FR 2851873 A1 20040903 FR 0350277 A 20030701 La présente invention concerne un procédé d'obtention de scènes caractéristiques d'une vidéo, un dispositif pour mise en oeuvre et un produit programme d'ordinateur. Elle a des applications dans le domaine du traitement des données vidéo, y 5 compris multimédia, notamment pour automatiser la réalisation de résumés de films, et par exemple afin de faciliter les recherches dans des bases de données vidéo à partir desdits résumés. On connaît déjà des systèmes permettant d'extraire automatiquement des images caractéristiques de différents plans 10 d'une vidéo. A cette fin, pour chaque image, une signature est calculée en utilisant des attributs des images comme la couleur, la structure de l'image ou la position temporelle. Un regroupement d'images par analyse des signatures peut être ensuite effectué par une méthode d'analyse de données, par exemple de classement et 15 regroupement en fonction des distances entre signatures, ce qui permet de regrouper les images en plans et les différents plans en groupe de plans présentant des similarités visuelles. Ce regroupement, plus connu sous l'appellation anglaise de " clustering ", a pour but de grouper des données en exploitant 20 des mesures de distances ou similarités entre celles-ci, des données faiblement distantes étant regroupées au sein d'une même classe. Une application relative aux données vidéo numériques concerne la construction automatique de résumés vidéo. Plus généralement, dans le domaine de la construction de résumés vidéo, deux grandes classes de méthodes sont utilisées. La première classe consiste, à partir de l'information image, à réduire la redondance dans la vidéo en sélectionnant un certain nombre d'images clé non redondante en terme de contenu et 30 représentant globalement l'information visuelle associée à la vidéo. Un exemple des méthodes s'apparentant à cette première classe peut être trouvé dans l'article de M. Yeung et B. Yeo. "Segmentation of video by clustering and graph analysis", Computer Vision and Image Understanding, vol 71, no 1, July, pp 35 94-109, 1998. Cette dernière méthode repose sur une représentation par graphe directionnel associé aux groupes précédemment construits. Chaque noeud du graphe est constitué des groupes de plans. Une arête entre un noeud ni et un noeud n2 est ajoutée si un plan appartenant au premier noeud précède 5 immédiatement un plan appartenant à n2. La deuxième phase de l'algorithme consiste à détecter les sous-graphes formant des boucles, l'ensemble des plans associés à ces sous graphes formant une scène. En plus de la complexité des algorithmes mis en oeuvre, ce type de méthode présente l'inconvénient de ne pas 10 être lié à la structuration de la vidéo et est particulièrement dépendant du contenu visuel, en conséquence de quoi, elle ne prend pas en compte des aspects sémantiques (de signification) du contenu de la vidéo. La deuxième classe cherche à retrouver la structure de la 15 vidéo afin d'offrir une table des matières qui pourra ensuite être utilisée pour des applications de résumés ou de navigation. Parmi ces dernières méthodes on peut mentionner celles utilisant l'entrelacement temporel afin de reconstruire des scènes à partir de plans. Elles peuvent être regroupées en deux catégories 20 principales qui sont, d'une part, les approches séquentielles o la détection de scènes est consécutive à la phase de regroupement (les deux étapes sont réalisées indépendamment) et, d'autre part, les approches couplées o la phase de regroupement et de décomposition en scène sont alternées. A titre d'exemple de ces 25 méthodes on peut citer l'article de A. Hanjalik and H. Zhang. " An Integrated Scheme for Automated Video Abstraction Based on Unsupervised Cluster-Validity Analysis", IEEE trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol 9, no 8, Dec 99. Le classement (clustering) et le regroupement en scènes y sont effectués 30 simultanément. La limitation principale de ces approches repose sur la causalité de leur mise en oeuvre ne garantissant pas une solution optimale du découpage en scènes obtenu. La présente invention s'apparente aux méthodes et dispositifs de la deuxième classe et elle consiste, après 35 segmentation en plans de la vidéo, extraction d'images clé représentatives de ceux-ci, regroupement des images-clé via l'utilisation de similarités visuelles, en un regroupement des différents groupes de plans sur des critères d'entrelacement temporel. L'objectif de la présente invention est donc de fournir 5 des moyens permettant de sélectionner un certain nombre de séquences représentant des moments clés ou caractéristiques d'une vidéo donnée et donc de parvenir à un résumé significatif de ladite vidéo. L'élément temps, déroulement, est donc pris en compte et à partir d'un regroupement initial de plans sur un critère 10 de similarité visuelle et on exploite l'entrelacement temporel des groupes de plans obtenus afin d'en déduire une structuration en scènes. Au fur et à mesure que les scènes sont détectées, un calcul caractérisant l'importance de chaque scène est effectué. Une fois les scènes obtenues, un filtrage est effectué afin de n'en 15 conserver que les plus importantes et une vidéo peut alors être résumée soit par la concaténation de portions de ces scènes soit par l'extraction d'images clé caractéristiques du contenu de ces scènes. L'invention concerne tout d'abord un procédé d'obtention de 20 scènes caractéristiques d'une vidéo formée d'une succession d'images et comportant des étapes de: - décomposition préalable de la vidéo en plans comportant chacun un certain nombre d'images de la vidéo, à chaque plan étant associé au moins un attribut, - regroupement des plans présentant des similarités dudit attribut en groupes de plans. Selon l'invention, le procédé comporte les étapes de - tri temporel de la liste des groupes de plans, - parcours de ladite liste et, pour chaque groupe de plans de la 30 vidéo, si le premier plan dudit groupe n'a pas encore été étiqueté comme appartenant à une scène, création d'une nouvelle scène en lui attribuant un numéro et affectation du numéro de cette scène à ce plan, - affectation dudit numéro de ladite scène à tous les plans du 35 groupe de plans. Dans divers modes de mise en oeuvre du procédé, les moyens suivants pouvant être combinés selon toutes les possibilités techniquement envisageables, sont employés - l'étape de décomposition comporte: - une phase de segmentation de la vidéo avec détermination d'un ensemble ordonné de plans distincts successifs identifiés par des numéros de plans Pj, les images appartenant à chaque plan se distinguant des autres images des autres plans selon un ensemble de critères de 10 segmentation, et - une phase d'extraction d'attribut avec détermination pour chaque plan Pj d'un ensemble de ni images clés, ni ≥1, selon un ensemble de critères d'extraction, et l'étape de regroupement s'effectue en regroupant des plans 15 pour lesquels des valeurs de signature d'image(s) clé(s) sont voisines selon un critère de distance en analyse de données, chaque groupe de plans étant identifié par un numéro de groupe de plans, - lors de l'étape de parcours on calcule en outre pour chaque 20 scène un scalaire se d'importance de scène égal au produit du nombre d'images du groupe de plans par le nombre d'images clés dans le groupe de plans, - le procédé comporte les phases suivantes - on crée une liste C de structures Ci de plans, chaque 25 structure C, = (nF,dl,f,,{(e, P,),k L'invention concerne en second lieu un dispositif pour mise 30 en oeuvre d'un procédé d'obtention de scènes caractéristiques d'une vidéo formée d'une succession d'images, le dispositif comportant des moyens permettant d'effectuer les étapes suivantes: - décomposition préalable de la vidéo en plans comportant chacun un certain nombre d'images de la vidéo, à chaque plan étant associé au moins un attribut, - regroupement des plans présentant des similarités dudit attribut en groupes de plans. Selon l'invention de dispositif, ce dernier comporte en outre des moyens permettant de réaliser les étapes suivantes - tri temporel de la liste des groupes de plans, - parcours de ladite liste et, pour chaque groupe de plans de la 10 vidéo, si le premier plan dudit groupe n'a pas encore été étiqueté comme appartenant à une scène, création d'une nouvelle scène en lui attribuant un numéro et affectation du numéro de cette scène à ce plan, - affectation dudit numéro de ladite scène à tous les plans du 15 groupe de plans. Dans une variante du dispositif précédent, les moyens électroniques sont du type micro-ordinateur généraliste ou dédié. L'invention concerne également un support informatique comportant un programme destiné au fonctionnement du dispositif 20 précédent. L'invention concerne également un support informatique comportant un programme destiné au fonctionnement du dispositif précédent et au moins selon une des modalités procédurales parmi l'ensemble des modalités, y compris résultant de combinaisons 25 éventuelles, qui ont précédemment été listées. L'invention concerne enfin un produit programme d'ordinateur qui comprend des instructions de code de programme aptes à mettre en oeuvre le procédé précédemment indiqué lorsque le programme est exécuté dans un circuit électronique programmable. 30 (le circuit électronique programmable correspond ici à toute structure électronique de calcul pouvant être programmée, que ce soit un ordinateur, micro-ordinateur, microcontrôleur, processeur de signaux numériques, etc. ou un circuit en logique câblée configurable ou reconfigurable selon un programme, ainsi le terme programme d'ordinateur correspond en fait à programme de circuit électronique programmable) L'invention définit donc un procédé et un dispositif de sélection de séquences caractérisant le contenu d'une vidéo et 5 comportant en particulier des actions et moyens permettant la mise en oeuvre d'un algorithme rapide, de regroupement en scènes basé sur l'entrelacement temporel et la définition d'un critère de sélection de scènes. En d'autres termes et sous un autre angle de vue de décomposition des étapes et phases, on peut présenter 10 l'invention dans sa globalité procédurale comme étant une méthode de détection automatisée de scènes d'un film vidéo, le film vidéo numérisé et stocké dans des moyens électroniques étant formé d'une succession de plans formés d'images, chaque image étant identifiée par un numéro d'image unique dans laquelle des 15 étapes procédurales se répartissent en deux phases, une première phase de préparation et une seconde phase de détection, la première phase de préparation consistant en une première étape de segmentation du film depuis l'origine avec détermination d'un ensemble ordonné de plans distincts successifs identifiés par des 20 numéros de plans Pj et formés chacun de suites d'images successives exclusives, les images appartenant à chaque plan se distinguant des autres images des autres plans selon un ensemble de critères de segmentation, une deuxième étape d'extraction avec détermination pour chaque plan Pj d'un ensemble de ni images clés 25 selon un ensemble de critères d'extraction et une troisième étape de regroupement avec réunion au sein de groupes de plans exclusifs de plans distincts présentant des caractéristiques voisines, chaque groupe de plans étant identifié par un numéro de groupe de plans et regroupant des plans pour lesquels des valeurs 30 de signature d'image(s) clé(s) sont voisines selon un critère de distance en analyse de données, la seconde phase de détection consiste, quant à elle, en un processus itératif balayant une liste de groupes de plans, ladite liste regroupant les groupes de plans triés temporellement, et dans lequel pour chaque groupe, si le 35 premier plan du groupe courant n'appartient pas encore à une scène, on crée une nouvelle scène et o tous les plans du film dont le numéro est compris entre le numéro du premier plan du groupe courant et le numéro du dernier plan du groupe courant, premier et dernier compris, sont affectés à la nouvelle scène. Une 5 telle méthode qui est exploitée par des moyens programmables, du type ordinateur ou circuit dédié, permet l'automatisation de la création de résumés selon des critères parfaitement définis. La présente invention va maintenant être exemplifiée par la description qui suit, sans en être pour autant limitée, et en relation 10 avec: la Figure 1 qui représente un schéma général fonctionnel de l'invention, la Figure 2 qui représente un exemple de mise en oeuvre de l'invention avec des moyens informatiques, la Figure 3 qui représente un exemple de segmentation/regroupement et sélection dans un film vidéo, la Figure 4 qui représente schématiquement les résultats d'étapes de calcul d'un algorithme de mise en oeuvre de l'invention. Sur la Figure 1 les différentes étapes permettant la mise en 20 oeuvre de la méthode de l'invention sont listées et, à partir d'un signal ou flux vidéo 1 véhiculant un film vidéo, un découpage 2 en plans de la vidéo est effectué. Les plans 3 ainsi déterminés servent à l'extraction 4 d'images clés 5 qui permettent l'extraction 6 d'attributs 7 des images qui vont permettre par l'application 25 d'une technique d'analyse de donnée d'effectuer des regroupements basés sur lesdits attributs desdites images clés. Le regroupement 8 des images clés permet également le regroupement des plans auxquels appartiennent les images clés sous forme de groupes de plans 9 qui servent à la détection 10 de 30 scènes 11 selon une technique qui va être explicitée par la suite. Parmi les scènes 11 détectées, les plus pertinentes sont finalement sélectionnées 12 selon un critère qui va également être explicité par la suite. Les étapes 2, 4, 6, 8 font partie d'une phase préalable de 35 préparation permettant d'obtenir des groupes de plans. Cette il phase de préparation consiste en une segmentation du film, une extraction avec détermination pour chaque plan P1 d'un ensemble de ni images clés selon un ensemble de critères d'extraction, un regroupement avec réunion au sein de groupes de plans exclusifs 5 de plans distincts présentant des attributs (ou caractéristiques) voisin. Ainsi, dans cette phase de préparation, après découpage 2 en plans de la vidéo i à partir du calcul pour chaque image d'une signature en utilisant notamment la couleur et/ou la structure de l'image, des images caractéristiques des différents plans de la 10 séquence sont extraites 4, ce sont des images clés 5 (au moins une par plan). L'étape suivante consiste à regrouper 8 les différents plans en groupe de plans 9 comportant chacun des plans se ressemblant. Cette étape de regroupement peut être obtenue par un calcul de distance statistique entre attributs 7 des images 15 clés associées à chaque plan. L'étape 10 correspond à une phase de détection consistant en un processus itératif balayant une liste de groupes de plans, ladite liste regroupant les groupes de plans triés temporellement, et dans laquelle pour chaque groupe, si le premier plan du groupe 20 courant n'appartient pas encore à une scène, on crée une nouvelle scène et o tous les plans du film dont le numéro est compris entre le numéro du premier plan du groupe courant et le numéro du dernier plan du groupe courant, premier et dernier compris, sont affectés à la nouvelle scène. L'étape 12 correspond à une phase de sélection de scènes qui sera explicitée ultérieurement. Ce traitement de la vidéo peut être effectué en temps réel ou direct, c'est-à-dire au fur et à mesure de la prise de vue du film vidéo. Toutefois, dans ce cas, le résumé ne peut être considéré 30 comme complet que lorsque la prise de vue se termine car des dernières images d'une prise de vue peuvent former un plan particulier qui soit particulièrement significatif à lui seul, par exemple un générique avec une liste des auteurs (le texte de la liste présente des caractéristiques très différentes par rapport au 35 reste de la vidéo et apparaîtra comme un plan particulier) ou qui peut être regroupé avec des précédents au sein d'un groupe déjà existant. Le traitement de la vidéo peut également être effectué sur des images déjà enregistrées comme par exemple dans le cas d'une base de données de films vidéo pour lesquels on cherche à 5 réaliser des résumés qui permettent une indexation et/ou recherche plus simple dans la base de données. De préférence, les étapes indiquées sont effectuées dans des circuits programmables, notamment micro-ordinateur ou équipement informatique dédié et on a représenté sur la Figure 2 10 un exemple de mise en oeuvre de l'invention avec des moyens informatiques. Une caméra vidéo 13 effectue une prise de vue qui est transmise sous forme de données vidéo 1 vers un microordinateur 14 permettant d'effectuer les opérations en relation avec l'invention. La liaison directe entre la caméra 13 et le micro15 ordinateur permet un traitement en direct du flux vidéo 1 qui y est également stocké. On a toutefois représenté en pointillés une liaison vidéo 1' entre la caméra 13 et un moyen de stockage 16 du flux vidéo pour sa première partie et entre le moyen de stockage 16 et le microordinateur 14 pour sa deuxième partie, afin de 20 montrer que l'invention peut également s'appliquer à de la vidéo pré-enregistrée. Le moyen de stockage 16 est représenté sous forme d'un serveur mais il est également possible d'utiliser des moyens de stockage analogiques. Toutefois on comprend bien que le traitement automatisé des vidéos est effectué dans un 25 équipement mettant en oeuvre des calculs logiques/numériques, notamment micro-processeur ou processeur de signaux numériques (DSP), et que si un signal vidéo analogique est transmis, une conversion analogique numérique est effectuée avant le traitement automatisé. De préférence, le flux vidéo est un 30 flux de données numériques. On comprend bien également que le terme micro-ordinateur peut couvrir tout équipement informatique compatible et éventuellement dédié de type station de travail graphique. En alternative, le micro-ordinateur peut être remplacé par un circuit câblé spécialement réalisé pour effectuer les 35 opérations en relation avec l'invention. Le circuit câblé (un ou plusieurs circuits intégrés) peut éventuellement être disposé sur une carte électronique au sein d'un micro-ordinateur. Enfin, les données vidéo brutes conduisant à un flux de données particulièrement important, l'invention peut également fonctionner 5 sur des données vidéo compressées, soit que les images soient décompressées lors du traitement, soit que le traitement soit adapté au type de compression utilisé. En particulier certains systèmes de compression permettent de supprimer les données redondantes dans une image et une faible quantité de données 10 apporte une information sur l'homogénéité ou la complexité de ladite image, ce qui peut également permettre la sélection des plans. Pour le traitement automatisé, on a donc initialement recherché des plans Pi par analyse de signature sur les images de 15 la vidéo puis on a effectué un regroupement des plans en groupes de plans comme le montre la Figure 3 avec un exemple de segmentation/regroupement et sélection dans un film vidéo. Ce regroupement est effectué par analyse de données sur des paramètres des images et classement en fonction de distance 20 statistique. La vidéo 17 a été découpée en plans Pl... P18 et un processus de regroupement de plans est entamé en quatre étapes 18, 19, 20 et 21. A l'étape 18, un premier regroupement est obtenu entre les plans PI... P6. Le processus de regroupement se poursuivant, à l'étape 19, le plan P7 est regroupé avec les plans 25 P5 et P6 qui font déjà partie du précédent regroupement de l'étape 18. Il en résulte un regroupement global entre les plans PI à P7. Les étapes suivantes sont explicites sur la Figure 3 et à l'étape 21 on obtient finalement quatre groupes de plans GI, G2, G3, G4 avec Gl={Pl, P2, P3, P4, P5, P6, P7}, G2={P8}, G3={P9, P10, 30 Pli, P12, P13, P14, P15}, G4={P16, P17, P18}. On constate qu'un groupe de plans correspond au regroupement de plans qui peuvent être séparés temporellement au sein du film et donc que le groupe de plans comporte un entrelacement temporel de plan. A partir de ces groupes de plans, une détection et sélection 35 de scènes est effectuée pour aboutir au résumé vidéo 22 dont les portions correspondant à G2 et G4 ne sont pas gardées et dont la durée réelle résulte de la somme des durées de Gi et de G3. En alternative non représentée, le résumé peut être réduit à quelques images, notamment images clés, au lieu de plans. On constate 5 qu'une scène résulte de la réunion de plans provenant d'au moins un groupe de plan et que ces plans sont contigus entre eux et qu'il n'y a pas d'entrelacement temporel de plans dans une scène contrairement à un groupe de plans. Afin de pouvoir détecter des scènes dans le film vidéo on 10 considère celui-ci comme une suite d'images identifiées par des numéros d'images exclusifs les uns des autres et séquentiels par rapport au temps. Comme on l'a vu, le film peut être décomposé en plans qui sont identifiés par des numéros de plans exclusifs et séquentiels par rapport au temps. Enfin, comme également vu, des 15 plans présentant des caractéristiques semblables peuvent être regroupés au sein de groupes de plans identifiés par des numéros de groupes de plans exclusifs, les plans étant entrelacés temporellement entre différents groupes de plans. A la limite, si un film commence par un générique et se termine par un générique, 20 un groupe de plan peut associer le premier et le dernier plan de la vidéo, d'autres groupes de plans correspondant à des associations de plans présentant d'autres caractéristiques, par exemple un groupe de plans pour des paysages, un autre pour des gros plans de visage, un autre pour des vues d'intérieur, etc. Afin d'effectuer la détection de scène et de cette description, on utilise le terme " cluster" (amas ou regroupement) ou le terme structure de plan d'une manière équivalente, noté Ci, pour définirdes données en relation avec un groupe de plans, ledit " cluster" ou ladite structure de plans se rapportant donc à une énumération 30 de données concernant un/des plans d'un groupe de plans. On caractérise le film vidéo par une liste C de "clusters", chacun des "clusters" étant exclusif des autres (un même plan ne pouvant se retrouver dans plusieurs " clusters "). La liste C de "clusters" C, est définie par l'association de " clusters": Ci = (n,,d,,f,,{(e,1P,),k On définit également une scène Ae = (e, se, Des Fe, Ne) par les paramètres suivants: - un numéro de scène e; - un scalaire Se traduisant l'importance de la scène de numéro 10 e; - De, Fe les numéros de la première et dernière image de la scène; - Ne un nombre d'images clés contenues dans la scène de numéro e. Le film vidéo peut ainsi également être caractérisée par une liste A de scènes Ae. Afin d'obtenir une sélection de N scènes dans la liste A (N supérieur à zéro et inférieur au nombre de scènes détectées dans la vidéo) et qui sont les plus significatives de la vidéo selon la 20 méthode utilisée, on effectue les opérations suivantes dans un automate câblé ou programmé. La liste C des "clusters" Ci est d'abord triée temporellement, par ordre croissant, en comparant le numéro de première image de chaque "cluster". Cette liste C est ensuite 25 parcourue par ordre croissant et on effectue les opérations qui suivent d'une manière itérative: Pour chaque "cluster" C, traité qui devient lors de chaque itération le " cluster " courant, si son premier plan Pk n'a pas encore été étiqueté comme appartenant à une scène, alors une 30 nouvelle scène numéro e est créée dans la liste A des scènes et le numéro de scène e est affecté à ce premier plan Pk et à tous ceux du film (et non pas seulement ceux du " cluster ") compris entre le premier Pk et le dernier Pl plan du "cluster" courant. Parallèlement, les informations nécessaires au calcul du paramètre 35 d'importance, qui peut également être considéré comme un paramètre de pertinence, de la scène sont incrémentés. Quand tous les "clusters" C, de la liste C ont été traités, un filtrage suivant le paramètre d'importance de scène est réalisé afin de ne conserver que les plus importants. Cette méthode peut être décrite sous forme algorithmique. Les étapes de traitement des listes de "clusters" et de scènes sont les suivantes: -1- Créer une liste A de scène vide et mettre le compteur de scènes e à zéro. -2- Si la liste C de "clusters" C, n'est pas encore triée alors la trier par ordre croissant (C, d, -3- Se positionner sur le premier "cluster" la liste C de "clusters". -4- Si on ne trouve pas de "cluster" aller en 6, sinon traiter le "cluster" C,courant, a. Si le numéro ek du premier plan Pk du "cluster" C, est nul alors i. Si eO,se=(Fe-De)*Ne; ii. e=e+l iii. créer une nouvelle scène de numéro e, 20 iv. De = d, Fe = fi, Ne= ni v. affecter l'étiquette e aux plans {Pj,k b. Si le numéro e. du dernier plan P, de C, est égal à e alors i. Ne=Ne + n, ii. aller en 5. c. Sinon i. affecter l'étiquette e aux plans {P,,k -6- Si eO,se=(Fe-De)*Ne On comprend que cet exemple est indicatif et l'on peut 35 obtenir les mêmes résultats avec d'autres combinaisons de tests et d'opérations. Par exemple, en 5, on peut ajouter (ou déplacer) un test d'existence d'un cluster suivant (ou courant). Par cès opérations on a donc constitué une liste A de scènes et on a mis à jour les données de la liste de " cluster " et de la 5 liste A de scènes. On peut alors sélectionner les N scènes les plus importantes (de plus grand Se) et conserver les "clusters" associés à ces scènes sélectionnées. A ce stade, pour la réalisation d'un résumé du film vidéo, on peut soit garder une ou plusieurs images significatives, notamment des images clés, correspondantes des 10 " clusters " importants, soit une partie ou tous les plans correspondants. Afin de mieux expliciter l'algorithme précédent, on a représenté schématiquement Figure 4 les résultats d'étapes de calcul lors des itérations. Dans l'exemple représenté on est parti 15 d'une portion de film vidéo de 385 images. En haut de la Figure 4 une ligne horizontale schématise le déroulement du film au cours du temps entre sa première image, image 1 et sa dernière, image 385. Dans la phase de préparation, le film a été découpé en plans 20 Pl à P8, chaque plan comprenant au moins une image clé notée Ki, soit pour le premier plan Pi, Ki et K2 deux images clés, pour le deuxième plan P2, K3 une image clé, etc. Un regroupement des plans a également été effectué en groupes de plans pour former des " clusters " notés Ci. Sur la Figure 4 il y a trois " clusters ": 25 le premier " cluster " Cl regroupe les plans Pi, P3, P5; le deuxième " cluster " C2 regroupe les plans P2, P6, P8 et le troisième " cluster " C3 regroupe les plans P4, P7. Finalement, la liste des " clusters " a été triée par ordre croissant, ce qui correspond à la représentation de la ligne initialisation sur la 30 Figure 4 o chaque plan est représenté sous forme d'un cadre contenant des données correspondant à son numéro de plan, son " cluster " et son/ses images clés, soit, pour le dernier plan, P8 (huitième plan), C2 (deuxième " cluster "), K11(image clé numéro onze) respectivement. On a également représenté la valeur du compteur de scène e au dessus de chaque plan et qui est initialement mis à zéro. Dans la phase de détection de scènes, on réalise le processus itératif précédemment détaillé. Avec les données de la 5 Figure 4, la première itération utilisant le premier cluster, Cl, aboutit à la ligne nommée étape 4.a qui correspond à la partie de l'algorithme qui a été exécutée (le numéro de scène du premier plan Pi du " cluster " courant, Cl, était nul car mis à zéro initialement). Il en résulte qu'une scène à été crée, scène numéro 10 1, et que tous les plans (pas seulement ceux de Cl) entre Pl et P5 ont été affectés à cette scène car C1=(PI, P3, P5). Les valeurs associées de première (De=l) et dernière (Fe=125) images de la scène (e=1) ainsi que le nombre d'images clés (Ne=5 seulement à ce stade) ont également été mises à jour. Après passage au " cluster " suivant, C2, la seconde itération aboutit à la ligne nommée étape 4.c qui correspond à la partie de l'algorithme qui a été exécutée (le numéro de scène du dernier plan P8 est nul dont différent de un et le numéro de scène du premier plan P2 du " cluster " courant, C2, était égal à un car 20 mis à un lors de l'itération précédente). Il en résulte que tous les plans (pas seulement ceux de C2) entre P2 et P8 ont été affectés à cette même scène car C2=(P2, P6, P8). Les valeurs associées de première (De=l, inchangée) et dernière (Fe=385) images de la scène (e=1) ainsi que le nombre d'images clés (Ne=8 seulement à 25 ce stade) ont également été mises à jour. Après passage au " cluster " suivant, C3, la troisième itération aboutit à la ligne nommée étape 4.b qui correspond à la partie de l'algorithme qui a été exécutée (le numéro de scène du dernier plan P7 est égal à un et le numéro de scène du premier 30 plan P4 du " cluster " courant, C3, était égal à un). Les valeurs associées de première (Del=, inchangée) et dernière (Fe=385, inchangée) images de la scène (e=1) ainsi que le nombre d'images clés (Ne=l 1) ont également été mises à jour. Le passage au " cluster " suivant ne pouvant aboutir, tous 35 les " clusters " ayant été traités, le processus itératif s'interrompt et on aboutit à la création d'une seule scène qui comprend tous les plans entre Pl et P8 bornes comprises. On comprend que cette description de la Figure 4 est basée sur un extrait de film et que dans la réalité un film vidéo produit généralement plusieurs scènes 5 qui, grâce au calcul de paramètres d'importance, peuvent être classées par ordre d'importance. La méthode décrite a été implémentée dans un démonstrateur de type informatique (micro-ordinateur) et testé avec succès sur des bases de données vidéo hétérogènes 10 comportant des films, des documentaires, des émissions, des publicités et possédant des durées comprises entre 3 minutes et 2 heures. Par exemple une des vidéos traitées est un documentaire de cinq minutes qui a été découpé en 40 plans. Au cours des étapes de traitement on a pu vérifier visuellement, notamment, le 15 résultat du classement (" clustering ") dans lequel des plans caractérisés par des images-clés appartenant au même groupe de plans ou "cluster" sont regroupés ainsi que le résultat du regroupement en scènes avec filtrage afin de ne conserver qu'un nombre limité de portions les plus importantes de la vidéo, dans 20 cet exemple N=5. Dans la description, deux listes, une de " clusters " et une de scènes, sont mises en oeuvre pour les calculs. On peut cependant mettre en oeuvre l'invention avec une seule liste regroupant les données nécessaires ou avec plus de deux listes. On comprend à la description qui précède que l'invention s'applique à tout type de vidéo quant à son contenu et qu'elle peut être optimisée par une sélection dans une base de données de critères, des critères de segmentation en plans et d'extraction des images clés en fonction d'une analyse grossière préalable du 30 contenu des images, notamment entre des prises de vue extérieures ou intérieures (présence d'un ciel, de végétation, d'eau... détectés en fonction de la couleur, de l'homogénéité ou non des tons par exemple, présence d'un visage... ). REVENDICATIONS 1. Procédé d'obtention de scènes caractéristiques d'une vidéo formée d'une succession d'images et comportant des étapes de: - décomposition préalable de la vidéo en plans comportant chacun un certain nombre d'images de la vidéo, à chaque plan étant associé au moins un attribut, - regroupement des plans présentant des similarités dudit 10 attribut en groupes de plans, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de - tri temporel de la liste des groupes de plans, - parcours de ladite liste et, pour chaque groupe de plans de la vidéo, si le premier plan dudit groupe n'a pas encore été 15 étiqueté comme appartenant à une scène, création d'une nouvelle scène en lui attribuant un numéro et affectation du numéro de cette scène à ce plan, - affectation dudit numéro de ladite scène à tous les plans du groupe de plans. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de décomposition comporte: - une phase de segmentation de la vidéo avec détermination d'un ensemble ordonné de plans distincts successifs identifiés par des numéros de plans Pj, les images appartenant à chaque plan se 25 distinguant des autres images des autres plans selon un ensemble de critères de segmentation, et - une phase d'extraction d'attribut avec détermination pour chaque plan Pj d'un ensemble de ni images clés, ni ≥1, selon un ensemble de critères d'extraction, et en ce que l'étape de regroupement s'effectue en regroupant des plans pour lesquels des valeurs de signature d'image(s) clé(s) sont voisines selon un critère de distance en analyse de données, chaque groupe de plans étant identifié par un numéro de groupe de plans. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que lors de l'étape de parcours on calcule en outre pour chaque scène un scalaire se d'importance de scène égal au produit du nombre d'images du groupe de plans par le nombre d'images clés dans le groupe de plans. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte les phases suivantes: - on crée une liste C de structures Ci de plans, chaque structure Ci =(ndi,,f,,{(ej Pj),k 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que les opérations (a)(i) et (e) sont omises et on effectue en outre une étape supplémentaire dans laquelle on balaye la liste A de scènes 30 et pour chaque structure Ae de scène on calcule et affecte la valeur (Fe-De)*Ne à se. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'en outre dans la structure Ci de plans on associe à chaque plan Pi une liste de son/ses images clés Ki. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de sélection de scènes dans laquelle on garde les scènes (Ae) pour lesquelles le scalaire se d'importance de scène est supérieur à une valeur déterminée. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de sélection de scènes dans laquelle on garde les k scènes ayant les plus grandes valeurs de scalaire se d'importance de scène, k étant un 10 entier positif non nul inférieur au nombre total de scènes. 9. Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce qu'en outre, après l'étape de sélection, on récupère à partir de la liste C de structures Ci de plans, les plans correspondants aux scènes sélectionnées pour les assembler en un résumé de la vidéo 15 sous forme d'une suite de plans. 10. Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce qu'en outre, dans le cas o l'on associe à chaque plan Pi une liste d'images clés Ki dans la structure Ci de plans, après l'étape de sélection, on récupère à partir de la liste C de structures Ci de 20 plans, les images clés Ki des plans correspondants aux scènes sélectionnées pour les assembler en un résumé de la vidéo sous forme d'une suite d'images clés. 11. Procédé selon la revendication 9, respectivement 10, caractérisé en ce que pour former le résumé on n'utilise qu'une 25 partie des images résultant de la sélection et que l'on assemble une partie des images des plans de chaque structure Ci de plans, de préférence des images médianes de chaque plan, respectivement une partie des images clés de chaque structure Ci de plans, de préférence au moins l'image clé médiane, pour former 30 le résumé. 12. Dispositif pour mise en oeuvre d'un procédé d'obtention de scènes caractéristiques d'une vidéo formée d'une succession d'images, le dispositif comportant des moyens permettant d'effectuer les étapes suivantes: - décomposition préalable de la vidéo en plans comportant chacun un certain nombre d'images de la vidéo, à chaque plan étant associé au moins un attribut, - regroupement des plans présentant des similarités dudit attribut en groupes de plans, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens permettant de réaliser les étapes suivantes - tri temporel de la liste des groupes de plans, - parcours de ladite liste et, pour chaque groupe de plans de 10 la vidéo, si le premier plan dudit groupe n'a pas encore été étiqueté comme appartenant à une scène, création d'une nouvelle scène en lui attribuant un numéro et affectation du numéro de cette scène à ce plan, - affectation dudit numéro de ladite scène à tous les plans du 15 groupe de plans. 13. Produit programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme aptes à mettre en oeuvre le procédé de la revendication 1 lorsque le programme est exécuté dans un circuit électronique programmable. 20