Brevet FR2991078A1 — publié le 20131129

SELECTION D'IMAGE BASEE SUR UN STYLE PHOTOGRAPHIQUE [0001] Le mode de réalisation donné à titre d'exemple concerne les techniques de classification et trouve une application particulière en liaison avec un système et un procédé de sélection d'images basés sur un style photographique par apprentissage d'annotations de style photographique utilisant une approche commandée par données. [0002] Un style photographique désigne une façon cohérente de prendre des images photographiques qui peut être obtenue par manipulation de configurations d'appareil photographique, telles qu'une vitesse d'obturateur, une exposition, un niveau ISO et similaire. En général, différents styles sont obtenus en changeant la façon dont un sujet particulier est photographié, plutôt que par photographie répétée du même sujet. Des styles peuvent avoir un impact sur l'observateur de différentes façons. Par exemple, un flou animé est perçu en tant qu'indication de vitesse, d'activité et de dynamisme. [0003] Des concepteurs graphiques ont souvent accès à de larges bases de données d'images photographiques qui peuvent être annotées avec des marques basées sur un contenu sémantique, telles que « ciel », « personne » ou « fleur ». Alors que des déposants de photographies dans de telles bases de données créatives sont généralement compétents par rapport à l'affectation de marques basées sur un contenu, ils sont souvent moins aptes ou disposés à appliquer des marques basées sur un style photographique. Ainsi, lors de la recherche d'une image qui véhicule une émotion particulière ou a un style photographique particulier, l'utilisateur est face à la recherche à travers de grands nombres d'images pour trouver celles qui rencontrent les critères généraux d'intérêt. [0004] Une évaluation automatisée de style s'est également révélée difficile en raison du manque de telles données annotées. [0005] Il demeure un besoin pour un système et un procédé qui fournissent une approche plus complète pour affecter des aspects de style photographique à une image et qui fournissent un procédé interactif convivial pour extraire des images basées sur ces aspects. [0006] Selon un aspect du mode de réalisation donné à titre d'exemple, un procédé pour aider un utilisateur à choisir des images sur la base d'un style photographique comprend, avec un classificateur entraîné de dispositif informatique qui a été entraîné sur des images annotées selon un ensemble de catégories de style photographique, l'affectation d'une valeur de style pour chacune d'un ensemble de catégories de style photographique à chacune d'un ensemble d'images de base de données. Une sélection d'utilisateur d'un sous-ensemble des catégories de style photographique est reçue. Une interface d'utilisateur est générée pour affecter des valeurs à chacune des catégories de style photographique choisies. Un sous-ensemble d'images dans la base de données est identifié, sur la base des valeurs affectées de l'utilisateur pour chacune des catégories de style photographique choisies et des valeurs de style pour chacune des catégories de style photographique choisies des images de base de données. [0007] Selon un autre aspect du mode de réalisation donné à titre d'exemple, un système pour choisir des images sur la base d'un style photographique comprend une mémoire qui stocke un ensemble d'images de base de données. Chacune des images de base de données a une valeur de style pour chacune d'un ensemble de catégories de style photographique sur la base de scores de style produits par un classificateur entraîné. Un composant de générateur génère une interface graphique d'utilisateur pour un affichage à un utilisateur. L'interface graphique d'utilisateur permet à l'utilisateur de choisir un sous-ensemble des catégories de style photographique. Le composant de générateur génère une représentation des catégories de style photographique choisies, ce par quoi l'utilisateur affecte des valeurs pour les catégories de style photographique choisies. Un composant d'extraction extrait un ensemble d'images de la base de données sur la base des valeurs affectées pour chacune des catégories de style photographique choisies et des valeurs de style pour chacune des catégories de style photographique choisies des images de base de données. Un processeur met en oeuvre le composant de générateur et le composant d'extraction. [0008] Selon un autre aspect du mode de réalisation donné à titre d'exemple, un procédé de génération d'un système des images sur la base d'un style comprend l'entraînement d'un classificateur pour choisir photographique avec des représentations d'image caractéristiques extraites d'un sur la base de ensemble d'images d'entraînement et d'étiquettes d'image correspondantes. Chacune des images d'entraînement est étiquetée avec une catégorie de style photographique respective choisie à partir d'un ensemble de catégories de style photographique. Les catégories de style photographique comprennent au moins six catégories de style photographique choisies à partir du groupe consistant en des couleurs complémentaires, une image négative, deux tons, une lumière sur blanc, une macro, une règle des tiers, une profondeur de foyer peu profonde, un point de fuite, une gamme dynamique élevée, un grain d'image, une exposition longue, un flou animé, des silhouettes et leurs combinaisons, les catégories de style photographique étant partitionnées en exactement trois classes de style, chacune des classes de style comprenant au moins deux des catégories de style. Une valeur de style pour chacune de l'ensemble de catégories de style photographique est affectée à chacune d'un ensemble d'images de base de données avec le classificateur entraîné. Les valeurs de catégorie de style sont stockées, ce par quoi un sous-ensemble de l'ensemble d'images de base de données est apte à être choisi sur la base d'une valeur de style pour une catégorie de style choisie à partir de chacune des trois classes de style. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS [0009] La Figure 1 illustre une taxonomie de style photographique donnée à titre d'exemple ; [0010] La Figure 2 est un schéma fonctionnel d'un système d'extraction d'image selon un aspect du mode de réalisation donné à titre d'exemple ; [0011] La Figure 3 est un organigramme illustrant un procédé d'extraction d'image selon un autre aspect du mode de réalisation donné à titre d'exemple ; [0012] La Figure 4 illustre une interface graphique d'utilisateur donnée à titre d'exemple pour définir des 20 caractéristiques de style ; [0013] La Figure 5 illustre une autre interface graphique d'utilisateur donnée à titre d'exemple pour définir des caractéristiques de style ; [0014] La Figure 6 illustre la projection de 25 caractéristiques de style sur une carte de style bidimensionnelle ; [0015] La Figure 7 illustre l'utilisation de coordonnées barycentriques pour calculer des valeurs de style d'une interrogation d'utilisateur ; et 30 [0016] La Figure 8 illustre les résultats d'utilisation de différentes caractéristiques pour entraîner un classificateur basé sur un style. DESCRIPTION DE TAILLEE [0017] Le mode de réalisation donné à titre d'exemple concerne un système et un procédé qui permettent à des recherches d'image d'être adaptées, sur la base d'un style photographique. Le système donné à titre d'exemple autorise 5 un utilisateur, tel qu'un concepteur graphique, à réaliser une recherche commandée par cible utilisant une taxonomie de styles photographiques qui autorise des combinaisons de catégories de style à être choisies. Une interface d'utilisateur est fournie, laquelle autorise l'utilisateur à 10 générer une interrogation dans un espace défini par la combinaison choisie. [0018] Une approche folksonomique peut être utilisée dans la définition de la taxonomie de styles photographiques. Une taxonomie donnée à titre d'exemple 1 est illustrée sur la 15 Figure 1. La taxonomie donnée à titre d'exemple comprend une pluralité de classes de style photographique 2, 3, 4, telles que deux, trois, quatre ou jusqu'à dix classes ou plus. Trois classes de style 2, 3, 4 sont représentées au moyen d'un exemple. Dans chaque classe, une pluralité de 20 catégories de style différentes (sous-classes) 5 sont prévues, telle qu'à partir de 2-10 catégories de style. Les classes de style 2, 3, 4 sont ainsi partitionnées chacune en un ensemble de catégories 5, chaque classe ayant un ensemble différent, non chevauchant, de catégories de style. En tant 25 qu'exemple, la taxonomie 1 comprend trois classes de style photographique 2, 3, 4, qui sont associées aux trois primitives visuelles typiquement manipulées par des photographes utilisant des configurations d'appareil photographique : couleur, composition et éclairage. Les 30 classes 2, 3, 4 peuvent chacune avoir un nombre différent de catégories de style, par exemple, au moins deux des classes ont au moins trois, ou au moins quatre catégories. Alors que la taxonomie donnée à titre d'exemple est générée manuellement, la taxonomie peut également être générée 35 automatiquement ou semi-automatiquement à travers des procédés d'analyse de texte non supervisés, par exemple, une analyse sémantique latente probabiliste (pLSA) ou une analyse sémantique latente (LSA). [0019] Les catégories données à titre d'exemple 5 sont comme suit : [0020] Pour la couleur : couleurs complémentaires : des couleurs dominantes de l'image proviennent de couleurs complémentaires d'une roue des couleurs, telles que le jaune avec le violet ou le rouge 10 avec le vert ; image négative : les couleurs de l'image et/ou les valeurs de luminance sont inversées, comme dans un négatif couleur ; deux tons : des images dans lesquelles deux couleurs 15 sont utilisées pour représenter différentes valeurs de niveaux de gris d'une image, telles que le noir (pour les pixels plus sombres) et le jaune (pour les pixels plus clairs) ; et lumière sur blanc : une partie de premier plan de 20 l'image qui ressort d'un arrière-plan blanc. [0021] Pour la composition : macro : images en plan serré d'un sujet ; règle des tiers : des caractéristiques prédominantes de l'image, telles que l'horizon ou des yeux d'une personne, 25 sont positionnés sur ou près d'une ligne imaginaire générée par division de l'image horizontalement ou verticalement en trois régions de dimensions égales ; profondeur de foyer (DOF) peu profonde: le sujet d'une image est au foyer, alors que d'autres objets de l'image 30 sont hors du foyer ; et point de fuite : des lignes majeures des objets de l'image apparaissent converger vers un point. [0022] Pour l'éclairage : gamme dynamique élevée (RPR) : l'image a une large 35 gamme de luminance par comparaison à une image typique ; grain d'image : l'image est visuellement granuleuse (bruitée) ; exposition longue : l'image capture des changements qui se produisent au cours du temps, tels que dans une 5 présentation de feux d'artifice ; flou de mouvement : l'image a à la fois des objets flous et non flous, signifiant un déplacement de l'objet flou ; et silhouettes : un objet apparaît sombre vis-à-vis d'un 10 arrière-plan plus clair. [0023] Il convient d'apprécier que le système et le procédé donnés à titre d'exemple ne sont pas limités à ces aspects particuliers de style photographique. Il convient également de noter que les catégories de style données à 15 titre d'exemple sont largement indépendantes du contenu sémantique de l'image. Par exemple, une image photographique d'une personne pourrait être affectée à l'une quelconque ou à plusieurs de ces catégories, en fonction des techniques photographiques utilisées dans la capture de l'image. 20 [0024] L'ensemble de catégories de style 5 peut être choisi sur la base des intérêts des utilisateurs, et/ou sur la base d'aspects communs de style photographique trouvés dans des images dans une base de données d'images. Certains aspects de style peuvent être plus difficiles à affecter à 25 des images à l'aide de techniques de classification automatisées et ainsi ces aspects peuvent être groupés ensemble en tant que catégorie unique ou exclus de la taxonomie 1. [0025] Certains des styles photographiques représentés par 30 ces catégories tendent à se produire indépendamment alors que d'autres tendent à se produire simultanément. En général, les catégories dans une classe sont plus susceptibles d'être indépendantes, à savoir, elles ne sont pas trouvées ensemble dans une image, alors que des 35 catégories de style prises de classes différentes peuvent se produire simultanément dans une image. Ceci signifie qu'une image peut avoir une composition spécifique (par exemple, profondeur de foyer peu profonde) mais également des couleurs complémentaires et une exposition longue. [0026] La Figure 2 illustre un système donné à titre d'exemple 10 pour classifier et extraire des images photographiques sur la base de la taxonomie de style photographique donnée à titre d'exemple 1. Le système comprend un premier dispositif informatique 12, tel qu'un ordinateur de serveur, qui comprend une mémoire principale 14 qui stocke des instructions 16 pour réaliser le procédé donné à titre d'exemple décrit en référence à la Figure 3. Un processeur 18, en communication avec la mémoire 14, met en oeuvre les instructions. Le procédé donné à titre d'exemple comprend une phase d'entraînement, dans laquelle un modèle de classificateur statistique (ou « classificateur ») 20 est entraîné à l'aide d'un ensemble d'entraînement 22 d'images d'entraînement qui ont chacune été annotées avec une ou plusieurs des catégories de style 5. Le modèle de classificateur 20 est entraîné avec des caractéristiques extraites de chaque image d'entraînement 22 et l'étiquette correspondante. Par exemple, une représentation multidimensionnelle de l'image 22 est générée, sur la base des caractéristiques extraites, et est alimentée au classificateur. Le modèle de classificateur entraîné 20 est ensuite utilisé pour affecter des étiquettes de style photographique, correspondant aux catégories de style choisies, de manière probabiliste à chacune d'un ensemble d'images de base de données 24 stockées dans une base de données d'images 26, sur la base de caractéristiques extraites des images de base de données. Les images de base de données 24 n'ont initialement aucune étiquette de style photographique rattachée à elles, ou si elles ont, elles n'ont pas de probabilités affectées pour chacune des catégories de style photographique données à titre d'exemple. Le modèle de classificateur entraîné 20 peut être stocké dans une mémoire de données 28 du système 10. L'entraînement du modèle de classificateur 20 est réalisé par un composant de classificateur 30 stocké dans une mémoire 14, ou autre part dans le système. Les images de base de données 24 peuvent être affectées chacune d'une valeur de style pour chacune de l'ensemble de catégories de style par le composant de classificateur 30, sur la base de la probabilité (score de style) délivrée en sortie par le modèle de classificateur 20. Dans la génération des valeurs de style, les scores de probabilité peuvent être normalisés à une plage de 0-1 pour chacune des catégories de style, sur la base des scores de probabilité maximal et minimal délivrés en sortie par le classificateur sur l'ensemble de données 24. Comme cela sera apprécié, les images d'entraînement étiquetées manuellement 22 peuvent également se voir affecter des scores de style par le modèle de classificateur 20 et incorporés dans un ensemble de données 24. [0027] Ayant affecté à chaque image de base de données 24 une valeur de style pour chacune des catégories de style photographique 5, le composant de classificateur 30 et le modèle de classificateur 20 ne sont plus nécessaires et peuvent être omis du système 10. En variante, le composant de classificateur 30 et le modèle de classificateur 20 peuvent être maintenus dans le système 10 pour étiqueter de nouvelles images 24 à mesure qu'elles sont ajoutées à la base de données 26 et/ou pour ré-entraîner le modèle 20 sur un nouvel ensemble d'images d'entraînement 22. [0028] Dans certains modes de réalisation, les images 24 dans la base de données peuvent également être annotées avec des étiquettes ou valeurs de catégorie sémantique, pour un ensemble prédéfini de catégories sémantiques. Tel que noté précédemment, des étiquettes sémantiques concernent le contenu visuel de l'image et peuvent être des étiquettes de catégorie générale, telles que pour un type de scène, tel que « paysage », « urbain », « plage » et/ou des catégories pour des sujets spécifiques, tels que « personne », « bâtiment », « voiture » et similaire. Les étiquettes ou valeurs sémantiques peuvent être affectées manuellement ou automatiquement aux images de base de données 24. Dans le cas d'une affectation automatique, un ou plusieurs classificateurs peuvent être entraînés à l'aide d'un ensemble d'images d'entraînement qui ont chacune été étiquetées avec une catégorie sémantique. Les étiquettes, conjointement avec des représentations correspondantes des images, sont mises en entrée du classificateur pour apprendre un modèle de classificateur. Les représentations peuvent être basées sur des caractéristiques extraites d'images d'entraînement, qui peuvent être obtenues de la même façon que pour les étiquettes de style, et dans un mode de réalisation, peuvent utiliser les mêmes représentations. [0029] Le système 10 comprend en outre un générateur d'interface graphique d'utilisateur (GUI) 32 pour générer une interface graphique d'utilisateur 34 qui est affichée sur un dispositif d'affichage 36, tel qu'un écran d'affichage à cristaux liquides (LCD), d'un dispositif informatique client associé 38. Des interfaces données à titre d'exemple 34, 34' sont représentées sur les Figures 4 et 5. Le générateur d'interface graphique d'utilisateur 32 peut être résident dans une mémoire sur un ou plusieurs du dispositif informatique 12 et du dispositif client 38. [0030] Si l'on continue à se référer à la Figure 2, le dispositif client 38 peut être lié en communication au dispositif informatique 12 par une liaison filaire ou sans fil 40, telle qu'un réseau local ou un réseau étendu, tel que l'Internet. Dans un mode de réalisation, le dispositif client 38 comporte un générateur de GUI client 42 qui comprend les instructions pour afficher la GUI 34, 34' sur le dispositif d'affichage associé 36 et pour recevoir des entrées d'utilisateur correspondant aux sélections de valeur de style sur la GUI. Les entrées d'utilisateur peuvent être faites par l'intermédiaire d'un dispositif d'entrée d'utilisateur 44, tel qu'un clavier, un clavier numérique, un écran tactile, un dispositif de commande de curseur, tel qu'une souris, un manche ou similaires, ou une combinaison de ceux-ci. Le dispositif client 38 comprend une mémoire 46, qui stocke le logiciel du côté client du générateur de GUI 42, et un processeur 48, en communication avec la mémoire 46, pour mettre en oeuvre le générateur de GUI 42. Le dispositif client 38 peut communiquer avec l'ordinateur de serveur à travers un navigateur web 50. Le navigateur peut être lié au dispositif client avec un site Internet hébergé par le serveur 12 ou par un ordinateur lié. De cette façon, une interrogation 52 est téléversée sur l'ordinateur de serveur 12, sur la base des sélections de valeur de style d'utilisateur faites par l'intermédiaire de la GUI 34. [0031] Le système d'ordinateur 10 comprend en outre un composant d'extraction 54 pour extraire un sous-ensemble 56 des images de base de données 24 en réponse à l'interrogation 52. Le dispositif informatique client 38 reçoit ensuite une ou plusieurs des images de base de données 56 qui répondent à l'interrogation 52. Ceci peut comprendre la réception d'une ou plusieurs des images de pleine résolution elles-mêmes, un lien unique vers chacune des images de réponse 24 dans la base de données 26, et une miniature (version à résolution de pixels réduite) de la ou des images. Les images extraites 56 sont ensuite affichées à l'utilisateur sur le dispositif d'affichage 36 ou sur un autre dispositif d'affichage. [0032] Chacun des dispositifs informatiques 12, 38 comprend un ou plusieurs dispositifs d'entrée/sortie respectifs 60, 62, 64 pour communiquer avec des dispositifs externes. Les différents composants matériels du dispositif informatique 12, 38 peuvent être tous connectés par un bus respectif 66, 68. Comme cela sera apprécié, l'agencement de dispositifs informatiques 12, 38 est illustratif uniquement, et les composants du système 10 peuvent être distribués sur plus ou moins de dispositifs informatiques. Par exemple, le dispositif d'affichage 36 peut être lié directement au dispositif informatique 12, plutôt qu'à travers un dispositif client 38. [0033] Le système d'ordinateur 10 et/ou le dispositif client 38 peuvent chacun comprendre un ou plusieurs 10 dispositifs informatiques. [0034] La mémoire 14, 28, 46 peut représenter un quelconque type de support apte à être lu par ordinateur non transitoire tel qu'une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), un disque ou une bande magnétique, un disque optique, 15 une mémoire flash ou une mémoire holographique. [0035] Le ou les processeurs numériques 18, 48 peuvent être mis en oeuvre de manières diverses, tel que par un processeur à coeur unique, un processeur à double coeur, (ou plus généralement par un processeur à coeurs multiples), un 20 processeur numérique et un coprocesseur mathématique coopérant, un contrôleur numérique ou similaire. Le processeur numérique 18, 48 en plus de commander le fonctionnement du dispositif informatique 12, exécute des instructions stockées dans une mémoire 14 pour réaliser le 25 procédé décrit à la Figure 3. [0036] Si l'on se réfère maintenant à la Figure 3, un procédé pour entraîner un classificateur de style et pour extraire des images sur la base de sélections de style photographique est représenté. Le procédé commence en 5100. 30 Le procédé débute avec une phase d'entraînement. [0037] En 5102, un ensemble 22 d'images d'entraînement étiquetées est reçu dans une mémoire 28. Chaque image dans l'ensemble 22 comprend une étiquette correspondant à l'une de l'ensemble fini de catégories de style, qu'un évaluateur 35 humain a choisi, directement ou indirectement. Des procédés pour identifier des catégories de style appropriées pour des images 24 sont décrits ci-dessous. [0038] En 5104, pour chaque image dans l'ensemble 22 d'images d'entraînement étiquetées, des caractéristiques sont extraites des données d'image correspondantes. Les caractéristiques extraites sont utilisées pour générer une représentation de l'image respective, telle qu'un vecteur multidimensionnel. Comme cela sera apprécié, si les caractéristiques/représentation ont été précédemment générées, il n'est pas nécessaire de recevoir les images 22 elles-mêmes, uniquement leurs représentations de caractéristiques. Dans ce cas, l'étape 5104 peut être omise. [0039] En 5106, les représentations d'images et les étiquettes de style photographique correspondantes des 15 images 22 sont conjointement utilisées pour apprendre un modèle de classificateur 20. [0040] En 5108, le modèle de classificateur entraîné 20 est appliqué à un ensemble 24 d'images pour générer des valeurs de catégorie de style pour les images. En 20 particulier, pour chacune des images dans l'ensemble 24, des caractéristiques sont extraites et une représentation d'image générée, de la même manière que pour les images d'entraînement 22. La représentation est mise en entrée du modèle de classificateur entraîné 20 et, pour chaque image 25 dans l'ensemble 24, et le classificateur affecte de manière probabiliste un score (probabilité) pour chacune des catégories de style, qui peut être normalisé à une valeur dans une plage numérique de par exemple 0 à 1. Une valeur de catégorie de style résultante est ensuite affectée à chaque 30 image 24 pour chacune des catégories de style sur la base des scores normalisés délivrés en sortie par le classificateur 20. Les valeurs de style pour chacune des images sont stockées dans la base de données 26 ou autre part, tel que dans une mémoire 28, d'une manière qui les autorise à être liées à l'image correspondante dans l'ensemble 24. Ceci achève l'étape d'entraînement. [0041] En 5110, au début d'une étape d'extraction, par exemple, lorsque l'utilisateur a chargé l'application de 5 générateur de GUI client, une interface graphique d'utilisateur 34 est générée par le système et présentée à un utilisateur sur le dispositif d'affichage 36. La GUI donnée à titre d'exemple 34 autorise un utilisateur à choisir un maximum d'une catégorie de style à partir de 10 chacune d'une pluralité de classes de style 2, 3, 4. Dans le mode de réalisation donné à titre d'exemple, l'utilisateur peut choisir jusqu'à trois catégories de style photographique, du fait qu'il y a trois classes de style, définies selon la topologie 1. 15 [0042] En S112, l'utilisateur met en entrée les sélections de valeur de style par l'intermédiaire de la GUI 34 et une interrogation 52 comprenant les valeurs de style choisies est reçue par le système 10. La GUI 34 de la Figure 4 autorise l'utilisateur à choisir une valeur pour chacune des 20 catégories de style choisies par l'intermédiaire d'une représentation bidimensionnelle 70 de l'espace de valeurs de style possibles. Par sélection de coordonnées (x, y) d'un point unique dans la représentation bidimensionnelle 70, l'utilisateur choisit intrinsèquement toutes les trois 25 valeurs de style simultanément. La GUI en variante 34' de la Figure 5 autorise l'utilisateur à spécifier chacune des trois valeurs de style indépendamment, à travers des curseurs monodimensionnels 74, 76, 78. D'autres procédés de sélection de valeurs de style photographique sont également 30 envisagés, par exemple, l'utilisateur peut être invité à mettre en entrée des valeurs de style numériques par l'intermédiaire du clavier. [0043] En 5114, le composant d'extraction 54 génère une interrogation dans un langage d'interrogation approprié pour 35 interroger la base de données 26, sur la base de l'interrogation 52, et identifie et/ou extrait un sous-ensemble d'images de réponse 56 parmi l'ensemble d'images 24 dans la base de données 26. Le sous-ensemble 56 peut comprendre une ou plusieurs images telles que les K premières images répondent le mieux. Les images de réponse 56 elles-mêmes, ou un localisateur pour les images, tel qu'une URL, peuvent être stockées temporairement dans une mémoire de système 28. [0044] En 5116, au moins une partie (ou toutes) des images de réponse identifiées 56 peuvent être affichées à l'utilisateur, par exemple, sur le dispositif d'affichage 36. Dans d'autres modes de réalisation, une ou plusieurs des images identifiées 56 peuvent être utilisées pour d'autres buts, tels que pour entraîner un autre classificateur, pour importer directement dans des documents avec ou sans une quelconque évaluation d'utilisateur ou similaire. [0045] Le procédé se termine en 5118. Le procédé illustré sur la Figure 3 peut être mis en oeuvre dans un produit programme d'ordinateur qui peut être exécuté sur un 20 ordinateur. [0046] En variante, le procédé peut être mis en oeuvre dans des supports transitoires, tels qu'une onde porteuse apte à être émise dans laquelle le programme de commande est mis en oeuvre en tant que signal de données à l'aide de supports 25 d'émission, tels que des ondes acoustiques ou lumineuses, telles que celles générées durant des communications de données infrarouges et d'ondes radio et similaire. Images d'entraînement et de base de données 30 [0047] Des images dans des ensembles de données 22, 24, peuvent être reçues et/ou stockées sous un quelconque format de fichier commode, tel que JPEG, TIFF, GIF, JBIG, BMP, et peuvent être des photographies individuelles, des images vidéo, des images tridimensionnelles, des images combinées 35 qui comprennent des texte/graphiques ainsi qu'une photographie et similaires. En général, chaque image numérique comprend des données d'image pour un réseau de pixels formant l'image. Les données d'image peuvent comprendre des valeurs de colorant, telles que des valeurs de niveaux de gris, pour chacune d'un ensemble de séparations chromatiques, tel que RVB, ou être exprimées dans un autre espace de couleurs dans lequel différentes couleurs peuvent être représentées. En général, « niveau » désigne la valeur de densité optique d'une quelconque séparation chromatique unique, quelle que soit la façon dont elle est exprimée (RVB, L*a*b*, YCbCr, etc.). En général, il y au moins certaines images multicouleur et facultativement également certaines images monochromes dans la base de données 26. Tel qu'utilisé présentement, « données d'image » ne comprend pas des étiquettes ou d'autres informations textuelles, qui peuvent accompagner les données d'image, par exemple, en tant que métadonnées, étiquette HTML, informations dans un fichier associé ou similaires. [0048] Dans certains modes de réalisation, des images 22, 24 peuvent être stockées, extraites et/ou affichées dans un format modifié, par exemple, en tant qu'images rognées, images à résolution de pixels réduite (miniatures) ou images traitées par image, telles que des images accentuées en couleur ou similaires. Par commodité, chacune de celles-ci sera encore désignée par « l'image ». Entraînement de classificateur (S104, 5106) [0049] Pour rendre minimales des erreurs, l'ensemble d'entraînement 22 peut comprendre des images qui ont été étiquetées chacune avec pas plus d'une des catégories de style 5. Les images d'entraînement 22 peuvent être extraites à partir d'une quelconque source appropriée, et peuvent comprendre une large gamme de contenus visuels ou être focalisées sur un intérêt d'utilisateur particulier. Un procédé pour identifier des images étiquetées selon un style consiste à collecter les réponses aux défis photographiques qui ont été postés sur un site Internet. Par exemple, le site internet www.DPChallenge.com poste des défis photographiques qui comprennent un titre et une description textuelle, dont certains concernent étroitement l'un des styles photographiques d'intérêt. Les réponses reçues par le site internet sont postées et votées par des évaluateurs. L'ensemble des soumissions à un défi (ou défis) pertinent peut être utilisé, ou l'ensemble filtré, par exemple, par sélection uniquement des images qui ont reçu le plus grand nombre de votes ou d'autres scores élevés de manière correspondante, filtrant ainsi les images de scores les plus faibles pour chaque ou au moins certaines catégories. Des images qui ont été soumises pour plus d'un des défis pertinents (correspondant à une catégorie de style) peuvent également être filtrées. L'ensemble restant d'images pour un défi pertinent est ensuite annoté avec une étiquette correspondant à la catégorie de style respective. [0050] Dans d'autres modes de réalisation, des images dans une collection sont évaluées par des évaluateurs et des images qui satisfont une spécification pour l'une des catégories de style photographique sont manuellement étiquetées comme telles. [0051] Pour entraîner le classificateur 20, des caractéristiques sont extraites des images étiquetées 22. Différentes caractéristiques peuvent être utilisées. Celles-ci peuvent comprendre des caractéristiques visuelles et/ou des caractéristiques textuelles. Par exemple, dans le cas de caractéristiques visuelles, le composant de classificateur 30 peut comprendre un extracteur de parcelle, qui extrait et analyse des caractéristiques associées à un contenu de parcelles de l'image 22, 24, telles que la forme, la texture, la couleur ou similaire. Les parcelles peuvent être obtenues par segmentation d'image, par application de détecteurs de point d'intérêt spécifique, par considération d'une grille régulière ou simplement par échantillonnage aléatoire de parcelles d'image. Les caractéristiques de bas niveau extraites (telles que vecteurs) de chaque parcelle peuvent être concaténées pour former un vecteur de caractéristiques d'image. Dans caractéristiques Par exemple, un par regroupement qui sert en tant que représentation d'autres approches, les vecteurs de d'une image sont affectés à des groupes. vocabulaire visuel est précédemment obtenu de caractéristiques de bas niveau extraites d'images d'entraînement, utilisant par exemple K moyennes. Chaque vecteur de parcelle est ensuite affecté à un groupe le plus proche et un histogramme des affectations peut être généré. Dans d'autres approches, un cadre probabiliste est employé. Par exemple, on suppose qu'il existe un modèle générateur sous-jacent, tel qu'un modèle de mélanges gaussiens (GMM), à partir duquel tous les vecteurs sont émis. Dans ce cas, le vocabulaire visuel peut être estimé à l'aide de l'algorithme espérance-maximisation (EM). Dans chaque cas, chaque mot visuel dans le vocabulaire correspond à un groupement de caractéristiques de bas niveau typiques. Les mots visuels peuvent chacun correspondre (approximativement) à une caractéristique d'image de niveau intermédiaire telle qu'un type d'objet visuel (plutôt que numérique) (par exemple, une balle ou une sphère, une tige ou un axe, etc.), un arrière-plan caractéristique (par exemple, ciel étoilé, ciel bleu, gazon, etc.), ou similaires. Etant donné une image à catégoriser, chaque vecteur de caractéristiques extrait est affecté à son mot visuel le plus proche dans le vocabulaire précédemment entraîné ou à tous les mots visuels d'une manière probabiliste dans le cas d'un modèle stochastique pour fournir un vecteur de caractéristiques de longueur fixe. Le vecteur peut être utilisé pour entraîner le modèle dans le cas d'images étiquetées 22. [0052] A titre d'exemple, un ou plusieurs des quatre types suivants de caractéristiques peuvent être utilisés. Les trois premiers types de caractéristiques sont des caractéristiques visuelles, qui sont basées sur des données d'image. Le quatrième est basé sur des informations associées, telles que celles trouvées dans des métadonnées de l'image. [0053] 1. Des caractéristiques de gradient, telles que des descripteurs de transformée de caractéristiques invariantes en échelle (SIFT). Ces caractéristiques, qui sont invariantes vis-à-vis d'une mise à l'échelle et d'une rotation, partiellement invariantes vis-à-vis d'un éclairage et d'un point de vue 3D, sont mises en oeuvre en tant qu'histogrammes de gradients orientés qui sont calculés sur chaque parcelle. Les descripteurs SIFT peuvent être des dérivées gaussiennes calculées, par exemple, à huit plans d'orientation sur une grille quatre par quatre de positions spatiales, donnant un vecteur de dimension 128 (à savoir, 128 caractéristiques par vecteur de caractéristiques). Dans un exemple illustratif, ces caractéristiques sont extraites de parcelles de 32*32 pixels sur des grilles régulières (tous les 16 pixels) à cinq échelles, à l'aide des descripteurs SIFT de dimension 128. Ces caractéristiques peuvent être assemblées en vecteurs de caractéristiques dans une structure pyramidale pour capturer la composition de l'image. Par ceci, on entend que l'image est partitionnée en un nombre de régions, à savoir, sur une grille 3x3. Ceci donne 9 petites régions (de dimensions 1x1), trois régions plus grandes (de dimensions lx3), et une région 3x3 recouvrant toute l'image. Pour chaque région, une représentation est générée sur la base des caractéristiques extraites (des parcelles) dans celle-ci. Les représentations de région peuvent être concaténées ou autrement agrégées en une représentation d'image. [0054] 2. Statistiques de couleur. Celles-ci peuvent comprendre une ou plusieurs d'une moyenne, écart-type, minimum et maximum de chaque canal de couleur calculé sur un ou plusieurs espaces de couleurs, tels que HSV, L*a*b*, RVB ou similaires. Par exemple, des caractéristiques de couleur de dimension 96 simples en lesquelles une parcelle est subdivisée en sous-régions 4x4 et dans chaque sous-région les moyenne et écart-type sont calculés pour les trois canaux (R, G et B) peuvent être utilisées. [0055] 3. Motifs binaires locaux (LBP). Ceux-ci sont des caractéristiques efficaces pour capturer des motifs de texture et d'objet. Ils peuvent être mis en oeuvre par division de l'image en cellules (parcelles) ayant le même nombre de pixels dans chacune, tel que de 9 à 1 024 pixels (par exemple, 16x16 pixels pour chaque cellule). Pour chaque pixel dans une cellule, le pixel est comparé à chacun de ses voisins. Le nombre de voisins peut être les huit voisins les plus proches ou similaires. Pour chacun des pixels voisins tour à tour (par exemple, suivant un trajet circulaire) une différence entre le pixel central et le pixel voisin est calculée (par exemple, dans un ou plusieurs des canaux de l'espace de couleurs, tels que le canal de luminance). Lorsque la valeur du pixel central est supérieure au voisin, un « 1 » est stocké, sinon « 0 ». Dans le cas de 8 voisins les plus proches, ceci donne un nombre binaire à 8 chiffres. Un histogramme, sur la cellule, de la fréquence de chaque « nombre » se produisant est calculé. Après normalisation, des histogrammes de toutes les cellules peuvent être concaténés. Ceci peut fournir la représentation d'image. [0056] 4. Caractéristiques de format de fichier d'image échangeable (EXIF). Celles-ci sont des caractéristiques issues d'étiquettes EXIF intégrées dans l'entête d'image. Par exemple, uniquement des caractéristiques pertinentes à un style photographique sont extraites, telles qu'une ou plusieurs parmi : [0057] (a) longueur focale [0058] (b) nombre d'ouverture : est la longueur focale divisée par le diamètre d'ouverture « efficace ». [0059] (c) temps d'exposition : également appelé vitesse d'obturateur qui peut avoir un impact dramatique sur l'aspect d'objets mobiles. [0060] (d) niveau ISO : qui crée des images plus granuleuses, qui pour certaines applications est une caractéristique de style intéressante. [0061] Certaines ou toutes les caractéristiques données à titre d'exemple listées ci-dessus peuvent être utilisées pour entraîner un classificateur 20 apte à générer un vecteur c, = lc,(1),..,c,(j),..c,(C)} où ci(j) est la probabilité que la i-ème image représente le concept de 15 style associé à la j-ème catégorie. [0062] De telles caractéristiques peuvent être utilisées indépendamment ou conjointement. Le classificateur 20 peut comprendre un ensemble de classificateurs binaires, un pour chaque catégorie de style. Ou il peut être un classificateur 20 multi-classe qui est entraîné pour délivrer en sortie une valeur pour chaque classe. Les caractéristiques extraites de chaque image d'entraînement 22 peuvent être agrégées (par exemple, concaténées) en une unique représentation d'image de l'image qui est mise en entrée du classificateur (ou 25 ensemble de classificateurs binaires) avec son étiquette. Ceci permet à une approche de fusion précoce d'être utilisée dans la génération des valeurs de style des images non étiquetées 24. Dans d'autres modes de réalisation, un ensemble de classificateurs est entraîné, un pour chacun des 30 types de caractéristique. Les classificateurs entraînés peuvent ensuite chacun affecter des scores de style pour les images non étiquetées 24 et les résultats agrégés par catégorie dans une approche de fusion tardive. Dans le mode de réalisation donné à titre d'exemple, les types de 35 caractéristique ne sont pas pondérés. Cependant, dans certains modes de réalisation, les caractéristiques couleur, SIFT et LBP, par exemple, sont pondérées dans la fusion tardive. Des vecteurs de caractéristiques peuvent être réduits en dimensionnalité, par exemple, à l'aide d'une analyse par composantes principales (PCA) avant de mettre en entrée dans le classificateur 20. [0063] Dans certains modes de réalisation, les images d'entraînement étiquetées 22 pour une catégorie donnée constituent les exemples positifs pour entraîner un modèle de classificateur binaire pour cette classe de style. Des échantillons négatifs pour le modèle de classificateur peuvent être tirés d'images qui ne sont pas étiquetées avec la catégorie respective. [0064] Le ou les classificateurs 20 peuvent être entraînés avec un quelconque algorithme d'entraînement linéaire ou non linéaire approprié. [0065] En tant qu'exemple, le classificateur 20 peut être configuré comme pour le dispositif de catégorisation visuelle générique décrit dans les publications de brevets américains U. S. N° 2007005356, 20070258648, 20080069456 et/ou 20110091105. [0066] La même représentation peut être utilisée pour le ou les classificateurs utilisés pour affecter une catégorie sémantique. En variante, les caractéristiques qui sont choisies sont les plus appropriées à la tâche de classification. Par exemple, les classificateurs sémantiques peuvent utiliser une combinaison de caractéristiques de couleur et de gradient. Notation d'image de base de données (S108) [0067] Une fois que les paramètres du ou des modèles de classificateur 20 ont été appris, comme décrit ci-dessus, le modèle de classificateur peut être utilisé pour affecter des scores de style aux images 24 dans la base de données 26. Une représentation basée sur caractéristiques est extraite de chaque image 24, à l'aide des mêmes caractéristiques décrites ci-dessus pour les images d'entraînement. [0068] La représentation d'image est mise en entrée du modèle de classificateur entraîné 20, qui délivre en sortie un score de style pour chacune des catégories. Une fois que toutes les images 24 ont été traitées de cette façon, les scores de style pour chaque catégorie sont normalisés pour fournir des valeurs de style de telle sorte que la valeur de style la plus élevée trouvée parmi toutes les images se voit donner la valeur maximale, par exemple 1, et le score de style le plus faible pour cette catégorie est affecté d'un 0. Les scores de style restants sont ensuite mappés à des valeurs dans cette plage. Chaque image dans la base de données est ensuite affectée d'un vecteur de style, comme décrit ci-dessus, qui comprend, pour chacune des catégories, une valeur de style normalisée pour cette catégorie, par exemple, dans une plage d'une valeur minimale à une valeur maximale telle que 0-1. Les valeurs de style sont ainsi des valeurs non binaires mais comprennent des valeurs entre 0 et 1, à savoir, des valeurs qui sont >0 et Tableau 2 : Suppositions qui ont été faites pour chaque catégorie afin de réaliser l'étiquetage Catégorie N° Commentaires d'images annotées Couleurs complément aires 189 Rouge/vert, flou/orange, ou jaune/violet doivent être une partie intégrale de l'image. Implique une certaine subjectivité, par exemple, si une couleur est suffisamment orange ou trop proche du rouge pour être complémentaire avec le bleu. Deux tons 260 L'image est monochrome (noire et blanc, sépia, etc.) HDR 79 Gamme dynamique élevée de luminance entre des zones les plus claires et les plus sombres d'une image (ombres profondes et éclairages en haute lumière doivent être visibles). Grain d'image 168 L'image contient grain ou bruit. Dans certaines images, un grain d'image est plus visible que dans d'autres. Implique une subjectivité à propos du point de savoir s'il y a suffisamment de bruit. Très souvent trouvé dans deux tons. Lumière sur blanc 239 L'arrière-plan est blanc, le premier plan est une couleur claire. Implique une certaine subjectivité quant à savoir si des arrière-plans très légèrement colorés sont considérés blancs. Exposition longue 169 Quelques sous-type de telles images peuvent être identifiés, i) des images ayant une peinture claire, ii) des images ayant un lissage à l'eau ; iii) des images ayant des sujets fantômes ; iv) des images de nuit avec beaucoup d'éclairage. Macro 339 Quelques sous-type de telles images peuvent être identifiés i) plans serrés extrêmes de sujets où le sujet remplit l'image, ii) plans serrés de sujets où le sujet remplit une partie de l'image et il y a une profondeur de champ peu profonde, iii) plans serrés de sujets où le sujet remplit une partie de l'image et toute l'image est au foyer. Flou animé 121 Une région de l'image a subi un flou animé. Ceci peut être dû à un objet mobile, une caméra mobile ou par variation de la focale de la lentille. De temps en temps, la région de flou animé est petite comparée à la dimension de l'image. Image 191 L'image peut être un négatif de négative l'originale. Des négatifs noir et blanc peuvent être confondus avec deux tons. Règle des tiers 277 Des points d'intérêt sont placés sur des intersections de lignes qui divisent l'image en 9 parties. Une interprétation libérale de cette règle peut être employée. DOF peu profonde 295 Un objet d'intérêt est isolé de son entourage en étant au foyer net. Dans certaines images, la plupart de l'image est au foyer net. Silhouette s 206 Une image contient une silhouette dominante. Souvent pris au coucher du soleil, où le ciel a des couleurs bleu et orange complémentaires. Flou 142 Une image est dans un flou artistique artistique. Dans certaines images, un flou artistique est plus fort que dans d'autres. Implique une certaine subjectivité quant à savoir si un flou artistique est trop faible (image nette) ou trop fort (très flouté) Point de fuite 124 Toutes les images dans cette catégorie n'ont pas un point de fuite mais toutes ont des lignes qui sont convergentes vers un point de fuite. Total 2 809 [0106] Chaque image peut avoir une ou plusieurs de 66 étiquettes spécifiées par www.dpchallenge.com. A noter, sont les étiquettes macro et noir et blanc, qui en effet ont une 5 représentation plus grande que la moyenne dans l'ensemble de données donné à titre d'exemple. [0107] Une application d'extraction d'images utilisant les annotations de style photographique calculées automatiquement par le classificateur 20 a été fournie, 10 comme décrit ci-dessus. L'utilisateur se voit présenter une interface graphique telle que représentée sur la Figure 4, sous la forme d'un triangle 70 qui définit l'espace des interrogations possibles qui sont représentées par tous les points dans le triangle. Chaque sommet du triangle est associé à l'une des trois catégories. L'utilisateur peut spécifier la combinaison désirée de styles appartenant à composition, couleur et éclairage. [0108] L'espace d'interrogation a été généré par projection de l'enveloppe convexe tridimensionnelle 100 sur l'espace d'interrogation bidimensionnel 70, comme illustré sur la Figure 6. Par suite, des points ont été translatés et mis à l'échelle. [0109] Des interrogations ont été exécutées à l'aide du cadre décrit ci-dessus et les images extraites (à l'aide de la distance euclidienne en tant que mesure de comparaison) ont été évaluées. [0110] Des performances de classification pour chaque catégorie ont été mesurées à l'aide d'une précision moyenne : mAP. Pour les différents procédés de caractéristique/entraînement, mAP = 50,54 (couleur), 49,28 (SIFT), 45,70 (LBP), 58,91 (couleur, SIFT et LBP combinés, par fusion tardive). [0111] Les performances de classification ont été évaluées à l'aide de 20 % d'images qui ont été manuellement annotées en tant qu'essai et le reste a été utilisé pour entraînement. [0112] Pour tous les quatre types de caractéristique, les meilleurs résultats ont été obtenus pour un classificateur appris par descente de gradient stochastique ayant un paramètre de régularisation (pour optimisation de la fonction de perte multi-variée) de 10-3. Pour des caractéristiques de couleur et SIFT, les 30 meilleurs résultats ont été atteints à l'aide d'une pyramide spatiale 3x3 et de toute l'image. Pour la caractéristique LBP, les meilleurs résultats ont été atteints par l'emploi d'une signature formée par concaténation de vecteurs de caractéristiques de sous-35 image : à l'aide de pyramides 1x3, 3x1 et 1x1. Tous les autres paramètres du classificateur 20 ont été réglés à des valeurs par défaut pour la comparaison (celles-ci seraient normalement adaptées pour identifier les meilleurs paramètres). [0113] Les résultats ont été résumés en Figure 8. [0114] En pratique, une combinaison des trois meilleures caractéristiques, couleur, SIFT et LBP a fourni une bonne performance sur toutes les 14 catégories de style, ainsi il n'a pas été considéré nécessaire d'adapter les caractéristiques utilisées à la catégorie de style particulière, bien que ceci soit également envisagé. Par exemple, des poids pour les caractéristiques pourraient être appris à l'aide d'une approche d'apprentissage par noyaux multiples. [0115] Des résultats pour quatre interrogations ayant un poids variable donné à trois styles photographiques, deux tons, profondeur de champ peu profonde (DOF peu profonde) et image de grain ont été obtenus. Les neuf premières images extraites pour chaque interrogation ont été affichées, agencées dans un ordre de pertinence décroissant. Il n'y avait également pas de chevauchement entre les images dans les quatre interrogations. Les résultats ont montré une bonne corrélation avec ce qu'un photographe peut attendre d'une telle interrogation, tout en fournissant une diversité de contenus visuels différents. Par conséquent, on peut déduire que le procédé autoriserait un photographe à réduire sa recherche d'une base de données d'images de manière efficace. REVENDICATIONS1 - Procédé pour aider un utilisateur à choisir des images sur la base d'un style photographique, comprenant : avec un classificateur entraîné d'un dispositif informatique qui a été entraîné sur des images annotées selon un ensemble de catégories de style photographique, affecter une valeur de style pour chacune de l'ensemble de catégories de style photographique à chacune d'un ensemble d'images de base de données ; recevoir une sélection d'utilisateur d'un sous-ensemble de catégories de style photographique ; générer une interface d'utilisateur pour affecter des valeurs à chacune des catégories de style photographique choisies ; et identifier un sous-ensemble d'images dans la base de données sur la base des valeurs affectées par l'utilisateur pour chacune des catégories de style photographique choisies et des valeurs de style pour chacune des catégories de style photographique choisies des images de base de données. 2 - Procédé selon la revendication 1, dans lequel les catégories de style photographique comprennent des catégories de style photographique choisies parmi le groupe consistant en : couleurs complémentaires ; image négative ; deux tons ; lumière sur blanc ; macro ; règle des tiers ; profondeur de foyer peu profonde ; point de fuite ; gamme dynamique élevée ; grain d'image ; exposition longue ; flou animé ; silhouettes et leurs combinaisons. 3 - Procédé selon la revendication 1, dans lequel les catégories de style photographique sont partitionnées parmi une pluralité de classes de style, et dans lequel unesélection d'utilisateur d'un sous-ensemble des catégories de style photographique ne comprend pas plus d'une catégorie de style photographique de chacune des classes. 4 - Procédé selon la revendication 3, dans lequel : une première des classes de style comprend au moins deux catégories de style photographique du groupe consistant en : couleurs complémentaires ; image négative ; deux tons ; et lumière sur blanc ; une deuxième des classes de style comprend au moins deux catégories de style photographique du groupe consistant en : macro ; règle des tiers ; profondeur de foyer peu profonde ; et point de fuite ; et une troisième des classes de style comprend au moins deux catégories de style photographique du groupe consistant en : gamme dynamique élevée ; grain d'image ; exposition longue ; flou animé et silhouettes. 5 - Procédé selon la revendication 1, dans lequel 20 la fourniture de l'interface d'utilisateur comprend : - afficher une représentation bidimensionnelle de trois catégories de style photographique choisies par l'utilisateur qui définit un espace d'interrogation ; permettre à l'utilisateur de choisir des coordonnées dans 25 la représentation bidimensionnelle ; et affecter une valeur à chacune des trois catégories de style photographique choisies sur la base des coordonnées choisies. 30 6 - Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'affectation d'une valeur de style pour chacune d'un ensemble de catégories de style photographique à chacune d'un ensemble d'images de base de données comprend la normalisation de scores de style délivrés en sortie par leclassificateur à une échelle de 0-1 pour chacune des catégories de style. 7 - Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l'entraînement du classificateur avec des images d'entraînement, chacune des images d'entraînement étant étiquetée avec une catégorie de style photographique respective choisie à partir de l'ensemble de catégories de style photographique, l'entraînement du classificateur comprenant facultativement l'extraction de caractéristiques de parcelles de l'image et la génération d'une représentation d'image sur la base des caractéristiques extraites ; les caractéristiques extraites étant facultativement choisies à partir du groupe consistant en des statistiques de couleur, des caractéristiques de gradient, des motifs binaires locaux et leurs combinaisons. 8 - Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la réception d'une sélection d'utilisateur de l'une d'un ensemble de catégories sémantiques et dans lequel l'identification d'un sous-ensemble d'images dans la base de données est également basée sur la catégorie sémantique choisie. 9 - Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l'affichage d'au moins une partie des images de base de données identifiées à l'utilisateur. 10 - Système pour choisir des images sur la base d'un style photographique, comprenant : une mémoire qui stocke un ensemble d'images de base de données, chacune des images de base de données ayant une valeur de style affectée à celle-ci pour chacune d'unensemble de catégories de style photographique sur la base de scores de style délivrés en sortie par un classificateur entrainé ; - un composant de générateur qui génère une interface graphique d'utilisateur pour afficher à un utilisateur, l'interface graphique d'utilisateur permettant à l'utilisateur de choisir un sous-ensemble de catégories de style photographique, le composant de générateur générant une représentation des catégories de style photographique choisies, ce par quoi l'utilisateur affecte des valeurs pour les catégories de style photographique choisies ; - un composant d'extraction pour extraire un ensemble d'images de la base de données sur la base des valeurs affectées pour chacune des catégories de style photographique choisies, et des valeurs de style pour chacune des catégories de style photographique choisies des images de bases de données ; et - un processeur qui met en oeuvre le composant de générateur et le composant d'extraction.20