Brevet FR3009635A1 — publié le 20150213

PROCEDE DE RECHERCHE D'UNE IMAGE SIMILAIRE DANS UNE BANQUE D'IMAGES A PARTIR D'UNE IMAGE DE REFERENCE La présente invention concerne la recherche dans une banque d'images d'un objet visuellement similaire à un objet dans une image de référence donnée. Récemment, le domaine de la recherche visuelle fait l'objet de 5 développements importants notamment pour qu'une telle recherche puisse s'affranchir de différences de position dans l'image, d'échelle et d'orientation dans l'espace, et puisse être réalisée à l'aide de moyens de calculs relativement limités, comme ceux offerts par les téléphones mobiles dits "intelligents" (smartphones). Ainsi, les algorithmes SIFT (Scale-Invariant 10 Feature Transform) and SURF (Speed-Up Robust Features) notamment, ont apporté des avances majeures dans ce domaine. Pour trouver des objets identiques ou similaires dans des images différentes, ces algorithmes proposent d'appliquer un traitement à chaque image à comparer, c'est-à-dire à l'image de référence et à chaque image de la banque d'images. Ce 15 traitement vise à détecter des points caractéristiques dans l'image, puis à déterminer pour chaque point caractéristique, un descripteur décrivant la région autour du point caractéristique. La recherche de points caractéristiques se base sur la détection dans l'image à différentes échelles de points de contraste extrême localement, c'est-à-dire des points brillants 20 dans les zones sombres et des points sombres dans les zones brillantes. Un descripteur de point caractéristique se présente sous la forme d'un vecteur rassemblant des informations spatiales relatives à une région de l'image autour du point caractéristique. Un tel descripteur peut être considéré comme une signature visuelle de la région autour du point caractéristique 25 correspondant. La position dans l'image de chaque point caractéristique et son descripteur sont mémorisés dans la banque d'image en association avec chaque image. La recherche visuelle proprement-dite comprend une comparaison de chaque descripteur de l'image de référence avec tout ou partie des 30 descripteurs de chaque image de la banque d'images. Comme les descripteurs sont des vecteurs au sens mathématique, cette comparaison peut comprendre un calcul de produit scalaire ou de norme d'une différence de vecteurs. Lorsque deux descripteurs sont considérés suffisamment proches ou similaires selon certains critères, il peut être considéré que les points caractéristiques correspondants sont similaires. Vient ensuite une vérification géométrique permettant d'éliminer des points qui ont été considérés similaires mais qui ne correspondent pas à un même objet figurant sur les deux images. Cette vérification comprend une étape de détermination si une constellation formée par un sous ensemble de points similaires, extrait de l'une des deux images à comparer, apparaît dans l'autre des deux images, vue sous un angle différent, et/ou à une échelle différente, et/ou dans une configuration spatiale différente. Les points caractéristiques n'ayant pas de correspondance, compte tenu d'une certaine tolérance, dans les deux images à comparer par cette transformation affine sont éliminés. L'algorithme RANSAC (RANdom SAmple Concensus) peut être utilisé 15 à cet effet pour déterminer en quelques itérations un modèle de transformation affine, susceptible de relier deux constellations de points caractéristiques dans les deux images à comparer. Cet algorithme comprend une étape de sélection d'un groupe d'un certain nombre de points caractéristiques suffisamment proches (similaires) dans les deux images. Le 20 nombre choisi de points peut être le nombre minimum requis pour déterminer un modèle de transformation affine. Cet algorithme comprend en outre une étape de détermination des paramètres du modèle de transformation à partir de ces points, et à rechercher parmi les autres points caractéristiques similaires, ceux correspondant au modèle de transformation en considérant 25 une certaine tolérance. Ces étapes sont exécutées avec différents autres groupes de points caractéristiques, un certain nombre de fois ou jusqu'à ce qu'un nombre suffisant de points soit trouvé. Le modèle correspondant au plus grand nombre de points caractéristiques similaires, est considéré comme le meilleur modèle, et tous les points caractéristiques similaires ne 30 correspondant pas au modèle sont rejetés. Un score final de correspondance entres les deux images comparées est ensuite calculé. Ce score peut correspondre soit au nombre de points caractéristiques similaires correspondant au modèle de transformation ainsi déterminé, soit à la surface de la partie d'image entourant tous les points caractéristiques similaires correspondant au modèle de transformation. Cette surface correspond à la surface d'un objet représenté dans les deux images comparées. Chaque image de la banque d'image peut ainsi être associée à un score de correspondance avec l'image de référence. Les images ayant le meilleur score peuvent ainsi être fournies en réponse à une requête de recherche visuelle comprenant l'image de référence. Il s'avère que la détection de points caractéristiques dans une image, effectuée par les algorithmes connus, fournit fréquemment des points caractéristiques en très grand nombre, ce qui alourdit d'une manière importante le traitement de vérification géométrique lors de la comparaison de deux images. Il s'avère également que dans de nombreuses images, il est fréquent de trouver des motifs répétitifs, tels que les tuiles d'un toit, les fenêtres d'un bâtiment, ou les carreaux d'un carrelage. Si chacun des motifs répétitifs rencontrés dans une image donne lieu à la détection d'un ou plusieurs points caractéristiques, l'image sera associée à un nombre considérable de points caractéristiques. Or, plus le nombre de points caractéristiques de deux images à comparer est élevé, plus la recherche de descripteurs suffisamment proches requiert de calculs, et plus le nombre de points déterminés similaires est élevé, y compris ceux détectés similaires par erreur. En outre, plus les points caractéristiques détectés similaires sont nombreux, plus le nombre de modèles de transformation affine à tester est élevé. Il a été proposé d'appliquer un système de double score pour éliminer des points similaires ambigus. A cet effet, lorsqu'un point caractéristique de l'image de référence est comparé à ceux d'une autre image, un score de comparaison est déterminé à chaque comparaison. Un point comparé est retenu comme similaire si son meilleur score de comparaison est supérieur à son second meilleur score d'une manière significative, par exemple supérieur à plusieurs fois le second score. Il s'avère que cette solution ne permet pas toujours d'écarter suffisamment de points ambigus. Par ailleurs, la comparaison de points ambigus constitue un gaspillage de ressources à la fois de temps de calcul, de transmission et de stockage. Il est donc souhaitable de pouvoir détecter les points caractéristiques ambigus d'une image pour réduire les calculs de comparaison d'images. Des modes de réalisation concernent un procédé d'extraction de points caractéristiques d'une image, le procédé comprenant des étapes de : extraction de points caractéristiques d'une première image, génération pour chaque point caractéristique d'une pluralité de composantes d'un descripteur décrivant une région d'image autour du point caractéristique, et comparaison deux à deux des descripteurs des points caractéristiques de la première image, les points caractéristiques dont les descripteurs ont entre eux une proximité supérieure à un seuil d'ambiguïté, étant considérés comme ambigus. les points caractéristiques ambigus sont retirés d'un ensemble de points caractéristiques associé à la première image. Selon un mode de réalisation, chaque point caractéristique de la première image est associé à un score d'ambiguïté déterminé en fonction de la proximité du descripteur du point caractéristique avec un autre descripteur de point caractéristique de la première image considéré comme le plus proche. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend pour chaque point caractéristique, des étapes de : détermination d'une orientation du point caractéristique, détermination de points d'une région autour du point caractéristique, orientée suivant l'orientation du point caractéristique, à partir des pixels de la région d'image autour du point caractéristique, division de la région orientée en sous-régions, et détermination pour chaque sous région d'une composante de descripteur du point caractéristique à partir des points de la sous région. Des modes de réalisation concernent également un procédé de recherche dans une image d'un objet visuellement similaire à un objet figurant dans une autre image, le procédé comprenant des étapes de : extraction de points caractéristiques d'une première image, en mettant en oeuvre le procédé d'extraction défini précédemment, comparaison de chaque descripteur de point caractéristique de la première image avec chaque descripteur de point caractéristique d'une seconde image, pour obtenir un ensemble de paires de points caractéristiques appartenant respectivement aux première et seconde images et dont les descripteurs ont une proximité inférieure à un premier seuil, la comparaison de descripteurs de point caractéristique étant effectuée seulement avec des points caractéristiques considérés non ambigus de la première et/ou de la seconde image, définition de modèles de transformation spatiale reliant les positions respectives des points caractéristiques d'au moins deux paires, et test de chaque modèle de transformation en déterminant s'il relie les positions respectives des points caractéristiques d'autres paires de la liste de paires de points caractéristiques, avec une marge d'erreur inférieure à un seuil d'erreur de position, l'un des modèles de transformation étant retenu s'il relie les points caractéristiques d'un nombre de paires supérieur à un seuil de nombre de paires, la seconde image étant considérée comme pertinente pour la recherche visuelle si l'un des modèles de transformation est retenu pour la seconde image. Sle test de chaque modèle de transformation est effectué en considérant les points caractéristiques ambigus. Selon un mode de réalisation, la seconde image appartient à une banque d'images, le procédé comprenant des étapes de comparaison de la première image avec chaque seconde image appartenant à la banque d'image, et d'association d'un score de pertinence de recherche visuelle à chaque seconde image considérée pertinente de la banque d'image, en fonction du nombre de paires reliées par le modèle de transformation retenu. Selon un mode de réalisation, la seconde image appartient à une banque d'images, le procédé comprenant des étapes d'association d'un score de pertinence de recherche visuelle à chaque seconde image considérée pertinente de la banque d'image, en fonction de la surface d'une région de la seconde image délimitée par les points caractéristiques appartenant aux paires reliées par le modèle de transformation retenu. Selon un mode de réalisation, le score de pertinence est complété pour chaque seconde image considérée pertinente, en considérant les points caractéristiques ambigus détectés dans les première et seconde images pour y rechercher des paires de points caractéristiques ayant une proximité de descripteurs inférieure au premier seuil, le score de pertinence étant incrémenté à chaque fois que le modèle de transformation retenu relie les positions respectives des points caractéristiques d'une paire de points caractéristiques ambigus. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des étapes 35 de transmission d'un terminal à un serveur ayant accès à une banque d'images, d'une requête de recherche visuelle comprenant les descripteurs des points caractéristiques de la première image, le serveur effectuant la comparaison de chaque descripteur reçu avec les descripteurs de la seconde image appartenant à la banque d'images, et le test de modèles de transformation pour déterminer la pertinence de la seconde image, et transmission du serveur au terminal d'informations relatives à un objet figurant à la fois dans la première et dans la seconde image si celle-ci considérée comme pertinente. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend des étapes de : transmission du seuil d'ambigüité du serveur au terminal, et utilisation du seuil d'ambiguïté reçu pour déterminer des points caractéristiques non ambigus dans la première image, les descripteurs de seulement les points caractéristiques non ambigus étant transmis dans la requête de recherche visuelle par le terminal au serveur. Selon un mode de réalisation, la requête de recherche visuelle comprend les descripteurs des points caractéristiques de la première image, associés chacun à un score d'ambiguïté, la banque d'images mémorise les descripteurs de seulement les points caractéristiques non ambigus des images de la banque d'images, compte tenu du seuil d'ambiguïté, le serveur comparant le seuil d'ambiguïté avec les scores d'ambiguïté reçus dans la requête de recherche visuelle pour déterminer les points caractéristiques ambigus de la première image. Selon un mode de réalisation, la requête de recherche visuelle comprend le seuil d'ambiguïté et les descripteurs de seulement les points caractéristiques non ambigus de la première image, compte tenu du seuil d'ambiguïté, le serveur utilisant le seuil d'ambiguïté reçu pour déterminer les points caractéristiques ambigus dans les secondes images de la banque d'images. Selon un mode de réalisation, chaque point caractéristique de chaque 30 seconde image de la banque d'image est associé à un score d'ambiguïté à comparer avec le seuil d'ambiguïté pour déterminer si le point caractéristique est ambigu. Des modes de réalisation concernent également un terminal de communication, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé d'extraction 35 défini précédemment. Des modes de réalisation concernent également un serveur mettant en oeuvre le procédé de recherche défini précédemment. Des exemples de réalisation de l'invention seront décrits dans ce qui suit, à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 représente schématiquement un système permettant à un utilisateur de lancer des requêtes de recherche visuelle, les figures 2 à 10 sont des organigrammes de procédures exécutées durant une recherche visuelle, selon divers modes de réalisation. La figure 1 représente un système comprenant un serveur SRV intégrant ou connecté à une banque d'images IDB. Le serveur SRV est configuré pour recevoir des requêtes de recherche visuelle de terminaux d'utilisateurs T, tels qu'un téléphone mobile, et pour fournir en réponse un ensemble d'images correspondant à chaque requête reçue, chaque image pouvant être associée à un score de pertinence. Une telle recherche vise à rechercher dans les images de la banque d'images IDB un objet visuel figurant dans une image sélectionnée à partir du terminal T et donc à obtenir des images de la banque d'images, représentant des objets ayant une certaine ressemblance visuelle avec un objet figurant dans l'image sélectionnée. Le terminal T peut être équipé d'un capteur d'image qui peut ainsi fournir l'image à rechercher dans la banque d'images. La figure 2 représente des étapes Si à S5 d'une procédure Pl, exécutées successivement pour générer un ensemble de descripteurs de points caractéristiques identifiés dans une image de la banque d'image IDB ou dans une image utilisée pour effectuer une recherche visuelle. Ces descripteurs peuvent se présenter sous la forme de vecteurs à plusieurs composantes. Ces descripteurs sont générés de manière à s'affranchir de l'échelle et de la configuration spatiale dans un espace à trois dimensions, des objets figurant dans l'image à la base de la requête et dans les images de la banque d'images IDB. La procédure 131 peut être exécutée par le serveur SRV et éventuellement par le terminal T. La procédure 131 reçoit en entrée une image IMG à traiter. L'étape Si comprend la génération d'une série d'images ordonnées, comprenant l'image IMG et des images ayant des échelles de plus en plus grossières obtenues à partir de l'image IMG. L'étape S2 comprend la recherche dans la série d'images de pixels où se trouvent des extrema locaux, c'est-à-dire des pixels ayant une valeur plus grande ou plus petite que les pixels qui l'entourent. Ici, la "valeur de pixel" peut être une intensité, une luminance, une teinte, ou un niveau de gris, ou encore une profondeur si l'image est une image de profondeur. Si l'image est en couleurs, seule la luminance ou une couleur fondamentale peut être considérée. Cette recherche d'extremum est effectuée à la fois dans chaque image de la série d'images, et entre les pixels adjacents dans chaque groupe de trois images consécutives de la série d'images. Les pixels correspondant aux extrema trouvés sont considérés comme des points caractéristiques de l'image IMG. Les points caractéristiques ainsi sélectionnés peuvent être des coins, des formes en T, ou des tâches (blobs). L'étape S3 comprend la définition d'une région autour de chaque pixel sélectionné comme point caractéristique de l'image IMG. La définition d'une région autour d'un point caractéristique peut comprendre des étapes de calcul d'un vecteur gradient de pixel pour chaque pixel de la région, et d'une orientation d'extremum dominante, déterminée à partir des vecteurs gradients de la région. Il s'agit ensuite de déterminer les valeurs des pixels d'une matrice de pixels alignée sur l'orientation dominante ainsi déterminée, de manière à s'affranchir de l'orientation du point caractéristique dans l'image. La matrice de pixels ainsi obtenue, constituant la région du point caractéristique, peut avoir une taille par exemple de 16 x 16 pixels. Un descripteur d'extremum peut ensuite être défini, rassemblant la position du point caractéristique dans l'une des images de la série d'images à différentes échelles, un identifiant de l'image où se trouve le point caractéristique et la valeur de l'orientation de ce point. L'étape S4 comprend la division de chaque région de point caractéristique en sous régions et à générer un descripteur pour chacune de ces régions dans chaque image de la série d'images. La taille des régions et le nombre de sous régions par région dépend de la résolution souhaitée. Par exemple chaque région peut être divisée en 16 sous régions. Chaque descripteur de point caractéristique peut comprendre une ou plusieurs composantes par sous région, par exemple obtenues à partir de coefficients d'ondelettes de Haar appliquées aux points de la sous région. Soient dx les coefficients des ondelettes appliquées horizontalement, et dy les coefficients des ondelettes appliquées verticalement aux points d'une sous région, le descripteur associé à cette sous région peut être un vecteur à quatre composantes. La première de ces quatre composantes est la somme des coefficients dx, la seconde composante est la somme des coefficients dy, la troisième composante est la somme des valeurs absolues des coefficients dx, et la quatrième composante est la somme des valeurs absolues des coefficients dy. Le descripteur ainsi obtenu qui peut être considéré comme une signature visuelle du point caractéristique, se présente sous la forme d'un vecteur à plusieurs dimensions rassemblant des informations spatiales indépendantes de l'échelle, relatives à la région du point caractéristique. Pour plus de détails concernant les étapes Si à S4 on pourra se reporter aux documents [1] à [4]. Selon un mode de réalisation, la procédure P1 comprend une étape S5 exécutée à la suite de l'étape S4 pour détecter des points caractéristiques ambigus. De tels points peuvent par exemple appartenir à des motifs répétitifs apparaissant dans l'image IMG. A la fin de la procédure P1, on a généré un ensemble de descripteurs DSC pour N points caractéristiques. L'étape S5 peut réduire cet ensemble en supprimant les éventuels points caractéristiques détectés ambigus. Selon un autre mode de réalisation, l'étape S5 peut préciser l'ensemble DSC en associant à chaque descripteur DSC un indicateur d'ambiguïté indiquant si le point caractéristique correspondant est ambigu, ou bien un score d'ambiguïté dépendant de la proximité du descripteur DSC avec le descripteur le plus proche. La figure 3 représente des étapes S10 à 516 d'une procédure P2 exécutée à l'étape Si de la procédure P1 pour générer la série d'images à différentes échelles à partir de l'image IMG. Les étapes S10 à 516 sont exécutées successivement, les étapes 512 à 516 étant ensuite exécutées un certain nombre de fois. L'étape S10 comprend l'initialisation d'une variable h à O. L'étape S11 comprend le chargement de l'image IMG dans la première image DIM de la série d'images DIM. A l'étape 512, l'image IMG est filtrée pour générer une image filtrée IMF. Le filtre utilisé peut être un filtre passe-bande tel qu'une fonction de Gauss, qui est appliqué à l'image dans les deux directions horizontale et verticale. A l'étape 513, une image différence DIM est calculée en retranchant la valeur de chaque pixel de l'image filtrée IMF de la valeur de chaque pixel correspondant de l'image IMG. A l'étape S14, la dimension ou la taille de l'image DIM est comparée à une dimension maximum SMIN, par exemple 30 x 30 pixels. Si l'image DIM n'a pas atteint la taille SMIN, les étapes S15 et S16, puis S12 à S14 sont exécutées à nouveau, sinon la procédure P2 prend fin. A l'étape S15, l'image à traiter IMG est remplacée par l'image filtrée IMF qui est sous échantillonnée pour en réduire le nombre de pixels. Ce sous échantillonnage peut être effectué avec une distance entre les pixels égale à 1,5, chaque nouvel échantillon pouvant être évalué par une interpolation bilinéaire basée sur les quatre pixels adjacents. A l'étape S16, la variable h est incrémentée de 1. Ainsi la variable h représente le niveau d'échelle en cours de traitement. Il est à noter que pour détecter des petits objets dans l'image, l'image IMG peut être préalablement suréchantillonnée en effectuant une interpolation bilinéaire de pixels. La figure 4 représente des étapes S21 à S34 d'une procédure P3 exécutée à l'étape S2 de la procédure P1 pour rechercher les pixels constituant des extrema locaux (minimum ou maximum local). Les étapes S21 à S24 sont exécutées successivement. A l'étape S21, des indices d'image h, et de point caractéristique j sont initialisés à 0. A l'étape S22, un indice de pixel i est initialisé à 0. Les étapes S23 et S24 sont ensuite exécutées. A l'étape S23, la valeur du pixel DIM est comparée aux valeurs de ses (par exemple huit) pixels voisins dans l'image DIM . Si le pixel DIM est un extremum (étape S24), les étapes S25 et S26 sont exécutées, sinon l'étape S31 est exécutée. A l'étape S25, la valeur du pixel DIM est comparée aux valeurs de ses (par exemple neuf) pixels voisins dans l'image DIM . Si le pixel DIM est un extremum (étape S26), les étapes S27 et S28 sont exécutées, sinon l'étape S31 est exécutée. A l'étape S27, la valeur du pixel DIM est comparée aux valeurs de ses (par exemple neuf) pixels voisins dans l'image DIM . Si le pixel DIM est un extremum (étape S28), les étapes S29 à S31 sont exécutées, sinon l'étape S31 est exécutée directement. A l'étape S29, le pixel DIM est mémorisé comme point caractéristique FP . A l'étape S30, l'indice j de point caractéristique est incrémenté de 1. A l'étape S31, l'indice i de pixels est testé pour déterminer s'il référence le dernier pixel de l'image DIM . Si l'indice i ne référence pas le dernier pixel de l'image DIM , les étapes S32, S23 et S24 sont exécutées, sinon l'étape S33 est exécutée. A l'étape S32, l'indice i est incrémenté. A l'étape S33, l'indice h d'image est testé pour déterminer s'il référence la dernière image de la série DIM. Si l'indice h ne référence pas la dernière image, les étapes S34 et S22 à S24 sont exécutées, sinon la procédure P3 se termine. A l'étape S34, l'indice h est incrémenté. La recherche d'extremum aux étapes S23 à S28 peut être également effectuée en calculant pour chaque pixel le déterminant de la matrice de Hessian, ou une valeur approchée de ce déterminant, et en déterminant si la valeur obtenue de ce déterminant est une valeur extrême dans le volume autour du pixel formé par les pixels adjacents du pixel dans l'image DIM et dans les images adjacentes DIM et DIM . La figure 5 représente des étapes S41 à S51 d'une procédure P4 exécutée à l'étape S5 pour déterminer s'il existe des points caractéristiques ambigus, c'est-à-dire similaires à un autre point caractéristique. La procédure P4 reçoit la liste DSC(1:N) des descripteurs de tous les points caractéristiques repérés dans l'image IMG (dans la série d'images DIM). Les étapes S41 et S42 sont exécutées successivement. A l'étape S41, des indices 1 et J sont initialisés à 0 et 1. A l'étape S42, il est déterminé si le point caractéristique FP a déjà été marqué comme ambigu (FPA =AMB). Si tel est le cas, les étapes S46 et S47 sont exécutées, sinon les étapes S43 et S44 sont exécutées. A l'étape S43, le descripteur DSC du point FP est comparé avec le descripteur DSC d'un autre point caractéristique et un score de comparaison SCR est déterminé. A l'étape S44, le score de comparaison SCR est comparé à un seuil d'ambiguïté ATH. Si le score SCR est supérieur au seuil ATH, révélant que les points caractéristiques peuvent être considérés ambigus, les étapes S45 à S47 sont exécutées, sinon les étapes S48 et S49 sont exécutées. A l'étape S45, les deux points caractéristiques FP et FP sont marqués ambigus (FPA et FPA fixés à AMB). A l'étape S46, l'indice 1 est testé pour déterminer s'il référence le dernier point FP . Si tel est le cas, la procédure P4 prend fin, sinon les étapes S47, S43 et S44 sont exécutées. A l'étape S47, l'indice 1 est incrémenté de 1 et l'indice J est fixé à la valeur de l'indice 1+1 pour tester d'autres points caractéristiques. A l'étape S48, l'indice J est testé pour déterminer s'il référence le dernier point FP . Si tel est le cas, les étapes S43 et S44 sont exécutées, sinon les étapes S49 et S50 sont exécutées. A l'étape S49, l'indice J est incrémenté de 1. A l'étape S50, il est déterminé si le point FP est marqué comme non testé (FPA = UMD). Si tel est le cas, les étapes S51, S46 et S47 sont exécutées, sinon les étapes S46 et S47 sont exécutées. L'étape S51 est donc exécutée si le point FP a été comparé avec tous les autres points non ambigus de l'image IMG sans être marqué comme ambigu. Il est donc marqué comme non ambigu (FPA = UAM). Selon un autre mode de réalisation illustré par la figure 6, les scores SCR maximum obtenus à l'étape S43 pour chaque point caractéristique FP sont mémorisés en association avec ce dernier. Ainsi, la figure 6 représente une procédure P4' comprenant les étapes S41, S43, S46 à S49 et une nouvelle étape S52. L'étape S43 est exécutée directement à la suite de l'étape S41. L'étape S52 qui est exécutée à la suite de l'étape S43, met à jour le score d'ambiguïté enregistré pour chacun des points caractéristiques FP et FP avec le score SRC obtenu à l'étape S41 si celui-ci est supérieur au score préalablement enregistré pour ce point. L'étape S48 est exécutée à la suite de l'étape S52. A l'étape S48, si l'indice J référence le dernier point FP , l'étape S46 est exécutée, sinon les étapes S49, S43, S52 et S48 sont exécutées. A l'étape S46, l'indice I est testé pour déterminer s'il référence le dernier point FP . Si tel est le cas, la procédure P4' prend fin, sinon les étapes S47, S43, S52 et S48 sont exécutées. La figure 7 représente des étapes S61 à S70 d'une procédure P5 exécutée pour comparer les descripteurs DSC1 et DSC2 extraits de deux images, en vue de rechercher si un objet figurant dans une première image se trouve dans une seconde image. La procédure P5 permet d'identifier des paires de points rassemblant chacune un point caractéristique de la première image et un point caractéristique de la seconde image, détectés similaires. Les étapes S61 et S62 sont exécutées successivement. A l'étape S61, des indices I et J sont initialisés à O. Ensuite, les étapes S64 et S65 ne sont exécutées que si les points caractéristiques correspondant aux indices I et J n'ont pas été considérés comme ambigus lors de l'exécution de la procédure P4 (figure 5) sur chacune des deux images. Si à l'étape S62, le point à l'indice I dans la première image est ambigu (FPA1 = AMB), les étapes S69 et S70 sont exécutées. Si à l'étape S63, le point à l'indice J dans la seconde image est ambigu (FPA2 = AMB), les étapes S67 et S68 sont exécutées. Si la procédure P4' a été exécutée, les étapes S62 et S63 peuvent comprendre une comparaison des scores FPA et FPA à une valeur de seuil. A l'étape S64, le descripteur DSC1 du point d'indice I dans la première image est comparé au descripteur DSC2 du point d'indice J dans la seconde image. Cette comparaison, comme celle effectuée à l'étape S43, peut comprendre le calcul de la somme des carrés des différences des composantes correspondantes des deux descripteurs considérés comme des vecteurs à plusieurs dimensions, ce qui équivaut à calculer une distance entre deux vecteurs. L'algorithme de l'arbre k-d peut également être mis en oeuvre à cet effet. Le résultat de cette comparaison est représenté par un score SCR. A l'étape S65, le score SCR obtenu est comparé à une valeur de seuil MTH. Si le score obtenu indique une correspondance suffisamment élevée entre les deux descripteurs DSC1 et DSC2 , les points ainsi comparés sont considérés comme similaires et les étapes S66 et S67 sont exécutées, sinon l'étape S67 est exécutée. Si un descripteur DSC1 est déterminé suffisamment proche de plusieurs descripteurs DSC2 , une seule paire correspondant au meilleur score SCR peut être retenue. A l'étape S66, les paires retenues sont mémorisées, par exemple dans une table MCH à deux dimensions, l'une pour les indices I et l'autre pour les indices J. A l'étape S67, si l'indice J référence le dernier point N2 de la seconde image, l'exécution de la procédure P5 est poursuivie à partir de l'étape S69, sinon elle est poursuivie à l'étape S68, puis à l'étape S63. A l'étape S68, l'indice J est incrémenté de 1 pour référencer le point caractéristique suivant de la seconde image. A l'étape S69, si l'indice I référence le dernier point Ni de la première image, l'exécution de la procédure P5 est poursuivie à l'étape S70, puis à l'étape S62, sinon elle est terminée. A l'étape S70, l'indice I est incrémenté pour référencer le point caractéristique suivant de la première image, et l'indice J est réinitialisé. La figure 8 représente des étapes 581 à S96 d'une procédure P6 mettant en oeuvre l'algorithme RANSAC pour déterminer un modèle de transformation homographique faisant correspondre les positions respectives 35 dans la première et la seconde image, d'un maximum de points caractéristiques détectés similaires entre les deux images. En effet, une telle transformation est adaptée à modéliser n'importe quel déplacement d'un objet plan dans un espace à trois dimensions, projeté dans un espace à deux dimensions, en tenant compte d'un effet de perspective. Les étapes S81 à S83 sont exécutées successivement. A l'étape S81, un indice de points caractéristiques similaires dans la première et la seconde image. A l'étape S82, un groupe d'un certain nombre n de paires de points caractéristiques similaires dans les deux images est sélectionné. Pour générer un modèle de transformation homographique, le nombre n de paires de points similaires sélectionnées peut être choisi égal à 4. A l'étape S83, si un tel groupe peut être sélectionné, les étapes S84 à S86 sont exécutées, sinon, cela signifie que tous les groupes possibles de paires de points ont été testés et la procédure P6 prend fin. A l'étape S84, un modèle de transformation homographique MDL est généré. Un tel modèle peut être représenté par une matrice 3 x 3, donc défini par 9 coefficients dont 8 coefficients sont indépendants. Ces 9 coefficients peuvent être déterminés en résolvant un système d'équations à 8 inconnues obtenu à partir des positions connues des paires de points du groupe sélectionné à l'étape S82, dans la première et la seconde image. Les étapes S85 à S93 permettent de déterminer le nombre CNT de paires de points correspondant au modèle MDL généré à l'étape S84. A l'étape S85, des indices I et J sont initialisés. A l'étape S86, il est déterminé si le point caractéristique d'indice I dans la première image est similaire au point d'indice J dans la seconde image (MCH = SIM). Si ces deux points sont similaires les étapes S87 à S91 sont exécutées, sinon l'étape S90 est exécutée. A l'étape S87, la distance DS entre le point FP2 et le point FP1 transformé par le modèle MDL , dans la seconde image est calculé. A l'étape S88, la distance DS est comparée à une valeur de seuil de distance DTH. Si les deux points comparés à l'étape S87 sont suffisamment proches (distance DS inférieure au seuil DTH), les étapes S89 et S90 sont exécutées. A l'étape S89, le compteur CNT est incrémenté de 1. A l'étape S90, si l'indice J ne référence pas le dernier point caractéristique de la seconde image, l'exécution de la procédure P6 est poursuivie à l'étape S91, puis S86, sinon l'étape S92 est exécutée. A l'étape S91, l'indice J est incrémenté de 1. A l'étape S92, si l'indice I ne référence pas le dernier point caractéristique de la première image, l'exécution de la procédure P6 est poursuivie à l'étape S93 puis à l'étape S86, sinon les étapes S94 à S96, S82 et S83 sont exécutées. A l'étape S93, l'indice I est incrémenté de un et l'indice J est réinitialisé. A l'étape S94, le compteur CNT est comparé à un score de pertinence d'image ISC du modèle MDL . Si le compteur CNT est supérieur au score ISC , les étapes S95 et S96 sont exécutées, sinon l'étape S96 est exécutée directement. A l'étape S95, le score ISC prend la valeur du compteur CNT et une variable BML référençant le meilleur modèle MDL reçoit la valeur de l'indice L. A l'étape S96, le compteur L est incrémenté de 1. L'exécution de la procédure P6 est poursuivie à partir de l'étape S82 pour considérer un autre groupe de paires de points similaires et générer puis tester un nouveau modèle de transformation homographique. A l'issue de l'exécution de la procédure P6, on dispose notamment du meilleur modèle de transformation homographique MDL trouvé et du score SCR de ce modèle. D'autres types de modèles de transformation peuvent bien entendu être envisagés. Par exemple, un modèle de type translationnel permet de modéliser la différence de position de points caractéristiques détectés similaires entre les deux images par un déplacement dans le plan 2D. Pour définir un tel déplacement, seuls deux paramètres sont nécessaires. Une seule une paire de points caractéristiques similaires est donc nécessaire pour déterminer ces deux paramètres. Ce type de modèle permet de représenter un objet en mouvement apparent parallèle au plan du capteur des caméras, à capteurs et focales identiques. Néanmoins, ce modèle translationnel est insuffisant pour la plupart des cas lorsque les objets ne se déplacent pas à la même distance de la caméra, ou lorsque les caméras ne sont pas identiques. Les modèles de type transformation affine nécessitent l'estimation de six paramètres, à partir de trois paires de points caractéristiques similaires. Ce type de modèle permet de représenter le mouvement d'un objet, en translation par rapport aux caméras, pas nécessairement parallèle au plan des capteurs, et en rotation autour d'un axe perpendiculaire au capteur des caméras. Les caméras peuvent avoir une taille de capteur et une focale différente. Le type de modèle affine apparait cependant moins général que le modèle homographique, qui permet de représenter toute transformation 3D d'un objet plan, indépendamment de la taille des capteurs et des focales de chacune des caméras. Selon un mode de réalisation, les éventuels points caractéristiques qui ont été considérés comme ambigus dans les deux images, peuvent être utilisés pour trouver le meilleur modèle de transformation. A cet effet, les étapes S85 à S94 peuvent être exécutés sur ces points, l'étape S86 étant optionnelle. En effet, comme il s'agit de points ambigus, il n'est pas nécessaire de tester leur similitude avec d'autres points. Il suffit juste de déterminer si la transformée par le modèle MDL de chaque point ambigu dans la première image correspond dans la seconde image à un point caractéristique ayant un descripteur proche du point ambigu, compte tenu du seuil de distance DTH. Ainsi le score ISC obtenu aux étapes S89 et S95 tient compte également des points ambigus. Selon un mode de réalisation, les éventuels points caractéristiques qui ont été considérés comme ambigus dans les deux images, peuvent être testés pour déterminer s'il existe des correspondances entre eux par le meilleur modèle de transformation MDL , afin de compléter le score SCR de la seconde image IMG2. A cet effet, pour chaque point ambigu de la première image, il peut être déterminé s'il existe un point ambigu ayant un descripteur proche, dans la seconde image à proximité (déterminée par le seuil de distance DTH) de la transformée de la position d'un point caractéristique de la première image. Ainsi, la figure 9 représente des étapes S111 à S117 d'une procédure P7 qui peut être exécutée à la suite de la procédure P6, lorsque l'image IMG2 présente un score ISC suffisant. Les étapes S111 et S112 sont exécutées successivement. A l'étape S111, un indice I est initialisé à O. A l'étape S112, si le point caractéristique d'indice I de la première image a été considéré ambigu (à l'étape S45), les étapes S113 et S114 sont exécutées, sinon l'exécution de la procédure P7 est poursuivie à l'étape S116. A l'étape S113, est calculée la position PSC du point dans la seconde image IMG2 obtenue par le modèle de transformation MDL appliqué à la position du point caractéristique FP1 . A l'étape S114, il est recherché s'il existe un indice J correspondant à un point éventuellement ambigu de l'image IMG2 (FPA = AMB) tel que la distance entre le point PSC calculé à l'étape S113 et la position du point FP2 est inférieure au seuil de distance DTH et tel que les descripteurs DSC1 et DSC2 des points FP et FP soient suffisamment proches (distance entre les descripteurs inférieure au seuil ATH). Si un tel indice J est trouvé, les étapes S115 et S116 sont exécutées, sinon l'exécution de la procédure P7 est poursuivie à l'étape S116. A l'étape S115, le score SCR de l'image IMG2 est incrémenté de 1. A l'étape S116, si l'indice I ne référence pas le dernier point caractéristique de la première image IMG1, l'exécution de la procédure P7 est poursuivie à l'étape S117, puis à l'étape S112, sinon l'exécution de la procédure P7 prend fin. A l'étape S117, l'indice I est incrémenté de 1 pour référencer un autre point caractéristique de l'image IMG1. Ainsi la procédure P7 permet d'affiner la détermination du score de pertinence entre les deux images IMG1 et IMG2, sans alourdir les traitements et notamment la recherche d'un modèle de transformation homographique pertinent. A noter que le traitement d'affinage du score des images IMG2 a une influence limitée sur la durée totale du traitement de recherche visuelle, car il n'est exécuté que sur les images IMG2 déjà considérées comme pertinentes vis-à-vis de l'image IMG1. A noter également que la procédure P7 n'est appliquée qu'aux points jugés ambigus (étape S112) et donc ne concerne qu'un nombre limité de points caractéristiques de l'image IMG1. La figure 10 représente des étapes S101 à S104 d'une procédure P8 exécutée pour déterminer si un objet figurant dans une image IMG1, se trouve dans une image IMG2. Aux étapes S101 et S102, la procédure P1 est appliquée aux images IMG1 et IMG2 pour obtenir des descripteurs de points caractéristiques de ces deux images. A l'étape S103, la procédure P5 est appliquée aux descripteurs obtenus aux étapes S101 et S102 pour rechercher des paires de points caractéristiques ayant des descripteurs proches dans les deux images. A l'étape S104, la procédure P6 est ensuite exécutée pour obtenir un score ISC de comparaison des deux images IMG1, IMG2. Pour effectuer une recherche visuelle dans la banque d'images IDD, la procédure P8 est exécutée plusieurs fois à partir de l'image IMG1 avec en 35 tant que seconde image IMG2 tout ou partie des images de la base IDD. L'étape S102 peut être exécutée une fois pour toutes sur chacune des images de la banque IDB, les descripteurs obtenus DSC2 étant mémorisés dans la banque d'images IDB en vue d'y effectuer d'autres recherches visuelles. De même l'étape S101 est exécutée une seule fois sur l'image IMG1, pour obtenir des descripteurs de points caractéristiques qui sont utilisés ensuite pour exécuter les étapes S103 et S104 avec les descripteurs de points caractéristiques de chaque image IMG2. Selon un mode de réalisation, la procédure P8 est entièrement exécutée par le serveur SRV à partir d'une image IMG1 qui lui a été transmise dans une requête de recherche visuelle. Selon un autre mode de réalisation, l'étape S101 est exécutée par le terminal T qui transmet alors au serveur SRV les descripteurs DSC1 qu'il a extrait de l'image IMG1 dans une requête de recherche visuelle. Une fois que la procédure P8 a été exécutée avec au moins une partie des images IMG2 de la banque d'images IDD, le serveur SRV peut fournir au terminal T une ou plusieurs images IMG2 avec lesquelles les meilleurs scores ont été obtenus. Le serveur SRV peut fournir également ou uniquement des informations relatives à un objet figurant à la fois dans l'image IMG2 et dans la ou les images IMG2 ayant obtenu le ou les meilleurs scores ISC . Ainsi, la procédure P8 peut être exécutée avec les images IMG2 de la banque d'images IDD jusqu'à ce que soit trouvée une image IMG2 ayant un score SC suffisant (par exemple supérieur à un certain seuil). Les descripteurs des points ambigus peuvent ne pas être mémorisés dans la base IDB. Dans ce cas, le serveur SRV transmet au terminal T le seuil d'ambiguïté ATH utilisé pour générer les descripteurs de la base IDB. Le terminal T traite l'image IMG1 en exécutant la procédure P4 avec le seuil ATH reçu. Le terminal T peut ensuite transmettre au serveur SRV seulement les descripteurs DSC1 des points non ambigus de l'image IMG1. Si les descripteurs des points ambigus sont mémorisés dans la banque IDB, le terminal T peut transmettre aussi les descripteurs des points marqués ambigus, par exemple dans le but de permettre au serveur SRV d'exécuter la procédure P7. Selon un mode de réalisation, le terminal T transmet au serveur SRV 35 le seuil d'ambiguïté ATH qu'il a utilisé pour écarter des points caractéristiques ambigus. Par ailleurs, la procédure P4' a été exécutée sur les images de la banque IDB pour associer un score d'ambiguïté FPA à chacun des descripteurs mémorisés dans la banque d'images IDB. A la réception d'une requête de recherche visuelle incluant le seuil ATH, le serveur SRV peut écarter les descripteurs associés à un score d'ambiguïté FPA inférieur au seuil ATH reçu, lors des comparaisons de descripteurs (procédure P5). Il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que la présente invention est susceptible de diverses variantes de réalisation et diverses applications. En particulier, l'invention ne se limite pas à l'application de l'un ou l'autre des algorithmes SIFT et SURF, mais peut s'appliquer à tout algorithme de détection et/ou de description de points caractéristiques, tel que FAST [5], BRIEF [6], ORB [7], BRISK [8] ou FREAK [9], permettant d'extraire d'une image des descripteurs de points caractéristiques. En particulier, la détermination d'un descripteur pour chaque point caractéristique peut être effectuée d'autres manières qu'en déterminant une orientation du point caractéristique, qu'en déterminant une région orientée suivant l'orientation du point caractéristique, et qu'en déterminant une composante par sous région de la région orientée. C'est le cas notamment du descripteur de BRIEF, qui décrit une région sans changement d'orientation, simplement en sélectionnant un ensemble de paires de points dans la région suivant un motif fixe, en calculant le signe des différences d'intensité entre des points de chaque paire, et en encodant un 1 dans une chaine binaire si la différence est positive, 0 sinon. La chaine binaire obtenue est un descripteur, et une mesure de distance applicable entre deux descripteurs est une distance de Hamming. Par ailleurs, il n'est pas nécessaire que les points caractéristiques ambigus de la première image IMG1 et des secondes images IMG2 appartenant à la banque d'images IDB soient déterminés avec un même seuil d'ambiguïté. La présente invention ne s'applique pas non plus uniquement à la recherche visuelle d'un objet représenté dans une image parmi un ensemble d'images. Elle s'applique également à toute application utilisant une mise en correspondance de points caractéristiques extraits d'images, comme par exemple une application extrayant un champ de vecteurs mouvements entre deux images temporellement consécutives au sein d'une séquence vidéo, chaque vecteur mouvement extrait correspondant à un appariement entre des points caractéristiques entre les deux images. 3 0 0 96 3 5 21 Documents cités [1] - Brevet US 6 711 293 [2] - "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints", D. G. 5 Lowe, International Journal of Computer Vision, 60,2, pp. 91-110, 2004 [3] - Demande de brevet US 2009/0238460 [4] - "SURF: Speeded Up Robust Features", H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346-259, 2008 [5] - "Machine Learning for High-Speed Corner Detection.", Rosten, Edward, and Tom Drummond, Computer Vision-ECCV 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2006. 430-443. [6] - "BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features.", Calonder, Michael, et al., Computer Vision-ECCV 2010. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 778-792. [7] - "ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF.", Rublee, E. et al., Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. [8] - "BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints.", Leutenegger, Stefan, Margarita Chli, and Roland Y. Siegwart, Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. [9] - "FREAK: Fast Retina Keypoint.", Alahi, Alexandre, Raphael Ortiz, and Pierre Vandergheynst, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012.25 REVENDICATIONS1. Procédé d'extraction de points caractéristiques d'une image, le procédé comprenant des étapes de : extraction de points caractéristiques (FP) d'une première image, et génération pour chaque point caractéristique d'une pluralité de 5 composantes d'un descripteur (DSC) décrivant une région d'image autour du point caractéristique, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de comparaison deux à deux des descripteurs des points caractéristiques de la première image, les points caractéristiques dont les descripteurs ont entre eux une proximité 10 supérieure à un seuil d'ambiguïté (ATH), étant considérés comme ambigus. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les points caractéristiques ambigus sont retirés d'un ensemble de points caractéristiques (FP) associé à la première image. 15 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque point caractéristique (FP ) de la première image est associé à un score d'ambiguïté (FPA ) déterminé en fonction de la proximité du descripteur (DSC ) du point caractéristique avec un autre descripteur (DSC ) de 20 point caractéristique de la première image considéré comme le plus proche. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant pour chaque point caractéristique, des étapes de : détermination d'une orientation du point caractéristique, 25 détermination de points d'une région autour du point caractéristique, orientée suivant l'orientation du point caractéristique, à partir des pixels de la région d'image autour du point caractéristique, division de la région orientée en sous-régions, et détermination pour chaque sous région d'une composante de 30 descripteur du point caractéristique à partir des points de la sous région. 5. Procédé de recherche dans une image d'un objet visuellement similaire à un objet figurant dans une autre image, le procédé comprenant des étapes de : extraction de points caractéristiques (FP1) d'une première image (IMG1), en mettant en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 4, comparaison de chaque descripteur (DSC1) de point caractéristique de la première image avec chaque descripteur (DSC2) de point caractéristique d'une seconde image (IMG2), pour obtenir un ensemble de paires (MCH ) de points caractéristiques appartenant respectivement aux première et seconde images et dont les descripteurs ont une proximité inférieure à un premier seuil (MTH), la comparaison de descripteurs de point caractéristique étant effectuée seulement avec des points caractéristiques considérés non ambigus de la première et/ou de la seconde image, définition de modèles de transformation spatiale (MDL) reliant les positions respectives des points caractéristiques d'au moins deux paires, et test de chaque modèle de transformation en déterminant s'il relie les positions respectives des points caractéristiques d'autres paires de la liste de paires de points caractéristiques, avec une marge d'erreur inférieure à un seuil d'erreur de position (DTH), l'un des modèles de transformation (MDL ) étant retenu s'il relie les points caractéristiques d'un nombre de paires supérieur à un seuil de nombre de paires, la seconde image étant considérée comme pertinente pour la recherche visuelle si l'un des modèles de transformation est retenu pour la seconde image. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le test de chaque modèle de transformation est effectué en considérant les points caractéristiques ambigus. 7. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel la seconde image (IMG2) appartient à une banque d'images (IDB), le procédé comprenant des étapes de comparaison de la première image (IMG1) avec chaque seconde image appartenant à la banque d'image, et d'association d'un score de pertinence (ISC ) de recherche visuelle à chaque seconde image (IMG2) considérée pertinente de la banque d'image (IDB), enfonction du nombre de paires reliées par le modèle de transformation retenu (MDL ). 8. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel la seconde image (IMG2) appartient à une banque d'images (IDB), le procédé comprenant des étapes d'association d'un score de pertinence (ISC ) de recherche visuelle à chaque seconde image (IMG2) considérée pertinente de la banque d'image (IDB), en fonction de la surface d'une région de la seconde image délimitée par les points caractéristiques appartenant aux paires reliées par le modèle de transformation retenu (MDL ). 9. Procédé selon la revendication 7 ou 8, dans lequel le score de pertinence (ISC ) est complété pour chaque seconde image (IMG2) considérée pertinente, en considérant les points caractéristiques ambigus détectés dans les première et seconde images (IMG1, IMG2) pour y rechercher des paires de points caractéristiques ayant une proximité de descripteurs inférieure au premier seuil (DTH), le score de pertinence étant incrémenté à chaque fois que le modèle de transformation retenu (MDL ) relie les positions respectives des points caractéristiques d'une paire de points caractéristiques ambigus. 10. Procédé selon l'une des revendications 5 à 9, comprenant des étapes de : transmission d'un terminal (T) à un serveur (SRV) ayant accès à une banque d'images (IDB), d'une requête de recherche visuelle comprenant les descripteurs (DSC1) des points caractéristiques de la première image (IMG1), le serveur effectuant la comparaison de chaque descripteur reçu avec les descripteurs (DSC2) de la seconde image (IMG2) appartenant à la banque d'images (IDB), et le test de modèles de transformation (MDL) pour déterminer la pertinence de la seconde image, et transmission du serveur au terminal d'informations relatives à un objet figurant à la fois dans la première et dans la seconde image si celle-ci considérée comme pertinente. 11. Procédé selon la revendications 10, comprenant des étapes de :transmission du seuil d'ambigüité (ATH) du serveur (SRV) au terminal (T), et utilisation du seuil d'ambiguïté reçu pour déterminer des points caractéristiques non ambigus dans la première image (IMG1), les descripteurs (DSC1) de seulement les points caractéristiques non ambigus étant transmis dans la requête de recherche visuelle par le terminal au serveur. 12. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la requête de recherche visuelle comprend les descripteurs (DSC1) des points caractéristiques de la première image (IMG1), associés chacun à un score d'ambiguïté (FPA), la banque d'images (IDB) mémorise les descripteurs (DSC2) de seulement les points caractéristiques non ambigus des images de la banque d'images, compte tenu du seuil d'ambiguïté (ATH), le serveur (SRV) comparant le seuil d'ambiguïté avec les scores d'ambiguïté reçus dans la requête de recherche visuelle pour déterminer les points caractéristiques ambigus de la première image. 13. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la requête de recherche visuelle comprend le seuil d'ambiguïté (ATH) et les descripteurs (DSC1) de seulement les points caractéristiques (DSC1) non ambigus de la première image, compte tenu du seuil d'ambiguïté, le serveur (SRV) utilisant le seuil d'ambiguïté reçu pour déterminer les points caractéristiques ambigus dans les secondes images (IMG2) de la banque d'images (IDB). 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel chaque point caractéristique de chaque seconde image (IMG2) de la banque d'image (IDB) est associé à un score d'ambiguïté (FPA) à comparer avec le seuil d'ambiguïté (ATH) pour déterminer si le point caractéristique est ambigu. 15. Terminal de communication, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 4. 16. Serveur, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 14.