Brevet FR2930064A1 — publié le 20091016

Procédé et dispositif de construction d'un réseau de neurones pour la reconnaissance d'une image, support de données, procédé et dispositif de reconnaissance et produits programmes d'ordinateur correspondants. 1 DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte au domaine de la reconnaissance d'images, ou d'objets, de paysages ou de visages, par exemple, dans des images. L'invention s'applique plus précisément aux techniques mettant en oeuvre des réseaux de neurones. Dans le domaine de la reconnaissance, on distingue de manière classique le sous-domaine de la localisation d'une zone particulière (par exemple un visage) dans une image et le sous domaine de la reconnaissance de cette zone particulière (par exemple l'individu représenté sur l'image) Classiquement, des techniques de détection des parties d'images sont mises en oeuvre préalablement à la reconnaissance de l'appartenance d'une de ces parties d'image à une classe spécifique. Par exemple, préalablement à l'identification d'un individu représenté sur une image, des techniques de détection de l'endroit où se situe le visage de l'individu en question sont appliquées. L'invention se rapporte plus particulièrement à la reconnaissance de 20 l'appartenance d'une image ou d'une partie d'image à une classe spécifique d'images, à l'aide d'un réseau de neurones. 2 SOLUTIONS DE L'ART ANTERIEUR 2.1 Art antérieur La reconnaissance de l'appartenance d'une image ou d'une partie d'image 25 à une classe spécifique d'images s'applique notamment à la reconnaissance d'un visage ou d'un paysage ou d'un objet dans une image. Reconnaître un visage dans des images naturelles ou des vidéos est en effet un enjeu très important dans le domaine de l'indexation automatique d'images par analyse du contenu. La biométrie, les interfaces homme-machine avancées ou encore l'indexation d'images et de vidéos sont autant d'exemples typiques de domaines faisant appel à des systèmes de reconnaissance automatique de visages. Reconnaître un paysage ou un monument peut également être un enjeu important dans les domaines d'indexation automatique de contenu, et les principes techniques utilisés peuvent être similaires. Pour la reconnaissance de visages, les systèmes de reconnaissance se basent sur des méthodes d'analyse visant à déduire un espace de description dans lequel la similarité entre deux visages est évaluée. Ils utilisent pour cela une base d'images de visages communément appelée base d'apprentissage (BA) pour construire cet espace. Un même visage est représenté par une pluralité images présentant des variations possibles, par exemple, en terme d'expressions faciales, de pose et d'éclairage, dans la base d'apprentissage. Cette pluralité d'images est appelée une classe d'images pour un visage donné et représente une identité. Un des objectifs des techniques connues est de construire une mesure permettant de traduire le plus fidèlement possible la notion de ressemblance entre deux images de visages. Les deux applications majeures de la reconnaissance de visages sont l'authentification et l'identification. Dans le cadre de l'identification, on compare le visage à reconnaître aux visages de la base d'apprentissage pour lui assigner une identité. L'indexation d'images ou de vidéos, la biométrie ou la vidéosurveillance, par exemple, sont des applications basées sur l'identification. Dans le cadre de l'authentification, une fois le modèle construit à partir de la base d'apprentissage, celle-ci n'est plus utilisée lors de la reconnaissance. Le contrôle d'accès est typiquement un domaine d'application de l'authentification. L'indexation de séquences vidéo peut aussi nécessiter de telles applications. L'intérêt peut être par exemple de détecter dans une vidéo toutes les séquences où l'on retrouve la même personne. De nombreuses approches pour la reconnaissance automatique de visages ont été proposées. Elles peuvent être groupées comme suit : - Approches par éléments faciaux : des approches locales mettent en oeuvre des extracteurs de caractéristiques locales pour détecter la présence ou absence de certaines caractéristiques faciales ou déterminent les positions des éléments faciaux comme les yeux, le nez et la bouche. Ensuite, des modèles qui combinent ces caractéristiques de manière plus globale sont appliqués pour finalement classer les images. Ces approches locales cherchent à identifier des éléments faciaux (yeux, nez, bouches, oreilles) pour déterminer des probabilités de similitude de visages. - Approches globales : ces dernières années ont vu l'avènement des méthodes de projection statistiques. Le concept de base d'Analyse en Composantes Principales (ACP) a donné naissance à un ensemble de méthodes qui ont été largement explorées durant les dernières années telles que l'Analyse Discriminante Linéaire (ADL) ou l'Analyse Discriminante Bilinéaire (ADB). Il s'agit d'outils d'analyse statistique de données de grande dimension `n' permettant de réduire un système complexe de corrélations par projection linéaire des données initiales dans un espace de moindre dimension k�n, dans lequel la reconnaissance doit être facilitée. Ces techniques permettent de reconnaître un visage globalement sans s'attacher à des éléments faciaux particuliers. - Approches locales : des approches locales mettent en oeuvre des extracteurs de points d'intérêt pour décrire le contenu des visages. Un algorithme de vote identifie alors l'individu en comparant les caractéristiques locales de l'image test avec les exemples d'apprentissage. L'image d'apprentissage la plus semblable de l'image à reconnaître donne l'identité du visage. Les techniques d'approche locale proposent de regrouper les signatures locales similaires sous la forme de sacs de caractéristiques. Les différentes régions d'intérêt sont décrites avec le descripteur SIFT (de l'anglais � Scale Invariant Feature Transform �) et sont regroupés par � clustering K-means � (regroupement en plusieurs clusters des informations qui se ressemble (un vecteur par région d'intérêt)). Ces groupes de signatures similaires décrivent un dictionnaire visuel de la catégorie. Par conséquent, la nature discrète de ce dictionnaire permet de représenter une image par la distribution des ses informations locales (de ses points d'intérêt). Chaque signature locale est alors représentée par son groupe d'appartenance et l'histogramme des correspondances est l'unique vecteur caractéristique de l'image. Un classifieur SVM (de l'anglais � Support Vector Machines �) établit finalement des frontières entre les catégories, à partir des vecteurs caractéristiques des images d'apprentissage. 2.2 Inconvénients de l'art antérieur Les méthodes actuelles de reconnaissance de visage sont efficaces dans le cas où les visages sont bien cadrés, dans de bonnes conditions d'illumination. Leurs performances se dégradent fortement lorsque les images de visages utilisées pour l'apprentissage ou lors de la reconnaissance présentent des variations importantes. En effet, les techniques actuelles ne sont pas efficaces lorsque les images présentent des variations inhérentes aux changements d'expressions de visages (par exemple le sourire) et aux occultations (par exemple le port de lunettes, la barbe, la présence d'une autre partie du corps devant une partie du visage...). De plus, les images, en tant que telles présentent des variations dues aux conditions d'acquisition à c'est-à-dire la segmentation du visage (par exemple le centrage du visage, la vue frontal, de profil ou de trois quart) et surtout les conditions de prises de vue (par exemple les conditions d'illumination). Ainsi par exemple, les techniques de projections statistiques globales basées sur l'ACP, l'ADL ou l'ADB sont particulièrement sensibles aux variations d'illumination et ne donnent pas de bons résultats avec de telles variations. Les techniques de reconnaissance d'éléments faciaux sont quant à elles complexes à mettre en oeuvre et très sensibles aux occultations partielles. Plus particulièrement, l'approche classique par point d'intérêt est très gourmande en temps de calcul, avec une comparaison de chaque région d'intérêt de l'image à reconnaître avec chaque région d'intérêt de toutes les images d'apprentissage, regroupées dans des sacs de caractéristiques. L'ajout d'un classifieur final SVM augmente également les temps de traitement d'apprentissage et la classification K-means peut être affectée par le bruit des données, car tous les points d'intérêt sont considérés avec la même importance. En d'autres termes comme tous les points d'intérêt d'une image sont considérés comme ayant la même importance, la recherche de points d'intérêt similaires d'une image à reconnaître parmi toutes les images d'apprentissage consomme énormément de ressource pour ne pas obligatoirement aboutir à un résultat probant. 3 RESUME DE L'INVENTION La solution proposée par l'invention ne présente pas ces inconvénients de l'art antérieur. Elle concerne en effet un procédé de construction d'un réseau de neurones pour la reconnaissance d'une classe d'appartenance d'une image à reconnaître, parmi un ensemble de classes d'appartenance, Ce procédé de construction comprend une phase d'initialisation qui 15 comprend les étapes suivantes : - obtention d'un ensemble d'au moins une image d'initialisation pour chaque classe d'appartenance à traiter ; - association d'au moins une signature à au moins un point d'intérêt d'au moins une desdites images d'initialisation ; 20 - apprentissage d'une carte de neurones à l'aide desdites signatures, délivrant un réseau de neurones initialisé. Selon l'invention, un tel procédé comprend une phase de labellisation dudit réseau de neurones initialisé, associant à au moins un desdits neurones un poids pour au moins une desdites classes d'appartenance, à partir d'une injection 25 dans ledit réseau de neurones initialisé d'au moins une signature d'au moins une desdites images d'initialisation. Ainsi, l'invention permet de construire une carte de neurones qui synthétise d'une part les caractéristiques parcimonieuses discriminantes de visages et d'autre part les probabilités de chaque caractéristique d'appartenir à une 30 personne dédié sous la forme d'un poids associé aux signatures qui sont réinjectée dans le réseau de neurones pour parfaire l'apprentissage de celui-ci. Ainsi, l'apprentissage de la carte régit la sélection des caractéristiques et l'activation de la carte, lors de la phase de labellisation, décrit l'appartenance de chaque caractéristique à chaque individu. L'adjonction, selon l'invention, d'un poids associé à une signature permet de prendre en compte des probabilités d'appartenance des signatures à telle ou telle classe représentée au sein du réseau de neurones. Ceci permet de faciliter les traitements ultérieurs de reconnaissance. Ainsi, l'invention permet d'économiser les ressources de traitement tout en augmentant la fiabilité de la reconnaissance par rapport aux techniques de l'art antérieur. En effet, la mise en oeuvre d'une technique d'apprentissage par point d'intérêt permet de diminuer la sensibilité aux variations des images, notamment des conditions d'illumination. En effet, la carte neuronale apprend à partir des exemples et sélectionne les exemples redondants et les organise dans des neurones qui sont proches. Chaque neurone représente un ensemble d'exemples. Chaque neurone de la carte agit comme une synthèse d'un ensemble d'informations (les signatures). La taille de la carte est déterminée en fonction des exemples d'apprentissage (une carte de 100 neurones pourra par exemple traiter 5000 exemples d'information). Ainsi la sélection automatique des caractéristiques discriminantes au niveau de l'apprentissage de la carte assure que tous les exemples d'une classe d'images donnée sont proches les uns des autres, malgré les variations des images en entrée (en termes d'expressions faciales, d'occultations partielles et/ou d'illumination par exemple). Cette méthode est particulièrement robuste face aux variations d'éclairage et permet d'augmenter significativement les taux de reconnaissance dans des environnements non contraints. Selon un mode de réalisation de ce procédé, ladite phase de labellisation comprend, pour une signature donnée, les étapes suivantes : - injection dans ledit réseau de neurones initialisé de ladite signature ; - identification d'un neurone gagnant, correspondant au neurone le plus significatif par rapport à ladite signature injectée ; - attribution audit neurone gagnant d'une première fraction de poids à l'aide d'une fonction de labellisation prédéterminée. Ladite phase de labellisation peut comprendre ensuite une étape d'agrégation desdites fractions de poids attribuées à au moins deux signatures injectées d'une desdites classes d'appartenance, pour déterminer ledit poids de cette classe d'appartenance pour chaque neurone. Ainsi, les neurones disposent d'un poids (correspondant à une somme des fractions de poids) pour chaque signature (ou au moins pour certaines signatures). Selon une approche particulière, ladite étape d'attribution peut affecter également une seconde fraction de poids, inférieure à ladite première fraction de poids, à au moins un neurone voisin dudit neurone gagnant. Ces fractions différentes peuvent être distribuées par une équation adaptée, centrée sur le neurone gagnant, par exemple une gaussienne ou une exponentielle. L'invention concerne également un dispositif de construction d'un réseau de neurones pour la reconnaissance d'une classe d'appartenance d'une image à reconnaître, parmi un ensemble de classes d'appartenance, mettant en oeuvre le procédé décrit ci-dessus. Un tel dispositif comprend des moyens d'initialisation comprenant : - des moyens d'obtention d'un ensemble d'au moins une image d'initialisation pour chaque classe d'appartenance à traiter ; - des moyens d'association d'au moins une signature à au moins une région d'intérêt d'au moins une desdites images d'initialisation ; - des moyens d'apprentissage d'une carte de neurones à l'aide desdites signatures, délivrant un réseau de neurones initialisé. Selon l'invention, il comprend en outre des moyens de labellisation dudit réseau de neurones initialisé, associant à au moins un desdits neurones un poids pour au moins une desdites classes d'appartenance, à partir d'une injection dans ledit réseau de neurones initialisé d'au moins une signature d'au moins une desdites images d'initialisation. L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de construction décrit ci-dessus. L'invention concerne encore un support de données comprenant un réseau de neurones construit selon ce procédé de construction. Par ailleurs, l'invention concerne un procédé de reconnaissance d'une image, à l'aide d'un réseau de neurones construit selon le procédé de construction 10 décrit ci-dessus, et comprenant les étapes suivantes : - association d'au moins une signature à au moins un point d'intérêt de ladite image à reconnaître ; - identification d'au moins un neurone gagnant pour au moins une desdites signatures. 15 Selon l'invention, ce procédé de reconnaissance comprend une étape de détermination d'une classe d'appartenance la plus probable pour ladite image à reconnaître, en fonction des poids associés auxdits neurones gagnants. Selon une caractéristique particulière, ladite étape de détermination comprend les étapes suivantes : 20 - obtention d'un vote pondéré pour au moins une classe, délivré par chaque neurone gagnant; - sommation desdits votes pondérés pour chaque classe considérée ; - élection d'une classe d'appartenance sélectionnée, présentant la somme de votes pondérés la plus élevée. 25 L'invention concerne également un dispositif de reconnaissance d'une image, à l'aide d'un réseau de neurones construit selon le procédé de construction décrit ci-dessus, comprenant : - des moyens d'association d'au moins une signature à au moins un point d'intérêt de ladite image à reconnaître ; - des moyens d'identification d'au moins un neurone gagnant pour au moins une desdites signatures. Selon l'invention, ce dispositif de reconnaissance comprend des moyens de détermination d'une classe d'appartenance la plus probable pour ladite image à reconnaître, en fonction des poids associés auxdits neurones gagnants. L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de communication décrit ci-dessus. 4 LISTE DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 présente un organigramme simplifié d'un procédé de construction selon l'invention ; - la figure 2 est un synoptique de l'extraction de caractéristiques dans les classes d'images sous la forme de signatures ; - la figure 3 illustre la première injection de signature dans le réseau de neurones; - la figure 4 décrit la deuxième injection de signature dans le réseau de neurones pour obtenir un réseau de neurones labellisé ; - la figure 5 présente un organigramme simplifié d'un procédé de reconnaissance selon l'invention ; - la figure 6 illustre le processus de reconnaissance selon l'invention. 5 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 5.1 Rappel du principe de l'invention L'invention propose une approche nouvelle et inventive de la reconnaissance d'une image, ou d'un élément (visage, paysage, objet,...) dans une image, en créant un réseau de neurones dans lequel les données d'apprentissage, qui se présente sous la forme de signatures de régions d'intérêts, sont réinjectées au sein du réseau de neurone pour former un réseau de neurones � probabilisé �. En d'autres termes, l'invention propose la création d'un réseau de neurones pour la reconnaissance qui se base notamment sur les étapes suivantes : - une extraction automatique de caractéristiques parcimonieuses par point d'intérêt, qui fournit des régions d'intérêt ; - une description locale des singularités locales par région d'intérêt, qui correspond à la création de signature ; - une sélection et une structuration des signatures par carte neuronale (par exemple de type SOM) et - une mémoire des appartenances des caractéristiques à chaque individu en réinjectant les signatures précédemment obtenues dans la carte neuronale. Ainsi, l'approche repose sur une architecture composée d'une carte de neurones � probabiliste �. En mémorisant toutes les activations possibles des caractéristiques parcimonieuses (c'est-à-dire des régions d'intérêt) de chaque image des classes d'image, l'authentification d'une image ou d'une partie d'image inconnue se base sur un algorithme de vote pondéré par ces valeurs. L'approche parcimonieuse permet d'être robuste aux occultations partielles, contrairement aux approches globales et locales. La sélection et l'obtention de caractéristiques discriminantes (à la fin de l'apprentissage) par carte neuronale rend l'authentification moins dépendante des variations d'expressions et des changements d'illumination. La mémoire des appartenances permet de créer une règle de décision 25 rapide, sans utiliser de classifieur final (gourmand en temps de calcul) et nécessitant de nombreux exemples lors de la phase d'apprentissage. La non-linéarité, la combinaison des traitements locaux et globaux et l'apprentissage automatique d'extracteurs de caractéristiques sont les facteurs qui conduisent à des meilleures performances par rapport aux méthodes basées sur les techniques linéaires comme l'ACP, l'ADL ou l'ADB et aux méthodes basées sur des filtres empiriquement fixés. Ce procédé répond donc aux attentes et permet une reconnaissance robuste par exemple des visages avec des expressions faciales et des conditions 5 d'illumination variées. Ainsi, les expériences menées par les inventeurs avec les techniques classiques sur une base de visages d'une centaine d'individus, présentant des variations importantes d'illuminations et d'expressions faciales, donnent des taux moyens de reconnaissance performants, alors que les techniques de l'état de l'art 10 donnent des résultats variant entre 55% et 98%. L'invention permet au contraire d'obtenir les résultats suivants, respectivement sur les bases d'images YALE et ORL qui sont bien connues de l'homme du métier. Ces résultats sont obtenus par une validation croisée de trois ensembles de base d'apprentissage et de test : 15 Base d'images Reconnaissance Nombre de Taux de classes d'images classification et déviation standard YALE Visages 15 classes 94.44%(�4.15)% ORL Visages 40 classes 98.67%(�0.12)% Par la suite, on présente de manière plus précise une mise en oeuvre du procédé de l'invention. 5.2 Description d'un mode de réalisation On présente dans ce mode de réalisation, la mise en oeuvre du procédé de 20 l'invention à la reconnaissance de visage. Cette mise en oeuvre propose ainsi une phase de reconnaissance de visages qui a lieu à l'issue d'une phase de détection de visages dans des images numériques. Cette phase de reconnaissance est également précédée d'une phase de création d'un réseau de neurones selon l'invention, c'est-à-dire d'un réseau de 25 neurones probabiliste. 5.2.1 Création du réseau La création, ou construction, du réseau selon l'invention est illustrée par la figure 1. Le procédé comprend une phase d'initialisation 11, connue en soi, comprenant les étapes suivantes : - un ensemble d'apprentissage est construit (111), contenant pour chaque personne à reconnaître plusieurs images de visages cadrées, comportant des variations en pose, illumination et expression faciale. L'ensemble des images correspondant à une personne est appelé une classe d'images. Il y a donc autant de classes d'images qu'il y a de personnes dans la base d'apprentissage. - Pour chaque visage, une extraction 112 des régions d'intérêt est réalisée, par exemple avec un détecteur de point saillant, puis un calcul de signature dans chaque région est réalisée à l'aide d'un descripteur. Ces signatures sont appelées signatures locales et sont regroupées par classe. - Les signatures locales de tous les visages sont regroupées (113) par similarité visuelle par un algorithme de clustering. Dans ce mode de réalisation, une carte de neurones SOM est utilisée. Selon l'invention, le procédé de construction comprend une phase de labellisation 12. Une fois la carte de neurones établie comme cela est décrit préalablement, chaque signature est projetée (121), individu par individu (donc classe par classe), sur la carte et on détermine (122) le neurone gagnant, ou neurone référent, c'est-à-dire le neurone dont le vecteur est le plus semblable à la signature projetée. La carte mémorise alors le vote pour l'individu (la classe) du neurone gagnant. A la fin de ce processus, chaque neurone de la carte possède un vote par individu, correspondant à une labellisation permettant d'améliorer la reconnaissance (voir figure 4). Dans le cas le plus simple, on affecte un poids � 1 �, par exemple, au neurone gagnant, et un poids � 0 � à tous les autres neurones. Des distributions de votes différentes sont possibles, comme précisé par la suite. Chaque neurone dispose, en fin de traitement et pour chaque individu (ou classe), d'un poids global, correspondant à une somme des poids attribués par chaque vote. Ainsi, le procédé de création du réseau de neurones selon l'invention a permis d'obtenir une carte de neurones dans laquelle chaque neurone comprend un vote pour une classe d'image donnée (par exemple un vote pour chaque visage si la base d'apprentissage contient un ensemble de visages). On présente, en relation avec les figures 2, 3 et 4, les étapes conduisant à la création d'un réseau de neurones selon l'invention. Etape l: Extraction des signatures locales par classe d'images 10 d'apprentissage (voir figure 2) : On dispose d'une série d'images d'apprentissage I1 à IN (21) pour chaque classe à traiter, par exemple N vues, dans différentes conditions, du visage de chaque individu à reconnaître. Pour chaque image d'apprentissage I1 à IN (21) de la classe C1 , 15 correspondant à l'individu Ci , on effectue les opérations suivantes : - Extraction 22 des régions d'intérêt, selon une technique adaptée, connue en soi. Il peut s'agir de régions d'intérêt identifiées à l'avance (yeux, nez,...) ou de régions d'intérêt locales déterminées selon un algorithme d'analyse d'images. Dans ce cas, les régions d'intérêt correspondent à une zone 20 locales autour des points saillants obtenus selon cette analyse ; - Calcul 23 des p signatures locales XI(1)... Xp(i) à X1(N)... Xp(N), représentant chaque région d'intérêt. Ces signatures locales sont des vecteurs, représentatifs du contenu visuel (par exemple couleurs, textures, variations,...) de la région d'intérêt ; 25 - Stockage 24 des signatures locales dans une base de connaissance de l'individu C1 ; Etape 2 : Apprentissage d'une carte de neurones pour toutes les signatures locales d'apprentissage (voir figure 3) (un exemple d'apprentissage de la carte neuronale selon la technique de Kohonen est présenté en annexe) : - Regroupement (31) de toutes les bases de connaissance C,, Ck pour former une base globale ; - Apprentissage (32) d'une carte neuronale avec les signatures de la base globale ; Etape 3 : Labellisation des neurones de la carte avec le nombre de projections par classe (voir figure 4) par réinjection des signatures locales : Cette étape consiste à associer à chaque neurone une information représentative de l'importance relative pour chaque classe). Pour cela, on réutilise les signatures qui ont déjà été utilisées pour l'apprentissage de la carte neuronale. Ainsi, pour chaque base de connaissance C,, Ck (41) correspondant à chaque individu, et pour chaque signature locale Xi, de cette classe : o Détermination 42 du neurone de la carte le plus semblable Ng (également appelé neurone gagnant ou neurone référent), par exemple selon la formule suivante : ^ g = argminä Xp ùN ^ (par exemple le neurone 421 pour X2(5), ou 422 pour Y3(8�. o Incrémentation de +1 du vote du neurone gagnant pour la classe C. selon la formule suivante : ^ Ng(Cj) = Ng(Ci)+1 ^ (par exemple 431 pour X2(5), ou 432 pour Y3l8) ). Cette incrémentation permet d'ajouter une fraction de poids à la classe Ci pour le neurone gagnant considéré et pour la signature X, , pour disposer d'une carte neuronale labellisée 44. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, l'incrémentation du 25 neurone gagnant d'une valeur entière peut être remplacé par un calcul d'une fonction gaussienne prédéterminée, permettant également d'attribuer une fraction de poids différentes à des neurones adjacents au neurone gagnant. Dans d'autres modes de réalisation, d'autres fonctions que des fonctions gaussiennes peuvent bien sur être envisagées (par exemple des exponentielles), en fonction du cas 30 d'espèce pour la reconnaissance. 20 Dans un exemple particulier, on affecte ainsi la valeur 0,9 au neurone gagnant et la valeur 0,1 aux neurones directement voisins du neurone gagnant. Cette approche permet de tenir compte du fait que les neurones sont groupés pendant de l'apprentissage. Ainsi, le procédé de l'invention permet de créer un réseau de neurones auto-organisé et doté de fonctions de labellisation permettant une reconnaissance accrue, comme cela sera explicité par la suite. En effet, chaque neurone possède une valeur de poids à appliquer à chaque classe. Le neurone n'est pas affecté à une classe unique, mais à chaque classe, avec une valeur variable, appelée vote (pouvant bien sûr être nulle si le neurone n'est pas pertinent pour la classe considérée, ou inversement très élevé, s'il est très significatif de la classe considérée). 5.2.2 Reconnaissance d'un visage Le procédé de reconnaissance est illustré de façon simplifiée en figure 5. Il comprend une étape 51 de détermination d'une signature pour une image à reconnaître, à partir d'un ou plusieurs points d'intérêt extraits, puis l'identification 52 d'un neurone gagnant. Selon l'invention, la détermination 53 de la classe la plus probable pour l'image à reconnaître est ensuite effectuée, en fonction des poids associés à chaque neurone gagnant. Ainsi, la reconnaissance d'un visage est réalisée grâce à l'application d'une règle de décision (illustrée ci-après en relation avec la figure 6). Une image de visage à reconnaître est proposée au système. De façon similaire à la construction du réseau de neurones, des régions d'intérêt sont extraites et des signatures locales pour ce visage sont calculées. On comptabilise ensuite, pour chaque neurone gagnant correspondant à une signature locale, le vote affecté à chaque classe dans ce neurone. Par sommation des votes pour chaque signature, et donc pour chaque neurone gagnant, on obtient un vote global pour chaque classe. Une règle de décision de l'appartenance de l'image à reconnaître à une classe d'images, c'est-à-dire à un individu, est ensuite mise en oeuvre. Il peut s'agir simplement de la sélection du vote global le plus élevé. Ainsi, le procédé de reconnaissance comporte les étapes suivantes : - Pour une image à reconnaître T (61) : o Extraire ses régions d'intérêt o Calculer ses signatures locales t, On teste ensuite l'appartenance de l'image T à la classe Ci - Pour chaque signature t, : o Détermination 62 du neurone gagnant Ng , par exemple à l'aide de la formule suivante : g = arg minä tp ù N o Soit Nt, (Ci le vote du neurone référant Ng de t, pour l'individu Ci . Une mise à jour 63 de la valeur du vote global de T pour Ci est alors effectué, par exemple selon la formule : VT(Ci)= Ce vote correspond donc à la somme normalisée des labellisations. On applique ensuite la règle de décision selon laquelle : - J représente l'individu Ci si j = arg maxi VT (Ci) . L'invention permet ainsi d'améliorer l'utilisation d'un réseau de neurones, en disposant d'une labellisation sur les différents neurones. Nt (C; ) Nt (Ck )20 ANNEXE Apprentissage de la carte neuronale Généralement, l'utilisation des réseaux de Kohonen repose sur la mise en place d'une topologie de réseau particulière (rectangulaire, hexagonale, hiérarchique, etc). Dans un mode particulier de réalisation, toute topologie peut être envisagée mais pour des raisons de simplicité, nous supposerons que la topologie retenue est rectangulaire. On suppose donc par la suite que le réseau est constitué de N neurones arrangés suivant une topologie rectangulaire. Les vecteurs de référence Ni (i=1,2,...,N) constitués de 1 composantes et associés à chaque neurone sont d'abord initialisés à des valeurs aléatoires. Puis, durant l'apprentissage, chaque signature locale X, représenté par un vecteur à l composantes est présenté au réseau. Le neurone gagnant g est alors sélectionné par la méthode suivante : g=argminX ù N, `di=1,2,L ,N Où est une norme calculée dans l'espace d'entrée Ni . Généralement, la distance euclidienne est retenue. Les vecteurs de référence sont alors mis à jour par une règle d'apprentissage, par exemple la règle d'apprentissage compétitif de Kohonen : Ni (t + 1) = Ni (t) + a (t)hgj (t) (X ù Ng (t) Où: • t désigne l'index temporel ; • h désigne la fonction de voisinage utilisée pour pondérer la mise à jour des vecteurs de référence suivant la distance dans le réseau entre le neurone gagnant c et le neurone i dont le poids mi doit être mis à jour. Généralement, une fonction de voisinage gaussienne est retenue : r 2 r. ù hgj (t) = exp z 28 (t) Où ri désigne la localisation 2D du neurone i dans le réseau et b (t) permet de régler la largeur de la fonction de voisinage en fonction du temps ; • a(t) désigne le taux d'apprentissage. Dans la pratique, a(t) est une séquence monotone décroissante avec0 A l'issue de l'apprentissage, chaque neurone sera réglé (par l'intermédiaire de son vecteur de référence associé) sur un type de signature particulier. REVENDICATIONS1. Procédé de construction d'un réseau de neurones pour la reconnaissance d'une classe d'appartenance d'une image à reconnaître, parmi un ensemble de classes d'appartenance, comprenant une phase d'initialisation comprenant les étapes suivantes : - obtention d'un ensemble d'au moins une image d'initialisation pour chaque classe d'appartenance à traiter ; - association d'au moins une signature à au moins une région d'intérêt d'au moins une desdites images d'initialisation ; - apprentissage d'une carte de neurones à l'aide desdites signatures, délivrant un réseau de neurones initialisé, caractérisé en ce qu'il comprend une phase de labellisation dudit réseau de neurones initialisé, associant à au moins un desdits neurones un poids pour au moins une desdites classes d'appartenance, à partir d'une injection dans ledit réseau de neurones initialisé d'au moins une signature d'au moins une desdites images d'initialisation. 2. Procédé de construction selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite phase de labellisation comprend, pour une signature donnée, les étapes suivantes : - injection dans ledit réseau de neurones initialisé de ladite signature ; - identification d'un neurone gagnant, correspondant au neurone le plus significatif par rapport à ladite signature injectée ; - attribution audit neurone gagnant d'une première fraction de poids à l'aide d'une fonction de labellisation prédéterminée. 3. Procédé de construction selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite phase de labellisation comprend une étape d'agrégation desdites fractions poids attribuées à au moins deux signatures injectées d'une desdites classes d'appartenance, pour déterminer ledit poids de cette classe d'appartenance pour chaque neurone. 4. Procédé de construction selon l'une quelconque des revendications 2 et 3, caractérisé en ce que ladite étape d'attribution affecte également une seconde fraction de poids, inférieure à ladite première fraction de poids, à au moins un neurones voisins dudit neurone gagnant. 5. Dispositif de construction d'un réseau de neurones pour la reconnaissance d'une classe d'appartenance d'une image à reconnaître, parmi un ensemble de classes d'appartenance, comprenant des moyens d'initialisation comprenant : - des moyens d'obtention d'un ensemble d'au moins une image d'initialisation pour chaque classe d'appartenance à traiter ; - des moyens d'association d'au moins une signature à au moins une région d'intérêt d'au moins une desdites images d'initialisation ; - des moyens d'apprentissage d'une carte de neurones à l'aide desdites signatures, délivrant un réseau de neurones initialisé, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de labellisation dudit réseau de neurones initialisé, associant à au moins un desdits neurones un poids pour au moins une desdites classes d'appartenance, à partir d'une injection dans ledit réseau de neurones initialisé d'au moins une signature d'au moins une desdites images d'initialisation. 6. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de construction selon l'une au moins des revendications 1 à 4. 7. Support de données comprenant un réseau de neurones construit selon le procédé de construction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4. 8. Procédé de reconnaissance d'une image, à l'aide d'un réseau de neurones construit selon le procédé de construction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant les étapes suivantes :- association d'au moins une signature à au moins un point d'intérêt de ladite image à reconnaître ; - identification d'au moins un neurone gagnant pour au moins une desdites signatures, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de détermination d'une classe d'appartenance la plus probable pour ladite image à reconnaître, en fonction des poids associés auxdits neurones gagnants. 9. Procédé de reconnaissance selon la revendication 8, caractérisé en ce que ladite étape de détermination comprend les étapes suivantes : - obtention d'un vote pondéré pour au moins une classe, délivré par chaque neurone gagnant; - sommation desdits votes pondérés pour chaque classe considérée ; - élection d'une classe d'appartenance sélectionnée, présentant la somme de votes pondérés la plus élevée. 10. Dispositif de reconnaissance d'une image, à l'aide d'un réseau de neurones construit selon le procédé de construction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant : - des moyens d'association d'au moins une signature à au moins un point d'intérêt de ladite image à reconnaître ; - des moyens d'identification d'au moins un neurone gagnant pour au moins une desdites signatures, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de détermination d'une classe d'appartenance la plus probable pour ladite image à reconnaître, en fonction des poids associés auxdits neurones gagnants. 11. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé de communication selon l'une au moins des revendications 8 et 9.30