Brevet FR3049094A1 — publié le 20170922

Domaine de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé d'identification d'un ensemble de livres rangés pour en établir automatiquement la liste. Etat de la technique Actuellement, la façon la plus simple d'établir une liste de livres d'une bibliothèque consiste à scanner les codes barres, c'est-à- dire le code bibliothèque ISBN ou le code produit EAN de chaque livre. Ce procédé nécessite la prise en main des livres, la re- cherche du code barres et sa lecture, ce qui est une opération relative- ment longue et fastidieuse, difficile à envisager pour un nombre important de livres. Par ailleurs certains livres (principalement ceux édités avant les années 1970) ne possèdent pas de code barres. Il existe également différentes tentatives de détection au- tomatique de livres sur étagère et différents travaux ont été faits dans ce sens. Ainsi : 1. Book Boundary Detection and Title Extraction for Automatic Bookshelf Inspection LEiji TAIRA , Seiichi UCHIDA , and Hiroahi SAKOE Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University ] http://human.ait.kyushu-u.acjp/-uchida/Papers/isee2003-taira.pdf 2. Combining Image and Text Features: A Hybrid Approach to Mobile Book Spine Recognition (Sam S. Tsai, David Chen, Huizhong Chen, Cheng-Hsin Hsu, Kyu-Han Kim, Jatinder P. Singh, Bernd Girod], Novembre 2011 3. Book Recogntion from Color Images of Book Shelves Yukari Akiyama and Minotu !toi, IAPR Workshop on Machine Vision Application, November 1998 4. D. Chen, S. Tsai, C.-H. Hsu, K.-Y. Kim, J. P. Singh, and B. Girod, "Building book inventories using smartphones", ACM Multimedia (MM), October 2010. 5. D. Chen, S. Tsai, K.-Y. Kim, C.-H. Hsu, J. P. Singh, and B. Girod, "Low-cost asset tracking using location-aware camera phones", SPIE Workshop on Applications of Digital Image Processing (ADIP), August 2010. Dans la bibliographie, la reconnaissance des livres se dé- roule le plus souvent suivant un modèle hybride texte/image, en deux étapes : 3049094 2 La première étape consiste en des prétraitements permettant de détecter les bords des dos des livres et de les extraire. La seconde étape est de détecter le texte inscrit dans les dos extraits. A partir de ces régions contenant du texte, on effectue une 5 reconnaissance de texte par OCR. Pour la première étape, l'approche la plus citée dans les articles de recherche se base sur l'algorithme de Hough pour détecter des lignes droites, afin d'identifier les bords des livres. Une autre approche utilise les histogrammes cumulés pour détecter les caractéris- 10 tiques propres à un dos. La première approche a l'avantage d'être extrêmement performante quelle que soit l'orientation du livre. Quant à la seconde, elle trouve ses limites lorsque le dos d'un livre présente des inhomogénéités par exemple des dégradés de couleurs ou un dessin. L'article Akiyama lto "Book Recognition from Color 15 Images of Book Shelves" propose une méthode basée sur la détection de lignes droites de l'image-source de l'étagère dans un espace de couleur HSV différent de celui classiquement utilisé (RGB). Cette décomposition permet de lever certaines difficultés de détection de dos, notamment si deux livres côte à côte ont la même couleur. 20 L'approche proposée dans ce document consiste à appli- quer un processus de détection de contours suivi de l'application de l'algorithme de Hough sur cette carte de contours. L'originalité de cette approche est de combiner la décomposition dans un espace de couleurs différent afin de créer une carte des contours résultant de la fusion des cartes de contours calculée sur chaque espace HSV (Hue, Saturation, Value). L'article Taira, Uchida, Sakoe "A model-based book boundary detection technique for bookshelf image analysis" propose une méthode prenant en compte les caractéristiques propre à un dos par exemple : - le dos généralement entouré de deux bords parallèles, - le titre entouré par deux régions qui partagent la même couleur, - le fond de l'étagère situé entre deux dos. A partir de ces caractéristiques et à l'aide d'outils comme les histogrammes et les automates, on arrive à une chaîne qui permet 3049094 3 d'identifier les dos. La technique se présente alors comme un problème d'optimisation pour trouver le découpage par des lignes optimale sous contrainte (i.e. caractéristiques d'un dos). Le défaut de cette technique est que les dos des livres présentent des différences par rapport au mo- 5 dèle ne seront pas détectées. L'article "Combining Image and Text Features : An Hybrid Approach to Mobile Book Spine Recognition" combine la détection de lignes droites et une approche basée sur les signatures. Les deux processus indépendants s'exécutent séparément et ensuite les résultats 10 sont fusionnés pour identifier les livres. L'identification est effectuée se- lon deux techniques ; les résultats des deux chaînes suivantes sont fusionnés selon une équation linéaire introduisant des coefficients pour établir la confiance accordée par chaque chaîne. La reconnaissance s'applique à deux dos détectés et le 15 texte obtenu sert pour une requête sur une base de données. La reconnaissance par les descripteurs mathématiques ont des propriétés d'invariance et de discrimination robuste : pour chaque dos, on calcule ces descripteurs et on compare avec ceux enregistrés dans une base de données de dos de livres. 20 Cet article ne décrit pas le procédé d'extraction des dos. Il est seulement indiqué que les dos des livres penchés sont extraits et ensuite reprojetés dans un rectangle afin de faciliter la reconnaissance de caractères. Pour obtenir une performance intéressante avec cette mé- 25 thode, il faut avoir construit préalablement une base de données de dos conséquente ; elle ne permet pas de partir de rien. En résumé, ces différentes solutions proposées n'abordent pas les questions de faisabilité, de performance et de fiabilité des procédés proposés. 30 But de l'invention La présente invention a pour but de proposer un procédé automatique d'identification rapide et efficace d'un ensemble de livres rangés pour en établir la liste et permettre l'établissement d'un catalogue de bibliothèque, la recherche de livres mal classés ou de livres 35 manquants. 3049094 4 Exposé et avantages de l'invention A cet effet, la présente invention a pour objet un procédé d'identification d'un ensemble de livres rangés pour établir automatiquement leur liste, 5 procédé caractérisé par les étapes suivantes : A) prise de vue numérique d'un ensemble des livres rangés donnant une image-source (1), B) application à l'image source d'un filtre pour réduire le bruit et accentuer les contours (2) donnant une image traitée, 10 C) segmentation de l'image traitée pour identifier les rectangles des dos (3), consistant successivement à : * convertir les couleurs (RGB) de l'image traitée par une conversion colorimétrique, * détecter les contours de l'image selon sa représentation par la 15 composante extraite, pour obtenir une image-contour, * binariser l'image-contour pour obtenir une image noir et blanc, * détecter les lignes dans l'image noir et blanc, * classifier les lignes détectées, * créer des paires de lignes, délimitant le dos des livres, et cons- 20 truire les rectangles circonscrits à chaque dos, * extraire de l'image les rectangles circonscrits à chaque dos, D) traitement de chaque rectangle (4) consistant successivement à : * appliquer des prétraitements ou filtres pour faciliter la reconnaissance des caractéristiques du rectangle (41), 25 * identifier des zones de texte (42), * faire la reconnaissance des caractères (43) indépendamment dans chaque zone de texte pour obtenir des chaînes de caractères, * regrouper et fusionner les chaines de caractères (44), 30 * comparer (45) les identifiants ainsi obtenus de chaque livre aux informations d'une base de données (BD) et associer le rectangle à une référence de livre de la base de données (45), E) regrouper les identifiants de livres pour établir une liste (5). Selon une caractéristique particulièrement intéressante 35 du procédé d'identification 3049094 5 - on applique à l'image traitée, en parallèle, au moins deux opérations de détection des contours et, - après binarisation, on fusionne les images résultant de chaque opération pour obtenir une image fusionnée que l'on soumet à la 5 détection des lignes, L'application en parallèle à l'image traitée de deux ou plus d'opérations de détection des contours permet d'augmenter considérablement la sécurité de cette détection puisque les opérations en parallèle sont différentes et font intervenir des paramètres différents de la 10 même image traitée. L'image fusionnée obtenue par la combinaison des images de détection de contour accentue les éléments distinctifs et favorise ensuite la détection des lignes. De façon plus particulière le procédé d'identification l'une 15 des opérations de détection des contours consiste à convertir l'image traitée du système RGB par une conversion HSV, extraire la composante V du signal obtenu, détecter les contours par l'algorithme Sobel et binariser, et l'autre opération de détection des contours consiste à convertir l'image traitée du système RGB par une conversion YCbCr, ex- 20 traire la composante Y du signal obtenu, appliquer l'algorithme Canny pour détecter les contours et binariser. Le traitement de l'image source consiste avantageusement à appliquer un filtre bilatéral pour accentuer les lignes dès le début du procédé et atténuer le bruit. 25 La présente invention permet d'identifier les livres d'une manière sure et avec un taux de réussite important grâce à la qualité de la capture de l'image qui est un élément important pour les performances du procédé, telles que la rapidité et la sureté d'identification. L'invention permet de tenir compte de la très grande diversité ou hété- 30 rogénéité de la qualité des dos des livres sur une étagère à cause du contraste, du bruit et de l'éclairage. L'invention permet d'optimiser automatiquement le bruit et le contraste de chaque dos pour faciliter la détection du texte et l'identification de l'ouvrage. L'orientation du texte est également prise en compte, ce qui améliore les performances du lo- 35 giciel de reconnaissance de caractères. Les chaînes de caractères obte- 3049094 6 nues ainsi sont regroupées sémantiquement car elles contiennent potentiellement d'autres éléments que le seul titre et le nom de l'auteur, tels que la marque de l'éditeur, un numéro, un logo, tous éléments nécessitant un traitement facilitant la reconnaissance du livre. 5 Selon une autre caractéristique, on établit une liste met- tant en évidence les identifiants incertains pour leur validation par l'utilisateur et correction par celui-ci et ensuite la mise à jour de la base de données avec les informations associées aux livres. Suivant une autre caractéristique avantageuse, le traite- 10 ment de l'image du rectangle consiste à traiter le contraste, la luminosi- té et la valeur pour les améliorer et faciliter l'identification et l'extraction des zones de texte. Dessins La présente invention sera décrite ci-après de manière 15 plus détaillée à l'aide des dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 est un schéma par blocs simplifié d'un exemple de procédé d'identification d'un ensemble de livres rangés, - la figure 2 est un schéma par blocs d'un deuxième exemple de réalisation du procédé d'identification d'un ensemble de livres 20 rangés, - les figures 3A-3C sont une succession d'images correspondant à différentes étapes du procédé selon l'invention. Description d'un mode de réalisation de l'invention Selon la figure 1, l'invention a pour objet un procédé 25 d'identification d'un ensemble de livres rangés pour en établir automa- tiquement la liste. Les livres rangés sont par convention des livres regroupés dans un ensemble, par exemple des livres placés sur une ou plusieurs étagères. Les livres peuvent être dans une orientation quelconque telle que droite, inclinée, voire à plat sur l'étagère qui constitue 30 l'élément d'orientation de référence. Les dos des livres, sauf s'il s'agit d'une série, ont des ca- ractéristiques optiques très différentes, se répercutant sur l'image qui en sera prise. De façon simplifiée, le procédé d'identification d'un en- 35 semble de livres rangés consiste d'abord à prendre une image numé- 3049094 7 rique de l'ensemble qui est l'image-source que l'on traite, puis dans l'image traitée, on détecte les contours pour identifier les dos des livres. On délimite les dos par des rectangles associés entourant la fraction de l'image-source qui est celle de l'image d'un seul dos avec d'éventuels 5 chevauchements sur un dos voisin. Les rectangles associés à un dos sont séparés pour être traités individuellement. Le traitement d'image d'un rectangle consiste à définir les zones de texte pour les lire, recomposer la signification sémantique du texte lu en interrogeant éventuellement une base de don- 10 nées pour des informations complémentaires ou d'identification. On obtient ainsi les identifiants du livre associé à chaque rectangle ; ils sont regroupés dans une liste qui est éventuellement proposée à un examen visuel sur la liste comportant les éléments incertains ou douteux pour un contrôle visuel. 15 Une fois la liste ainsi révisée et les informations corrigées elle est renvoyée à la base de données pour sa mise à jour ou pour la compléter par des éléments nouveaux. La liste établie est utilisée pour constituer le catalogue de l'ensemble de livres rangés. Cette opération peut être répétée pour 20 toutes les étagères d'une bibliothèque pour en constituer le catalogue global. L'invention peut également s'appliquer à l'établissement d'un inventaire d'une collection de livres, par exemple des livres d'une librairie pour recenser les livres en stock ou encore à des bibliothèques 25 publiques, pour recenser les livres présents sur les étagères et détecter les livres mal classés ou les livres manquants. Dans le cas d'une bibliothèque, la recherche et la compa- raison sont simplifiées car tous les livres sont connus ou recensés. La comparaison des dos des livres est plus simple car elle peut faire réfé- 30 rence à la base de données constituée par les livres enregistrés initiale- ment, limitant ainsi l'ensemble des libres candidats. La prise de vue doit se faire pour obtenir une image- source de la meilleure qualité possible en éliminant les bords distordus de la photo et en fournissant également des informations concernant 3049094 8 l'éclairage ou la distance à l'opérateur qui prend la photo pour améliorer l'image. L'image peut également être constituée par une succes- sion d'images (flux vidéo) et dans ce cas, il est intéressant de prévoir des 5 repères de positionnement tels que le bord horizontal de l'étagère ou les bords du compartiment délimitant une étagère. Ces limites horizontales et verticales peuvent également servir au repérage ensuite des livres d'une étagère pour leur localisation. Selon l'ordinogramme très simplifié du premier mode de 10 réalisation du procédé de la figure 1, après la prise de vue 1 donnant l'image-source numérique, on ne retient de l'image qu'une tranche de hauteur sensiblement égale à celle du livre le plus grand et on effectue un pré-traitement (2) qui réduit le bruit et accentue les contours. Le prétraitement consiste à appliquer un filtre bilatéral à l'image source. 15 Puis on segmente l'image (3) pour détecter les rectangles correspondant au dos de chaque livre pour ensuite analyser l'image de chaque rectangle par un traitement du rectangle (4) avant de faire la synthèse en composant la liste (5) des livres de « l'étagère ». Chacune des ces opérations (2 à 5) se compose elle-même 20 de plusieurs opérations. La segmentation de l'image (3) consiste à détecter les con- tours (31) dans l'image source traitée puis d'y détecter les lignes (32) et ensuite construire le rectangle (33) associé à chaque dos de livre. La détection des contours (31) consiste à faire une con- 25 version colorimétrique (311) de l'image-source traitée du système colo- rimétrique RGB pour en extraire un composant (312). A ce composant, on applique un filtre de détection de contour (313) pour mettre en relief les lignes parmi lesquelles certaines représentent des dos de livre. L'image ainsi détectée est ensuite binarisée (314), ce qui 30 consiste à la transformer en une image noir et blanc. Pour cette trans- formation, on applique un seuil aux signaux des pixels pour ne retenir que ceux supérieurs à ce seuil. Cette image intermédiaire est soumise à la détection des lignes (32) consistant d'abord à séparer, c'est-à-dire à détecter les lignes (321) dans l'image. Avec un algorithme de détection 3049094 9 de segments (321), on détecte parmi les contours, les segments susceptibles de faire partie d'une ligne représentant le bord d'un dos. Les lignes sont extrapolées (322) en allongeant les seg- ments d'une longueur au moins sensiblement uniforme, avant d'être 5 classées pour retenir les lignes assimilables à un segment de droite puis regroupées selon leur proximité l'une à l'autre et leurs angles. On obtient les grandes orientations des lignes que l'on sélectionne et que l'on regroupe par classification (323). L'étape suivante (33) consiste à former le rectangle cir- 10 conscrit au dos de chaque livre. Ainsi, à partir des lignes classées selon les grandes orientations et par des sélections et des regroupements, on isole les lignes représentatives et on crée des paires de lignes correspondant à chaque dos pour construire un rectangle (331) circonscrit à chaque dos. La détection des dos permet de détecter des livres inclinés 15 ou posés à plat ; cette détection s'applique à une disposition hétérogène des livres « rangés » c'est-à-dire se trouvant sur une étagère. La partie de l'image correspondant au rectangle détecté et contenant un dos de livre est extraite pour être traitée et pour trouver l'ouvrage correspondant. 20 Le procédé se poursuit par le traitement de chaque rec- tangle contenant l'image d'un dos. Le traitement d'un rectangle (4) consiste à améliorer cette image élémentaire qui, en principe, est plus homogène que l'image de l'ensemble de tous les dos des livres de l'étagère. On effectue un traite- 25 ment correctif de l'image (41) et l'analyse des zones de l'image pour dé- tecter et extraire les zones de texte (42), pour en faire la reconnaissance de caractères (43). Les résultats de la reconnaissance de caractère sont nettoyés pour éliminer les caractères spéciaux ou suspects. Les identifiants du dos sont ensuite comparés aux informations d'une base de 30 données BD pour identifier les livres (45). De façon plus détaillée, le traitement de l'image (41) d'un rectangle consiste à faire des mesures statistiques de contraste, de luminosité et de bruit. On corrige le défaut d'homogénéité, par un rehaussement du contraste, les inhomogénéités en lissant de manière 3049094 10 adaptative pour ainsi améliorer la qualité optique de l'image du dos en améliorant le contraste et la luminosité et en réduisant le bruit. Ensuite on identifie les zones de texte (42) dans le rectangle ainsi traité en appliquant des algorithmes morphologiques pour 5 détecter les zones les plus stables de l'image. On identifie ces zones et on procède à un lissage avec un algorithme descripteur de forme pour détecter les différentes zones de texte. On soumet indépendamment chaque zone de caractères à une reconnaissance de caractères (43). Le logiciel de reconnaissance 10 (OCR) tient compte de l'orientation de la zone de caractères en ce que l'analyse se fait en supposant que la zone horizontale est tournée à gauche ou à droite, et que la zone verticale est tournée vers le haut ou vers le bas. L'analyse détecte les inscriptions faites suivant deux 15 orientations telles que l'orientation verticale et l'orientation horizontale comme cela peut se faire pour certaines inscriptions au dos d'un livre. Cette reconnaissance de caractères forme des chaînes de caractères que l'on combine par un regroupement sémantique (44), consistant par exemple à : 20 - identifier les logos et les marques éditoriales qui sont des éléments traités séparément, - éliminer le bruit, c'est-à-dire la mauvaise reconnaissance, - construire les différentes combinaisons possibles, pour obtenir les identifiants du dos, représenté par le rectangle. 25 Dans l'étape suivante (45), on compare les identifiants du dos aux éléments d'une base de données de livres BD. A la fin de ces opérations, on obtient un ensemble de livres possibles pour chaque dos avec, le cas échéant, des éléments d'identification complémentaires, tels que la marque éditoriale, le nu- 30 méro de l'exemplaire et d'éventuels autres éléments d'information. Les identifiants de tous les rectangles ainsi obtenus de l'image sont ensuite regroupés (5) dans une liste d'identifiants de livres qui met aussi en évidence les cas incertains ou douteux pour les distinguer des cas quasi certains. 3049094 11 La liste est soumise à un contrôle visuel (6) pour être si besoin corrigée. La liste contrôlée et rectifiée est envoyée à la base de données BD pour la mettre à jour. Cette liste identifiée des livres de l'étagère peut ensuite être utilisée ou communiquée. 5 La figure 2 montre le schéma par blocs d'un autre mode de réalisation du procédé de l'invention selon lequel l'image source numérisée (1), traitée avec un filtre bilatéral (2) est soumise à une segmentation d'image (3') avec détection de contours (31') consistant à appliquer l'image-source, en parallèle à deux séries d'opérations de dé- 10 tection de contours semblables mais portant sur des paramètres diffé- rents de l'image source, traitée. La première opération de détection consiste à : appliquer à l'image source dans le système RGB, une conversion colorimétrique HSV (311a) pour obtenir la teinte (H), la saturation 15 (S) et la valeur (V) des pixels de l'image traitée - du signal HSV extraire la composante V qui traduit la luminosité des pixels (312a), - soumettre cette composante V à une extraction de contour (313a) par le filtre Sobel donnant une image-contour et ensuite binariser 20 (314a) l'image contour . La seconde opération de détection consiste à faire une conversion colorimétrique YCbCr (311b) à partir de l'image-source dans le système RGB. Ensuite, on extrait la composante Y de ce signal de con- 25 version (312b) puis on applique le filtre Canny (313b) à cette compo- sante Y et on binarise (314b) le signal obtenu. Les deux images ainsi obtenues par binarisation sont fu- sionnées pour obtenir une image intermédiaire par addition des pixels. Cette image est soumise aux opérations de détection des lignes (32) ain- 30 si que la formation des rectangles (33) et des opérations qu'elles englo- bent. Ensuite chaque rectangle est soumis au traitement (4) qui commence par le traitement d'image (41) comme dans le premier mode de réalisation selon la figure 1. Les opérations qui portent les mêmes références ne sont pas redécrites. 3049094 12 Cette variante de procédé selon la figure 2 comme le procédé décrit de manière générale à l'aide de la figure 1, s'appliquent à toutes sortes de problèmes d'identification de classement ou de contrôles d'état de bibliothèque, qu'il s'agisse d'une simple rangée de livres 5 sur une étagère ou d'une multiplicité de livres sur le multiples rangées, pour contrôler la présence des livres, identifier ces livres, détecter les livres manquants ou mal classés. Le procédé permet de faire abstraction de la mauvaise orientation des livres que ceux-ci soient droits, penchés, ou que 10 l'orientation du dos soit inversée. Les figures 3A-3C montrent les images correspondant aux différentes étapes du procédé de l'invention. Ces images portent les références du procédé. 3049094 13 NOMENCLATURE 1 Prise d'image-source 2 Filtre 5 3, 3' Segmentation de l'image 31, 31' détection de contours 31 la conversion HSV 312a extraction canal V 313a filtre Sobel 10 314a binarisation 311b conversion YCbCr 312b extraction canal Y 313b filtre Canny 314b binarisation 15 315 Fusion 32 Détection des lignes 321 détection des segments 322 extrapolation des lignes 323 classification et regroupement 20 33 Rectangles circonscrits 331 Construction du rectangle 332 Extraction des rectangles 4 Traitement d'un rectangle 41 Traitement de l'image 25 42 Identification zones d'intérêt 43 reconnaissance de caractères 44 fusion des textes extraits 45 Comparaison des identifiants 5 Composition de la liste des livres 30 6 Contrôle visuel/correction REVENDICATIONS1°) Procédé d'identification d'un ensemble de livres rangés pour établir automatiquement leur liste, procédé caractérisé par les étapes suivantes : A) prise de vue numérique de l'ensemble des livres rangés donnant une image-source (1), B) application à l'image-source d'un filtre pour réduire le bruit et accentuer les contours (2) donnant une image traitée, C) segmentation de l'image traitée pour identifier les rectangles des dos (3), consistant successivement à : convertir les couleurs (RGB) de l'image traitée par conversion colorimétrique, * détecter les contours de l'image selon sa représentation par la composante extraite, binariser l'image-contour pour obtenir une image noir et blanc, détecter les lignes dans l'image-contour noir et blanc, classifier les lignes détectées, créer des paires de lignes, délimitant le dos des livres, et créer des paires de lignes, délimitant le dos des livres et construire D) les rectangles circonscrits à chaque dos, * extraire de l'image, les rectangles circonscrits à chaque dos, traitement de chaque rectangle (4) consistant successivement à : traiter l'image du rectangle (41), identifier des zones de texte, faire la reconnaissance des caractères (43) en soumettant chaque zone de texte indépendamment pour obtenir des chaînes de caractères, regrouper et fusionner les chaines de caractères (44), comparer (45) les identifiants ainsi obtenus de chaque livre aux informations d'une base de données (BD) et associer le rectangle à une référence de livre de la base de données (45), cette association résultant du calcul de la référence la plus proche des chaines de caractères fournies. E) regrouper les identifiants de livres obtenus pour établir une liste (5). 3049094 15 2°) Procédé d'identification selon la revendication 1, caractérisé en ce qu' - on applique à l'image traitée, en parallèle, au moins deux opéra- 5 tions de détection des contours et, - après binarisation, on fusionne les images résultant de chaque opération pour obtenir une image fusionnée que l'on soumet à la détection des lignes. 10 3°) Procédé d'identification selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'une des opérations de détection des contours consiste à - convertir l'image traitée du système RGB par une conversion HSV, - extraire la composante V du signal obtenu, 15 - détecter les contours par l'algorithme Sobel et - binariser, et l'autre opération de détection des contours consiste à - convertir l'image traitée du système RGB par une conversion YCbCr, 20 - extraire la composante Y du signal obtenu, - appliquer l'algorithme Canny pour détecter les contours et - binariser. 4°) Procédé d'identification selon la revendication 1, 25 caractérisé en ce qu' on applique à l'image source, un filtre bilatéral avant de segmenter l'image ainsi traitée pour en identifier les rectangles des dos. 5°) Procédé d'identification selon la revendication 1, caractérisé en ce qu' 30 - on établit une liste mettant en évidence les identifiants incer- tains, pour sa validation par l'utilisateur et sa correction, - on met à jour de la base de données avec les informations associées aux livres. 35 6°) Procédé d'identification selon la revendication 1, 3049094 16 caractérisé en ce qu' on détecte les lignes en utilisant des algorithmes de détection de contours, puis d'identification de segments de droites, les segments étant extrapolés pour définir toutes les lignes candidates, lesquelles sont en- 5 suite triées et filtrées. 7°) Procédé d'identification selon la revendication 1, caractérisé en ce que le traitement de l'image du rectangle (31) consiste à effectuer un traite- 10 ment de contraste, de luminosité et de valeur.