Brevet FR2942337A1 — publié le 20100820

PROCÉDÉ DE SÉLECTION D'ATTRIBUTS POUR APPRENTISSAGES STATISTIQUES POUR LA DÉTECTION ET LA RECONNAISSANCE D'OBJET DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE L'invention se situe dans le domaine de l'apprentissage statistique supervisé appliqué au traitement des images et concerne plus spécifiquement un procédé de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destinés à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot d'images. L'invention concerne également un dispositif de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destiné à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot d'images. L'invention concerne aussi un Programme d'ordinateur mémorisé dans un support d'enregistrement et destiné, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur à mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Dans les techniques connues d'apprentissage statistiques supervisées, on dispose généralement de données d'apprentissage constituées par exemple d'un lot étendu d'images d'exemples positifs et négatifs, et d'un algorithme d'apprentissage mono- ou multi-classes qui exploite des descripteurs calculés localement sur ces images, et qui sélectionne les descripteurs les plus discriminants. Un problème de ces techniques provient du fait que le nombre de descripteurs envisageables est bien trop élevé pour une recherche exhaustive, ce qui oblige l'algorithme à n'exploiter qu'un nombre limité de solutions possibles. Les solutions connues pour résoudre ce problème consistent à définir des familles de descripteurs envisageables et à traiter l'ensemble des descripteurs possibles dans ces familles. Pour les filtres de Haar, par exemple, les filtres disponibles correspondent à des motifs géométriques prédéfinis et toutes les instanciations de ces motifs sont ensuite testées dans les images d'apprentissage. En revanche, tout motif géométrique non défini à l'origine sera ignoré. Dans une telle approche, il est indispensable de limiter les motifs envisageables, sans quoi le nombre de descripteurs à tester devient totalement prohibitif. Le but de l'invention est de pallier les inconvénients de l'art antérieur au moyen d'un procédé de sélections d'attributs permettant d'exploiter une information de segmentation dans les images d'apprentissage et laissant l'algorithme définir des motifs géométriques qui sont les plus pertinents et les plus discriminants en fonction des données d'apprentissage utilisées. EXPOSÉ DE L'INVENTION L'invention préconise alors un procédé de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destinés à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot d'images comportant les étapes suivantes . - obtenir un masque de l'objet dans chaque image contenant ledit objet à reconnaître, - définir au moins un ensemble de descripteurs par leur forme géométrique et/ou par leurs caractéristiques physiques spécifiques apparentes, - sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme géométrique et/ou de caractéristiques physiques spécifiques apparentes, - calculer les attributs associés à cette forme et auxdites caractéristiques physiques spécifiques, - sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme et des attributs calculés sur cette forme, - définir, pour chaque descripteur et pour chaque image, un score de conformité sémantique, à partir des masques précédemment calculés, - trier les descripteurs en fonction de leurs scores respectifs. Préférentiellement, le score de conformité sémantique d'un descripteur est défini en fonction du niveau de conformité de la forme géométrique dudit descripteur avec le masque de l'objet à reconnaître dans l'image. Selon une autre caractéristique de l'invention, lesdits descripteurs mesurent une 25 30 propriété statistique sur une combinaison de formes géométriques adjacentes et de formes géométriques non adjacentes. Dans une variante de réalisation, lesdites formes géométriques sont des rectangles. La mesure de propriété statistique est par exemple une différence d'histogramme. Dans un mode de réalisation de l'invention, le masque de l'objet à reconnaître dans l'image est obtenu par synthèse d'image. Dans ce mode de réalisation, le score de conformité sémantique d'un descripteur est défini en fonction du niveau de conformité de la forme géométrique dudit descripteur avec le masque de l'objet à reconnaître dans l'image. Le procédé selon l'invention est mis en oeuvre au moyen d'un dispositif de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destiné à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot d'images, ce dispositif comporte : - des moyens pour segmenter chaque image contenant ledit objet à reconnaître, - des moyens pour définir au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme géométrique et/ou de caractéristiques physiques spécifiques apparentes telles que la couleur, ou l'aspect de l'objet à reconnaître, - des moyens pour calculer les attributs associés à cette forme et auxdites caractéristiques physiques spécifiques, - des moyens pour sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme et des attributs calculés sur cette forme, - des moyens pour définir, pour chaque 5 descripteur et pour chaque image, un score de conformité sémantique, - des moyens pour trier les descripteurs en fonction de leurs scores respectifs, - des moyens pour sélectionner les 10 descripteurs ayant les scores les plus élevés pour effectuer ledit apprentissage statistique. Le procédé selon l'invention est implémenté au moyen d'un programme d'ordinateur mémorisé dans un support d'enregistrement et comportant : 15 - des instructions pour obtenir un masque de l'objet dans chaque image contenant ledit objet à reconnaître, - des instructions pour définir au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme 20 géométrique et/ou de caractéristiques physiques spécifiques apparentes (Couleur, aspect...), - des instructions pour calculer les attributs associés à cette forme et auxdites caractéristiques physiques spécifiques, 25 - des instructions pour sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme et des attributs calculés sur cette forme, - des instructions pour définir, pour chaque descripteur et pour chaque image, un score de 30 conformité sémantique, à partir des masques précédemment calculés, - des instructions pour trier les descripteurs en fonction de leurs scores respectifs, - des instructions pour sélectionner les descripteurs ayant le score le plus élevé pour effectuer ledit apprentissage statistique. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description qui va suivre, prise à titre d'exemple non limitatif, en référence aux figures annexées dans lesquelles : - la figure 1 illustre schématiquement trois classes à reconnaître par le procédé selon l'invention ; - la figure 2 illustre schématiquement un masque de contour d'une image d'un avion d'une des classes de la figure 1 ; - la figure 3 illustre schématiquement un exemple de descripteurs considérés ; - la figure 4 illustre schématiquement les régions discriminantes communes aux trois classes de la figure 1 ; - les figures 5A et 5B illustrent schématiquement les régions discriminantes caractéristiques d'un sous-ensemble de deux classes de la figure 1 ; - les figures 6A à 6C illustrent schématiquement les régions discriminantes caractéristiques de chaque classe de la figure 1.30 EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS La figure 1 illustre schématiquement les silhouettes de trois classes à reconnaître, classe 1, classe 2 et classe 3, correspondant respectivement à trois avions 2, 4 et 6 de même taille obtenue par une une caméra associée au dispositif selon l'invention. Notons que le procédé selon l'invention est mis en oeuvre par un algorithme d'apprentissage qui se focalise sur les zones les plus spécifiques de chacune des classes afin de sélectionner, pour chaque classe, des attributs destinés à effectuer un apprentissage statistique de descripteurs permettant de discriminer chacun des avions 2, 4 ou 6 dans un lot étendu d'images. Pour chaque image réelle de la base d'apprentissage, on extrait un masque représentant les contours de l'objet. Un exemple de masque pour la classe 1 est illustré par la figure 2. On considère dans cet exemple les filtres de Haar qui effectuent une différence de contraste entre les régions de l'image. Des exemples de forme sont présentés à la figure 3 représentant des rectangles présentant deux niveaux de contraste différents +1 et -1. On calcule ensuite des descripteurs à n'importe quelle échelle et position dans l'image d'apprentissage. On obtient ainsi plusieurs milliers de descripteurs, et on définit, pour chaque descripteur et pour chaque image, un score de conformité sémantique, à partir des masques précédemment calculés. Ainsi, un descripteur aura un score de conformité sémantique d'autant plus élevé qu'il permet de différencier sémantiquement le fond de la cible. Dans l'exemple de la figure 1, le score sera maximal et égal à 1 lorsque chaque région est positionnée sur une seule région de l'image, le fond ou la cible, et que ces régions sont opposées. A l'inverse, lorsque les deux régions sont sur la même zone, par exemple la zone de fond, le score est minimum et nul. On effectue ensuite un tri classique des descripteurs en fonction de leurs scores respectifs du plus petit au plus grand, et on sélectionne, par exemple, les cent descripteurs ayant les scores les plus élevés. Dans l'exemple de la figure 1, on considère tout descripteur calculant une distance entre des régions rectangulaires selon les axes x et y, pour des choix d'optimisation algorithmique. Les régions associées au fond sont hachurées verticalement et celles associées à l'objet sont hachurées horizontalement. La figure 4 illustre le recouvrement des masques de segmentation mettant en évidence des zones 10 et 12 communes aux trois classes 2, 4 et 6. La combinaison des rectangles des zones 10 et 12 permet de discriminer efficacement des images contenant probablement un objet d'une des trois classes d'avions des zones de fond 12 communes aux trois classes. Sur la figure 5, on considère les zones spécifiques à des regroupements de deux classes, en évitant les zones déjà prises en compte par les descripteurs définis précédemment. Ainsi, sur la figure 5A, on considère les zones 20 et 22 communes aux classes 4 et 6 et sur la figure 5B, on considère les zones 24, 26 communes aux classes 2 et 4. Comme cela est illustré par la figure 6, au fur et à mesure des itérations de la phase d'apprentissage, l'algorithme se focalise sur les zones les plus spécifiques de chacune des classes, ce qui permet de supprimer des zones de fond 12 au début du traitement, d'effectuer la discrimination entre les classes à la fin du traitement. Ainsi, sur la figure 6A, on isole les zones spécifiques 40 à la classe 2, sur la figure 6B, les zones 50 spécifiques à la classe 4 et sur la figure 6C, les zones 60 spécifiques à la classe 6. Il est à noter que pour optimiser les temps de calcul à l'exécution, l'algorithme réutilisera autant que possible les zones déjà définies précédemment. REVENDICATIONS1. Procédé de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destinés à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot d'images, procédé caractérisé par les étapes suivantes . - obtenir un masque de l'objet dans chaque image contenant ledit objet à reconnaître, - définir au moins un ensemble de descripteurs par leur forme géométrique et/ou par leurs caractéristiques physiques spécifiques apparentes, - sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme géométrique et/ou de caractéristiques physiques spécifiques apparentes, - calculer les attributs associés à ces descripteurs et auxdites caractéristiques physiques spécifiques, - définir, pour chaque descripteur et pour chaque image, un score de conformité sémantique, à partir des masques précédemment calculés, - trier les descripteurs en fonction de leurs scores respectifs, - sélectionner les descripteurs ayant le score le plus élevé pour effectuer ledit apprentissage statistique. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le score de conformité sémantique d'un descripteur est défini en fonction du niveau deconformité de la forme géométrique dudit descripteur avec le masque de l'objet à reconnaître dans l'image. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel lesdits descripteurs mesurent une propriété statistique sur une combinaison de formes géométriques adjacentes et de formes géométriques non adjacentes. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel lesdites formes géométriques sont des rectangles. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la mesure de propriété statistique est une différence d'histogramme. 6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le masque de l'objet à reconnaître dans l'image est obtenu par synthèse d'image. 20 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le score de conformité sémantique d'un descripteur est défini en fonction du niveau de conformité de la forme géométrique dudit descripteur avec le masque de l'objet à reconnaître dans l'image. 25 8. Dispositif de sélection d'attributs pour effectuer un apprentissage statistique de descripteurs destiné à permettre la reconnaissance et/ou la détection automatique d'un objet à partir d'un lot 30 d'images, caractérisé en ce qu'il comporte :15- des moyens pour segmenter chaque image contenant ledit objet à reconnaître, - des moyens pour définir au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme géométrique et/ou de caractéristiques physiques spécifiques apparentes, - des moyens pour calculer les attributs associés à ces descripteurs et auxdites caractéristiques physiques spécifiques, - des moyens pour sélectionner au moins un ensemble de descripteurs en fonction de leur forme et des attributs calculés sur cette forme, - des moyens pour définir, pour chaque descripteur et pour chaque image, un score de 15 conformité sémantique, - des moyens pour trier les descripteurs en fonction de leurs scores respectifs, - des moyens pour sélectionner les descripteurs ayant les scores les plus élevés pour 20 effectuer ledit apprentissage statistique. 9. Programme d'ordinateur mémorisé dans un support d'enregistrement et destiné, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur à mettre en oeuvre le procédé 25 selon l'une des revendications 1 à 6.