Brevet FR3090167A1 — publié le 20200619

Description Titre de l'invention : Procédé d'amélioration de la précision d'un ensemble de données d'images d'apprentissage d'un réseau neuronal à convolution pour des applications de prévention des pertes [0001] Arrière-plan de l'invention [0002] Avec l'augmentation de la puissance de calcul, les réseaux neuronaux à convolution (CNN, pour convolutional neural network) ont été utilisés pour la reconnaissance d'objets dans les images capturées. Pour qu'un un réseau CNN soit efficace, les images d'entrée doivent être d'une qualité suffisante, il est nécessaire que l'apprentissage soit exact, et il faut choisir les couches et la complexité du réseau neuronal avec soin. [0003] Le plus souvent, les réseaux CNN suivent un apprentissage supervisé, où les in- formations sur les images d'entrée au réseau CNN sont spécifiées par une source quelconque, le plus souvent par une personne. C'est-à-dire qu'avec un apprentissage supervisé, quelqu'un doit généralement indiquer au réseau CNN ce qui est réellement. contenu dans les images d'entrée. Parce qu'un apprentissage typique nécessite un grand nombre d'images d'entrée -plus le nombre d'images d'apprentissage est important, par exemple, plus l'apprentissage CNN est. efficace en général - l'apprentissage supervisé est un processus qui prend du temps. C'est particulièrement vrai dans les environnements où les images ne sont pas normalisées, par exemple, lorsque les images qui sont apparemment. d'un même objet général ou d'une même scène peuvent contenir des objets très différents et sans rapport les uns avec les autres. Un autre problème lié aux exigences de l'apprentissage supervisé destiné au réseau CNN est l'absence d'un nombre suffisant d'images d'entrée d'apprentissage d'un objet ou un déséquilibre dans le nombre d'images d'apprentissage, ce qui fait que certains objets se retrouvent représentés plus souvent que d'autres dans un ensemble d'apprentissage d'images, ce qui pourrait fausser l'apprentissage CNN. [0004] L'apprentissage CNN est particulièrement minutieux dans les environnements de vente au détail, où il n'y a pas d'images connues (ou de bases de données d'images) pour bon nombre des articles auxquels une unité dc gestion des stocks (SKU, pour stock keeping unit) est affectée. [0005] Une chose pour laquelle l'insuffisance des techniques en apprentissage CNN destinées aux produits de vente au détail apparaît évidente est celle dc l'usurpation. L'usurpation (en anglais « spoofing ») est un processus par lequel un client ou un vendeur tente la transaction d'un article à une station de numérisation (ou de balayage) de code à barres, non pas en balayant le code à barres de l'article réel, niais en 2 masquant le code à barres de l'article réel par un code à barres d'un article moins cher. L'article moins cher est remonté au point de vente, et le client se voit facturer le prix correspondant de l'article moins cher, évitant le coût réel de l'article. [0006] Par conséquent, il existe un besoin de techniques permettant d'automatiser l'apprentissage du réseau neuronal afin d'utiliser la numérisation de code à barres avec précision. [0007] Brève description des différentes vues des dessins [0008] Les figures ci-jointes, où des numéros de référence analogues renvoient à des éléments identiques ou fonctionnellement similaires à travers les différentes vues, ainsi que la description détaillée ci-dessous, sont incorporées dans la spécification et en font partie intégrante, et servent à illustrer davantage les modes de réalisation de concepts qui comportent l'invention revendiquée, et à expliquer divers principes et avantages de ces modes de réalisation. [0009] [fig.1] La figure 1 est un schéma de principe schématique d'un système ayant un mode d'apprentissage pour l'apprentissage d'un réseau neuronal et un mode de détection d'usurpation pour détecter une tentative de transaction d'autorisation, conformément à certains modes de réalisation. [0010] [fig.2] La figure 2 est un schéma d'un exemple d'apprentissage d'un réseau neuronal pour la détection d'usurpation, selon un exemple. [0011] [fig.3] La figure 3 est un schéma d'un autre exemple d'apprentissage d'un réseau neuronal avec détection et suppression de données d'image d'arrière-plan, selon un exemple. [0012] [fig.4] La figure 4 est un schéma d'un exemple d'apprentissage d'un réseau neuronal basé sur des variations déterminées de données d'images formées précédemment, selon un exemple. [0013] [fig.5] La figure 5 est un schéma d'un exemple d'apprentissage d'un réseau neuronal, selon un exemple. [0014] [fig.6] La figure 6 est un organigramme d'un procédé d'apprentissage d'un réseau neuronal tel qu'il peut être effectué par le système de la FIG. 1, selon certains modes de réalisation. [0015] [fig.7] La figure 7 est un organigramme d'un autre procédé d'apprentissage d'un réseau neuronal tel qu'il peut être effectué par le système de la FIG. 1 selon certains modes de réalisation. [0016] [fig.8] La figure 8 est un organigramme d'un procédé de détection d'une tentative d'usurpation à l'emplacement de point de vente de la FIG. 1 et de génération d'une alarme, selon certains modes de réalisation. [0017] [fig.9] La figure 9 est un organigramme d'un procédé de détection d'une tentative d'usurpation à l'emplacement de point de vente de la FIG. 1 et d'annulation et 3 d'autorisation d'une transaction secondaire, selon certains modes de réalisation. [0018] 'homme du métier notera le fait que les éléments des figures sont illustrés par souci de simplicité et de clarté et n'ont pas nécessairement été dessinés à l'échelle. Par exemple, les dimensions de certains des éléments des figures peuvent être exagérées par rapport à d'autres éléments pour aider à mieux comprendre les modes de réalisation de la présente invention. [0019] Le dispositif et les composants du procédé ont été représentés, le cas échéant, par des symboles classiques dans les dessins, ne montrant que les détails spécifiques qui sont pertinents pour comprendre les modes de réalisation de la présente invention de la présente invention de sorte à ne pas obscurcir la divulgation avec des détails qui seront facilement apparents aux personnes qui possèdent les compétences ordinaires dans l'art bénéficiant de la présente description. Description détaillée de l'invention [0020] La présente invention fournit des techniques permettant de prendre des images d'un produit et de numériser les images de code à barres, et de numériser également les images de caractéristiques physiques d'un objet dans l'image. Les données de code à barres, une fois numérisées et analysées, peuvent être comparées aux caractéristiques physiques obtenues d'un objet, et les données peuvent être comparées pour déterminer si les deux types de données correspondent au même objet. [0021] Dans divers modes de réalisation, la présente invention est un procédé pour l'apprentissage d'un réseau neuronal. Le procédé, qui est un procédé informatique mis en oeuvre par ordinateur sur un ou plusieurs processeurs, peut comporter la réception, sur un ou plusieurs processeurs, de données de numérisation d'image. Ces données de numérisation d'image peuvent être celles d'un objet, comme un produit ou un emballage qui est présenté à un point de vente, un emplacement de distribution, un emplacement de livraison, etc. Les données de numérisation d'image peuvent être collectées par un dispositif d'imagerie comme un dispositif de numérisation (ou de balayage) dc code à barres doté d'un lecteur d'image, par exemple, ou un lecteur d'image doté d'un lecteur d'étiquette à identification par radiofréquence (RFID, pour radio-frequency identification). Les données de numérisation d'image peuvent comporter une image qui contient au moins un repère (ou indice, en anglais « indicia ») correspondant à l'objet ainsi que des caractéristiques physiques de l'objet. L'repère peut être un code à barres, un code produit universel, un code à lecture rapide, ou une de leurs combinaisons, par exemple. Dans divers exemples, le procédé comporte en outre la réception, sur les un ou plusieurs processeurs, de données de repères décodés pour déterminer des données d'identification de l'objet. [0022] Le procédé peut comporter en outre la corrélation, sur les un ou plusieurs pro- cesseurs, d'au moins une partie des données de numérisation d'image avec ces données d'identification pour générer un ensemble de données corrélées. Dans divers exemples, le procédé comporte la transmission, sur les un ou plusieurs processeurs, de l'ensemble de données corrélées à une trame d'apprentissage automatique, comme un réseau neuronal, qui peut effectuer un certain nombre d'opérations sur l'ensemble de données corrélées. Dans certains exemples, le réseau neuronal examine au moins certaines des caractéristiques physiques de l'objet dans l'ensemble de données corrélées et détermine une pondération pour chacune de ces caractéristiques physiques. Ces pondérations sont une indication relative d'une force de corrélation entre la caractéristique physique et les données d'identification de l'objet. Le procédé comporte en outre la génération ou la mise à jour du réseau neuronal avec les pondérations déterminées pour évaluer de futures données d'image par rapport aux caractéristiques pondérées. [0023] De cette façon, dans divers exemples, des procédés sont fournis pour apprendre à un réseau neuronal à être en mesure d'identifier et d'authentifier un objet sur la base de caractéristiques physiques de l'objet avec un degré élevé de certitude. L'identification d'un objet sur la base de ces caractéristiques physiques peut ensuite être comparée à une seconde identification effectuée sur la base d'un repère numérisé. Ces deux identifications peuvent être comparées entre elles afin de fournir une authentification multifactorielle de l'objet numérisé pour identifier les numérisations inappropriées, comme les tentatives d'usurpations à un point de vente. [0024] Dans certains exemples, le procédé comporte en outre la mise à jour par le réseau neuronal d'un ensemble de caractéristiques de l'objet avec les pondérations d'au moins certaines des caractéristiques physiques ; et la dérivation d'un ensemble de caractéristiques de caractéristiques physiques de l'objet en fonction de l'ensemble de caractéristiques. [0025] Dans d'autres exemples, la présente invention comporte un système pour l'apprentissage d'un réseau neuronal. Le système peut comporter un serveur couplé en communication, via un réseau de communication, à un ou plusieurs dispositifs de numérisation d'objets, comme un ou plusieurs dispositifs de numérisation de codes à banes dotés de lecteurs d'images ou un lecteur d'images doté d'un lecteur d'étiquette à identification par radiofréquence (RFID). Le serveur peut être configuré pour recevoir des données de numérisation d'image à partir du dispositif de numérisation d'objet, via le réseau de communication, dans lequel les données de numérisation d'image sont celles d'un objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent au moins un repère correspondant à l'objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent en outre des caractéristiques physiques de l'objet. Le serveur peut être en outre configuré pour recevoir des données de repères décodés et déterminer des données d'identification de l'objet. Le serveur peut corréler au moins une partie des données de numérisation d'image avec les données d'identification de l'objet donnant lieu à un ensemble de données corrélées ; et le serveur peut recevoir l'ensemble de données corrélées à un cadre (en anglais « framcwork ») de réseau neuronal à l'intérieur du serveur. Le cadre de réseau neuronal peut examiner au moins certaines des caractéristiques physiques de l'objet dans l'ensemble de données corrélées, et déterminer une pondération pour chacune des au moins certaines des caractéristiques physiques de l'objet, où chaque pondération est une indication relative d'une force de corrélation entre la caractéristique physique et les données d'identification de l'objet. Le cadre de réseau neuronal peut ensuite générer ou mettre à jour un modèle de réseau formé avec les pondérations déterminées. [0026] Dans certains exemples, la présente invention comporte un procédé informatique pour détecter une usurpation. Le procédé comporte l'étape consistant à recevoir, sur un ou plusieurs processeurs, des données de numérisation d'image, dans lequel les données de numérisation d'image sont celles d'un objet et comportent des caractéristiques physiques de l'objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent au moins un repère correspondant à l'objet et des données de repères décodés pour déterminer une première donnée d'identification de l'objet. Le procédé comporte en outre les étapes consistant à rogner, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image pour supprimer l'au moins un repère des données de numérisation d'image pour générer des données de numérisation d'image à repères supprimés: et fournir, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image à repères supprimés à un réseau neuronal pour examiner les caractéristiques physiques de l'objet dans les données de numérisation d'image à repères supprimés et déterminer une seconde donnée d'identification sur la base des caractéristiques physiques. Le procédé comporte en outre les étapes consistant à déterminer, sur le réseau neuronal, une prédiction de correspondance des données de numérisation d'image à repères supprimés sur la base d'une comparaison de la première donnée d'identification à la seconde donnée d'identification ; et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une correspondance, générer un signal d'authentification, et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une non-correspondance, générer un signal d'alarme. [0027] Dans d'autres exemples, la présente invention comporte un système pour détecter une usurpation. Le système comporte un serveur couplé en communication, via un réseau de communication, à un ou plusieurs dispositifs de numérisation d'objets, le serveur comprenant un ou plusieurs processeurs et une ou plusieurs mémoires. Le serveur peut être configuré pour : recevoir, sur un ou plusieurs processeurs et à partir de l'un des dispositifs de numérisation d'objet, des données de numérisation d'image, dans lequel les données de numérisation d'image sont celles d'un objet et comportent 6 des caractéristiques physiques de l'objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent au moins un repère correspondant à l'objet et des données de repères décodés pour déterminer une première donnée d'identification de l'objet ; et rogner, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image pour supprimer l'au moins un repère des données de numérisation d'image pour générer des données de numérisation d'image à repères supprimés. Le serveur peut être en outre configure pour fournir, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image à repères supprimés à un réseau neuronal pour examiner les caractéristiques physiques de l'objet dans les données de numérisation d'image à repères supprimés et déterminer une seconde donnée d'identification sur la base des caractéristiques physiques ; déterminer, sur le réseau neuronal, une prédiction de correspondance des données de numérisation d'image à repères supprimés sur la base d'une comparaison de la première donnée d'identification à la seconde donnée d'identification. Le serveur peut être en outre configure pour, en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une correspondance, générer un signal d'authentification, et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une non-correspondance, générer un signal d'alarme. [0028] Dans certains exemples, la présente invention comporte un autre procédé in- formatique pour détecter une usurpation. Cc procédé comporte la réception, sur un ou plusieurs processeurs, de données de numérisation d'image, dans lequel les données de numérisation d'image sont celles d'un objet et comportent des caractéristiques physiques de l'objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent au moins un repère correspondant à l'objet et des données de repères décodés pour déterminer une première donnée d'identification de l'objet ; et le rognage, sur les un ou plusieurs processeurs, des données de numérisation d'image pour supprimer l'au moins un repère des données de numérisation d'image pour générer des données de numérisation d'image à repères supprimés. Le procédé comporte en outre le fait de fournir, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image à repères supprimés à un réseau neuronal pour examiner les caractéristiques physiques de l'objet dans les données de numérisation d'image à repères supprimés et déterminer une seconde donnée d'identification sur la base des caractéristiques physiques ; et déterminer, sur le réseau neuronal, une prédiction de correspondance des données de numérisation d'image à repères supprimés sur la base d'une comparaison de la première donnée d'identification à la seconde donnée d'identification. Ce procédé comporte en outre, en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une correspondance, la génération d'un premier signal d'authentification, et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une non-correspondance, la génération d'un second signal d'authentification différent du premier signal 7 d'authentification. Par exemple, le procédé peut comporter la détermination d'une différence de priorité entre la première donnée d'identification et la seconde donnée d'identification ; et la génération du second signal d'authentification comme signal authentifiant une transaction correspondant à celle parmi la première donnée d'identification et la seconde donnée d'identification qui a la priorité la plus élevée. Le procédé peut comporter en outre l'identification d'une heuristique de priorité ; la détermination d'une différence de priorité entre la première donnée d'identification et la seconde donnée d'identification sur la base de l'heuristique de priorité ; et la génération du second signal d'authentification comme signal authentifiant une transaction correspondant à celle parmi la première donnée d'identification et la seconde donnée d'identification qui a la priorité la plus élevée sur la base de l'heuristique de priorité. [0029] Dans certains exemples, la présente invention comporte un système pour détecter une usurpation, où ce système comporte un serveur couplé en communication, via un réseau de communication, à un ou plusieurs dispositifs de numérisation d'objets, le serveur comprenant un ou plusieurs processeurs et une ou plusieurs mémoires. Le serveur est configure pour recevoir, sur un ou plusieurs processeurs, des données de numérisation d'image, dans lequel les données de numérisation d'image sont celles d'un objet et comportent des caractéristiques physiques de l'objet et dans lequel les données de numérisation d'image comportent au moins un repère correspondant à l'objet et des données de repères décodés pour déterminer une première donnée d'identification de l'objet ; rogner, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image pour supprimer l'au moins un repère des données de numérisation d'image pour générer des données de numérisation d'image à repères supprimés ; et fournir, sur les un ou plusieurs processeurs, les données de numérisation d'image à repères supprimés à un réseau neuronal pour examiner les caractéristiques physiques de l'objet dans les données de numérisation d'image à repères supprimés et déterminer une seconde donnée d'identification sur la base des caractéristiques physiques. Le serveur est en outre configuré pour déterminer, sur le réseau neuronal, une prédiction de correspondance des données de numérisation d'image à repères supprimés sur la base d'une comparaison de la première donnée d'identification à la seconde donnée d'identification ; et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une correspondance, générer un premier signal d'authentification, et en réponse à la détermination de la prédiction de correspondance indiquant une non-correspondance, générer un second signal d'authentification différent du premier signal d'authentification, d'une manière similaire au procédé décrit ci-dessus et ci-dessous. [0030] La FIG.1 illustre un exemple d'environnement dans lequel des modes de réalisation 8 de la présente invention peuvent être mis en oeuvre. Dans le présent exemple, l'environnement est fourni sous la forme d'une installation disposant d'un emplacement de numérisation 100 où des biens divers peuvent être numérisés, pour l'apprentissage d'un réseau neuronal au cours d'un mode d'apprentissage et/ou pour numériser des objets à acheter par un client au cours d'un mode d'authentification par numérisation. Dans un exemple, le mode d'authentification par numérisation est un mode de détection d'usurpation. [0031] Dans l'exemple illustré, un emplacement de point de vente 100 comporte une station de numérisation 102 ayant une plateforme 103 numérisation (ou de balayage), par exemple, une surface verticale et/ou horizontale, et un dispositif de numérisation 104 d'objet (scanner) qui comporte une caméra 106 et un ou plusieurs capteurs 108. Le dispositif de numérisation 104 peut être un dispositif de numérisation portatif, un dispositif de numérisation mains-libres, ou un dispositif de numérisation à plans multiples, comme un dispositif de numérisation biopsique, par exemple. La caméra 106 capture des données de numérisation d'image d'un objet 108 portant un repère 110, où dans certains exemples, la caméra 106 est un dispositif de numérisation d'image 1D, 2D ou 3D capable de numériser l'objet 108. Dans certains exemples, le dispositif de numérisation 104 peut être un dispositif de numérisation d'image de code à barres capable de numériser un code à barres 1D, un code QR, un code à barres 3D, ou d'autres types de l'repère 110, tout en capturant des images de l'objet 108 lui-même. Dans l'exemple illustré, la station de numérisation 104 comporte des capteurs 112, qui peuvent comporter un transpondeur RFID pour capturer des données de repères sous la forme d'un signal électromagnétique capturé à partir de l'repère 110 lorsque l'repère 110 est une étiquette RFID, au lieu d'un repère visuel comme un code à barres. [0032] Le dispositif de numérisation 104 comporte également un processeur d'image 116 et un décodeur de repère 118. Le processeur d'image 116 peut être configuré pour analyser des images capturées de l'objet 108 et effectuer un traitement d'image préliminaire, par exemple, avant que des données de numérisation d'image ne soient envoyées à un serveur 120. Dans des modes de réalisation exemplaires, le processeur d'image 116 identifie l'repère 110 capturé dans une image, par exemple, en effectuant une détection des bords et/ou une reconnaissance des motifs, et le décodeur de repère 118 décode l'repère et génère des données d'identification de l'repère 110. Le dispositif de numérisation 104 inclut ces données d'identification dans l'envoi de données de numérisation d'image. [0033] Dans certains modes de réalisation, le processeur d'image 116 peut être configuré pour identifier des caractéristiques physiques de l'objet 108, comme la forme périphérique de l'objet, la taille approximative de l'objet, une taille de la partie 9 d'emballage de l'objet, une taille du produit à l'intérieur de l'emballage (par exemple, dans le cas d'une viande ou de produits emballés), une différence de taille relative entre une taille du produit et une taille de l'emballage, une couleur de l'objet, de l'emballage, et/ou d'un bien, l'identification de la voie et du magasin du point de vente à partir duquel l'article a été numérisé, une forme de produit, une pondération de produit, une variété du produit, surtout des fruits, et une fraîcheur du produit. [0034] Le dispositif de numérisation 104 comporte un ou plusieurs processeurs (V) et une ou plusieurs mémoires ("MEM"), stockant des instructions devant être exécutées par les un ou plusieurs processeurs pour effectuer les différentes opérations décrites ici. Le dispositif de numérisation 104 comporte en outre un émetteur-récepteur ("XVR") pour communiquer des données de numérisation d'image, etc. sur un réseau sans fil et/ou câblé 114 à un serveur d'anti-usurpation 120. L'émetteur-récepteur peut comporter un émetteur-récepteur Wi-Fi pour communiquer avec un serveur de traitement d'image et d'anti-usurpation 120, selon un exemple. Dans certains exemples, le dispositif de numérisation 104 peut être un dispositif pouvant être porté et comporter un émetteur-récepteur Bluetooth, ou un autre émetteur-récepteur de communication. La station de numérisation 102 comporte en outre un dispositif d'affichage pour afficher des informations de produit numérisé à un vendeur, un client, ou un autre utilisateur. La station de numérisation 102 peut comporter en outre un dispositif d'entrée pour recevoir davantage d'instructions de l'utilisateur. [0035] Dans des modes de réalisation exemplaires, le serveur de traitement d'image et d'anti-usurpation 120 présente au moins deux modes de fonctionnement : un mode d'apprentissage pour l'apprentissage d'un réseau neuronal du serveur et un mode d'authentification par numérisation, par exemple un mode de détection de usurpation pour détecter une numérisation inappropriée d'un objet ou d'un repère au point de vente 100. [0036] Le serveur 120 comporte un ou plusieurs processeurs (y) et une ou plusieurs mémoires ("MEM"), stockant des instructions devant être exécutées par les un ou plusieurs processeurs pour effectuer les différentes opérations décrites ici. Le serveur 120 comporte un émetteur-récepteur ("XVR'') pour communiquer des données à la station de numérisation 102 et à partir de celle-ci sur le réseau 114, en utilisant un protocole de communication, comme le Wi-Fi. [0037] Le serveur 120 comporte un dispositif de gestion de epère 122 (ou de gestion d'indice), qui peut capturer les données d'identification à partir des données de numérisation d'image reçues et communiquer ces données capturées à une unité de commande de gestion des stocks 124 pour identifier des données de produit associées à Frepère 110 décodé. Dans certains exemples, où les données de numérisation d'image ne comportent pas de données d'identification décodées, le dispositif de gestion de repère 122 peut effectuer les opérations de décodage de repère, décrites ci-dessus telles qu'elles sont effectuées par le dispositif de numérisation 104. Dans d'autres exemples, un ou plusieurs des processus associés au décodage de repères peuvent être distribués à travers le dispositif de numérisation 104 et le serveur 120. [0038] L'unité de commande de gestion des stocks 124 prend les données d'identification reçues et identifie des données de caractéristiques (également désignées ici par données de produit) correspondant à l'repère 110 et correspondant donc à l'objet 108. Ces données de caractéristiques peuvent comporter un nom d'objet, un numéro d'unité SKU, un type d'objet, un coût d'objet, des caractéristiques physiques de l'objet, et d'autres informations. [0039] Un dispositif de gestion de caractéristiques d'image 126 reçoit les données de numé- risation d'image à partir du dispositif de numérisation 104 et effectue un traitement d'image pour identifier une ou plusieurs caractéristiques physiques de l'objet 108, comme la forme périphérique de l'objet, la taille approximative de l'objet, une taille de la partie d'emballage de l'objet, une taille du produit à l'intérieur de l'emballage (par exemple, dans le cas d'une viande ou de produits emballés), une différence de taille relative entre une taille du produit et une taille de l'emballage, une couleur de l'objet, de l'emballage, et une forme de produit. Dans d'autres exemples, les caractéristiques physiques peuvent être déterminées entièrement ou en partie au niveau du processeur d'image 116 et transmises dans les données de numérisation d'image du dispositif de numérisation 104 au serveur 120. [0040] Dans le mode de réalisation exemplaire, le dispositif de gestion de caractéristiques d'image 126 stocke des caractéristiques physiques capturées d'objets dans un ensemble de données de caractéristiques d'images 128. Dans certains exemples, l'ensemble de données 128 stocke des caractéristiques physiques identifiées précédemment, des facteurs de pondération de caractéristiques physiques, et des données de corrélation de caractéristiques physiques, tel qu'il est expliqué plus en détail ci-après. [0041] Le dispositif de gestion de repère 122 et le dispositif de gestion de caractéristiques d'image 126 sont couplés à un cadre de réseau neuronal 130 ayant un mode d'apprentissage et un mode de détection d'usurpation. Tel qu'il est expliqué ci-après, dans divers exemples, dans un mode d'apprentissage, le cadre de réseau neuronal 130 analyse des caractéristiques physiques d'objets et détermine des pondérations de ces caractéristiques physiques, où ces pondérations fournissent une indication relative du degré de l'importance de la corrélation entre les caractéristiques physiques et les données d'identification de l'objet. Les caractéristiques physiques ayant des pondérations plus élevées sont plus susceptibles d'être corrélées à un objet particulier (et donc d'indiquer la présence probable de cet objet dans les données de numérisation d'images futures), que les caractéristiques physiques ayant des pondérations plus 11 faibles. Le cadre de réseau neuronal 130, par exemple, peut être configure comme un réseau neuronal à convolution employant un classificateur à couches multiples pour accéder à chacune des caractéristiques physiques identifiées et pour déterminer des pondérations respectives de chacune. Les valeurs de pondération des caractéristiques physiques peuvent être stockées comme données d'image pondérées 132. A partir des valeurs pondérées déterminées, le cadre de réseau neuronal 130 génère et met à jour un réseau neuronal formé 134 pour classifier des données de numérisation d'image ultérieures et identifier l'objet ou les objets qui y sont contenu(s) en analysant des caractéristiques physiques capturées dans ces images ultérieures. [0042] Comme décrit ci-après, les présentes techniques déploient un modèle prédictif formé pour évaluer des images reçues d'un objet (avec ou sans repère) et classifier ces images pour déterminer un produit associé aux données d'identification d'objet et de produit, qui est ensuite utilisé pour empêcher les tentatives de fraude, comme la usurpation. Dans certains exemples variés ci-après, ce modèle prédictif est formé en utilisant un réseau neuronal, et en tant que tel, ce modèle prédictif est désigné ci-après par "réseau neuronal" ou "réseau neuronal formé". Le réseau neuronal ci-après peut être configure de différentes façons. Dans certains exemples, le réseau neuronal peut être un réseau neuronal profond et/ou un réseau neuronal convolutif (CNN). Dans certains exemples, le réseau neuronal peut être un réseau neuronal distribué et évolutif. Le réseau neuronal peut être personnalisé de façons variées, comportant la fourniture d'une couche supérieure spécifique comme, mais sans s'y limiter, une couche supérieure de régression logistique. Un réseau neuronal convolutif peut être considéré comme un réseau neuronal qui contient des ensembles de noeuds avec des paramètres liés. Un réseau neuronal convolutif profond peut être considéré comme ayant une structure empilée avec une pluralité de couches. Dans les exemples ci-après, le réseau neuronal est décrit comme ayant plusieurs couches, c'est-à-dire plusieurs couches empilées, toutefois, toute configuration de réseau neuronal appropriée peut être utilisée. [0043] Les réseaux CNN, par exemple, sont un type d'apprentissage automatique de modèle prédictif qui est particulièrement utilisé pour la reconnaissance et la classification des images. Dans les modes de réalisation exemplaires ci-après, par exemple, les réseaux CNN peuvent fonctionner sur des images 2D ou 3D, où, par exemple, ces images sont représentées sous la forme d'une matrice de valeurs de pixels dans les données de numérisation d'image. Tel qu'il est décrit, le réseau neuronal (par exemple, le réseau CNN) peut être utilisé pour déterminer une ou plusieurs classifications pour une image donnée en faisant passer l'image à travers la série de couches opérationnelles informatiques. Par l'apprentissage et l'utilisation de ces différentes couches, le modèle CNN peut déterminer la probabilité qu'une image ou des caractéristiques physiques d'image appartiennent à une classe particulière. Les modèles CNN formés peuvent être 12 conservés pour la restauration et l'utilisation, et affinés par un apprentissage supplémentaire. Les modèles formés peuvent résider sur n'importe quel support de stockage volatil ou non volatil sur ordinateur, comme une mémoire RAM, un stockage flash, un disque dur ou un stockage similaire hébergé sur des serveurs en nuage. [0044] La FIG. 2 illustre un schéma 200 d'un mode d'apprentissage dans un exemple de mise en oeuvre. Une pluralité de stations de numérisation 202A à 202C capturent des images d'objets, effectuent un traitement d'image préliminaire sur ces images, identifient et décodent des repères capturés dans les images de ces objets, et mettent en paquets ces informations et ces données de numérisation d'image qui représentent collectivement un ensemble d'apprentissage de données de numérisation d'image 204. Chacune des stations de numérisation 202A à 202C peut présenter un dispositif de numérisation à la même installation, comme une installation de vente au détail ou un entrepôt, tandis que dans d'autres exemples, les stations de numérisation 202A à 202C peuvent se trouver chacune à une installation différente située dans un emplacement différent. [0045] Dans un exemple d'un mode d'apprentissage, chacune des stations de numérisation 202A à 202C capture des images du même objet. Par exemple, peu importe où se trouve la station de numérisation, la station de numérisation capture des images du même emballage pour la vente, et toutes les images capturées de cet emballage sont collectées dans l'ensemble d'apprentissage de données de numérisation d' image 204. Par exemple, des données de numérisation d'image sont communiquées à un serveur, comme le serveur 120 et le serveur identifie des données de numérisation d'image reçues comme correspondant au même objet en déterminant les repères décodés dans les données de numérisation d'image reçues. Dans certains exemples, le serveur identifie une correspondance complète entre les repères décodés. Dans d'autres exemples, le serveur peut toujours identifier des images comme étant celles d'un même objet à partir d'une identification partielle des repères décodés, parce que toutes les données de numérisation d'image provenant de toutes les stations de numérisation ne peuvent pas capturer les repères complets sur l'image Dans d'autres exemples, cependant, le serveur peut collecter toutes les données de numérisation d'image et au lieu de regrouper collectivement les images pour former l'ensemble d'apprentissage 204, le serveur peut permettre à un réseau neuronal 206 d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour identifier des données de numérisation d'image correspondant au même objet. Dans certains exemples, le serveur lui-même est configuré pour identifier les données de repères dans les données de numérisation d'image et pour identifier l'emplacement de ces données de repère. [0046] Dans le mode d'apprentissage, les stations de numérisation 202A à 204C, bien qu'elles capturent des images du même objet, capturent ces images sous différents 13 angles et dans différentes orientations. En effet, une telle diversité dans les données de numérisation d'image capturées est précieuse pour le développement d'un réseau neuronal formé 208 plus solide. Donc, l'ensemble d'apprentissage 204 peut comprendre des centaines à des milliers, voire des dizaines de milliers ou plus d'images d'un objet dont beaucoup présentent de grandes variations. En outre, l'ensemble d'apprentissage peut s'agrandir au fil du temps, de sorte que même après que le réseau neuronal formé 208 a été généré pendant une exécution initiale du mode d'apprentissage, à mesure que le même objet est capturé pendant des transactions de vente au détail, par exemple, les images capturées peuvent être envoyées au serveur pour ajout à l'ensemble d'apprentissage 204 et pour utilisation éventuelle par le cadre de réseau neuronal 206 lors de la mise à jour du réseau neuronal formé 208. [0047] Dans le schéma 200, un dispositif de gestion de caractéristiques d'image 210 sur le serveur identifie des caractéristiques physiques, par exemple, celles listées ailleurs, pour chacune des données de numérisation d'image dans l'ensemble d'apprentissage 204 et génère un ensemble de données d'image étiquetées 212 au cadre de réseau neuronal 206. Par exemple, certaines données de numérisation d'image peuvent comporter une forme globale du périmètre extérieur de l'objet. Certaines données de numérisation d'image peuvent comporter uniquement une partie du périmètre extérieur, mais peuvent comporter une image d'une étiquette d'emballage avec le nom du produit ou le nom du fabricant. Certaines données de numérisation d'image peuvent comporter des images d'emballage, comme un papier dorsal en mousse de polystyrène, et des images de produits dans cet emballage. Certaines données de numérisation d'image peuvent comporter des données sur différentes parties colorées de l'objet. Certaines données de numérisation d'image peuvent comporter un volume 3D projeté de l'objet ou une superficie 2D de l'objet, ou une superficie 2D d'une face de l'objet. [0048] Les images de chaque donnée de numérisation d'image peuvent ensuite être étiquetées avec une identification des caractéristiques physiques identifiées par le dispositif de gestion 210. Dans certains exemples, le serveur génère l'ensemble de données 212 en corrélant les caractéristiques physiques identifiées avec des données d'identification obtenues à partir des données de repères décodés. C'est-à-dire que l'ensemble de données 212 comporte des données d'image étiquetées avec à la fois les données d'identification identifiant le produit contenu dans l'objet et la capture des caractéristiques physiques spécifiques par le dispositif de numérisation (volume 3D, superficie 2D, etc.). [0049] Dans le mode d'apprentissage illustré, le cadre de réseau neuronal 206 examine l'ensemble de données d'image étiquetées 212, notamment les caractéristiques physiques identifiées, et détermine une pondération pour chacune de ces caractéristiques physiques de l'objet. Ces pondérations représentent une indication relative 14 d'une force de corrélation entre la caractéristique physique et les données d'identification de l'objet. Par exemple, dans un mode de réalisation exemplaire utilisant un algorithme de classification de couches multiples, le cadre de réseau neuronal 206 peut déterminer qu'un volume 3D projeté n'est pas très corrélatif pour prédire si une image capturée est celle d'un objet en forme de boîte. Mais le cadre de réseau neuronal 206 peut déterminer qu'une caractéristique physique d'un objet blanc à dos mince, surmonté d'un objet rouge contrastant représente une ou plusieurs caractéristiques physiques qui sont fortement corrélatives pour identifier l'objet, en l'occurrence, les produits carnés emballés. Le réseau neuronal détermine ces pondérations pour chacune des caractéristiques physiques identifiées ou pour des combinaisons de caractéristiques physiques, à la suite de l'utilisation de l'algorithme de classification de couches multiples. Le cadre de réseau neuronal initial génère ensuite le réseau neuronal formé 208 et met à jour un réseau neuronal formé existant. Dans l'exemple illustré, le réseau neuronal 208 peut apprendre à identifier d'un à des milliers d'objets par des caractéristiques physiques présentes dans les images de capture d'un objet. [0050] La FIG. 3 illustre un autre schéma 300 avec des caractéristiques semblables à celles de la FIG. 2, mais qui montrent un autre exemple de mise en oeuvre du mode d'apprentissage. Dans le schéma 300, les données de numérisation d'image d'apprentissage 204 comportent non seulement des images de l'objet, mais également l'endroit d'arrière-plan de la capture des images de la zone autour de l'objet où la numérisation a eu lieu. Par exemple, l'arrière-plan capturé peut comporter des parties d'une région de point de vente d'une installation de vente au détail [0051] Dans l'exemple de mode de réalisation, le dispositif de gestion de caractéristiques d'image 210 identifie les caractéristiques physiques dans les données de numérisation d'image et envoie l'ensemble de données d'image 212 corrélées au cadre de réseau neuronal 206, qui analyse cet ensemble de données d'image et identifie deux types d'informations dans cet ensemble de données d'image : des données d'image d'objet 302 et des données d'image d'arrière-plan 304. Par exemple, le cadre de réseau neuronal 206 peut comparer un ensemble de données d'image 212' reçues à des données de numérisation d'image reçues précédemment pour identifier des caractéristiques anormales dans l'ensemble de données reçues où ces caractéristiques anormales correspondant à la capture de données d'image d'an-ière-plan par la station de numérisation. Les données d'image d'arrière-plan peuvent être particulièrement présentes dans des données de numérisation d'image capturées au point de vente pendant une transaction, par exemple. Les données d'image d'arrière-plan peuvent concerner toute donnée d'image qui n'a pas été identifiée comme donnée d'image d'objet. Des exemples comportent des parties de l'environnement autour d'un objet, un équipement utilisé dans une station de point de vente, la main du membre du personnel qui effectue la numérisation, et d'autres données d'image en champ proche et en champ éloigné. Les trames de réseaux neuronaux ci-après peuvent apprendre à identifier ces données d'image d'arrière-plan ; et, dans quelques exemples, cet apprentissage se poursuit pendant le fonctionnement du système, permettant ainsi à la trame de s'adapter aux changements de l'environnement à l'intérieur duquel l'objet est numérisé. Après l'identification des données d'arrière-plan 204 et des données d'image d'objet 302, le cadre de réseau neuronal 206 élimine les premières, et utilise uniquement les données d'image d'objet 302 pour la mise à jour du réseau neuronal 208'. Donc, de cette façon, le cadre de réseau neuronal 206 peut apprendre à identifier des données d'image d'arrière-plan qui ne sont pas utiles à l'identification de la nature de l'objet capturé par un dispositif de numérisation et supprimer ces informations. En effet, la trame 206 peut développer, par des techniques supervisées ou non supervisées, des classificateurs pour identifier des données d'image d'arrière-plan au fil de la collecte de données de numérisation d'image supplémentaires avec le temps. [0052] Dans certains exemples, tandis que le schéma 300 identifie des données d'image d'arrière-plan dans des images d'un objet ou d'un ensemble d'objets particuliers, le cadre de réseau neuronal 206 développe des classificateurs pour identifier ces données d'image d'arrière-plan dans toute donnée de numérisation d'image reçue, indépendamment de la nature de l'objet capturé dans ces données d'image. [0053] La FIG. 4 illustre un autre schéma 400 avec des caractéristiques semblables à celles de la FIG. 2, mais qui montrent un exemple de mise en oeuvre du mode d'apprentissage. Dans le schéma 300, les données de numérisation d'image d'apprentissage 204 comportent des images de différentes versions du même objet. Par exemple, l'objet numérisé peut être une bouteille de boisson ou un emballage de bouteilles de boisson. Dans certaines versions, la bouteille de boisson présente une version régulière de son étiquette de produit sur l'extérieur de la bouteille. Mais dans d'autres versions, cette étiquette de produit peut être changée, légèrement ou notablement, par rapport à cette version régulière. Par exemple, l'étiquette peut comporter des marques spéciales ou des changements pour les versions vacances de la bouteille de boisson. Dans certaines versions, la bouteille réelle elle-même a changé par rapport à la forme régulière de bouteille. Dans certaines versions, la forme de bouteille change légèrement avec le temps. Dans tout événement, le dispositif de gestion de caractéristiques d'image 210 capture les données de numérisation d'image. [0054] Dans des modes de réalisation exemplaires, le cadre de réseau neuronal 206 apprend à recevoir l'ensemble de données d'image 212 et à identifier uniquement des données d'image d'objet modifiées, par exemple, des caractéristiques physiques qui varient par rapport aux caractéristiques physiques attendues déjà corrélées aux données 16 d'identification d'objet correspondant aux données de numérisation d'image. Par exemple, le serveur détermine des données d'identification d'un objet numérisé à partir de rrepère décodé. Le serveur détermine, à partir des pondérations précédentes numérisées, quelles caractéristiques physiques sont corrélées à ces données d'identification. Le cadre de réseau neuronal 206 du serveur identifie ensuite, à partir des données de numérisation d'image nouvellement reçues, l'endroit où se sont produites des variations de ces caractéristiques physiques. Le cadre de réseau neuronal 206, par exemple, peut attendre d'un profil 2D extérieur d'une bouteille de boisson qu'il présente un profil particulier. Le cadre de réseau neuronal 206 peut utiliser des classificateurs de couches multiples pour évaluer un certain nombre d'autres caractéristiques physiques qui confirment que ces données de numérisation d'image reçue sont celles de la bouteille de boisson, mais le cadre de réseau neuronal 206 peut déterminer également que le profil 2D de la bouteille de boisson varie légèrement, comme cela peut se produire d'une année à l'autre en fonction des changements de produits ou des changements saisonniers. Dans ces exemples, le cadre de réseau neuronal 206 peut identifier uniquement les données d'image d'objet modifiées et utiliser ces données pour mettre à jour le réseau neuronal formé 208'. [0055] La FIG. 5 illustre un schéma 500 illustrant comment des données de numérisation d'image 502 peuvent contenir des images 2D provenant de stations de numérisation 504A et 504B et des données de numérisation d'image 3D provenant d'un dispositif de numérisation biopsique 506 ou d'un autre dispositif d'imagerie 3D. Dans un exemple, le dispositif de numérisation biopsique 506 capture plusieurs images 2D de l'objet et ces images 2D sont combinées dans un dispositif de processeur de combinaison d'images 508 pour former des données de numérisation d'image 3D. Dans l'exemple illustré, chacune de la station de numérisation 504A et 504B et le dispositif de processeur de combinaison d'images 508 communiquent leurs données de numérisation d'image respectives à un serveur de traitement d'image et d'anti-usurpation 510 à travers un réseau 512. Comme on l'a vu avec les autres exemples ici, le serveur de traitement d'image et d'anti-usurpation comporte un cadre de réseau neuronal. [0056] La FIG. 6 illustre un organigramme d'un processus 600 qui peut être effectué pendant un mode d'apprentissage du serveur de système de traitement d'image et d'anti-usurpation 120. Les données de numérisation d'image d'un objet sont reçues au niveau d'un bloc 602, par exemple, sur le serveur 120 à partir du dispositif de numérisation 104. Dans le mode d'apprentissage, le plus souvent, les données de numérisation d'image comportent des données de repères décodés correspondant à l'objet. Au niveau d'un bloc 604, les données de repères décodés sont utilisées pour identifier un produit correspondant associé à ces données de repère, par exemple, en interrogeant l'unité de commande de gestion des stocks 124, donnant lieu à des données 17 d'identification de produit. [0057] Au niveau d'un bloc 606, le dispositif de gestion de caractéristiques d'image 126 identifie des caractéristiques physiques dans les données de numérisation d'image reçues. Dans d'autres exemples, le dispositif de numérisation ou la station de numérisation peut déterminer des caractéristiques physiques et les envoyer au serveur 120. Les caractéristiques peuvent être identifiées sur l'image entière des données de numérisation d'image ou uniquement sur une partie de celle-ci. Dans certains exemples, le bloc 606 identifie des caractéristiques physiques correspondant à des caractéristiques physiques d'un ensemble précédemment détermine. Dans certains exemples, le bloc 606 identifie toutes les caractéristiques physiques identifiables. Dans certains exemples, le bloc 606 est configure pour identifier des caractéristiques de manière séquentielle et arrêter l'identification des caractéristiques physiques après qu'un nombre prédétermine de caractéristiques physiques a été identifié. Dans certains exemples, le bloc 606 peut être configure pour identifier des caractéristiques dans un ordre correspondant aux pondérations précédemment déterminées des caractéristiques physiques. A tout événement, au niveau du bloc 206, le dispositif de gestion de caractéristique d'image 126 peut effectuer une détection des bords, une reconnaissance des motifs, une segmentation d'image basée sur la forme, une segmentation d'image basée sur la couleur, ou d'autres opérations de traitement d'image pour identifier des caractéristiques physiques sur toutes les données de numérisation d'image ou des parties de celles-ci. Dans certains exemples, le bloc 206 effectue un traitement d'image supplémentaire sur ces parties pour déterminer des caractéristiques physiques de l'objet, par exemple, pour réduire le bruit de l'image [0058] Dans l'exemple de produits en tant qu'objet numérisé, comme de la viande contenue dans une section de congélateur d'un magasin de vente au détail, le bloc 206 peut identifier une partie de données de numérisation d'image, comme la partie des données de numérisation d'image qui comporte la viande et exclut la partie des données de numérisation d'image qui correspond à un emballage en mousse de polystyrène de la viande. Dans d'autres exemples, le bloc 206 peut identifier l'inverse, c'est-à-dire la partie de l'emballage, et non du produit, pour une analyse plus poussée. [0059] Dans certains exemples, la partie des données de numérisation d'image est une partie qui comporte tout l'repère ou au moins une partie de celui-ci. Dans certains exemples, la partie des données de numérisation d'image comporte des parties qui excluent l'repère, de sorte qu'une authentification qui se produit dans la détection d'usurpation fonctionne avec des données qui ne se chevauchent pas. Dans certains exemples, les données de numérisation d'image sont des données d'image 3D formées d'une pluralité de points avec des données tridimensionnelles et la partie des données de numérisation d'image est soit une partie2D de ces données d'image 3D soit une partie 3D 18 de celles-ci. [0060] Avec les données de numérisation d'image analysées et les caractéristiques physiques identifiées, au niveau d'un bloc 608, les caractéristiques physiques déterminées à partir des données d'image sont corrélées à des données d'identification de produit obtenues à partir du bloc 604, et ces données corrélées sont envoyées à un bloc 610 de mise en oeuvre de cadre de réseau neuronal. [0061] Le cadre de réseau neuronal au bloc 612 développe (ou met à jour) un réseau neuronal, conformément aux exemples de processus décrits ici. C'est-à-dire que dans certains exemples, le réseau neuronal est configure pour examiner les caractéristiques physiques dans la partie des données de numérisation d'image, et sur un large ensemble d'apprentissage d'images, déterminer un facteur de pondération pour une ou plusieurs de ces caractéristiques physiques, où le facteur de pondération est une valeur relative indiquant la probabilité que la caractéristique physique puisse identifier avec précision le produit parmi d'autres produits. Par exemple, pour un produit, une caractéristique physique, comme la taille globale d'un emballage ou la couleur de l'emballage, peut être déterminée pour avoir un facteur de pondération plus élevé en comparaison à une caractéristique physique comme la longueur de l'objet ou l'emplacement de l'repère sur l'objet. Dans certains exemples, le facteur de pondération peut être déterminé pour une collecte de caractéristiques physiques reliées, qui peuvent donner lieu à une plus haute précision d'identification d'objet. [0062] Dans certains exemples, le réseau neuronal d'apprentissage du bloc 612 comporte un ensemble de caractéristiques de caractéristiques physiques de l'objet, où cet ensemble de caractéristiques présente l'ensemble de caractéristiques que le réseau neuronal a déterminées comme étant suffisamment prédictives de l'objet au minimum. Dans certains exemples, cet ensemble de caractéristiques peut être un ensemble qui fournit une prédiction d'objet avec une précision supérieure à 60 %, supérieure à 70 %, supérieure à 80 %, supérieure à 90 %, supérieure à 95 %, ou supérieure à 99 %. [0063] La FIG. 7 illustre un autre exemple de mise en oeuvre du mode d'apprentissage comme le processus 700. Les données de numérisation d'image sont reçues, les données d'identification de produit sont déterminées à partir de données de repères décodés et similaires a ce qui est décrit pour le processus 600. Au niveau d'un bloc 708, un cadre de réseau neuronal compare les caractéristiques physiques identifiées à des caractéristiques d'image précédemment identifiées dans un ensemble de données formé, par exemple, appliquant un processus de classification de couches multiples. À partir de la comparaison, le bloc 708 classifie des caractéristiques d'image en une parmi trois classes : des données d'image d'arrière-plan 710, des données d'image d'objet 712, et des variations aux données d'image d'objet 714. Les types de données d'image classifiées sont envoyés à un bloc 716, où le cadre de réseau neuronal 19 développe (ou met à jour) un réseau neuronal, conformément à l'exemple processus décrit ci-après. [0064] Dans un autre exemple, la station de numérisation 102 et le serveur 120 fonctionnent dans un mode de détection d'usurpation. Avec un réseau neuronal formé conformément aux techniques ci-après, le mode de détection d'usurpation est en mesure de détecter, à partir de données de numérisation d'image, quand les données d'image numérisées ne correspondent pas aux données d'identification de produit numérisé. Dans le mode de détection de usurpation, dans un exemple de mise en oeuvre, le serveur 120 est en mesure d'autoriser une transaction au point de vente 100, envoyer une alarme pour la station de numérisation 102 concernant une transaction non autorisée au point de vente 100, ou annuler la transaction et terminer une transaction secondaire en réponse à une transaction non autorisée au point de vente 100. [0065] La FIG. 8 illustre un exemple de processus de détection d'usurpation 800. Un serveur de traitement d'image et d' anti-usurpation reçoit des données de numérisation d'image comportant des données de décodage de repères au bloc 802. Au niveau d'un bloc 804, le serveur traite les données de numérisation d'image reçues et identifie l'image de repère dans les données de numérisation d'image et supprime cette image de repère des données de numérisation. Le résultat est que le bloc 804 produit des images dont on a supprimé l'repère. Ceci permet au serveur d'anti-usurpation d'analyser des données d'image indépendamment des repères. Lors d'une tentative de usurpation typique, un client ou un représentant commercial tente de remplacer l'repère, par exemple, un code à barres, d'un produit par un repère d'un article à plus bas prix, qui est ensuite facturé au client pour terminer la transaction. Dans le processus 800, toutefois, au bloc 804, les données d'image sont générées là où l'repère, comme un repère incorrect, a été supprimé. [0066] Le bloc 804 identifie ensuite des caractéristiques d'image sur les images, pour générer des caractéristiques d'image à repères supprimés. C'est-à-dire que celles-ci peuvent être des caractéristiques d'image déterminées uniquement à partir de cette partie des données de numérisation d'image qui contient des données d'image sur le dispositif de numérisation d'objet et non sur l'repère à l'intérieur de l'image numérisée à l'origine image. [0067] Dans un exemple, les caractéristiques d'image à repères supprimés sont envoyées à un bloc 806 qui détermine des informations de produit correspondantes à partir des caractéristiques d'image à repères supprimés, par exemple, en utilisant le réseau neuronal formé et les caractéristiques d'image pondérées. [0068] Dans l'exemple illustré, séparément, les données de repères décodés déterminées à partir de l'repère numérisé dans l'image sont envoyées à un bloc 808, qui identifie séparément des informations de données de produit sur la base de l'repère. Donc, les données d'identification de produit sont déterminées à partir de deux données différentes, de données d'image à repères supprimés et à partir de données de repères décodés. Lors d'une tentative d'usurpation, les deux données différentes donneront lieu à deux produits identifiés différents. Dans l'exemple illustré du processus 800, un bloc 810 détermine si les deux données d'identification de produit correspondent, et si c'est le cas, la transaction est authentifiée et un signal d'authentification est communiqué du serveur à la station de numérisation via le bloc 812. S'il n'y a pas de correspondance, un signal d'alarme est généré par le serveur et envoyé à la station de numérisation via le bloc 814. [0069] Dans certains exemples, le bloc 810 génère une prédiction de correspondance sous la forme d'un score de prédiction de correspondance indiquant une probabilité pour que les informations de produit identifiées à partir des caractéristiques d'image à repères supprimés correspondent aux informations de produit identifiées à partir des données de repères décodés. Dans certains exemples, la prédiction de correspondance est une valeur en pourcentage. [0070] La FIG. 9 illustre un autre exemple de processus de détection d'usurpation 900. Les blocs 902, 904, 906, et 908 fonctionnent de la même façon que les blocs correspondant dans le processus 800. Au niveau d'un bloc 910, un serveur de traitement d'image et d'anti-usurpation compare les deux données d'identification de produit résultantes et détermine s'il y a une correspondance. S'il y a une correspondance, la transaction est authentifiée et un signal d'authentification est envoyé du serveur à la station de numérisation via un bloc 912. Par exemple, le bloc 910 peut générer une prédiction de correspondance sous la forme d'un score de prédiction de correspondance indiquant une probabilité pour que les informations de produit identifiées à partir des caractéristiques d'image à repères supprimés correspondent aux informations de produit identifiées à partir des données de repères décodés. Dans certains exemples, la prédiction de correspondance est une valeur en pourcentage. [0071] Cependant, le processus 900 diffère du processus 800 en ce que si une corres- pondance ne se produit pas, alors le processus 900 résout la transaction au lieu d'envoyer une alarme. Dans l'exemple illustré, au niveau d'un bloc 914, le serveur d'anti-usurpation détermine pour chacune des données d'informations de produit identifiées laquelle parmi les deux informations de produit a la priorité la plus élevée. La priorité d'un produit peut être déteiminée en accédant à une unité de commande de gestion des stocks et en obtenant des données de produit spécifiques sur le produit. La priorité d'un produit peut être basée sur le prix d'un produit, où le produit au prix le plus élevé a une priorité plus élevée que le produit au prix le plus bas. La priorité d'un produit peut être basée sur d'autres données de produit, comme le montant de la remise sur le prix lorsque le produit est en vente. La priorité peut être basée sur d'autres 21 données de produit comme la quantité d'inventaire restant sur le produit, si le produit peut être remis en rayon, la traçabilité du produit, si le produit est périssable, si le produit est en forte demande, une classification par catégorie du produit, par exemple si le produit est un article ménager essentiel ou un article essentiel à la vie ou un produit ménager, par opposition à un produit de décoration non essentiel, la marge des détaillants sur le produit, la traçabilité du produit (par exemple, 1. un téléviseur intelligent qui nécessite une activation géographique est moins susceptible d'être volé que celui qui ne possède pas une telle activation, 2. un vêtement étiqueté RFID est moins susceptible d'être volé qu'un vêtement sans RFID car l'article pourrait encore être suivi après sa vente). [0072] Chacune de ces priorités peut être déterminée en appliquant une heuristique de priorité (par exemple, priorité aux produits au prix le plus élevé, priorité aux produits à plus faible inventaire, priorité aux produits périssables). Ces heuristiques de priorités peuvent être stockées et exécutées sur le serveur 120, par exemple. Dans le processus 900, au niveau d'un bloc 916, le serveur détermine si une heuristique de priorité existe, et si ce n'est pas le cas, alors un mode d'alarme ordinaire est entré et un signal d'alarme est envoyé du serveur à la station de numérisation via bloc 918. Par exemple, certains dispositifs de gestion de magasin de vente au détail peuvent envoyer, sur un réseau de communication, une instruction au serveur d'anti-usurpation pour invalider une heuristique de priorité de sorte que les transactions ne soient pas annulées. [0073] Dans l'exemple illustré, lorsqu'une heuristique de priorité existe, au niveau d'un bloc 920, le serveur d'anti-usurpation applique cette heuristique de priorité, détermine quel produit il faut facturer au point de vente, et authentifie ensuite par serveur la transaction sur la base de ces données de transaction de communication heuristique, y compris une identification du produit et du prix de produit à la station de numérisation pour terminer la transaction. Dans certains exemples, le serveur d'and-usurpation se voit envoyer un signal de fin de transaction à la station de numérisation pour terminer automatiquement la transaction sans davantage d'entrée du client, associé commercial, etc. au point de vente. [0074] Dans la spécification qui précède, des modes de réalisation spécifiques ont été décrits. Cependant, une personne qui possède les compétences ordinaires dans l'art note le fait que diverses modifications et changements peuvent être apportés sans s'écarter de la portée de l'invention telle qu'elle est exposée dans les revendications ci-dessous. Par conséquent, la spécification et les figures doivent être considérées dans un sens illustratif plutôt que restrictif, et toutes ces modifications sont destinées à être incluses dans le champ d'application des enseignements actuels. De plus, les modes de réalisation/exemples/mises en oeuvre décrits ne doivent pas être interprétés comme s'excluant mutuellement, et devraient plutôt être compris comme potentiellement com- binables, si de telles combinaisons sont permissives d'une manière ou d'une autre. En d'autres termes, toute caractéristique divulguée dans l'un quelconque parmi les modes de réalisation/exemples/mises en oeuvre susmentionnés peut être incluse dans l'un quelconque parmi un autre des modes de réalisation/exemples/mises en oeuvre susmentionnés. [0075] Les bienfaits, les avantages, les solutions aux problèmes, et tous les éléments sus- ceptibles d'apporter ou d'accentuer tout bienfait, avantage, ou solution ne doivent pas être interprétés comme des caractéristiques ou des éléments cruciaux, requis, ou essentiels de l'une ou l'autre des revendications. L'invention est définie uniquement par les revendications annexées y compris tout amendement apporté pendant la demande en instance et tous les équivalents de ces revendications tels qu'ils sont émis. [0076] De plus, dans cc document, des ternies relationnels tels que premier et deuxième, haut et fond, et analogues peuvent être utilisés uniquement pour distinguer une entité ou une action d'une autre entité ou action sans nécessairement exiger ou impliquer une relation ou un ordre réels entre ces entités ou actions. Les termes « comprend », « comprenant », « a », « ayant », « comporte », « comportant », « contient », « contenant » ou toute autre variante de ceux-ci, sont destinés à couvrir une inclusion non exclusive, de sorte qu'un processus, procédé, article, ou appareil qui comprend, a, comporte, contient une liste d'éléments ne comportent pas seulement ces éléments mais puissent comporter d'autres éléments qui ne sont pas expressément listés ou qui sont inhérents à ces processus, procédé, article, ou appareil. Un élément suivi par « comprend ... un/une/des », «a ... un/une/des », « comporte ... un/une/des », « contient ... un/une/des » n'exclut pas, sans plus de contraintes, l'existence d'éléments identiques supplémentaires dans le processus, procédé, article, ou appareil qui comprend, a, comporte, contient l'élément ... Les termes « un/une/des » sont définis comme un ou plusieurs sauf indication contraire explicite. Les termes « sensiblement », « essentiellement », « approximativement », « environ » ou toute autre version de ceux-ci, sont définis comme étant proches de ce qui est compris par une personne qui possède les compétences ordinaires dans l'art, et dans un mode de réalisation non limitatif le terme est défini à 10 %, dans un autre mode de réalisation à 5 %, dans un autre mode de réalisation à 1 % et dans un autre mode de réalisation à 0,5 %. Le terme « couplé » comme utilisé ici est défini comme connecté, mais pas nécessairement directement et pas nécessairement mécaniquement. Un dispositif ou une structure qui est « configuré » d'une certaine manière est au moins configuré de cette manière, mais peut être également configuré d'une manière qui n'est pas listée. [0077] Il est à noter que certains modes de réalisation peuvent comprendre un ou plusieurs processeurs génériques ou spécialisés (ou « dispositifs de traitement ») de sorte comme les microprocesseurs, les processeurs de signaux numériques, les processeurs per- 23 sonnalisés et les réseaux de portes programmables de champ (FPGA) et les instructions de programme stockées uniques (comportant à la fois des logiciels et des micro-logiciels) qui commandent les un ou plusieurs processeurs, pour mettre en oeuvre, conjointement avec certains circuits sans processeur, une partie, la plupart ou la totalité des fonctions du procédé et/ou appareil décrits ici. Alternativement, une partie ou la totalité des fonctions peut être mise en oeuvre par une machine d'état qui n'a pas d'instructions de programme stockées, ou dans un ou plusieurs circuits intégrés spécifiques d'application (ASIC), dans lesquels chaque fonction ou quelques combinaisons de certaines des fonctions sont mises en oeuvre comme logique personnalisée. Bien entendu, une combinaison des deux approches pourrait être utilisée. [0078] De plus, un mode de réalisation peut être mis en oeuvre en tant que support de stockage lisible par ordinateur ayant un code lisible par ordinateur stocké sur celui-ci pour programmer un ordinateur (par exemple, comprenant un processeur) afin qu'il effectue un procédé tel qu'il est décrit et revendiqué ici. Des exemples de ces supports de stockage lisibles par ordinateur comportent, mais sans s'y limiter, un disque dur, un CD-ROM, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage magnétique, une mémoire ROM (mémoire en lecture seule), une mémoire PROM (mémoire en lecture seule programmable), une mémoire EPROM (mémoire en lecture seule programmable et effaçable), une mémoire EEPROM (mémoire en lecture seule programmable et effaçable électriquement) et une mémoire flash. En outre, on s'attend à ce qu'une personne qui possède les compétences ordinaires, en dépit d'efforts probablement importants et de nombreux choix de conception motivés, par exemple, par le temps disponible, la technologie actuelle, et des considérations économiques, lorsqu'elle est guidée par les concepts et principes divulgués ici, soit facilement capable de générer ces instructions et programmes logiciels et ces circuits intégrés avec un minimum d'expérience. [0079] L'abrégé de la divulgation est fourni pour permettre au lecteur de déterminer ra- pidement la nature de la divulgation technique. El est entendu qu'il ne sera pas utilisé pour interpréter ou limiter la portée ou le sens des revendications. De plus, dans la description détaillée qui précède, on peut voir que diverses caractéristiques sont regroupées dans divers modes de réalisation dans le but de simplifier la divulgation. Ce procédé de divulgation ne doit pas être interprété comme prévoyant des modes de réalisation revendiqués qui exigent plus de caractéristiques que celles qui sont expressément mentionnées dans chaque revendication. Plutôt, comme le reflètent les revendications suivantes, l'objet inventif réside dans moins que toutes les caractéristiques d'un seul mode de réalisation divulgué. Par conséquent, les revendications suivantes sont incorporées ici dans la description détaillée, chaque revendication étant autonome comme un sujet revendiqué séparément. 24 [Revendication 1] [Revendication 2]