Brevet FR2976380A1 — publié le 20121214

Domaine de l'invention La présente invention concerne un procédé et un système d'annotation automatique de documents multimédia. L'invention s'applique notamment à la reconnaissance en ligne d'acteurs ou de monuments dans des films. L'invention s'applique encore à la reconnaissance en ligne de personnes depuis un réseau de vidéo-surveillance. Le domaine auquel se rapporte cette invention est celui du traitement automatique de données en relation avec des documents multimédia et plus spécialement le domaine technique de l'annotation automatique de documents multimédia (texte, image, vidéo, audio). Art antérieur de référence On connaît déjà divers systèmes d'annotation de documents 20 multimédia. Dans le document [1], qui concerne un système illustré schématiquement sur la figure 8, les auteurs décrivent une solution appliquée à des documents multimédia 60 constitués par des documents vidéo. Selon cette solution, on détecte une classe d'objet constituée par 25 des visages dans un module 20 de détection de classe et on annote cet objet par un concept d'instance constitué par le nom de la personne. L'annotation automatique du concept d'instance se fait par classification supervisée dans un module 30 de test de classification recevant les données du module 20 de détection de classe et produisant des annotations 90. Cette démarche nécessite toutefois d'établir un modèle de classification 80 par lin apprentissagt n'-alehle clans un mndlile sue , ' rn 1(inl u, 2 système au niveau du module 20 de détection de classe. Ceci pose un problème pratique, du fait que ce système implique au niveau du module 20 de détection de classe de réaliser un apprentissage préalable de l'ontologie des concepts d'instance et donc le peuplement de cette ontologie par un ensemble important d'objets annotés. Dans la pratique il est impensable de peupler de telles ontologies pour l'intégralité des objets à annoter. Leur quantité entraîne plusieurs désavantages : Le modèle d'apprentissage est très gros donc complexe à stocker en mémoire ; La quantité de choix possibles dans la classification réduit sa précision ; Le modèle d'apprentissage ne comprend pas les exemples d'objets parus entre les instants T-1 et TO. Dans le document [2], qui concerne un système illustré schématiquement sur la figure 9, les auteurs décrivent une méthode pour peupler une ontologie à partir d'une base de données indexée par le texte et associée à un moteur de recherche. Pour cette application la base de données est la Toile et le moteur de recherche est le Service de recherche d'images « Google Images » (« Google » est une marque déposée de la société Google Inc). Comme dans le cas du document [1], un document multimédia à annoter 60 est introduit à un instant TO pour être traité par un module 20 de détection de classe puis par un module 30 de test de classification et produire des annotations 90, tandis qu'un modèle de classification 80 est établi à partir d'un module 10 d'apprentissage de classification qui est mis en oeuvre à un instant T-1 antérieur à l'instant TO. Le problème ici est que les objets obtenus sont très divers et ne correspondent pas toujours aux concepts recherchés. Dans le document [3], le problème ci-dessus est résolu en filtrant les objets obtenus par le système du document [2] à l'aide d'un outil de classification non-supervisé pourvu d'un critère de rejet. Ceci est illustré par le module 40 de la figure 9 qui comprend un module 41 de recherche d'objets annotés, un module 42 de détection de classe, un module 43 regroupement et un module 44 de peuplement d'une ontologie. En imhinoiit de( 11111( [ iiil,i un35 d'outil de classification supervisée d'instance d'objets. Le problème qu'il reste à résoudre est qu'en pratique les ontologies, comme par exemple l'ensemble des acteurs existants, sont énormes et que l'apprentissage d'un outil de classification pour de telles ontologies est prohibitif en terme de temps de calcul et diminue les performances de la classification, puisqu'il faut choisir un concept parmi un nombre important de concepts. L'idée de réduction d'ontologie a été amenée par un certain nombre d'auteurs, comme indiqué par exemple dans le document [4] qui décrit un système illustré sur la figure 10 où les modules semblables à ceux décrits précédemment portent les mêmes numéros de référence et ne seront pas décrits à nouveau. Cette réduction d'ontologie effectuée dans un module 50 précédant un module 40 de peuplement d'ontologie à un instant T-1 antérieur à l'instant TO d'introduction du document multimédia 60 dans un module 20 de détection de classe est appliquée notamment pour la restriction d'une ontologie à un domaine métier à partir de dictionnaires. Or, outre cet inconvénient de décalage dans le temps, il se pose un problème lorsque la réduction de l'ontologie doit s'appliquer à un ensemble de documents à indexer et pas à un seul document. Par exemple, l'ontologie « l'ensemble des acteurs existants » ne peut pas être réduite par ce type d'approches. [1] Mark Everingham, Josef Sivic, Andrew Zisserman: Taking the bite out of automated naming of characters in TV video. Image Vision Comput. 27(5): 545-559 (2009) [2] C. Millet, G. Grefenstette, L Bloch, P.-A. Moéllic, P. Hède. "Automatically populating an image ontology and semantic color filtering". In International Workshop Ontoimage'2006 Language Resources for Content-Based Image Retrieval, pages 34-39, Gènes, Italie, (2006). [3] S. Zinger, C. Minet, B. Mathieu, G. Grefenstette, P. Hède, P.-A. Moellic. "Clustenng and semantically filtering web images te create a large-scale image ontology, In Proceedings f the IS&TiiSPIE 18tli rI)(' t )Pl( 111 »(i il if-nt i 30 35 [4] Heller, B., Herre, H., Lippoldt, K.: "Domain-specific concepts and ontological reduction within a data dictionary framework". In: Data Integration in the Fife Sciences. Springer Verlag (2004) 47-62 Comme indiqué plus haut, les systèmes décrits dans les articles susmentionnés ne donnent pas entière satisfaction. Objet et description succincte de l'invention 10 La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités et à permettre de disposer d'un procédé et d'un système d'annotation automatique de document multimédia pouvant être mis en oeuvre sans mémoire de masse de grande capacité et sans décalage dans le temps 15 entre l'introduction d'un document multimédia à annoter dans le système de traitement et les étapes d'apprentissage des instances des classes d'objets à reconnaître. Ces buts sont atteints, conformément à l'invention, grâce à un procédé d'annotation automatique de documents multimédia comprenant 20 du texte et une partie non-textuelle comprenant au moins un média constitué par des informations sous forme d'image, de signal vidéo ou de son, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : a) Acquisition à un instant initial TO d'un document multimédia associé à des métadonnées décrivant ce document, 25 b) Acquisition d'une ontologie de description au voisinage de l'instant initial TO, c) Production d'une ontologie réduite par analyse du texte et des métadonnées du document multimédia pour en extraire les termes l'ontologie présents dans texte et les métadonnées et potentiellement (-'rli'. d'In"», nn 1111 1111p-,, d) Production d'une ontologie peuplée par recherche de termes textuels dans une base de données de documents non-textuels indexés par le texte et associée à un moteur de recherche pour fournir un ensemble de documents non-textuels contenant les termes de l'ontologie réduite produite à l'étape précédente, e) Apprentissage à la volée de modèles de classification des instances d'objets présents dans le document multimédia, et f) Application au document multimédia d'un test de classification utilisant des modèles de classification appris à la volée à l'étape précédente pour fournir en sortie au moins une annotation du document multimédia. Selon une caractéristique optionnelle, l'étape de production d'une ontologie peuplée comprend en outre une étape de filtrage. Ceci permet d'éliminer certains documents mal documentés de la base de données. Selon une autre caractéristique optionnelle avantageuse, l'étape d'application au document multimédia d'un test de classification comprend une étape préalable de détection de classes d'instances d'objets au sein des parties non-textuelles du document multimédia. Dans ce cas, l'étape de production d'une ontologie peuplée ou l'étape d'apprentissage à la volée de modèles de classification des instances d'objets présents dans le document multimédia peut comprendre une étape de détection des classes d'objets au sein des documents non-textuels qui peuplent l'ontologie. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé est appliqué à la reconnaissance en ligne d'acteurs dans un film vidéo, et le procédé comprend de préférence une étape de détection de classes d'objets constitués par des visages. [011 (]Lltie L)dftlUl 01eLédu et le procédé comprend de préférence une étape de détection de classes d'objets constitués par des bâtiments. Selon encore un autre mode de réalisation particulier, le procédé est appliqué à la reconnaissance en ligne de personnes depuis un réseau de vidéo-surveillance, et le procédé comprend de préférence une étape de détection de classes d'objets constitués par des visages. Les métadonnées associées au document multimédia constitué par un fichier de film vidéo peuvent comprendre le titre du film vidéo concerné. Les métadonnées associées au document multimédia constitué par un flux de vidéo-surveillance peuvent comprendre l'heure du flux de vidéo-surveillance concerné. L'invention concerne encore un système d'annotation automatique de documents multimédia comprenant du texte et une partie non-textuelle comprenant au moins un média constitué par des informations sous forme d'image, de signal vidéo ou de son, caractérisé en ce qu'il comprend les composants suivants : a) Une unité d'acquisition à un instant initial TO d'un document multimédia associé à des métadonnées décrivant ce document, b) Une unité d'acquisition d'une ontologie de description au voisinage de l'instant initial TO, c) Une unité de réduction d'ontologie par analyse du texte et des métadonnées du document multimédia configurée pour en extraire les termes de l'ontologie présents dans le texte et les métadonnées et potentiellement présents dans la partie non-textuelle du document, d) Une unité de peuplement d'une ontologie configurée pour rechercher des termes textuels dans une hase de données documents non textuels Indexes pu[ le Lexte d'-,()(1t'C h Ull F110t'lr (ifs 1(ht'r«he termes de l'ontologie réduite produite dans l'unité de réduction d'ontologie, e) Une unité d'apprentissage à la volée de modèles de classification des instances d'objets présents dans le document multimédia, et f) Une unité d'application au document multimédia d'un test de classification utilisant des modèles de classification appris à la volée dans l'unité d'apprentissage à la volée pour fournir en sortie au moins une annotation du document multimédia. L'unité de peuplement d'une ontologie peut en outre comprendre une unité de filtrage. L'unité d'application au document multimédia d'un test de classification peut être reliée à une unité préalable de détection de classes d'instances d'objets au sein des parties non-textuelles du document multimédia. Dans ce cas, l'unité de production d'une ontologie peuplée ou l'unité d'apprentissage à la volée de modèles de classification des instances d'objets présents dans le document multimédia peut également comprendre une unité de détection des classes d'objets au sein des documents non-textuels qui peuplent l'ontologie. Le système selon l'invention peut être appliqué à la reconnaissance en ligne d'acteurs dans un film vidéo, et peut de préférence comprendre une unité de détection de classes d'objets constitués par des visages, Le système selon l'invention peut encore être appliqué à la reconnaissance en ligne de monuments dans un film vidéo, et peut de préférence comprendre une unité de détection de classes d'objets constitues par des hatiments ion encore une outre appui ration posîhle, le système aplilkW surveillance, et le système comprend de préférence une unité de détection de classes d'objets constitués par des visages. L'invention proposée permet ainsi de résoudre plusieurs problèmes importants non résolus dans les travaux de l'art antérieur. Brève description des dessins D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description suivante de modes particuliers de réalisation, donnés à titre 10 d'exemples, en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la Figure 1 est un schéma-bloc montrant les éléments essentiels d'un système d'annotation automatique de documents multimédia selon l'invention, - la Figure 2 est un schéma-bloc analogue à celui de la Figure 1, mais 15 mettant en outre en oeuvre un détecteur de classe, - la Figure 3 est un schéma-bloc analogue à celui de la Figure 2, mais mettant en outre en oeuvre des modules de détection de classe et de regroupement en combinaison avec un module de peuplement d'une ontologie, 20 - la Figure 4 est un schéma-bloc analogue à celui de la Figure 2, mais mettant en outre en oeuvre un module de filtrage en combinaison avec un module de peuplement d'une ontologie, - la Figure 5 est un schéma-bloc d'un système selon l'invention appliqué à la reconnaissance en ligne des acteurs dans des films, 25 - la Figure 6 est un schéma-hier d'un système selon l'invention appliqué à la reconnaissance en ligne des monuments dans des films, - la Figure 7 est un schéma-Hoc d "un système selon l'invention appliqué à [çOI111JISSdf-IC dt2pLIH 1ln dt vlCh-'()-5 - la Figure 8 est un schéma-bloc montrant les éléments essentiels d'un premier exemple de système d'annotation automatique de documents multimédia selon l'art antérieur, - la Figure 9 est un schéma-bloc montrant les éléments essentiels de 5 deuxième et troisième exemples de systèmes d'annotation automatique de documents multimédia selon l'art antérieur, et - la Figure 10 est un schéma-bloc montrant les éléments essentiels d'un quatrième exemple de système d'annotation automatique de documents multimédia selon l'art antérieur. 10 Description détaillée de modes particuliers de réalisation Le principe général du procédé et du système d'annotation automatique de documents multimédia selon l'invention sera d'abord 15 exposé en référence aux figures 1 à 4. L'invention permet l'annotation automatique d'objets multimédia par des noms d'instance de classe d'objet multimédia. Elle est fondée sur, pour un document multimédia 160 donné comprenant du texte et des éléments non-textuels comprenant des images, des signaux vidéo et/ou 20 des éléments sonores : (1) la réduction de l'ontologie en fonction du document 160 (à l'aide du module 150 auquel est appliquée une ontologie 180). (2) Le peuplement à la volée de l'ontologie à l'aide d'un moteur de recherche comme décrit par exemple dans le document [2] (mise en 25 oeuvre du module 140 comprenant un module 141 de recherche d'objets annotés en utilisant des métadonnées associées au document 160 et un module 144 de peuplement d'une ontologie proprement dit s'appliquant à l'op uloliu edulie ch-fine fld 1 il ochile ' (3) Le filtrage éventuel des objets obtenus à l'aide d'un module de filtrage 145 optionnel incorporé dans le module 140 tel que représenté sur la Figure 4 et pouvant mettre en oeuvre par exemple le procédé de filtrage décrit dans le document [3]. (4) L'apprentissage d'un outil de classification supervisé à partir de l'ontologie réduite et peuplée fournie par le module 140 de peuplement à la volée d'une ontologie, à l'aide d'un module 110 d'apprentissage de classification. (5) La détection éventuelle des classes d'objets dans le document (par exemple des classes d'objets constituées par des bâtiments, des paysages, des visages,...) comme décrit par exemple dans le document [1], cette détection de classes d'objets étant effectuée au sein d'un module optionnel 120, 120A représenté sur les figures 2, 3 ou 4. (6) L'annotation automatique de la classe d'objet par un nom d'instance (par exemple « Louvre », « Paris »,) comme décrit par exemple dans le document [1], à l'aide d'un module 130 de test de classification utilisant un modèle de classification fourni par le module 110 d'apprentissage de classification, pour fournir des annotations 131 associées au document multimédia 160. Le mode de réalisation de la Figure 1 constitue la présentation la plus générale du système selon l'invention. Le module 150 de réduction de l'ontologie reçoit en entrée une ontologie et fournit en sortie une ontologie plus petite. Dans les systèmes connus tels que ceux décrits dans le document [4], une telle stratégie est appliquée pour la restriction d'une grande ontologie à un domaine ou un métier donné. Dans le cadre de la présente invention, on applique la réduction d'ontologie pour chaque document multimédia 160 acquis en entrée du système. Pour cela on analyse les informations textuelles internes et externes du document 160 et les métadonnées internes externes associées au document 160. On identifie dans le texte les concepts intéressants à extraire depuis les images. Cette réduction d'ontologie est effectuée après l'acquisition à un instant initial TO d'un document multimédia 160 puis l'acquisition d'une ontologie de description au voisinage de l'instant initial TO (voir les Figures 3 et 4). A titre d'exemple, on peut extraire de manière automatique (par filtrage XML, détection d'entité nommée, structuration d'informations), les informations de géolocalisation (coordonnées GPS, nom de lieu), les personnes présentes dans le document 160, les objets manufacturés présents dans ce document 160. Le module 140 de peuplement de l'ontologie peut mettre en oeuvre un procédé tel que celui décrit dans le document [2]. Dans ce document [2], les auteurs décrivent une méthode pour peupler une ontologie à partir d'une base de données d'image indexée par le texte et associée à un moteur de recherche. Pour une application selon l'invention, la base de données peut être la Toile et le moteur de recherche peut être le Service de recherche d'images « Google® Images ». Mais cette technique peut aussi être réalisée sur n'importe quelle base de données d'images indexées par le texte associée à un moteur de recherche d'images par le texte. Le module 170 de classification d'éléments non-textuels, par exemple appliqué à des images, permet d'associer à une image ou un autre élément non-textuel une annotation 131. Il incorpore deux modules principaux un module 110 d'apprentissage de classification qui prend en entrée une ontologie peuplée de documents multimédia dits d'exemples et fournit un modèle de classification 111 et un module 130 de test de classification qui prend en entrée un document multimédia 160 et fournit ()LI cIO-UHtIOnc, g du document L( module 170 de classification peut par exemple utiliser les techniques décrites dans le document [1]. Dans le mode de réalisation de la Figure 2, le module 170 de classification comprend en outre un module préliminaire 120 de détection de classe dans un document multimédia 160 acquis en entrée. Ce mode de réalisation préférentiel s'applique lorsque les annotations recherchées sont des instances de classes, comme par exemple une détection de visage ou une détection de bâtiment pour rechercher des instances de type personnage célèbre ou monument célèbre (par exemple « Le Louvre »). Cette détection de classe est également mise en oeuvre par les modules 120 et 120A des figures 3 et 4. Le mode de réalisation de la Figure 4 montre en outre un module optionnel de filtrage 145 incorporé dans le module 140 de peuplement de l'ontologie. Dans le mode de réalisation de la Figure 3, l'étape de filtrage réalisée au sein du module 140 de peuplement de l'ontologie comprend d'une part un module 142 de détection de classe et d'autre part un module 143 de regroupement ou classification non-supervisée avec rejet, qui peut être réalisé comme décrit dans le document [3]. Dans le mode de réalisation de la Figure 4, le module 120A de détection de classe incorporé dans le module 170 de classification reçoit d'une part le document multimédia 160 et d'autre part l'ontologie peuplée issue du module 140 de peuplement de l'ontologie. Ainsi, le système d'annotation automatique de documents multimédia par apprentissage de l'ontologie de classification à la volée selon l'invention permet d'une manière générale de reconnaître et de localiser, au sein d'un document multimédia, des instances de concepts multimédia au sens large. Le procédé selon l'invention se base sur la reconnaissance et la localisation de classe d'objets (par exemple visage, bâtiment, son environnemental,...) et permet ensuite d'annoter automatiquement cet objet par un concept d'instance (par exemple personnage, monument tel que le Louvre, objet sonore tel que sirène,...), à l'aide d'un modèle de classification supervisé appris à la volée. L'ontologie d'instance d'objets à reconnaître est créée (module 180), réduite (module 150), peuplée (module 140) et apprise (module 110) par l'outil de classification supervisé à la volée pour chaque document multimédia acquis 160. Ces opérations se fondent sur le filtrage de texte interne et externe au document 160 et des métadonnées interne et externe qui lui sont associées. Parmi les avantages spécifiques résultant de la mise en oeuvre du procédé selon l'invention, on peut noter en particulier que, par rapport à l'article de l'état de l'art [1], l'intérêt est d'apprendre un modèle de classification des instances d'objets spécifique à chaque document en entrée du système. Le principal intérêt réside dans la limitation automatique du nombre d'instances à détecter dans un document. D'un point de vue technique cela entraîne : 1) Une réduction de la taille mémoire des modèles de classification. 2) Une augmentation de la précision de la classification du fait de la limitation des choix à faire. Dans les faits, cela rend ce type d'algorithme applicable pour des applications à grandes échelles et entièrement automatisées, comme par exemple pour l'application qui sera décrite plus loin en référence à la Figure 5, où contrairement à l'art antérieur, la réduction de l'ontologie, ainsi que la population n'est pas réalisée manuellement a priori à un instant T-1 précédant l'instant TO d'acquisition du document multimédia à traiter, mais à un instant postérieur à cet instant TO d'acquisition du document à annoter. Par ailleurs un autre avantage, est que, si la base de données de documents prise en compte dans les modules 141 et 142 est renouvelée en permanence, alors le procédé selon l'invention prend également en compte les modifications d'apparence des instances d'objets entre les temps T-1 et TO. Ainsi, l'invention, permet, dans un cadre assez large de l'annotation d'objets multimédia par classification supervisée, d'apprendre à un outil de classification supervisée, pour un objet donné et à la volée (lorsque l'objet est donné à l'outil d'annotation), l'ontologie réduite d'instances à annoter. Cela permet de s'affranchir de l'apprentissage hors-ligne des ontologies d'annotations ce qui, du fait de leur importance, est prohibitif en temps et diminue la précision de l'annotation (puisque l'outil choisit parmi un nombre important de concepts). De plus cela permet de ne pas limiter le champ des annotations possibles aux instances connues au moment de la construction hors-ligne de l'ontologie. Cela rend de tels outils d'annotation d'objets multimédia par classification supervisée applicables dans des cas réels et pour de grandes bases de données très variées, en évolution permanente. On décrira maintenant en référence aux Figures 5 à 7 des exemples particuliers d'application du procédé et du système d'annotation automatique de documents multimédia selon l'invention par apprentissage de l'ontologie de classification à la volée. La Figure 5 montre un exemple d'application à la reconnaissance en ligne d'acteurs dans des films de fiction. Dans ce cas, le document multimédia 260 est constitué fichier du film comprenant des éléments vidéo et auquel sont associées des niétadonnées. Le serveur d'indexation 270 comprend un module 251 de détection de métadonnées qui, dans l'exemple considéré, sont constituées par le titre du film. Le titre du film 252 détecté par le module 251 de détection du titre est transmis à un serveur spécialisé 250A, tel que par exemple le serveur connu sous le nom de « Allociné qui comprend une base de données 253 de films et un module 254 de recherche dans la base de données 253. L'ontologie disponible sur le serveur spécialisé 250A comprend ainsi l'ensemble des acteurs connus ainsi que les films dans lesquels ils ont joué. On obtient ainsi la distribution artistique 255 d'un film connaissant son titre 252. Le serveur 250A participe ainsi à la réduction d'ontologie du module 150 des Figures 1 à 4 en fournissant pour le film identifié par son titre 252 la liste des acteurs ayant joué dans ce film. Un autre serveur spécialisé 250B, tel que par exemple le serveur « Google® Images », permet d'effectuer dans un module 256 une recherche de photographies des visages des acteurs de la distribution artistique 255 définie dans le serveur 250A, pour fournir au serveur d'indexation 270 les photographies 257 des visages des acteurs de la distribution artistique. Le serveur 250B joue ainsi le rôle du module 141 de recherche d'objets annotés des Figures 1 à 4. Le module 240 du serveur d'indexation 270 effectue des opérations de filtrage et de détection de visages pour fournir une ontologie peuplée au module 210 d'apprentissage de classification de visage qui fournit un modèle de classification 211 à un module 230 de test de classification de visage recevant par ailleurs les visages 221 issus d'un module 220 de détection de visages au sein du document multimédia 260. Le filtrage peut etre effectué à l'aide d'un algorithme SNN (selon i' prf scion anglaisa e,hapeci Neaie Neignheui qui i ffE un regroupement avec critère de rejet, tel que par exemple décrit dans le document [3]. La détection de classe peut être effectuée à l'aide d'un algorithme de détection de visage de Viola Jones décrit par exemple dans : http;//fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode de Viola et Jones. Le test de classification 230 destiné à fournir en tant qu'annotation l'identification 231 de la distribution artistique peut par exemple utiliser le modèle de classification de visages décrit dans l'article [1]. En résumé, dans le cas d'une application à la reconnaissance de personnes dans les films de fiction, le document multimédia est une vidéo, le détecteur de classe 120 des Figures 2 et 3, le détecteur de classe 120A de la Figure 4 et le détecteur de classe 142 de la Figure 3 sont des détecteurs de visage. Le module de réduction d'ontologie des Figures 1 à 4 met en oeuvre le serveur spécialisé 250A pour aller chercher sur ce serveur comprenant des métadonnées externes les noms des acteurs du film. L'ontologie est ici l'ensemble des acteurs connus que l'on réduit aux acteurs présents dans le film plus le cas échéant une classe autre. Le peuplement de l'ontologie par le module 140 des Figures 1 à 4 met en oeuvre dans cette application le serveur spécialisé 250B. On peut ainsi aller chercher sur la Toile (par exemple par un serveur 250B tel que « Google® images ») des photographies des acteurs du film. Dans le module 240, ces photographies peuvent être filtrées en utilisant des modules tels que les modules 142 et 143 de la Figure 3. Les modules 210 d'apprentissage de classification et 230 de test de classification peuvent être constitués par un outil de classification des visages tel que décrit dans le document [1]. Les annotations rajoutées au document vidéo de départ peuvent c-smprengre pour chaque visage dg Ciéti»- i cid ns ie film t identifié par sa position dans l'espace et dans le temps, le nom de l'acteur et/ou le nom du personnage joué par l'acteur dans ce film. Pour mettre en oeuvre le procédé d'annotation automatique du document vidéo, celui-ci est d'abord segmenté en plans à l'aide d'un algorithme standard avant que ne soient effectuées une détection de visages dans le module 220 et une détermination des positions dans l'espace et dans le temps de caractéristiques locales de ces visages. La base de données d'apprentissage de la classification est établie en parallèle au processus de détection de visage, à l'aide du module 210 en faisant appel aux serveurs extérieurs 250A, 2508. Le module 230 de test de classification de visages permettant de générer les annotations 231 d'identification des acteurs, et qui fait appel à des comparaisons d'histogrammes avec une simple distance entre les données de référence des visages du modèle de classification 211 et les données 221 des visages détectés (algorithme des k plus proches voisins permettant d'annoter un visage détecté avec le nom majoritaire associé aux k images les plus proches parmi les images du modèle de classification 211), peut ainsi fonctionner de façon automatique en temps réel et le processus d'apprentissage peut constamment être à jour, puisqu'il s'effectue en parallèle avec la détection de visage, une fois acquis le document multimédia à annoter. Une application similaire à celle de la reconnaissance d'acteurs dans des films de fiction peut consister en la reconnaissance de personnes célèbres, autres que des acteurs, qui appartiennent à une catégorie donnée (personnages historiques sportifs, artistes écrivains, hommes politiques, etc...) et apparaissent dans des films documentaires ou d'actualité. Dans ce cas les métadonnées associées au document 7lilitimedia néLU«Int comprends t pal ( ample titre d'Une émission rie télévision et les serveurs spécialisés 250A, 250B sont adaptés à la catégorie de personnes célèbres prise en compte. La Figure 6 montre un exemple d'application à la reconnaissance en ligne de monuments dans des films de fiction. Dans ce cas, comme dans celui de l'application de la Figure 5, le document multimédia 360 est constitué par un fichier du film comprenant des éléments vidéo et auquel sont associées des métadonnées. Le serveur d'indexation 370 comprend un module 351 de détection de métadonnées qui, dans l'exemple considéré, sont constituées par le titre du film. Le titre du film 352 détecté par le module 351 de détection du titre est transmis à un serveur spécialisé 350A, tel que par exemple le serveur connu sous le nom de « Allociné qui comprend une base de données 353 de films et un module 354 de recherche dans la base de données 353. L'ontologie disponible sur le serveur spécialisé 350A comprend ainsi l'ensemble des films connus ainsi que les lieux de tournage de ces films. On obtient ainsi les lieux de tournage 355 d'un film connaissant son titre 352. Le serveur 350A participe ainsi à la réduction d'ontologie du module 150 des Figures 1 à 4 en fournissant pour le film identifié par son titre 352 la liste des lieux de tournage 355 du film. Dans cette application, le module 141 de recherche d'objets annotés des Figures 1 à 4 peut consister en un module 357 de recherche de photographies de monuments dans une base de données 356 de monuments, telle que par exemple l'ontologie connue sous le nom de « Gazetiki », qui peut être interne au serveur 370 et qui répertorie l'ensemble des monuments connus du monde avec leur position géographique, notamment la ville et comprend des photographies de ces [e moteur Ci(' GC hef( he 3h~' va donc retrouve) duc, film et va ainsi constituer l'ontologie peuplée appliquée à un module 310 d'apprentissage de classification de monument. A titre d'alternative, si la base de données de monuments 356 interne au serveur 370 ne contient que l'identification et la localisation des monuments sans leur photographie, il est possible, comme dans le cas de l'application de la Figure 5, d'utiliser un autre serveur spécialisé, qui permet d'effectuer sur la Toile à l'aide d'un moteur de recherche une recherche de photographies des monuments des lieux de tournage 355 définis dans le serveur 350A, pour fournir au serveur d'indexation 370 les photographies 358 des monuments des lieux de tournage des films, précédemment identifiés par le module de recherche 357. Le serveur supplémentaire, qui peut être par exemple le serveur « Flickr » (marque déposée de la société Yahoo Inc), joue ainsi avec le module de recherche 357 le rôle du module 141 de recherche d'objets annotés des Figures 1 à 4. Le serveur d'indexation 370 peut effectuer des opérations de filtrage et de regroupement pour fournir une ontologie peuplée au module 310 d'apprentissage de classification de monument qui fournit un modèle de classification 311 à un module 330 de test de classification de monument recevant par ailleurs les bâtiments 321 issus d'un module 320 de détection de bâtiments au sein du document multimédia 360. Le filtrage peut être effectué comme par exemple décrit dans le document [3]. La détection de classe peut être effectuée à l'aide d'un algorithme 25 de détection de bâtiments tel que décrit_ par exemple dans le document Le test dt: classification 330 destiné à fournir en tant qu'annotation Viclentifk ation de (jdSbIf'Rdt.R.l (. classification de monument peuvent par exemple utiliser le modèle de classification de bâtiments décrit pour les objets génériques dans le document [6]. [5] Christophe Millet. Génération de sémantiques spatiales à plusieurs échelles. Traitement d'images pour l'extraction d'informations sémantiques dans les images, et la génération d'une description textuelle automatique. Rapport de Projet de Fin d'étude ENSTA + DEA IARFA. [6] DG Lowe. Object recognition from local scale-invariant features. In Computer Vision, 1999. On décrira maintenant en référence à la Figure 7 un exemple d'application à la reconnaissance en ligne de personnes depuis un réseau de vidéo-surveillance. Dans ce cas le document multimédia 460 appliqué à un serveur d'indexation 470 comprend un flux de vidéo-surveillance. La métadonnée 451 associée au document multimédia 460 et prise en compte pour la réduction d'ontologie est l'heure. Cette métadonnée 451 est transmise à un serveur 450 associé au lieu auquel s'applique la vidéo-surveillance. L'ontologie consiste ici en une base de données 452 regroupant l'ensemble des personnes habilitées à rentrer dans le réseau de caméra (nom et photographie, heures de présence dans le réseau), interne au système. Le module 141 de recherche d'objets annotés des Figures 1 à 4 comprend ici un module 453 de recherche de base de données qui coopère avec la base de données 452 pour rechercher des photographies e., des visages des personnes présentes dans le réseau à l'heure transmise en métadonnée 451 et fournir, sans filtrage spécifique, ces photographies 454 des visages des personnes présentes dans le réseau, en tant ciu ontologie un module 410 d api,Hntisscigni Ç la ;sifi~ etlou de de classification de visage apte à fournir en sortie les informations 431 d'annotation de l'identification des personnes présentes. Le module 420 de détection de classe qui fournit, à partir du flux 460 de vidéo-surveillance, une information de visage 421 au module 430 de test de classification de visage, peut mettre en oeuvre l'algorithme de détection de visage de Viola Jones. Les modules 410 d'apprentissage de classification et 430 de test de classification peuvent mettre en oeuvre un modèle de classification de visages 411 tel que celui décrit dans l'article [1]. 10 REVENDICATIONS1. Système d'annotation automatique de documents multimédia comprenant du texte et une partie non-textuelle comprenant au moins un média constitué par des informations sous forme d'image, de signal vidéo ou de son, caractérisé en ce qu'il comprend les composants suivants : a) Une unité d'acquisition à un instant initial TO d'un document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460) associé à des métadonnées décrivant ce document, b) Une unité d'acquisition d'une ontologie de description (180) au voisinage de l'instant initial TO, c) Une unité (150) de réduction d'ontologie par analyse du texte et des métadonnées du document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460) configurée pour en extraire les termes de l'ontologie présents dans le texte et les métadonnées et potentiellement présents dans la partie non-textuelle du document, d) Une unité (140) de peuplement d'une ontologie configurée pour rechercher des termes textuels dans une base de données de documents non-textuels indexés par le texte et associée à un moteur de recherche pour fournir un ensemble de documents non-textuels contenant les termes de l'ontologie réduite produite dans l'unité (150) de réduction d'ontologie, e) Une unité (110) d'apprentissage à la volée de modèles de classification (111) des instances d'objets présents dans le document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460), et f) Une unité (130) d'application au document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460) d'un test de classification utilisant des modèles de classification (111) appris à la volée dans l'unité (110) d'apprentissage à la volée pour fournir en sortie au moins une annotation (131) du document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460). 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'unité (140) de peuplement d'une ontologie comprend en outre une unité de filtrage (145). 3. Système selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce que l'unité (130) d'application au document multimédia d'un test de classification est reliée à une unité (120) préalable de détection de classes d'instances d'objets au sein des parties non-textuelles du document multimédia (160 ; 260 ; 360 ; 460). 4. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'unité (140) de production d'une ontologie peuplée ou l'unité (110) d'apprentissage à la volée de modèles de classification des instances d'objets présents dans le document multimédia comprend une unité (142 ; 120A) de détection des classes d'objets au sein des documents non-textuels qui peuplent l'ontologie. 5. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il est appliqué à la reconnaissance en ligne d'acteurs dans un film vidéo, et en ce qu'il comprend une unité (220) de détection de classes d'objets constitués par des visages. 6. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il est appliqué à la reconnaissance en ligne de monuments dans un film vidéo, et en ce qu'il comprend une unité (320) de détection de classes d'objets constitués par des bâtiments. 7. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il est appliqué à la reconnaissance en ligne de personnes depuis un réseau de vidéo-surveillance, et en ce qu'il comprend une unité (420) de détection de classes d'objets constitués par des visages.