Brevet FR2939541A1 — publié le 20100611

La présente invention se situe dans le domaine du traitement des images (images fixes et animées) et plus particulièrement dans le domaine de la classification automatique d'images. En effet, l'invention concerne un procédé de classification automatique de séquences d'images. Les applications associées à la classification automatique d'images sont nombreuses. Parmi celles-ci, on peut citer la gestion automatique de bases d'images, l'indexation multimédia, la structuration de flux audio-visuels, la création de chapitres pour des films, le classement de reportages par thèmes, etc. La classification automatique d'images nécessite de constituer des bases de référence appelées bases d'apprentissage et reposant sur des catégories d'images. Les catégories d'images peuvent correspondre à des images de plages, de montagnes, de villes, etc. Les catégories d'images peuvent également permettre de distinguer des films, des documentaires, des séquences météo, des spots publicitaires, etc. ou encore de différencier des scènes d'intérieur, d'extérieur, etc. Une catégorie d'images est représentée par plusieurs images d'un même type (plages, villes, films, spots publicitaires, scènes d'intérieur, etc.) présentant, par exemple, des variations géométriques, des variations au niveau de l'illumination, au niveau des prises de vue, des occultations partielles, etc. ou différentes combinaisons de ces variations. Un procédé de classification automatique d'images doit donc être robuste à ces variations visuelles et pour les images animées doit également être robuste aux variations temporelles (c'est-à-dire les variations au cours du temps). Un procédé de classification automatique d'images se base sur une analyse du contenu visuel d'images pour définir des informations caractéristiques des catégories correspondantes. Dans le document intitulé "Pattern Classification", John Wiley & Sons, 2nde édition, 2001, Duda R.O. et al. décrivent le déroulement d'un procédé de classification automatique d'images en trois étapes : - une première étape de prétraitement des images à analyser d'une base d'apprentissage, - une deuxième étape d'extraction de caractéristiques des images pour obtenir une signature représentative du contenu visuel de ces images, - une troisième étape de classification qui permet de séparer les signatures en différents groupes et d'identifier des catégories d'images. On peut distinguer trois approches pour obtenir une signature représentative du contenu visuel d'images : une approche globale, une approche par régions segmentées et une approche locale par points d'intérêt. L'approche globale est trop sensible aux variations géométriques et d'illumination pour caractériser une catégorie comme la plage ou la montagne. Tous les pixels composant une image sont considérés avec le même degré d'importance ce qui est un inconvénient pour représenter le contenu visuel d'une image car certaines zones de celle-ci sont plus informatives que d'autres. L'approche par régions segmentées présente elle aussi quelques inconvénients. En effet, la segmentation du contenu visuel d'une image en régions est basée sur des disparités entre régions connexes. Or, les régions ainsi définies ne sont pas toujours représentatives pour déterminer la catégorie de l'image. L'approche par points d'intérêt semble plus prometteuse car plus proche du système visuel humain. Elle est plus performante face aux variations géométriques, aux variations d'illumination et aux occultations partielles. Dans le document intitulé "Supervised Image Classification by SOM Activity Map Comparison", ICPR 2006, G. Lefebvre et al. présentent une classification d'images par points d'intérêt fonctionnant à l'aide d'une carte neuronale de Kohonen ou carte SOM (pour Self-Organizing Map en anglais). Dans cette approche, on recherche des points d'intérêt ou points saillants dans une image puis on calcule des signatures locales correspondant à ces points d'intérêt. Ensuite, on effectue un apprentissage des signatures locales par une carte SOM entre l'étape d'extraction de caractéristiques des images (c'est-à-dire après les lère et 2ème étapes du procédé de classification décrit ci-dessus) et l'apprentissage du classifieur (c'est-à-dire avant la 3ème étape du procédé). Cette carte SOM synthétise les signatures locales d'une catégorie d'images et représente un dictionnaire visuel de la catégorie apprise. L'activité neuronale de la carte SOM est décrite par un histogramme d'activation utilisé par le classifieur pour prendre la décision d'appartenance d'une image à une catégorie d'images. Cette approche par carte SOM est robuste, notamment au bruit. Seulement, elle ne s'applique qu'à des images fixes et ne prend pas en compte une éventuelle redondance temporelle entre images comme par exemple dans une vidéo. Il existe des cartes neuronales à mémoire temporelle mais celles-ci ne prennent pas en compte le degré de saillance, c'est-à-dire l'importance des signatures apprises. Toutes les signatures sont apprises selon le même degré de pertinence, provoquant un apprentissage non optimal puisque certaines signatures représentent un bruit et ne caractérisent pas correctement une catégorie d'images. La présente invention a pour but de résoudre les inconvénients de la technique antérieure précédemment cités. A cet effet, la présente invention concerne, selon un premier aspect, un procédé de classification automatique de séquences d'images, une image étant représentée par des signatures locales et des degrés de saillances correspondants, comportant une étape d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle, correspondant à une catégorie d'images, à partir des signatures locales et des degrés de saillance des images. L'utilisation d'une carte de neurones temporelle permet d'obtenir un procédé de classification plus robuste. Si une image se répète au cours du temps c'est qu'elle est significative pour la catégorie d'images considérée et l'utilisation d'une carte de neurones temporelle permet d'en tenir compte. La prise en compte du degré de saillance permet d'obtenir un procédé de classification très fin puisqu'il ne considère pas seulement une image globalement mais également dans le détail, le niveau de détail correspondant aux points saillants dans l'image. Selon une caractéristique préférée, un nombre prédéterminé de signatures locales et de degrés de saillance sont présentés en entrée de la carte de neurones temporelle par degré de saillance décroissant. Les données (signatures locales et degrés de saillance) étant exploitées dans l'ordre décroissant de leur importance donné par le degré de saillance, l'apprentissage de la carte de neurones temporelle est optimisé. Selon une caractéristique préférée, les signatures locales et les degrés de saillance correspondants sont sauvegardés dans une base de données par degré de saillance décroissant et pour un même degré de saillance, par images. Les données les plus importantes sont très rapidement accessibles. L'ordre de sauvegarde des données, facilite l'exploitation de ces données et permet d'obtenir un procédé plus rapide. Selon une caractéristique préférée, le procédé selon l'invention comporte une étape d'apprentissage d'un classifieur comportant la détermination d'un histogramme d'activation intégrant les degrés de saillance des images. Si une donnée est importante, elle a un degré de saillance élevé. Inversement, si une donnée est peu pertinente, elle a un degré de saillance faible. En intégrant le degré de saillance, l'histogramme d'activation est fortement modifié par une information importante. Le différentiel étant important entre les données, il est ensuite plus facile de les attribuer à l'une ou l'autre des catégories d'images au cours de la classification. L'invention a également pour objet un dispositif de classification automatique de séquences d'images, une image étant représentée par des signatures locales et des degrés de saillances correspondants, lequel dispositif comporte des moyens d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle, correspondant à une catégorie d'images, à partir des signatures locales et des degrés de saillance des images. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en oeuvre le procédé exposé ci-dessus. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaitront à la lecture de modes de réalisation préférés d'un procédé de classification automatique de séquences d'images selon l'invention décrit en référence aux figures pour lesquelles : - la figure 1 représente un organigramme d'un procédé de classification automatique de séquences d'images, - la figure 2 illustre la sauvegarde dans une base de données de signatures locales et de degrés de saillance correspondants d'images d'apprentissage d'une catégorie d'images, - la figure 3 illustre l'apprentissage d'une carte de neurones temporelle, - la figure 4 illustre l'apprentissage d'un classifieur, - la figure 5 illustre la classification automatique d'une séquence d'images , - la figure 6 illustre schématiquement un dispositif apte à mettre en oeuvre le procédé de l'invention. La figure 1 représente un organigramme d'un procédé de classification automatique de séquences d'images selon un mode de réalisation de l'invention. On désigne par séquences d'images un diaporama d'images fixes, une vidéo, etc. c'est-à-dire une succession d'images d'un même type (plages, villes, films, spots publicitaires, scènes d'intérieur, etc.). Ce procédé comporte deux phases : - une première phase P1 de classification automatique d'images d'apprentissage permettant de définir un classifieur de séquences d'images, - une deuxième phase P2 de soumission d'une séquence d'images au classifieur obtenu au cours de la phase précédente pour déterminer à quelle catégorie d'images appartiennent ces images. La première phase P1 de classification automatique de séquences d'images d'apprentissage comporte des étapes E1 à E4. La première étape E1 s'effectue hors ligne et comprend la construction d'un ensemble d'images d'apprentissage pour différentes catégories K, K', etc. d'images à reconnaître. Chaque catégorie K d'images d'apprentissage comporte plusieurs images d'apprentissage présentant une grande diversité. Cette diversité est due à des variations d'illumination, de prises de vue, de contenus, etc. Ainsi une catégorie K d'images comporte 1(1) à I(F) images. Le nombre F d'images peut être identique ou varier d'une catégorie d'images d'apprentissage à l'autre. L'étape suivante E2 est une étape de calcul de signatures locales et de degrés de saillance par catégorie d'images d'apprentissage. On extrait des régions d'intérêt de chacune des images d'apprentissage Io) à I(F) d'une catégorie K d'images. Une région d'intérêt est une zone généralement de taille réduite (par exemple : 32 x 32 pixels) autour d'un point d'intérêt ou point saillant. L'extraction d'une région d'intérêt se fait avec un détecteur de points d'intérêt. On utilise un détecteur connu tel que celui décrit par C. Laurent et al. dans le document intitulé "Depth Analysis and Evaluation of Saliency-based Color Image Indexing Methods using Wavelet Salient Features", Multimedia Tools and Applications, 31 :73-94, 2006. Pour chaque région d'intérêt précédemment obtenue, on calcule une signature locale Xp(f) représentative de cette région d'intérêt, avec p variant de 1 à p et définissant le nombre de régions d'intérêt pour une image I(f), avec f variant de 1 à F. Une signature locale est Xp(f) est un vecteur de dimension c, avec c entier. La dimension c est par exemple de 384. Le calcul d'une signature locale est décrit par J. Ros et C. Laurent dans le document intitulé "Description of local singularities for image registration", ICPR, volume 4, pages 61-64, 2006. On détermine également le degré de saillance Sp(f) d'une signature locale Xp(f), avec p variant de 1 à P tel que défini précédemment. Le nombre P de régions d'intérêt varie d'une image à l'autre. Les signatures locales et les degrés de saillance correspondant de toutes les images d'apprentissage d'une catégorie K d'images sont sauvegardés dans une base de données BDDK. Selon une variante, la sauvegarde des signatures locales et des degrés de saillance s'effectue par ordre décroissant du degré de saillance et pour un même degré de saillance, dans l'ordre des images. La figure 2 illustre la sauvegarde dans une base de données de signatures locales et de degrés de saillance correspondants d'images d'apprentissage d'une catégorie d'images. Les hypothèses prises pour cette illustration le sont à titre d'exemple et ne sont pas limitatives de l'invention. On considère la catégorie K d'images. Il s'agit par exemple d'images de montagne. La catégorie K d'images comporte 5 images 1(1) à 1(5). L'extraction des régions d'intérêt fait apparaître 5 régions d'intérêt RI à R5 pour l'image 1(1). A titre d'exemple, on considère que l'image 1(5) comporte 6 régions d'intérêt. Sur la figure 2, sont représentés les signatures locales et les degrés de saillance correspondants de chacune des régions d'intérêt des images 1(1) à 1(5). On considère avoir obtenu : - pour l'image 1(1) : X1(1), X2('), X3('), X4('), X5(') signatures locales et S1(1) S2('), S3('), S4('), S5(1) degrés de saillance respectifs, - pour l'image 1(5) : X1(5), X2(5), X3(5), X4(5), X5(5), X6(5) signatures locales et S1(5), S2(5), S3(5), S4(5), S5(5), S6(5) degrés de saillance respectifs. Les images 1(2), 1(3) et 1(4) comportent de façon similaire des signatures locales et des degrés de saillance correspondants non représentés à la figure 2. La base de données BDDK comprend les signatures locales et les degrés de saillance obtenus pour les 5 images de montagne de la catégorie K d'images d'apprentissages. Cet exemple illustre la variante selon laquelle les signatures locales et les degrés de saillance sont classés par ordre décroissant du degré de saillance et pour un même degré de saillance, dans l'ordre des images. En référence à la figure 1, l'étape E3 est une étape d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle. Il a été rappelé dans l'état de l'art que des cartes de neurones sont utilisées pour la classification automatique d'images. Ces cartes classifient des images fixes et ne classifient pas des séquences d'images telles que des vidéos. En effet, ces cartes de neurones ne prennent pas en compte la redondance temporelle des images. Il existe des cartes de neurones munies d'une mémoire temporelle, comme par exemple les cartes KTM (pour Kohonen Temporal Map en anglais), Recurrent SOM, Recursive SOM, SDSOM (pour Structured Data SOM en anglais) ou encore Merge SOM. Or ces cartes de neurones temporelles ne prennent pas en compte le degré de saillance. Dans le procédé de classification automatique de séquences d'images de l'invention, on définit une carte de neurones temporelle qui tient compte de la redondance temporelle des images dans une séquence d'images et du degré de saillance de ces images. De manière générale, une carte de neurones temporelle considère une topologie de réseau particulière (rectangulaire, hexagonale, hiérarchique, etc.). Pour le procédé de classification automatique de séquences d'images selon l'invention, tout type de topologie peut être considéré. Pour simplifier, on considère dans la suite de la description que la topologie de la carte de neurones est rectangulaire. Cette hypothèse n'est pas limitative de l'invention. La carte de neurones temporelle considérée est constituée de N neurones arrangés suivant une topologie rectangulaire. L'apprentissage de la carte de neurones se fait au cours d'un nombre T prédéterminé d'itérations. A titre d'exemple non limitatif de l'invention, il a été choisi d'effectuer l'apprentissage de la carte de neurones avec T = 500 x N itérations. Au cours d'une itération t, t variant de là T, à chaque neurone est associé : - un vecteur de référence Ni E 9Z°, avec i variant de 1 à N, 9Z étant l'ensemble des réels et c étant le nombre de composantes du vecteur de référence, - un degré de saillance Si E 9Z par vecteur de référence, avec i variant de 1 à N et 9Z étant l'ensemble des réels, - un vecteur de contexte C; E 9Z° , avec i variant de 1 à N, 9Z étant l'ensemble des réels et c étant le nombre de composantes du vecteur de contexte. Pour son apprentissage, la carte de neurones temporelle est tout d'abord initialisée. Les N vecteurs de référence Ni, avec i variant de 1 à N, sont initialisés avec des valeurs aléatoires. Les N degrés de saillance Si, avec i variant de 1 à N, sont initialisés à zéro. Les N vecteurs de contexte Ci, avec i variant de 1 à N, sont initialisés avec des valeurs aléatoires. L'apprentissage de la carte de neurones temporelle s'effectue ensuite au cours du nombre T prédéterminé d'itérations. Des vecteurs Xt et un degré de saillance correspondant sont successivement présentés à la carte de neurones. Un vecteur Xt correspond à une signature locale d'une image d'apprentissage obtenue à l'étape précédente E2. Le degré de saillance présenté correspond au degré de saillance de cette signature locale. Les vecteurs Xt et les degrés de saillance correspondants sont présentés à la carte de neurones par degré de saillance décroissant jusqu'à ce que T vecteurs soient présentés. Selon une variante, l'ordre de saillance décroissant correspond à l'ordre dans lequel les vecteurs Xt et les degrés de saillance correspondants ont été sauvegardés dans la base de données BDDK. Selon cette variante, à la tième itération, avec t variant de 1 à T, on présente à la carte de neurones temporelle le tième vecteur Xt de signatures locales sauvegardé dans la base de données à l'étape E2 précédente et le degré de saillance correspondant. Au fil des itérations t, le vecteur de référence Ni du neurone i mémorise la signature locale Xt présentée en entrée de la carte de neurones temporelle, le degré de saillance Si mémorise le degré de saillance St présenté en entrée de la carte de neurones temporelle et le vecteur de contexte Ci mémorise l'activation de la carte de neurones temporelle à l'itération précédente. L'apprentissage d'une carte de neurones temporelle s'effectue par l'application de deux règles : une règle de compétition et une règle d'adaptation. La règle de compétition consiste à déterminer le neurone de la carte de neurones, appelé neurone gagnant, le plus proche de la forme présentée en entrée de la carte. Le neurone gagnant Ng, avec g appartenant à [1, N] est sélectionné par la méthode suivante : y;(t)=a Xt ù N; 2+[3etùC; 02+(P(StùSi),ViE{1,...,N} g =arg miny;(t),ViE {1,...,N} où - y;(t) est la distance du neurone i relativement à la signature locale Xt, au contexte t et au degré de saillance Xt, - Xt, avec t variant de 1 à T est le vecteur présenté à la carte de neurones temporelle à la tième itération, - Ni, avec i variant de 1 à N, est le vecteur de référence du neurone i à la tième itération, - t est l'activation de la carte de neurones temporelle à l'itération précédente, c'est-à-dire un vecteur de dimension N avec 1 pour l'indice du neurone gagnant de l'itération précédente et 0 partout ailleurs, - C; est le vecteur de contexte respectivement du neurone d'indice i à la tième itération, - St est le degré de saillance de la signature Xt, - Si est le degré de saillance mémorisé par le neurone d'indice i, - a, 3, 1 sont des pondérations d'apprentissage, appartenant à l'intervalle [0,1] et telles que a + [3 + l = 1. Les vecteurs de référence Ni, avec i variant de 1 à N, sont ensuite mis à jour par application de la règle d'adaptation suivante : N;(t+1) =N;(t) + 8(t)gg;(t)(XtùN;(t)),viE{1,...,N} C;(t+1) =C;(t) + e(t)cpg;(t)K ùC;(t)),viE{1,...,N} Si (t+1) = S; (t) + e(t)cpg; (t)(St ùS; (t)),viE {1,...,N} où : - t correspond à une itération, - Ni(t), Ni(t+1) sont le vecteur de référence du neurone d'indice i, avec i variant de 1 à N, respectivement à l'itération t et à l'itération suivante t+1, - 8(t) désigne le taux d'apprentissage et correspond à une séquence monotone décroissante telle que0 8(t) 1, - (pg; (t) désigne la fonction de voisinage utilisée pour pondérer la mise à jour des vecteurs de référence selon la distance dans la carte de neurones entre le neurone gagnant d'indice g et le neurone d'indice i. Généralement, une fonction de voisinage gaussienne est retenue telle que : ( 2 ~ ù rg _ro (pg;(t) = exp 2p(t)2 où - ri désigne la localisation en deux dimensions (2D) du neurone d'indice i dans la carte de neurones temporelle, rg désigne la localisation du neurone gagnant et p(t) permet de régler la largeur de la fonction de voisinage en fonction du temps. L'opération est renouvelée jusqu'à la Tième itération. A l'issue de l'étape E3 d'apprentissage de la carte de neurones temporelle, on obtient une carte de neurones pour une catégorie d'images. L'opération est réalisée pour les différentes catégories d'images considérées, K', K", etc. La figure 3 illustre l'apprentissage d'une carte de neurones temporelle. Les signatures locales et les degrés de saillance sauvegardés dans la base de données BDDK sont présentés à la carte de neurones temporelle comportant N neurones (dans l'exemple pris, N = 25). Cette présentation s'effectue par degré de saillance décroisant qui peut correspondre, selon une variante, à l'ordre dans lequel les signatures locales et les degrés de saillance ont été sauvegardés dans la base de données BDDK. A chaque neurone sont associés un vecteur de référence et un degré de saillance correspondant, de [NI, SI, CI] à [N25, S25, C25] qui sont actualisés à chaque présentation. On considère dans l'exemple illustré à la figure 3 que le neurone gagnant Ng est le neurone d'indice 25. La dernière étape E4 de la première phase P1 du procédé de classification automatique de séquences d'images selon l'invention est une étape d'apprentissage d'un classifieur. Les signatures locales des images d'apprentissage Iu), avec f variant de 1 à F, d'une catégorie K d'images obtenues à l'étape 2 sont présentées en entrée des cartes de neurones temporelles de chacune des catégories K, K', etc. d'images obtenues à l'étape 3. Pour une image d'apprentissage Iu), cette présentation s'effectue dans l'ordre décroissant de degré de saillance des signatures locales de cette image. On décrit l'activation neuronale de chacune des cartes sous la forme d'un histogramme d'activation neuronale H. L'histogramme d'activation H comprend M composantes Hm, avec m variant de 1 à M. M correspond à la somme des dimensions des cartes de neurones temporelles des catégories d'images considérées. Ainsi, si on considère deux catégories d'images K et K' pour chacune desquelles une carte de neurones temporelle avec respectivement N et N' neurones a été apprise alors M est égal à N + N'. Le niveau d'activation Hm, avec m variant de 1 à m, de l'histogramme d'activation par une signature locale X d'une image d'apprentissage Iu), avec f variant de 1 à F, est donné par : Hgg+1) = Hgg) + S Hg�+1) = Hg�) + S où - +1 représente l'indice de la signature à apprendre et l'indice de la signature précédente, - g correspond à l'indice du neurone gagnant pour la carte de neurones temporelle de la catégorie K d'images, - g' correspond à l'indice du neurone gagnant pour la carte de neurones temporelle de la catégorie K' d'images, - S est le degré de saillance de la signature locale X~. La figure 4 illustre l'apprentissage d'un classifieur. Les 5 signatures locales X1('), X2('), X3(1), X4('), X5(1) et les 5 degrés de saillance S1(1), S2(1), S3(1), S4(1), S5(1) correspondants de l'image 1(1) sont présentés à la carte de neurones temporelle de la catégorie K d'images et à la carte de neurones temporelle de la catégorie K' d'images. L'histogramme d'activation H obtenu permet de déterminer le classifieur. En référence à la figure 1, la deuxième phase P2 comporte la classification automatique d'une séquence d'images. On considère une séquence d'images, comme par exemple une vidéo. Cette séquence d'images est soumise au classifieur obtenu au cours de la phase précédente P1 pour déterminer à quelle catégorie d'images appartiennent cette séquence d'images. Pour cela, on extrait des régions d'intérêt à partir de points d'intérêt pour chacune des images Jq de la séquence, avec q variant de 1 à Q correspondant au nombre d'images de la séquence d'images. Des signatures locales et des degrés de saillance représentatifs de ces régions d'intérêt sont ensuite calculés pour chacune des images de la séquence d'images. Ces signatures locales et degrés de saillance classés dans l'ordre des images, par ordre décroissant du degré de saillance sont présentés au classifieur. L'activation de l'histogramme d'activation permet de déterminer à quelle catégorie d'images la séquence d'images appartient. La figure 5 illustre la classification automatique d'une séquence d'images. Les signatures locales et les degrés de saillance d'une séquence de q images, q variant de 1 à Q, sauvegardés dans la base de données BDD' sont présentés au classifieur obtenu pour les catégories K et K' d'images. L'histogramme H' d'activation obtenu permet de déterminer pour l'exemple pris que la séquence d'images appartient à la catégorie K d'images. La figure 6 illustre schématiquement un dispositif 10 apte à mettre en oeuvre le procédé de l'invention. Le dispositif comprend un module 11 de calcul de signatures locales et de degrés de saillance d'images d'apprentissage tel que décrit à l'étape E2 ci-dessus. Les signatures locales et degrés de saillance sont sauvegardés dans une base de données BD. Le dispositif comprend un module 12 d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle à partir des signatures locales et degrés de saillance sauvegardés dans la base de données BD tel que décrit à l'étape E3. Le dispositif comprend également un module 13 d'apprentissage d'un classifieur tel que décrit à l'étape E4. Le dispositif comprend en outre une unité centrale de commande, non représentée, connectée à chacun des modules 11, 12 et 13 et adaptée pour commander leur fonctionnement. Les modules 11, 12 et 13 peuvent être des modules logiciels formant un programme d'ordinateur. L'invention concerne donc également un programme d'ordinateur pour un dispositif de classification automatique de séquences d'images comprenant des instructions logicielles pour faire exécuter par le dispositif le procédé précédemment décrit. Le programme d'ordinateur peut être stocké dans ou transmis par un support de données. Celui-ci peut être un support matériel de stockage, par exemple, un CD-ROM, une disquette magnétique tel qu'un signal électrique, optique ou radio. REVENDICATIONS1. Procédé de classification automatique de séquences d'images, une image étant représentée par des signatures locales et des degrés de saillances correspondants, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle, correspondant à une catégorie d'images, à partir des signatures locales et des degrés de saillance des images. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, au cours de l'étape d'apprentissage, un nombre prédéterminé de signatures locales et de degrés de saillance sont présentés en entrée de la carte de neurones temporelle par degré de saillance décroissant. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que les signatures locales et les degrés de saillance correspondants sont sauvegardés dans une base de données par degré de saillance décroissant et pour un même degré de saillance, par images. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'apprentissage d'un classifieur comportant la détermination d'un histogramme d'activation intégrant les degrés de saillance des images. 25 5. Dispositif de classification automatique de séquences d'images, une image étant représentée par des signatures locales et des degrés de saillances correspondants, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens d'apprentissage d'une carte de neurones temporelle, correspondant à une 30 catégorie d'images, à partir des signatures locales et des degrés de saillance des images. 20 6. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 lorsque le procédé est exécuté par un ordinateur.