Brevet FR3159035A1 — publié le 20250808

Un système d'analyse de la mise en page de documents d'écriture manuscrite en ligne (1) comprend une unité de prétraitement servant à recevoir un document composé d'une pluralité de traits et à générer un graphe non orienté comprenant une pluralité de nœuds et une pluralité d'arêtes pour représenter les relations entre les différents traits. Une unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel pour initialiser un vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds et initialiser un vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes. Une unité de réseau neuronal graphique sert à mettre à jour les vecteurs de caractéristiques des nœuds et des arêtes afin d'obtenir des vecteurs de caractéristiques mis à jour. Un réseau neuronal entièrement connecté permet d'effectuer une classification à gros grain des objets et une classification à grain fin des objets pour chacun des nœuds et des arêtes sur la base des vecteurs de caractéristiques mis à jour. Une unité de restauration de documents sert à restaurer la structure arborescente du document. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 SYSTÈME D'ANALYSE DE LA MISE EN PAGE DE DOCUMENTS D'ÉCRITURE MANUSCRITE EN LIGNE. Domaine de l'invention L’invention concerne un système d'analyse de la mise en page, et en particulier un système d'analyse de la mise en page de documents d'écriture manuscrite en ligne. Contexte de l'invention. L'analyse de la mise en page des documents d'écriture manuscrite en ligne permet de segmenter les traits en différents ensembles et de déterminer le type de contenu de chaque ensemble de traits, comme les tableaux, les annotations, etc. Il existe déjà des techniques relativement avancées pour reconnaître les lignes de texte, les formules mathématiques et les formes, respectivement. Dans l'art antérieur, les algorithmes traditionnels d'analyse de la mise en page des documents d'écriture en ligne sont généralement basés sur des réseaux neuronaux artificiels. Toutefois, les réseaux neuronaux artificiels ont du mal à utiliser efficacement les informations spatiales bidimensionnelles contenues dans le document et sont incapables d'utiliser pleinement l'ingénierie des caractéristiques de l'information. En outre, pour divers travaux d'analyse de la mise en page tels que la classification du texte ou du non-texte, la segmentation des lignes de texte, la détection et l'identification des graphiques, la détection et l'identification des tableaux et la détection des formules mathématiques, etc., chaque procédé ne peut identifier que quelques types de contenu du document, ce qui ne répond pas aux exigences de l'utilisation réelle. En conséquence, pour améliorer les défauts susmentionnés de l'art antérieur, l'objet de l'invention est de fournir un système d'analyse en ligne de la mise en page de documents d'écriture manuscrite, capable d'effectuer simultanément diverses segmentations et classifications d'objets à grain fin, de diviser les traits en plusieurs objets à gros grain et de déterminer s'il s'agit d'un paragraphe, d'une liste, d'un tableau, d'un diagramme ou d'une annotation. L'invention permet également de subdiviser les traits de chaque objet à gros grain en plusieurs objets à grain fin et de déterminer s'il s'agit d'une ligne de texte, d'une formule, d'une forme de base, d'un graffiti ou d'un ensemble de traits mal saisis. Par conséquent, la classification texte/non-texte, la segmentation des lignes de texte, la détection et l'identification des graphiques, la détection et l'identification des tableaux et la détection des formules mathématiques peuvent toutes être analysées à l'aide du système de l'invention. La FIG. 1 est un schéma fonctionnel structuré montrant les principaux éléments de l'invention. La FIG. 2 est un schéma fonctionnel structuré montrant les éléments de l'invention. La FIG. 3 est un schéma fonctionnel structuré montrant les éléments de l'unité centrale de l'invention. La FIG. 4 est un diagramme de flux d'étapes montrant le traitement du document de l'invention. La FIG. 5 est une vue schématique montrant la structure arborescente du document de l'invention. La FIG. 6 est une vue schématique montrant le traitement du document de l'invention. La FIG. 7 est une vue schématique montrant la mise à jour et la classification des vecteurs de caractéristiques des nœuds et des arêtes de l'invention. L'invention propose un système d'analyse de la mise en page de documents d'écriture manuscrite en ligne 1 permettant d'effectuer une segmentation et une classification sur une plage d'objets à granularité multiple. En référence à la FIG. 5 , le système 1 sert à segmenter un document 300 en une pluralité d'objets à gros grain pour déterminer si un type de chacun des objets à gros grain est un paragraphe, une liste, un tableau, un graphique ou une annotation. Chacun des objets à gros grain est divisé en plusieurs objets à grain fin. Le système 1 permet également de déterminer si chacun des objets à grain fin est une ligne de texte, une formule, une forme de base, un graffiti ou un ensemble de traits mal saisis. Les objets à gros grain et les objets à grain fin forment une structure arborescente illustrée à la FIG. 5 . En référence aux figures 1 à 3, le système 1 comprend une unité centrale 200 qui comprend un processeur 2 et une mémoire 6 (voir FIG. 3 ). Le processeur 2 sert à exécuter les opérations requises du système 1. La mémoire 6 sert à stocker les données, les programmes et les résultats des opérations relatives au système 1. En référence aux figures 1 et 2, le système 1 comprend en outre les éléments suivants. Une unité de prétraitement 10 reçoit le document 300 pour effectuer un prétraitement sur le document 300. Le document 300 est un document d'écriture manuscrite en ligne composé d'une pluralité de traits. La pluralité de traits est constituée de traits proches dans le temps ou dans l'espace. Les m traits sont représentés par v_1, v_2, ⋯, v_ m et chacun des traits est représenté par v_ i, dans lesquels 1≤i≤m. Chaque trait v_ i des traits est composé de n_ i points représentés par (x_(i,1), y_(i,1)), ⋯, (x_ (i, n_ i), y_ (i, n_ i)). Les m traits forment un ensemble 〖V = {v〗_1, v_2, ⋯, v_ m}. Dans le prétraitement de l'unité de prétraitement 10, l'unité de prétraitement 10 sert à générer un graphe non orienté G = (V, E) pour représenter les relations entre les différents traits du document 300 (étape 100 de la FIG. 4 ), dans lesquels le graphe non orienté G comprend une pluralité de nœuds et une pluralité d'arêtes, V est l'ensemble défini ci-dessus (〖V= {v〗_1, v_2, ⋯, v_ m}), et E est un ensemble formé par les arêtes. Chacun des nœuds correspond à un trait respectif, qui est une séquence dirigée composée des points du trait selon un ordre d'écriture. Chacun des arêtes correspond à une paire de traits respectifs qui sont proches dans le temps ou dans l'espace. La paire de traits respectifs proches dans le temps ou dans l'espace correspond à une arête respective. Chacun des m traits et lui-même forment un ensemble pour former une arête respective qui est appelé une boucle. Autrement dit, la boucle est une arête reliant un trait à lui-même. Dans le graphe non orienté G, chacun des m traits est considéré comme proche dans le temps d'au plus N_T traits écrits après lui. Pour chacun des m traits, une distance d, entre le trait et les autres traits est calculée pour déterminer au plus N_S traits spatialement les plus proches du trait. Chacun de N_T et N_S est une valeur prédéterminée. La distance du point le plus proche d de chacun des deux traits v_ i, v_(i^') des m traits est représentée par d (v _i, v_(i^')) = min ┬ (j, j^')⁡√ (〖 (x_ (i, j) -x_ (i^', j^’)) 〗^2+〖 (y_ (i, j) -y_ (i^’, j^’)) 〗^2). La distance du point le plus proche d est la distance minimale entre les deux traits v i, v (i^'). Le min_ (j, j^') est une fonction permettant de prendre la distance minimale comme distance du point le plus proche d à partir des distances entre chacun des points du trait v_ i et tous les points du trait v_ (i^'). Dans le graphe non orienté G = (V, E), E=E_T∪E_S. E_T= {{v _i, v_ j} |1≤i≤j≤min {i + N_T, m}}. E_T est un ensemble composé des m traits v_1, v_2, ⋯, v m et des N_T traits correspondant à chacun des m traits v_1, v_2, ⋯, v m. Chacun des traits et les traits N_T correspondants qui lui sont proches dans le temps sont reliés par une arête correspondante. E_S= {{v i, v_ (j k)} | (j_1, ⋯) =argsort _j d (v i, v j),1≤k≤min {〖m, N〗_S}}. E_S est un ensemble composé des m traits v_1, v_2, ⋯, v _m et des N_S traits correspondant à chacun des m traits v_1, v_2, ⋯, v _ m. Chacun des traits et les traits N_S correspondants les plus proches dans l'espace sont reliés par une arête correspondante. Le argsort j est une fonction permettant de trier les valeurs de d (v i, v j) dans un ordre décroissant et de renvoyer une séquence correspondante de j_ k (en référence au module NumPy du langage de programmation Python). Une unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel 500 est connectée à l'unité de prétraitement 10 pour initialiser un vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds du graphe non orienté G et initialiser un vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes du graphe non orienté G en utilisant des réseaux neuronaux récursifs (RNN). Le vecteur de caractéristiques est un vecteur représentant les caractéristiques d'un paragraphe, d'une liste, d'un tableau, d'un graphique et d'une annotation correspondants, etc. Dans l’unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel 500, le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes est initialisé avec des valeurs nulles. En référence à la FIG. 2 , l'unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel 500 comprend les éléments suivants : Une première unité BLSTM (Mémoire bidirectionnelle à long et court terme) 15 est connectée à l'unité de prétraitement 10 pour initialiser le vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds et des arêtes du graphe non orienté G (étape 110 de la FIG. 4 ). Étant donné qu'une relation de position spatiale entre une paire de traits vdi, v_ (i^') peut être obtenue à partir de la paire de traits v i, v (i^') elle-même, le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes est initialisé à un vecteur zéro et est représenté par E_ (i, i^’) ^ ((0)). Le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes correspond à un ensemble correspondant à la paire de traits v i, v (i^'). La première unité BLSTM 15 sert en outre à extraire une caractéristique de point P qui incorpore une information contextuelle, la caractéristique de point P étant représentée par P = (p_ (i, j ; k)) _ (i=1, ⋯, m, j=1, ⋯, n_ i ; k=1, ⋯, N_ F) =BLSTM(I), dans laquelle I = (■ (x_1,1&⋯&x_ (1, n_1-1) @y_1,1&⋯&y_ (1, n_1-1) @0&⋯&0) ■ (〖 x〗_ (1, n_1) &⋯&x_(m,1) &⋯&x_ (m, n_m-1) &x_ (m, n m) @〖 y〗_ (1, n_1) &⋯&y_(m,1) &⋯&y_ (m, n_m-1) &y_ (m, n m) @1&⋯&0&⋯&0&1)), comme illustré à la FIG. 6 Une unité de mise en commun 20 est connectée à la première unité BLSTM 15 pour agréger la caractéristique de point P en une caractéristique de trait en utilisant une mise en commun moyenne (étape 120 de la FIG. 4 ). La caractéristique de trait est formée par les relations entre les différents traits. La caractéristique de trait est représentée par S= (s_ (i ; k)) _ (i=1, ⋯, m ; k=1, ⋯, N_F), dans laquelle s_ (i ; k) =1/n= i ∑_(j=1) ^ (n i) ▒p_ (i, j ; k) (comme illustré à la FIG. 6 ). Une deuxième unité BLSTM (Mémoire bidirectionnelle à long et court terme) 25 est connectée à l'unité de mise en commun 20 et sert à recevoir la caractéristique de trait de l'unité de mise en commun 20 pour obtenir les vecteurs de caractéristiques initialisés des nœuds correspondant aux traits v_1, v_2, ⋯, v_ m (étape 130 de la FIG. 4 ). Les vecteurs de caractéristiques initialisés des nœuds sont représentés par V_1^ ((0)), V_2^ ((0)), ⋯, V_ m^ ((0)) (comme illustré à la FIG. 6 ), dans lesquels (■ (V_1^ ((0)) &V_2^ ((0)) &⋯&V_ m^ ((0)))) =BLSTM(S). Une unité de réseau neuronal graphique 30 est connectée à la deuxième unité BLSTM 25 de l'unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel 500. L'unité de réseau neuronal graphique 30 sert à mettre à jour le vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds et le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes pour obtenir un vecteur de caractéristiques mis à jour de chacun des nœuds et un vecteur de caractéristiques mis à jour de chacune des arêtes en utilisant un réseau neuronal graphique (GNN) basé sur la transmission de messages (étape 140 de la FIG. 4 ). Pour chacune des arêtes, le vecteur de caractéristiques de l'arête est mis à jour en utilisant un vecteur de caractéristiques actuel de l'arête, les vecteurs de caractéristiques des nœuds correspondant aux traits de l'arête et le réseau neuronal graphique. De même, pour chacun des nœuds, le vecteur caractéristique du nœud est mis à jour en utilisant le vecteur caractéristique de l'arête correspondant au nœud, les vecteurs caractéristiques des nœuds proches dans le temps ou adjacents dans l'espace et le réseau neuronal graphique. Les vecteurs de caractéristiques initialisés V_1^ ((0)), V_2^ ((0)), ⋯, V m^ ((0)) des nœuds obtenus à l'étape 130 sont introduits dans un réseau d'attention graphique (GAT) 311 pour obtenir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds. Le vecteur de caractéristiques initialisé E_ (i, i^') ^ ((0)) de chacune des arêtes est introduit dans un réseau de neurones à propagation avant (FNN) 312 pour obtenir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des arêtes. En référence à la FIG. 7 , les vecteurs de caractéristiques des nœuds et des arêtes sont mis à jour alternativement un nombre prédéterminé de fois pour obtenir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes. Les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes intègrent l'information contextuelle pour la classification. En référence à la FIG. 7 , le réseau neuronal graphique de l'unité de réseau neuronal graphique 30 est un réseau neuronal graphique à L couches. Le vecteur de caractéristiques mis à jour de chacun des nœuds est représenté par V i^((l)) =U_V^((l)) ({V_(i^') ^ ((l-1)) │ (v i, v_ (i^’)) ∈E}, {E_ (i, i^’) ^ ((l-1)) | (v i, v_ (i^’)) ∈E}), dans lequel le réseau d'attention graphique 311 est représenté par U_V^((l)) et 1≤l≤L. Le vecteur de caractéristiques mis à jour de chacune des arêtes est représenté par E_ (i, i^’) ^ ((l)) =U_E^((l)) (E_ (i, i^’) ^ ((l-1)), V_ i^((l-1)), V_(i^’) ^((l-1))), dans lequel le réseau de neurones à propagation avant 312 est représenté par U_E^((l)) et 1≤l≤L. Une unité de réseau neuronal entièrement connectée 35 est connectée à l'unité de réseau neuronal graphique 30. L'unité du réseau neuronal entièrement connecté 35 sert à prédire le type d'objet à gros grain et d'objet à grain fin pour les traits correspondant à chacun des nœuds et à prédire si la paire de traits correspondant à chacun des bords appartient à un même objet à gros grain ou à un même objet à grain fin. Lors de la prédiction de l'unité de réseau neuronal entièrement connecté 35, une classification des objets à gros grain et une classification des objets à grain fin sont effectuées pour chacun des nœuds et des arêtes en utilisant des réseaux neuronaux entièrement connectés sur la base des vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes provenant de l'unité de réseau neuronal graphique 30 (étape 150 de la FIG. 4 ). En référence aux figures 2 et 7, l'unité de réseau neuronal entièrement connectée 35 comprend les éléments suivants : Un premier classificateur 351 et un deuxième classificateur 352 reçoivent les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds pour prédire le type d'objet à gros grain et le type d'objet à grain fin auquel appartiennent respectivement les traits correspondant à chacun des nœuds. Un troisième classificateur 353 et un quatrième classificateur 354 reçoivent les vecteurs de caractéristiques mis à jour des arêtes pour prédire respectivement si la paire de traits v_ i, v_ (i^’) correspondant à chacune des arêtes appartient à un même objet à gros grain ou à un même objet à grain fin. Le premier classificateur 351, le deuxième classificateur 352, le troisième classificateur 353 et le quatrième classificateur 354 sont tous composés d'un réseau neuronal entièrement connecté et d'une fonction d'activation. La fonction d'activation peut être une fonction softmax ou une fonction sigmoïde. Une unité de restauration de documents 40 est connectée à l'unité de réseau neuronal entièrement connecté 35 pour restaurer une structure arborescente du document 300 (étape 160 de la FIG. 4 ), comme illustré à la FIG. 5 . L'unité de restauration de documents 40 sert à regrouper tous les traits pour obtenir les objets à grain fin correspondants en utilisant une analyse de composants connectés selon les résultats de prédiction des traits appartenant au même objet à grain fin dans l'unité de réseau neuronal entièrement connecté 35. Le type de chacun des objets à grain fin correspondants est déterminé par une somme de confiances selon laquelle les traits de l'objet à grain fin sont prédits comme appartenant à un type spécifique de l'objet à grain fin dans l'unité du réseau neuronal entièrement connecté 35. L'unité de restauration de documents 40 sert en outre à regrouper les objets à grain fin correspondants pour obtenir les objets à gros grain correspondants en utilisant l'analyse de composants connectés selon des résultats de prédiction des traits appartenant au même objet à gros grain dans l'unité de réseau neuronal entièrement connecté 35. Le type de chacun des objets à gros grain correspondants est déterminé par la somme de confiances selon laquelle les traits de l'objet à gros grain sont prédits comme appartenant à un type spécifique de l'objet à gros grain dans l'unité du réseau neuronal entièrement connecté 35. L'invention est ainsi décrite, mais il est évident qu'elle peut être modifiée de nombreuses façons. De telles variations ne doivent pas être considérées comme une dérogation à l'esprit et à la portée de l'invention, et toutes les modifications qui seraient évidentes pour un homme de l'art sont destinées à être incluses dans le champ d'application des revendications suivantes. Un système d'analyse de la mise en page de documents d'écriture manuscrite en ligne (1) ; le système sert à segmenter un document en une pluralité d'objets à gros grain pour déterminer si le type de chacun des objets à gros grain est un paragraphe, une liste, un tableau, un graphique ou une annotation; chacun des objets à gros grain est divisé en plusieurs objets à grain fin ; le système sert à déterminer si le type de chacun des objets à grain fin est une ligne de texte, une formule, une forme de base, un graffiti ou un ensemble de traits mal saisis ; les objets à gros grain et les objets à grain fin forment une structure arborescente ; le système comprend : une unité centrale (200) comprenant un processeur (2) et une mémoire (6) ; le processeur servant à exécuter les opérations requises du système ; et la mémoire servant à stocker les données, les programmes et les résultats des opérations relatives au système ; une unité de prétraitement (10) servant à recevoir le document (300) pour effectuer un prétraitement sur le document ; le document est un document d'écriture manuscrite en ligne et est composé d'une pluralité de traits qui sont proches dans le temps ou dans l'espace ; dans lequel l'unité de prétraitement sert à générer un graphe non orienté pour représenter les relations entre les différents traits du document ; le graphe non orienté comprend plusieurs nœuds et plusieurs arêtes ; chacun des nœuds correspond à un trait respectif, qui est une séquence orientée composée des points du trait selon un ordre d'écriture ; chacune des arêtes correspond à une paire de traits respectifs proches dans le temps ou dans l'espace ; la paire de traits respectifs proches dans le temps ou dans l'espace correspond à une arête respective ; chacun des traits et lui-même forment un ensemble pour former une arête respective appelée boucle ; c'est-à-dire que la boucle est une arête reliant un trait à lui-même ; - dans lequel, dans le graphique non orienté, chaque trait est considéré comme proche dans le temps d'au plus N_T traits écrits après lui ; pour chacun des traits, une distance au point le plus proche entre le trait et les autres traits est calculée pour déterminer au plus N_S traits spatialement les plus proches du trait ; chacun de N_T and N_S est une valeur prédéterminée ; - une unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel connectée à l'unité de prétraitement pour initialiser un vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds du graphe non orienté et initialiser un vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes du graphe non orienté en utilisant des réseaux neuronaux récursifs (RNN) ; dans l'unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel, le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes est initialisé avec des valeurs nulles ; - une unité de réseau neuronal graphique connectée à l'unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel ; l'unité de réseau neuronal graphique sert à mettre à jour le vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds et le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes pour obtenir un vecteur de caractéristiques mis à jour de chacun des nœuds et un vecteur de caractéristiques mis à jour de chacune des arêtes en utilisant un réseau neuronal graphique (GNN) basé sur la transmission de messages ; - une unité de réseau neuronal entièrement connectée à l'unité de réseau neuronal graphique ; l'unité de réseau neuronal entièrement connectée sert à prédire le type d'objet à gros grain et d'objet à grain fin pour les traits correspondant à chacun des nœuds et à prédire si la paire de traits correspondant à chacun des arêtes appartient à un même objet à gros grain ou à un même objet à grain fin ; dans lequel, lors de la prédiction de l'unité de réseau neuronal entièrement connectée, une classification d'objet à gros grain et une classification d'objet à grain fin sont effectuées pour chacun des nœuds et des arêtes en utilisant des réseaux neuronaux entièrement connectés sur la base des vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes provenant de l'unité de réseau neuronal graphique ; - une unité de restauration de documents connectée à l'unité de réseau neuronal entièrement connectée pour restaurer la structure arborescente du document ; l'unité de restauration de documents sert à regrouper tous les traits pour obtenir les objets à grain fin correspondants en utilisant une analyse de composants connectés en fonction des résultats de prédiction des traits appartenant au même objet à grain fin dans l'unité de réseau neuronal entièrement connectée ; dans lequel, dans l'unité de restauration de documents, le type de chacun des objets à grain fin correspondants est déterminé par la somme de confiances que les traits de l'objet à grain fin sont prédits comme appartenant à un type spécifique de l'objet à grain fin dans l'unité de réseau neuronal entièrement connectée ; et - l'unité de restauration de documents sert en outre à regrouper les objets à grain fin correspondants pour obtenir les objets à gros grain correspondants en utilisant une analyse de composants connectés en fonction des résultats de prédiction des traits appartenant au même objet à gros grain dans l'unité de réseau neuronal entièrement connectée ; dans lequel, dans l'unité de restauration de documents, le type de chacun des objets à gros grain correspondants est déterminé par une somme de confiances selon laquelle les traits de l'objet à gros grain sont prédits comme appartenant à un type spécifique de l'objet à gros grain dans l'unité de réseau neuronal entièrement connectée. Un système Le système de la revendication 1, dans lequel l'unité de réseau neuronal récursif bidirectionnel comprend : - une première unité BLSTM (Mémoire bidirectionnelle à long et court terme) connectée à l'unité de prétraitement pour initialiser le vecteur de caractéristiques de chacun des nœuds et de chacune des arêtes ; le vecteur de caractéristiques est un vecteur représentant les caractéristiques d'un paragraphe, d'une liste, d'un tableau, d'un graphique et d'une annotation correspondants ; une relation de position spatiale entre la paire de traits est obtenue à partir de la paire de traits elle-même et le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes est initialisé à un vecteur zéro ; le vecteur de caractéristiques de chacune des arêtes correspond à un ensemble correspondant à la paire de traits ; la première unité BLSTM sert en outre à extraire une caractéristique de point qui incorpore une information contextuelle; - une unité de mise en commun connectée à la première unité BLSTM pour agréger la caractéristique de point en une caractéristique de trait en utilisant une mise en commun moyenne ; la caractéristique de trait est formée par des relations entre différents traits ; et - une deuxième unité BLSTM (Mémoire bidirectionnelle à long et court terme) connectée à l'unité de mise en commun et servant à recevoir la caractéristique de trait de l'unité de mise en commun pour obtenir les vecteurs de caractéristiques initialisés des nœuds correspondant aux traits. Le système de la revendication 2, dans lequel, dans l'unité de réseau neuronal graphique, pour chacune des arêtes, le vecteur caractéristique de l'arête est mis à jour en utilisant un vecteur caractéristique actuel de l'arête, les vecteurs caractéristiques des nœuds qui correspondent aux traits de l'arête et le réseau neuronal graphique ; pour chacun des nœuds, le vecteur caractéristique du nœud est mis à jour en utilisant le vecteur caractéristique de l'arête qui correspond au nœud, les vecteurs caractéristiques des nœuds qui sont proches dans le temps ou adjacents dans l'espace, et le réseau neuronal graphique ; les vecteurs de caractéristiques des nœuds et des arêtes sont mis à jour alternativement un nombre prédéterminé de fois pour obtenir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes ; et les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds et des arêtes intègrent l'informations contextuelle pour la classification. Le système de la revendication 3, dans lequel l'unité de réseau neuronal entièrement connectée comprend : - un premier classificateur et un deuxième classificateur servant à recevoir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des nœuds pour prédire le type d'objet à gros grain et le type d'objet à grain fin auquel appartiennent respectivement chacun des traits correspondant à chacun des nœuds ; - un troisième classificateur et un quatrième classificateur servant à recevoir les vecteurs de caractéristiques mis à jour des arêtes pour prédire respectivement si la paire de traits correspondant à chacune des arêtes appartient à un même objet à gros grain ou à un même objet à grain fin ; et - dans lequel le premier classificateur, le deuxième classificateur, le troisième classificateur et le quatrième classificateur sont tous composés d'un réseau neuronal entièrement connecté et d'une fonction d'activation.