention est par exemple un microordinateur 10 connecté à différents périphériques, par exemple une caméra numérique 107 (ou un scanner, ou tout moyen d'acquisition ou de stockage d'image) reliée à une carte graphique et fournissant des informations à traiter selon l'invention. Le dispositif 10 comporte une interface de communication 112 reliée à un réseau 113 apte à transmettre des données numériques à traiter ou inversement à transmettre des données traitées par le dispositif. Le dispositif 10 comporte également un moyen de stockage 108 tel que par exemple un disque dur. II comporte aussi un lecteur 109 de disque 110. Ce disque 110 peut être une disquette, un CD-ROM ou un DVD-ROM, par exemple. Le disque 110 comme le disque 108 peuvent contenir des données traitées selon l'invention ainsi que le ou les programmes mettant en oeuvre l'invention qui, une fois lu par le dispositif 10, sera stocké dans le disque dur 108. Selon une variante, le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre l'invention, pourra être stocké en mémoire morte 102 (appelée ROM sur le dessin). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké de façon identique à 8 2861194 celle décrite précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 113. Le dispositif 10 est relié à un microphone 111. Les données à traiter selon l'invention seront dans ce cas du signal audio. Ce même dispositif possède un écran 104 permettant de visualiser les données à traiter ou de servir d'interface avec l'utilisateur qui peut ainsi paramétrer certains modes de traitement, à l'aide du clavier 114 ou de tout autre moyen (souris par exemple). Le dispositif 10 est relié à un scanner 105. L'unité centrale 100 (appelée CPU sur le dessin) exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 102 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes de traitement stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 102, sont transférés dans la mémoire vive RAM 103 qui contiendra alors le code exécutable de l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Le bus de communication 101 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 10 ou reliés à lui. La représentation du bus 101 n'est pas limitative et notamment l'unité centrale 100 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 10 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 10. En référence à la figure 2, un mode de réalisation de dispositif d'indexation selon l'invention est destiné à indexer une image numérique. Le dispositif d'indexation est intégré dans un appareil, qui est par exemple un appareil photographique numérique, un caméscope numérique, un scanner, 9 2861194 une imprimante, un photocopieur, un télécopieur, un système de gestion de base de données ou encore un ordinateur. Le dispositif d'indexation d'images selon l'invention comporte: - des moyens 1 de détermination de vecteurs de description locale 5 pour chaque image à indexer, - des moyens 2 de sélection d'une méthode d'indexation parmi un ensemble prédéterminé de méthodes d'indexation, en fonction d'un critère de sélection prédéterminé, la sélection étant effectuée pour chaque image indépendamment des autres images, - des moyens 3 d'indexation des vecteurs de description locale de l'image considérée par la méthode sélectionnée. Le résultat de l'indexation est mémorisé dans une mémoire de manière à constituer une base d'images 4. L'invention concerne aussi un dispositif de recherche d'image dans 15 une base d'image indexée par le dispositif présenté ci-dessus, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens 5 de lecture de l'indice de la méthode d'indexation associée à chaque image de la base, pour chaque vecteur requête d'une image requête, - des moyens 6 de recherche dans chaque image de la base selon la méthode de recherche associée à la méthode d'indexation respectivement associée à chaque image de la base, du vecteur le plus proche du vecteur requête. Le fonctionnement du dispositif d'indexation et du dispositif de recherche est détaillé dans la suite. Les moyens de ces deux dispositifs peuvent être intégrés dans un même appareil comme représenté à la figure 2, ou dans des appareils distincts. La figure 3 représente un mode de réalisation de procédé 30 d'indexation d'une image, selon l'invention. Ce procédé est mis en oeuvre dans le dispositif de codage et comporte des étapes El à E6. 2861194 Le procédé est réalisé sous la forme d'un algorithme qui peut être mémorisé en totalité ou en partie dans tout moyen de stockage d'information capable de coopérer avec le microprocesseur. Ce moyen de stockage est lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur. Ce moyen de stockage est intégré ou non au dispositif, et peut être amovible. Par exemple, il peut comporter une bande magnétique, une disquette ou un CD-ROM (disque compact à mémoire figée). On considère un ensemble de N images à indexer IMn, avec N un entier prédéterminé et n un entier variant entre 1 et l'entier N. L'étape El est la sélection d'une image à indexer IMn. L'étape suivante E2 est la détection des points d'intérêt dans l'image courante IMn. Les points d'intérêt sont détectés d'une manière connue en soi. Par exemple, on utilise la technique de détection dite de Harris précis, exposée dans l'article intitulé Evaluation of interest points detectors paru dans International journal of computor vision, n 2, vol. 37, 2000. Selon un autre exemple, on utilise la technique exposée dans la demande de brevet français n 03 01545. On suppose que NB, points d'intérêt ont été trouvés. L'étape suivante E3 est le calcul des vecteurs de description locale Vkn, avec kn entre 1 et NBn, respectivement associés aux points d'intérêt précédemment déterminés dans l'image IMn. On utilise les descripteurs locaux étendus aux images à trois composantes de couleur R, V et B tels que décrits dans le rapport de recherche INRIA n 3269, septembre 1997, de P.Gros et al, intitulé Utilisation de la couleur pour l'appariement et l'indexation d'images ou dans le document Content-based retrieval using local descriptors: problems and issues from a database perspective de L. Amsaleg et P. Gros, paru dans Pattern analysis and applications , vol. 4, pp. 108-124, 2001, Springer-Verlag. Chaque vecteur de description Vkn a une dimension égale à 24. L'étape suivante E4 est la sélection de la meilleure méthode 30 d'indexation pour les vecteurs Vkn. La sélection est effectuée parmi un ensemble prédéterminé de M méthodes. La méthode sélectionnée est celle qui fourni le plus petit temps moyen de recherche. Cette étape est détaillée dans la suite. Elle a pour résultat une méthode d'indexation Sm, avec m un indice variant entre 1 et M. L'étape suivante E5 est l'indexation des vecteurs de description locale Vkn par la méthode sélectionnée Sm. Le résultat est une structure de données Sm(lMn) qui représente l'indexation des vecteurs de description de l'image IMn. L'étape suivante E6 est la mémorisation de l'indice n de l'image courante IMn, de l'indice ni de la méthode d'indexation utilisée Sm, et de la structure de données Sm(lMn). Les opérations précédentes d'indexation sont répétées successivement pour toutes les images d'une base d'images. Ainsi, on obtient une structure schématisée à la figure 4b. L'indexation de la base d'images est à deux niveaux. Un premier niveau concerne l'indice respectif de chaque image. Un second niveau concerne les vecteurs de description locale de chacune des images. Cette structure est plus flexible que la structure globale selon la technique antérieure, représentée à la figure 4a. La figure 5 représente l'étape E4 de sélection de la meilleure méthode d'indexation pour l'image courante, sous la forme d'un algorithme 20 comportant des étapes E41 à E49. On considère un ensemble prédéterminé de M méthodes d'indexation chacune associée à une méthode de recherche. Dans un mode préféré de l'invention, les méthodes d'indexation appartiennent à deux catégories. La première catégorie comporte une méthode d'indexation simple selon laquelle les vecteurs sont considérés séquentiellement dans une liste. Cette méthode n'a pas de paramétrage particulier. En outre, même s'il ne s'agit pas d'une méthode d'indexation à proprement parler, cette méthode peut dans certains cas permettre d'obtenir des recherches plus rapide qu'avec d'autres méthodes d'indexation, du fait que le traitement séquentiel est bien géré par certaines architectures d'ordinateur. La seconde catégorie est celle des méthodes d'indexation arborescente par partitionnement de l'espace. Par exemple, on utilise la méthode décrite dans l'article intitulé Local grayvalue invariants for image retrieval de C. Schmid et R. Mohr, paru dans IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence , Vol. 19, n 5, pages 530-534, 1997. Pour ces méthodes, plusieurs paramétrages sont possibles. Par exemple, plusieurs valeurs d'intervalle de découpage de chacune des dimensions sont considérées: 2, 4, 8, 10, etc. Egalement, plusieurs valeurs d'occupation maximum des cellules sont considérées. Plusieurs valeurs du seuil qui régit l'extension du découpage aux dimensions suivantes sont aussi considérées: 2, 10, 20, etc. Le choix optimal de ces paramètres résulte d'un compromis entre la faculté d'éloigner les vecteurs les uns des autres pour qu'un nombre minimum de cellules soient considérées lors de la phase de recherche systématique, et la faculté de conserver une structure simple qui minimise le nombre de parcours dans l'arbre lors de la recherche. En fonction du choix des paramètres, un ensemble de méthodes est formé. Dans la suite, les M méthodes d'indexation sont considérées 20 séquentiellement et pour chacune d'elles, un temps moyen de recherche est calculé. L'étape E41 est une initialisation à laquelle le paramètre m est initialisé à la valeur 1 pour considérer la première méthode d'indexation Si. L'étape suivante E42 est l'indexation des vecteurs de description 25 locale Vkn de l'image courante IMn par la méthode courante Sm. Le résultat est une structure d'indexation Sm(lMn). L'étape suivante E43 est l'initialisation d'un chronométrage destiné à mesurer le temps de recherche. L'étape suivante E44 est la recherche d'un ensemble de vecteurs 30 requêtes de test Vq dans la structure courante d'indexation Sm(lMn). Les vecteurs requêtes de test Vq sont choisis pour refléter un comportement moyen de vecteurs requêtes. Par exemple, ils sont tirés 13 2861194 aléatoirement parmi un grand nombre de vecteurs réels. Le nombre de vecteurs requêtes de test est choisi entre 1 000 et 10 000 pour que le résultat soit statistiquement valable. La recherche est effectuée soit à une distance prédéterminée près, 5 soit au plus proche voisin. Dans un mode préféré de réalisation, la recherche est effectuée au plus proche voisin. Pour la méthode d'indexation séquentielle, la distance entre chaque vecteur requête de test Vq et chaque vecteur Vkn de la structure d'indexation Sm(IMn) est calculée. Le vecteur le plus proche est ainsi identifié. Pour une méthode d'indexation arborescente par partitionnement de l'espace, on utilise par exemple les techniques de recherche au plus proche voisin décrites dans l'article Searching in high-dimensionsl spaces Index structures for improving the performance of multimedia database de C. Bohm et al, paru dans ACM Computing surveys, Vol. 33, n 3, pages 322-373, 15 septembre 2001. L'étape suivante E45 est l'arrêt du chronométrage. L'étape suivante E46 est la mémorisation du résultat du chronométrage pour la méthode courante Sm. L'étape suivante E47 est un test pour déterminer si toutes les 20 méthodes d'indexation ont été considérées. Si la réponse est négative, alors cette étape est suivie de l'étape E49 à laquelle le paramètre m est incrémenté de une unité pour considérer une méthode d'indexation suivante. L'étape E48 est suivie de l'étape E42 précédemment décrite. Lorsque la réponse est positive à l'étape E47, cette étape est suivie de l'étape E49 à laquelle est déterminée la méthode d'indexation Sm qui fournit le temps moyen de recherche le plus petit pour l'image courante IMn. Ainsi, la méthode d'indexation Sm est associée à l'image courante Mn. 14 2861194 La figure 6 représente le procédé de recherche d'un image requête dans la base d'image, sous la forme d'un algorithme comportant des étapes E7 à Ela. Le procédé est réalisé sous la forme d'un algorithme qui peut être mémorisé en totalité ou en partie dans tout moyen de stockage d'information capable de coopérer avec le microprocesseur. Ce moyen de stockage est lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur. Ce moyen de stockage est intégré ou non au dispositif, et peut être amovible. Par exemple, il peut comporter une bande magnétique, une disquette ou un CD-ROM (disque compact à mémoire figée). Dans un système opérationnel, ce procédé est exécuté en continu pour traiter un flux d'images entrantes issues par exemple d'une récupération d'images depuis un ensemble de sites Internet. La structure de données représentant l'indexation des images de la 15 base réside en mémoire vive et peut être distribuée sur un ensemble d'ordinateurs. L'étape E7 est l'entrée d'une image requête IMq. L'étape suivante E8 est la détection des points d'intérêt de l'image requête IMq. La détection est effectuée selon la même méthode que lors de l'indexation (étape E2). Il est à noter que si on utilise le procédé multi-résolution décrit dans la demande de brevet français n 03 01545, seuls les points d'intérêt à la résolution de l'image observée sont calculés. L'étape suivante E9 est le calcul des vecteurs requêtes Vkq de description locale de l'image requête IMq. Ce calcul est analogue à celui 25 effectué lors de l'indexation (étape E3). L'étape suivante E10 est la recherche proprement dite de l'image requête IMq dans la base d'image, à partir des vecteurs requêtes Vkq. Le résultat est l'ensemble des K images de la base d'images qui sont les plus proches de l'image requête IMq. Cette étape est détaillée dans la suite. 2861194 La figure 7 représente l'étape El0 de recherche des K images de la base d'images qui sont les plus proches de l'image requête IMq, sous la forme d'un algorithme comportant des étapes E100 à El 11. Pour cela, les vecteurs requêtes Vkq sont comparés avec les 5 vecteurs de description Vkn de la base. Les images IMn de la base sont ensuite classées selon le nombre de leurs vecteurs qui sont mis en correspondance avec les vecteurs Vkq de l'image requête IMq. Ce nombre est appelé score. L'étape E100 est une initialisation à laquelle les scores des images 10 de la base sont mis à zéro. L'étape suivante E101 est une initialisation à laquelle un paramètre kq est mis à la valeur 1 pour considérer le premier vecteur requête. L'étape suivante E102 est une initialisation à laquelle un paramètre n est mis à la valeur 1 pour considérer la première image de la base. L'étape suivante E103 est la lecture de l'indice m de la méthode d'indexation Sm associée à l'image courante IMn de la base. L'étape suivante E104 est la recherche du vecteur Vkn de l'image courante IMn qui est le plus proche du vecteur requête courant Vkq. Cette recherche est effectuée selon la méthode de recherche associée à la méthode d'indexation Sm courante. Les méthodes de recherche possibles sont les mêmes que celles utilisées précédemment à l'étape E44. L'étape suivante E105 est la mémorisation de la distance dqn entre le vecteur requête courant Vkq et son plus proche voisin Vkn dans l'image courante IMn. L'étape suivante E106 est un test pour déterminer si toutes les images de la base ont été considérées. Si la réponse est négative, alors cette étape est suivie de l'étape E107 à laquelle le paramètre n est incrémenté de une unité pour considérer une image suivante dans la base. L'étape E107 est suivie de l'étape E103 précédemment décrite. Lorsque la réponse est positive à l'étape E106, toutes les structures de toutes les images ont été parcourues. Cette étape est suivie de l'étape E108 à laquelle l'image IMn correspondant à la distance dqn la plus faible est déterminée. Le score de cette image est incrémenté de un. L'étape suivante E109 est un test pour déterminer si tous les vecteurs requêtes Vkq de l'image requête ont été considérés. Si la réponse est négative, alors cette étape est suivie de l'étape E110 à laquelle le paramètre kq est incrémenté de une unité pour considérer un vecteur requête suivant. L'étape E110 est suivie de l'étape E102 précédemment décrite. Lorsque la réponse est positive à l'étape E109, alors cette étape est suivie de l'étape El11 à laquelle les scores des images de la base sont triés par ordre décroissant et les indices des images correspondant aux K scores les plus élevés sont donnés comme résultat de la recherche. Bien entendu, la présente invention n'est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais englobe, bien au contraire, 15 toute variante à la portée de l'homme du métier. En particulier, d'autres méthodes d'indexation et de recherche sont utilisables dans le cadre de l'invention. Par exemple, des méthodes d'indexation par partitionnement de données telles que celle décrite dans l'article intitulé An effective clustering algorithm to index high dimensional metric spaces , de E.Chavez et al, paru dans les actes de la conférence SPIRE 2000, sont utilisables. Des méthodes d'indexation et de recherche utilisant des pivots, telles que celle décrite dans l'article intitulé Searching in metric spaces de E. Chavez et al, paru dans ACM Computing Surveys, Vol. 33, N 3, pages 273-25 321, septembre 2001, sont également utilisables. Bien entendu, il est possible d'utiliser ces types d'indexation en combinaison avec les indexations décrites plus haut pour indexer une même base de données. REVENDICATIONS 1. Procédé d'indexation d'images contenues dans une base d'images, caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque image à indexer, les étapes de: détermination (E3) de vecteurs de description locale pour l'image 10 considérée, - sélection (E4) d'une méthode d'indexation parmi un ensemble prédéterminé de méthodes d'indexation, en fonction d'un critère de sélection prédéterminé, la sélection étant effectuée pour chaque image indépendamment des autres images, - indexation (E5) des vecteurs de description locale de l'image considérée par la méthode sélectionnée. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte en outre l'étape (E6) de mémorisation d'un indice de l'image indexée considérée, d'un indice de la méthode d'indexation sélectionnée et d'une structure représentant l'indexation des vecteurs de description de l'image considérée. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la méthode d'indexation est sélectionnée (E4) parmi un ensemble comportant: - une méthode selon laquelle les vecteurs sont considérés séquentiellement, - au moins une méthode d'indexation arborescente par partitionnement de l'espace. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la méthode d'indexation est sélectionnée parmi un ensemble comportant en outre: - au moins une méthode d'indexation par partitionnement de 5 données, - au moins une méthode d'indexation utilisant des pivots. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le critère de sélection (E4) comporte une mesure de temps de recherche moyen pour un ensemble prédéterminé de vecteurs requêtes de test pour chaque méthode d'indexation et la sélection de la méthode d'indexation pour laquelle le temps moyen est le plus faible. 6. Procédé de recherche d'image dans une base d'image indexée par le procédé selon l'une quelconque des revendications 2 et 3 à 5 prises dans la dépendance de la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque vecteur requête d'une image requête, les étapes de: - lecture (E103) de l'indice (m) de la méthode d'indexation (Sm) associée à chaque image de la base, - recherche dans chaque image de la base selon la méthode de recherche associée à la méthode d'indexation (Sm) respectivement associée à chaque image de la base, du vecteur le plus proche du vecteur requête. 7. Procédé de recherche d'image selon la revendication 6, 25 caractérisé en ce que la recherche comporte: - une première recherche (E104) du vecteur le plus proche du vecteur requête dans chaque image de la base, une seconde recherche (E108) du vecteur le plus proche du vecteur requête parmi les vecteurs déterminés à l'étape précédente. 30 8. Dispositif d'indexation d'images contenues dans une base d'images, 19 2861194 caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens (1) de détermination de vecteurs de description locale pour chaque image à indexer, - des moyens (2) de sélection d'une méthode d'indexation parmi un ensemble prédéterminé de méthodes d'indexation, en fonction d'un critère de sélection prédéterminé, la sélection étant effectuée pour chaque image indépendamment des autres images, - des moyens (3) d'indexation des vecteurs de description locale de l'image considérée par la méthode sélectionnée. 9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens (4) de mémorisation d'un indice de l'image indexée considérée, d'un indice de la méthode d'indexation sélectionnée et d'une structure représentant l'indexation des vecteurs de description de l'image considérée. 10. Dispositif selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce que les moyens (2) de sélection sont adaptés à sélectionner la méthode d'indexation parmi un ensemble comportant: - une méthode selon laquelle les vecteurs sont considérés séquentiellement, - au moins une méthode d'indexation arborescente par partitionnement de l'espace. 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce que les moyens (2) de sélection sont adaptés à sélectionner la méthode d'indexation parmi un ensemble comportant en outre: - au moins une méthode d'indexation par partitionnement de données, - au moins une méthode d'indexation utilisant des pivots. 12. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 11, caractérisé en ce que les moyens (2) de sélection sont adaptés à mettre en oeuvre un critère de sélection qui comporte une mesure de temps de recherche moyen pour un ensemble prédéterminé de vecteurs requêtes de test pour chaque méthode d'indexation et la sélection de la méthode d'indexation pour laquelle le temps moyen est le plus faible. 13. Dispositif de recherche d'image dans une base d'image indexée par le dispositif selon l'une quelconque des revendications 9 et 10 à 12 prises dans la dépendance de la revendication 9, caractérisé en ce qu'il comporte: - des moyens (5) de lecture de l'indice (m) de la méthode d'indexation (Sm) associée à chaque image de la base, pour chaque vecteur requête d'une image requête, - des moyens (6) de recherche dans chaque image de la base selon la méthode de recherche associée à la méthode d'indexation (Sm) respectivement associée à chaque image de la base, du vecteur le plus proche du vecteur requête. 14. Dispositif de recherche d'image selon la revendication 13, 20 caractérisé en ce que les moyens (6) de recherche comportent: - des premiers moyens de recherche du vecteur le plus proche du vecteur requête dans chaque image de la base, - des seconds moyens de recherche du vecteur le plus proche du vecteur requête parmi les vecteurs déterminés à l'étape précédente. 25 15. Dispositif d'indexation d'images selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, caractérisé en ce que les moyens de détermination, sélection et indexation sont incorporés dans: - un microprocesseur (100), - une mémoire morte (102) comportant un programme pour traiter les données, et - une mémoire vive (103) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables modifiées au cours de l'exécution dudit programme. 16. Dispositif de recherche d'images selon la revendication 13 ou 14, 5 caractérisé en ce que les moyens de lecture et recherche sont incorporés dans: - un microprocesseur (100), - une mémoire morte (102) comportant un programme pour traiter les données, et - une mémoire vive (103) comportant des registres adaptés à 10 enregistrer des variables modifiées au cours de l'exécution dudit programme. 17. Appareil de traitement (10) d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. 18. Appareil de traitement (10) d'une image numérique, caractérisé en ce qu'il comporte le dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 16.