FR 3016066 A1 20150703 FR 1462835 A 20141218 3016066 DESCRIPTION [0001] La présente invention concerne un procédé et un système de pondération pour une mise en commun de descripteurs d'image. Le mode de réalisation à titre d'exemple porte sur une représentation d'image, pour des tâches telles qu'une classification et une extraction, et trouve une application particulière dans un système et un procédé pour agréger des descripteurs locaux codés en utilisant une fonction de mise en commun (pooling) qui permet de placer plus de poids sur des descripteurs locaux qui se produisent moins fréquemment dans le groupe de descripteurs. [0002] Des procédés de classification d'image classiques comprennent l'extraction de zones à partir de l'image et la génération d'une représentation de chaque zone, appelée un descripteur local ou un descripteur de zone. Les descripteurs de zone (tels que des descripteurs SIFT (transformation de caractéristique invariante à l'échelle) ou de couleur) sont ensuite codés en utilisant une fonction d'intégration cp qui mappe les descripteurs d'une manière non linéaire dans un espace de dimension supérieure pour former des descripteurs de zone intégrés. Les descripteurs intégrés sont ensuite agrégés dans une représentation vectorielle ou d'image à longueur fixe en utilisant une fonction de mise en commun. Des représentations de ce type comprennent le Sac De Mots Visuels (BOV) (voir, G. Csurka, et al., « Catégorisation visuelle avec des sacs de points clés », atelier ECCV SLCV 2004, ci-après, Csurka 2004 ; J. Sivic, et al., « Google vidéo : Une approche d'extraction de texte pour un appariement d'objet dans des vidéos », ICCV 2003, et la publication américaine N° 20080069456), le Vecteur de Fisher (FV) (voir, F. Perronnin, et al., « Noyaux de Fisher sur des vocabulaires visuels pour une catégorisation d'image », CVPR 2007, ci-après, Perronnin 2007, et les publications américaines N° 20070005356 et 20120076401), le Vecteur de Descripteurs 2 3016066 Localement Agrégés (VLAD) (voir, H. Jégou, et al., « Agrégation de descripteurs d'image locaux dans des codes compacts », TPAMI 2012, ci-après, Jégou 2012), le Super-Vecteur (SV) (voir, Z. Zhou, et al., « Classification d'image en utilisant un codage 5 par super-vecteur de descripteurs d'image locaux », ECCV 2010, ci-après, Zhou 2010) et le Noyau à Appariement Efficace (EMK) (voir, L. Bo, et al., « Noyau à appariement efficace entre des ensembles de caractéristiques pour une reconnaissance visuelle », NIPS 2009, ci-après, Bo 2009). 10 [0003] Une mise en commun est l'opération qui met en jeu une agrégation de plusieurs intégrations de zone dans une représentation unique. Si la mise en commun permet d'obtenir une certaine invariance à des perturbations des descripteurs, elle 15 peut conduire à une perte d'informations. Afin de réduire cette perte autant que possible, seulement des descripteurs proches devraient être mis en commun ensemble. Afin d'appliquer la mise en commun de descripteurs proches dans l'espace géométrique, il est possible d'utiliser des pyramides spatiales (voir, S. 20 Lazebnik, et al., « Au-delà de sacs de caractéristiques : Appariement de pyramides spatiales pour une reconnaissance de catégories de scène naturelle », CVPR, 2006). Dans l'espace de descripteurs, la contrainte de proximité est obtenue par le choix d'une intégration appropriée cp. 25 [0004] Une mise en commun est typiquement obtenue soit par un moyennage/une sommation, soit en prenant la réponse maximale. Un mécanisme commun de mise en commun implique le moyennage des intégrations de descripteurs (voir, Csurka 2007, Perronnin 2007, 30 Jégou 2012, Zhou 2010, et Bo 2009). Etant donné un ensemble de descripteurs de zone {x/, xm}, la représentation mise en commun par moyennage est simplement 1-Em (1)(xi). Un avantage d'une m mise en commun par moyennage est sa généralité, puisqu'elle peut être appliquée à une quelconque intégration. Un inconvénient de 35 ce procédé, cependant, est que des descripteurs fréquents seront 3 3016066 plus influents dans la représentation finale que des descripteurs se produisant rarement. Par « descripteurs fréquents », on entend des descripteurs qui, bien qu'ils ne soient pas nécessairement identiques, forment ensemble un mode 5 dans un espace de descripteurs. Cependant, de tels descripteurs se produisant fréquemment ne sont pas nécessairement les descripteurs les plus informatifs. [0005] Par exemple, on considère une tâche de classification à 10 grain fin où le but est de distinguer des espèces d'oiseau. Dans une image d'oiseau typique, la plupart des zones pourraient correspondre à un feuillage ou un ciel d'arrière-plan et ainsi porter peu d'informations concernant la catégorie d'oiseau. D'autre part, les informations les plus discriminantes 15 pourraient être très localisées et ainsi correspondre à seulement quelques zones. Ainsi, il est souhaitable de s'assurer que même ces rares zones contribuent significativement à la représentation finale. 20 [0006] Le problème de réduction de l'influence de descripteurs fréquents a retenu beaucoup d'attention dans la vision par ordinateur. Ce problème peut être traité au niveau de l'étape de mise en commun ou a posteriori par réalisation d'une certaine normalisation sur le descripteur mis en commun de niveau image. 25 Plusieurs approches ont été proposées pour traiter le problème de descripteurs fréquents au niveau de l'étape de mise en commun. Cependant, toutes ces solutions sont heuristiques par nature et/ou limitées à certains types d'intégrations. Par exemple, une approche, désignée mise en commun maximale (voir, 30 Y.-L. Boureau, et al., « Une analyse théorique de mise en commun de caractéristiques en reconnaissance visuelle », ICML 2010) est seulement applicable lorsqu'elle est appliquée à des intégrations de descripteurs qui peuvent être interprétées en tant que comptages, comme c'est le cas du BOV. Elle n'est pas 35 directement applicable aux représentations qui calculent des 4 3016066 statistiques d'ordre supérieur, telles que le FV, le VLAD, le SV ou l'EMK. [0007] Plusieurs extensions aux cadres de mise en commun par 5 moyennage et maximale standards ont été proposées. Par exemple, une transition lisse depuis une mise en commun par moyennage vers une mise en commun maximale peut être considérée. Il est également possible d'ajouter des poids pour obtenir une mise en commun pondérée (voir, T. de Campos, et al., « Images en tant 10 qu'ensembles de caractéristiques pondérées localement », CVIU, 116 (1), pp. 68-85 (2012) (de Campos 2012)). Les poids dans de Campos 2012 sont calculés à partir d'un modèle de prépondérance séparé pour tenter d'annuler l'influence de descripteurs non pertinents, mais un tel modèle peut ne pas nécessairement 15 égaliser l'influence de descripteurs fréquents et rares. [0008] Il reste un besoin pour un procédé de mise en commun qui est générique et applicable à toutes les représentations à base d'agrégation. 20 [0009] Selon un aspect du mode de réalisation à titre d'exemple, un procédé pour générer une représentation d'image comprend la génération d'un ensemble de descripteurs de zone intégrés, comprenant pour chacune d'un ensemble de zones d'une 25 image, l'extraction d'un descripteur de zone qui est représentatif des pixels dans la zone et l'intégration du descripteur de zone dans un espace multidimensionnel pour former un descripteur de zone intégré. Une représentation d'image est générée. Celle-ci comprend l'agrégation de l'ensemble de 30 descripteurs de zone intégrés. Dans l'agrégation, chaque descripteur est pondéré avec un poids respectif dans un ensemble de poids, l'ensemble de poids étant calculé sur la base des descripteurs de zone intégrés pour l'image. Des informations basées sur la représentation d'image sont produites en sortie. 35 5 3016066 [0010] Selon un autre aspect, un système pour générer une représentation d'image comprend un extracteur de descripteur qui extrait un ensemble de descripteurs de zone, chaque descripteur de zone étant représentatif des pixels dans une zone d'une 5 image. Un composant d'intégration intègre chacun des descripteurs de zone dans un espace multidimensionnel pour former un descripteur intégré respectif. Un composant de mise en commun agrège l'ensemble de descripteurs intégrés. Dans l'agrégation, chaque descripteur de zone est pondéré avec un 10 poids respectif dans un ensemble de poids, l'ensemble de poids étant calculé sur la base des descripteurs de zone intégrés pour l'image. Un processeur met en oeuvre l'extracteur de descripteur, le composant d'intégration et le composant de mise en commun. 15 [0011] Selon un autre aspect, un procédé pour générer une représentation d'image comprend pour chacune d'un ensemble de M zones d'une image, l'extraction d'un descripteur de zone qui est représentatif des pixels dans la zone et l'intégration du descripteur de zone dans un espace multidimensionnel avec une 20 fonction d'intégration pour former un descripteur intégré de dimension D. Avec un processeur, une représentation agrégée de l'image est générée. Cela comprend l'agrégation des descripteurs intégrés en tant que Y = wicp(x1), où W est la représentation 1-1 agrégée, cp(xl) représente l'un des M descripteurs de zone 25 intégrés et wi représente un poids respectif, les poids étant sélectionnés par l'un parmi : a) trouver un vecteur w = [w1, PIM qui rend minimale l'expression : 11CDTCDW - Cm112 ± 211142 30 où cl) est une matrice D x M qui contient les descripteurs de zone intégrés de dimension D, cm est un vecteur dans lequel toutes les valeurs sont une même valeur constante, et À est un paramètre de régularisation non négatif ; et 6 3016066 b) trouver la représentation agrégée W qui rend minimale l'expression : Oeilf - Cm 02 + 21012 (Equation 11), où cl) est une matrice D x M qui contient les 5 descripteurs de zone intégrés de dimension D, cm est un vecteur dans lequel toutes les valeurs sont toutes une même valeur constante, et A est un paramètre de régularisation non négatif. Une représentation d'image basée sur la représentation agrégée W est générée. 10 [0012] La FIGURE 1 est un schéma fonctionnel d'un système pour calculer une représentation d'une image ; [0013] la FIGURE 2 est un organigramme illustrant un procédé 15 pour calculer une représentation d'une image ; [0014] la FIGURE 3 illustre l'effet de mise en commun d'une intégration de descripteur unique avec un ensemble d'intégrations de descripteurs étroitement mises en grappes en 20 utilisant une mise en commun par moyennage ; [0015] la FIGURE 4 illustre l'effet de mise en commun d'une intégration de descripteur unique avec un ensemble d'intégrations de descripteurs étroitement mises en grappes en 25 utilisant une mise en commun pondérée (GMP) ; [0016] la FIGURE 5 illustre des distributions de probabilités formées par KDE avec aucun poids (KDE), après exponentiation à la puissance p = 0,5 et renormalisation (KDE°-5), et avec des 30 poids calculés avec l'approche proposée (KDE pondéré). Les KDE ont été générés en utilisant 5 observations unidimensionnelles (marquées en points noirs dans le graphique) avec des valeurs [11, -10, 7, 8, 9]. 7 3016066 [0017] Des aspects du mode de réalisation à titre d'exemple portent sur un système et un procédé pour générer une représentation d'image qui utilisent un procédé de mise en commun pondérée pour une agrégation de descripteurs de zone 5 intégrés (également désignés intégrations de zone). Le procédé de mise en commun est applicable à une diversité de procédés d'intégration. Lorsque la fonction d'intégration BOV est utilisée, le procédé de mise en commun conduit à une mise en commun maximale et est ainsi désigné ici en tant que mise en 10 commun maximale généralisée (GMP). [0018] Cette approche permet à un ensemble w de poids d'être choisis pour repondérer linéairement les descripteurs de zone intégrés de telle sorte que les emplacements des modes de leur 15 distribution seront les mêmes, alors que les hauteurs de leurs modes peuvent être différentes. Ainsi, plutôt que de tenter d'aplatir la distribution globale, le procédé aplatit la probabilité de chaque échantillon. 20 [0019] En référence à la FIGURE 1, un système 10 pour générer une représentation d'image 12 d'une image d'entrée 14, telle qu'une image photographique, est illustré. Le système prend en tant qu'entrée une image 14 pour laquelle une représentation statistique 12, telle qu'un vecteur de longueur fixe, est 25 souhaitée. [0020] Le système illustré comprend une mémoire principale 16 qui stocke des instructions 18 pour générer la représentation et un processeur 20, en communication avec la mémoire, pour 30 exécuter les instructions. Une mémoire de données 22 stocke l'image d'entrée 14 durant un traitement ainsi que des informations générées durant le traitement de l'image. Un OU plusieurs dispositifs (d'entrée/sortie) d'interface réseau 24, 26 permettent au système de 35 externes, tels qu'une source communiquer avec des dispositifs de l'image (non représentée), un dispositif d'affichage 28, tel qu'un écran d'ordinateur ou un 8 3016066 écran LCD, et un dispositif d'entrée utilisateur 30, tel qu'un clavier, un pavé numérique, un dispositif de commande de curseur d'écran tactile, ou une combinaison de ceux-ci. Des composants matériels du système peuvent être connectés en communication par 5 un bus de données/commande 32. Le système peut être hébergé par un ou plusieurs dispositifs informatiques 34. [0021] Les instructions illustrées comprennent un extracteur de zone 40, un extracteur de descripteur 42, un composant 10 d'intégration 44, un générateur de représentation d'image 46, et un composant d'emploi de représentation 48. Brièvement, l'extracteur de zone 40 extrait un ensemble de zones à partir de l'image, par exemple, une zone comprenant un ensemble de pixels. L'extracteur de descripteur 42 génère un descripteur de zone 50 15 sur la base des pixels de la zone respective. Le composant d'intégration 44 intègre le descripteur de zone dans un espace d'intégration en utilisant une fonction d'intégration cp, générant un descripteur intégré 52 pour chaque zone. Dans le cas de BOV, la fonction d'intégration peut comprendre l'affectation 20 du descripteur de zone au mot visuel le plus proche dans un ensemble de mots visuels (ou livre de code), où chacun des mots visuels représente un centroïde d'une grappe de descripteurs de zone extraits à partir d'un ensemble d'images d'apprentissage. Le générateur de représentation d'image 46 comprend un composant 25 de mise en commun pondérée (GMP) 54 qui agrège les descripteurs intégrés 52 pour former une agrégation (notée W) qui peut servir en tant que représentation d'image 12, ou être tout d'abord normalisée ou autrement traitée pour former la représentation d'image 12. Le composant d'emploi de représentation 48 utilise 30 la représentation 12, par exemple, pour une classification de l'image ou pour une extraction d'image. [0022] Des informations 56 sont produites en sortie par le système, sur la base de la représentation d'image. Les 35 informations 56 peuvent comprendre la représentation 12 elle-même, une classification pour l'image, un ensemble d'images 9 3016066 similaires extraites à partir d'une base de données d'image associée 58, une combinaison de ceux-ci, ou analogues. [0023] Le système d'ordinateur 10 peut comprendre un ou 5 plusieurs dispositifs informatiques, tels qu'un PC, tel qu'un ordinateur de bureau, un ordinateur portable, un ordinateur de poche, un assistant numérique portable (PDA), un ordinateur de serveur, un téléphone cellulaire, un ordinateur de tablette, un téléavertisseur, une combinaison de ceux-ci, ou un autre 10 dispositif informatique capable d'exécuter des instructions pour réaliser le procédé à titre d'exemple. [0024] La mémoire 16 peut représenter n'importe quel type de support lisible par ordinateur non transitoire tel qu'une 15 mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), un disque ou une bande magnétique, un disque optique, une mémoire flash, ou une mémoire holographique. Selon un mode de réalisation, la mémoire 16 comprend une combinaison de mémoire vive et de mémoire morte. Selon certains modes de réalisation, le processeur 20 et la 20 mémoire 16 peuvent être combinés dans une puce unique. La mémoire 16 stocke des instructions pour réaliser le procédé à titre d'exemple ainsi que les données traitées 12, 50, 52. [0025] L'interface réseau 24, 26 permet à l'ordinateur de 25 communiquer avec d'autres dispositifs par l'intermédiaire d'un réseau informatique, tel qu'un réseau local (LAN) ou un réseau étendu (WAN), ou Internet, et peut comprendre un modulateur/démodulateur (MODEM), un routeur, un câble et/ou un port Ethernet. 30 [0026] Le processeur numérique 20 peut être réalisé de diverses manières, telles que par un processeur à coeur unique, un processeur à double coeur (ou plus généralement par un processeur à multiples coeurs), un processeur numérique et un 35 coprocesseur mathématique en coopération, un contrôleur numérique, ou analogues. Le processeur numérique 20, en plus de 10 3016066 commander le fonctionnement de l'ordinateur 34, exécute les instructions 18 stockées dans la mémoire 16 pour réaliser le procédé décrit à la FIGURE 2. 5 [0027] Le terme « logiciel », tel qu'utilisé ici, est entendu englober une quelconque collection ou ensemble d'instructions exécutables par un ordinateur ou un autre système numérique afin de configurer l'ordinateur ou l'autre système numérique pour réaliser la tâche qui est l'objectif du logiciel. Le terme 10 « logiciel », tel qu'utilisé ici, est entendu englober de telles instructions stockées dans un support de stockage tel qu'une RAM, un disque dur, un disque optique, ou ainsi de suite, et est également entendu englober un « micrologiciel » ainsi nommé qui est un logiciel stocké sur une ROM ou etc. Un tel logiciel peut 15 être organisé de diverses manières, et peut comprendre des composants logiciels organisés en tant que bibliothèques, programmes sur Internet stockés sur un serveur à distance, etc, code source, code interprétatif, code objet, code directement exécutable, etc. Il est envisagé que le logiciel puisse invoquer 20 un code de niveau système ou des appels à un autre logiciel résidant sur un serveur ou un autre emplacement pour réaliser certaines fonctions. [0028] Comme il sera constaté, la FIGURE 1 est un schéma 25 fonctionnel de niveau élevé de seulement une partie des composants qui sont incorporés dans un système d'ordinateur 10. Puisque la configuration et le fonctionnement d'ordinateurs programmables sont bien connus, ils ne seront pas décrits davantage. 30 [0029] La FIGURE 2 illustre un procédé pour générer une représentation d'image. Le procédé commence au niveau de S100. Au niveau de S102, une image d'entrée est reçue par le système, en provenance d'un dispositif externe, ou en provenance d'une 35 mémoire interne du dispositif informatique 34. Au niveau de S104, des zones sont extraites à partir de l'image par 11 3016066 l'extracteur de zone 40. Au niveau de S106, un descripteur de zone est extrait à partir de chaque zone par l'extracteur de descripteur 42. Au niveau de S108, chaque descripteur de zone est intégré en utilisant une fonction d'intégration pour former 5 un descripteur de zone intégré. [0030] Au niveau de S110, les descripteurs de zone intégrés sont agrégés en utilisant une mise en commun pondérée (GMP) pour former une représentation d'image. Des détails supplémentaires 10 de cette étape sont discutés ci-après. [0031] Au niveau de S112, la représentation d'image 12 peut être utilisée dans une tâche, telle qu'une classification ou une extraction, par le composant d'emploi de représentation 48. Afin 15 de calculer une similarité entre des images, un noyau K(X, Y) peut être calculé en tant que produit scalaire entre les représentations GMP des deux images. Afin de classifier l'image, un classificateur ayant subi un apprentissage avec des représentations d'image formées par le présent procédé GMP peut 20 être utilisé. [0032] Au niveau de S114, des informations 56 sont produites en sortie, telles que la représentation d'image, une étiquette de catégorie pour l'image, ou un ensemble d'images avec des 25 représentations d'image similaires. Le procédé se termine au niveau de S116. [0033] Le composant de mise en commun pondérée (GMP) 54 emploie un mécanisme de mise en commun qui implique une 30 repondération des statistiques par zone (les intégrations de descripteur). Il atteint le même effet d'égalisation qu'une mise en commun maximale mais est applicable au-delà du BOV et spécifiquement au Vecteur de Fisher. Il fournit ainsi un outil généralisé pour une mise en commun maximale. Dans les exemples 35 ci-dessous, il est montré que la performance de l'approche de mise en commun pondérée est égale à, et parfois 12 3016066 significativement meilleure que, des alternatives heuristiques. L'approche GMP à titre d'exemple traite ainsi les descripteurs fréquents discutés ci-dessus (descripteurs qui sont proches ensemble et forment un mode dans un espace de descripteurs) de 5 telle sorte qu'elle est applicable à une quelconque intégration de descripteur, pas seulement à celles qui peuvent être interprétées en tant que comptages. [0034] Les FIGURES 3 et 4 illustrent l'effet de mise en commun 10 d'une intégration de descripteur unique avec un ensemble d'intégrations de descripteur étroitement mises en grappes. Deux représentations mises en commun sont représentées. Avec une mise en commun par moyennage (FIG. 3), la grappe de descripteurs domine les représentations mises en commun, et par conséquent 15 elles sont très similaires entre elles. Avec la présente approche GMP (FIG. 4), les deux descripteurs contribuent de manière significative, conduisant à des représentations mises en commun très reconnaissables. 20 [0035] Les poids utilisés pour repondérer les intégrations de descripteurs sont calculés sur une base par image pour égaliser l'influence de descripteurs intégrés fréquents et rares. [0036] Si wi désigne le poids associé à un descripteur xi, une 25 représentation pondérée W de l'image peut être représentée comme la somme, sur tous les M descripteurs, du produit du poids pour le descripteur et du descripteur intégré : r,m = "(xi) 30 [0037] Un avantage de cette approche est qu'il n'y a pas besoin de quantifier les descripteurs afin de détecter des descripteurs fréquents (comme c'est le cas, par exemple dans le cas de représentations BOV). Par conséquent, la pondération est générale et peut être appliquée en combinaison avec une 35 quelconque fonction d'intégration. Par exemple, elle est 13 3016066 applicable à des représentations sans livre de code telles que l'EMK et à des représentations basées sur des statistiques d'ordre supérieur, telles que le FV. 5 [0038] Un critère pour calculer les poids wi est basé sur une matrice de noyau de similarités de descripteur à descripteur. Selon un mode de réalisation, les poids de zone sont tout d'abord calculés et ensuite les intégrations pondérées sont combinées. Selon un autre mode de réalisation, la représentation 10 pondérée peut être calculée directement et efficacement en utilisant une formulation des moindres carrés. Le mécanisme GMP à titre d'exemple, dans le cas du BOV, produit le même résultat qu'une mise en commun maximale. 15 [0039] Par la suite, les termes « optimisation », « minimisation », et une phraséologie similaire doivent être interprétés largement comme l'homme du métier comprendrait ces termes. Par exemple, ces termes ne doivent pas être interprétés comme étant limités à la valeur optimale globale absolue, au 20 minimum global absolu, etc. Par exemple, une minimisation d'une fonction peut employer un algorithme de minimisation itératif qui se termine au niveau d'un critère d'arrêt avant qu'un minimum absolu ne soit atteint. Il est également envisagé que la valeur optimale ou minimale soit une valeur optimale locale ou 25 minimale locale. [0040] Soient X = {x/, xm} et Y = {Y/, xN} désignant deux ensembles de descripteurs de zone extraits à partir de deux images. Soient Y, = 1-E1 (p(xi) et si Y, = N désignant les 30 représentations mises en commun par moyennage pour ces images. Le produit scalaire K(X,Y)=ww peut être réécrit en tant que Noyau à Correspondance de Somme (SMK), comme suit : 1M K(X, Y) = - k(xi, Yi) MN ( 1 ) 14 3016066 OÙ k(xly ) =cp(xi)Tcp(yi) est, par définition, un noyau semi- défini positif (PSD) et T représente l'opérateur de transposition. 5 [0041] Par exemple, dans le cas de BOV, p(x) est un vecteur binaire dont la dimension est égale à la taille de livre de code et avec une entrée non nulle unique au niveau de l'indice du centroïde le plus proche du descripteur x. Dans ce cas, k(x, y) = 1 si x et y tombent dans la même région de Voronoi et 0 10 sinon. [0042] Selon un autre exemple, si k est le noyau Gaussien 4(x, y)a exp ( - 3702 ) , le SMK est désigné Noyau à Correspondance 262 Gaussien (GMK). Dans un tel cas, l'intégration cp est obtenue par 15 combinaison de projections aléatoires avec des non-linéarités de cosinus, conduisant ainsi à l'EMK (voir, Bo 2009). [0043] Dans la discussion suivante, le GMK est utilisé à titre d'exemple. C'est pourquoi le GMK possède une interprétation 20 probabiliste qui est exploitée pour développer le système de repondération. Un critère pour calculer les poids qui dépend seulement du noyau k entre des descripteurs individuels et non de l'intégration cp de descripteurs individuels est décrit. Un critère pour calculer les poids qui dépend seulement de 25 l'intégration cp de descripteurs individuels et non du noyau k entre des descripteurs individuels est ensuite décrit, qui est interprétable dans une configuration non probabiliste (désignée Solution Directe). Ainsi, l'algorithme de calcul de poids décrit peut être extrapolé à un quelconque noyau PSD k, même s'il ne 30 possède pas une interprétation probabiliste. [0044] A partir des deux ensembles X et Y, deux Estimateurs de Densité de Noyau (KDE) peuvent être déduits : p(x)--1m Ocxj m 15 3016066 et q(x) = -N1 EN,/ ik (x, y ) . Etant données deux distributions de probabilités p et q, le Noyau de Produit de Probabilité (PPK) (voir, T. Jebara, et al., « Noyaux de produits de probabilité » JMLR, pp. 819-844(2004)) mesure leur similarité : 5 KFp'r,k(P, (1) = P(x)f)(1(x)f)dx (2) [0045] où p est un paramètre du noyau. Lorsque p = 1, le PPK est connu comme le noyau de probabilité attendue et p = 1/2 conduit au noyau de Bhattacharyya. Le GMK entre X 10 écrit comme un PPK entre p et q : et Y peut être 1 MN K pl pic (I )' (x, x i)k (x, Y j)cbc u 1 volx7N (3) MN Ldi-iLdi_ileG (xi Y ;) = K gll,k(X ,Y) [0046] Cette visualisation probabiliste du GMK fournit un 15 moyen de visualiser l'impact de descripteurs similaires. En effet, un groupe de descripteurs similaires dans X, conduira à un mode dans la distribution p. La FIGURE 5 illustre cet effet, en représentant deux groupes de descripteurs conduisant à une distribution de probabilités à deux modes. Une solution pour 20 diminuer l'effet de descripteurs fréquents est de choisir des valeurs p Voir, par exemple, Perronnin, et al., « Noyaux de Fisher sur des vocabulaires visuels pour une catégorisation d'image » dans CVPR (2007). [0075] Chaque zone utilisée pour un apprentissage peut ainsi être caractérisée par un vecteur de poids, un poids pour chacune des fonctions Gaussiennes formant le modèle de mélange. Dans ce cas, le vocabulaire visuel peut être estimé en utilisant l'algorithme d'espérance-maximisation (EM). Le GMM appris est prévu pour décrire le contenu d'une quelconque image à l'intérieur d'une plage d'intérêt. [0076] Des procédés pour calculer des vecteurs de Fisher sont plus complètement décrits dans la publication américaine N°20120076401, publiée le 29 mars 2012, intitulée CLASSIFICATION D'IMAGE EMPLOYANT DES VECTEURS D'IMAGE COMPRESSES EN UTILISANT UNE QUANTIFICATION DE VECTEUR, par Jorge Sànchez, et al., la publication américaine N°20120045134, publiée le 23 février 2012, intitulée CLASSIFICATION D'IMAGE A GRANDE ECHELLE, par Florent Perronnin, et al., dans Perronnin 2010, et Jorge Sànchez et Florent Perronnin, « Compression de signature à dimension élevée pour une classification d'image à grande échelle », dans CVPR 2011. [0077] Comme décrit ci-dessus, dans un mode de réalisation, le procédé GMP comprend : [0078] 1. L'apprentissage d'un ensemble de poids w, un pour chaque descripteur (w = [w./, kW]) de telle sorte que la somme sur tous les autres descripteurs xi d'un noyau pondéré entre le descripteur xi et l'autre descripteur xi est égale à une valeur constante c, par exemple, c = 1 : c pour i = 1, ... M (15) [0079] Chaque descripteur intégré se voit ensuite affecter son poids respectif w. [0080] 2. Agrégation des descripteurs intégrés, tels que des FV, par exemple, en tant que somme sur tous les descripteurs 25 intégrés du produit du poids respectif et du descripteur intégré ( = 2,1=1 wiexi) ) - [0081] Dans le procédé direct, la mise en commun comprend l'action de trouver une représentation d'image qui optimise 30 l'équation (8) par exemple, par l'action de trouver la représentation d'image Y, notée qui rend minimale l'expression pgy _CMII + 21112 ( équation 11), où c1) est la matrice D x M qui contient les intégrations de zone à D dimensions : 29 3016066 (11) = ko(x/), (J0(xm)], cm est un vecteur dans lequel toutes les valeurs sont à 1 (ou une autre valeur de c) et A est le paramètre de régularisation. Dans certains modes de réalisation, A va de 0,1 à 10 000. Dans d'autres modes de réalisation, A va 5 de 1 à 1000. [0082] Une fois encore, la représentation d'image est une somme des intégrations de zone pondérées = wi(P(xi) Cependant, dans le procédé direct, les poids sont appris 10 implicitement puisque la représentation d'image T est appris directement en rendant minimale l'équation (11). [0083] Afin d'inclure des informations spatiales concernant l'image dans la représentation, l'image peut être partitionnée 15 en régions, les statistiques par zone agrégées à un niveau de région, et ensuite les représentations d'image à niveau de région concaténées pour former la représentation d'image. Voir, par exemple, S. Lazebnik, et al., « Au-delà de sacs de caractéristiques : correspondance de pyramides spatiales pour 20 une reconnaissance de catégories de scène naturelle » CVPR '06 Proc. IEEE Conférence de Sociétés d'Ordinateur sur la Vision par Ordinateur et la Reconnaissance de Motifs, Volume 2, pp. 2169 - 2178 (2006). [0084] Selon un mode de réalisation à titre d'exemple, les caractéristiques bas niveau sont des caractéristiques de gradient, telles que des descripteurs SIFT, une par zone. La dimensionnalité de ces descripteurs peut être réduite de 128 à 32 dimensions. Un vocabulaire visuel de 16 ou 64 Gaussiennes est utilisé dans le GMM et seulement le gradient par rapport aux paramètres moyens est considéré. L'image 14 peut être divisée en 4 régions (1 pour l'image entière et 3 bandes verticales). Dans le cas de 64 Gaussiennes, cela conduit à un FV à 32x64x4=8 192 dimensions. 30 3016066 [0085] La représentation d'image W peut être indexée ou compressée en utilisant des techniques conventionnelles (hachage sensible à la localité (LSH), quantification de produit, analyse en composantes principales (PCA), etc.) pour accélérer le 5 processus réalisé par le composant d'emploi de représentation et/ou pour utiliser moins de stockage de données. [0086] Un classificateur à titre d'exemple est un classificateur linéaire qui calcule un noyau (par exemple, un 10 produit scalaire) entre la représentation d'image et un classificateur ayant subi un apprentissage. Sur la base du noyau calculé, l'image est affectée à une classe respective, ou non (une décision binaire), ou se voit affecter une probabilité d'être dans la classe. 15 [0087] Le classificateur peut subir un apprentissage par un procédé qui comprend, pour chacune d'un ensemble d'images d'apprentissage étiquetées, l'extraction d'un ensemble de descripteurs de zone, comme décrit pour S104. Les descripteurs 20 de zone sont intégrés, comme décrit pour S108, en utilisant la même fonction d'intégration que celle sélectionnée pour l'image d'entrée. Une représentation d'image sous la forme d'un vecteur à multiples dimensions est générée pour chaque image d'apprentissage dans un premier espace vectoriel à multiples 25 dimensions, en utilisant le procédé GMP comme décrit pour 5110. Le classificateur subit un apprentissage sur les représentations d'image et leurs étiquettes respectives. Un quelconque procédé d'apprentissage de classificateur adapté peut être employé, qui est adapté pour un apprentissage de classificateurs linéaires, 30 tel qu'une régression logistique, une régression linéaire parcimonieuse, une régression logistique multinomiale parcimonieuse, des machines de vecteur de support, ou analogues. Le classificateur à titre d'exemple est un classificateur binaire, bien que des classificateurs multiclasse soient 35 également envisagés. La sortie d'un ensemble de classificateurs binaires peut être combinée pour affecter l'image à l'une d'un 31 3016066 nombre de classes, ou de manière probabiliste sur toutes les catégories. [0088] Puisqu'un classificateur linéaire est utilisé dans le 5 mode de réalisation à titre d'exemple, dans d'autres modes de réalisation, un classificateur non linéaire peut subir un apprentissage. [0089] Puisqu'il est attendu que le procédé GMP sera plus 10 bénéfique sur des tâches à grain fin où les informations les plus discriminantes pourraient être associées à quelques zones, le procédé a été évalué sur quatre ensembles de données de classification d'image à grain fin : CUB-2010, CUB-2011, Animaux domestiques Oxford, et Fleurs Oxford. L'ensemble de données 15 PASCAL VOC 2007 a été également utilisé, puisqu'il est l'une des références les plus largement utilisées dans la littérature de classification d'image. Sur tous ces ensembles de données, des protocoles d'apprentissage, de validation et d'essai standards ont été utilisés. Par la suite, les meilleurs résultats qui ont 20 été trouvés rapportés sont mentionnés. [0090] L'ensemble de données Pascal VOC 2007 (VOC-2007) contient 9 963 images de 20 classes (voir, M. Everingham, et al., « Le défi des classes d'objets visuels PASCAL 2007 », 25 Résultats (VOC 2007)). Une performance sur cet ensemble de données est mesurée avec une précision moyenne (mAP). Une performance de 61,7 % mAP en utilisant le descripteur FV avec des pyramides spatiales a été rapportée pour cet ensemble. Voir Perronnin 2010. 30 [0091] L'ensemble de données CalTech UCSD oiseaux 2010 (CUB- 2010) contient 6 033 images de 200 catégories d'oiseaux (voir, S. Welinder, et al., « Caltech-UCSD Oiseaux 200. Rapport technique CNS-TR-2010-001, Institut de Technologie de 35 Californie, pp. 1-15 ((2010)). Une performance est mesurée avec une précision top-1. Une performance rapportée pour l'ensemble 32 3016066 de données CUB-2010 est de 17,5 % (voir, A. Angelova et S. Zhu, « Détection et segmentation d'objet efficaces pour une reconnaissance à grain fin », CVPR, pp. 811-818 (Juin 2013), « Angelova »). Ce procédé utilise un codage parcimonieux en 5 combinaison avec une détection et une segmentation d'objet avant classification. Sans détection et segmentation, Angelova rapporte que la performance chute à 14,4 %. [0092] L'ensemble de données CalTech UCSD oiseaux 2011 (CUB- 10 2011) est une extension de CUB-2010 qui contient 11 788 images des 200 mêmes catégories d'oiseaux (voir, C. Wah, et al., « L'ensemble de données Caltech-UCSD Oiseaux-200-2011 », rapport technique CNS-TR-2011-001, CalTech (2011)). Une performance est mesurée avec une précision de top-1. Une performance rapportée 15 pour CUB-2011 est de 56,8 %. Celle-ci a été obtenue en utilisant des boîtes de délimitation de réalité de terrain et une détection de parties (voir, T. Berg et P. N. Belhumeur, « POOF : caractéristiques à un contre un à base de parties pour catégorisation à grain fin, vérification de visage et estimation 20 d'attribut », CVPR, pp.955-962 (2013)). Sans des annotations de réalité de terrain ou une localisation d'objet, la performance chute à 28,2 % (voir, J. A. Rodriguez et D. Larlus, « Prédiction d'un emplacement d'objet en utilisant une représentation d'image globale », ICCV, 2013). 25 [0093] La base de données Oxford-1111-Animaux domestiques (Animaux domestiques) contient 7 349 images de 37 catégories de chats et chiens (voir, O. M. Parkhi, et al., « Chats et chiens », CVPR, pp. 3498-3505 (2012)). Une performance est 30 mesurée avec une précision de top-1. Angelova rapporte une performance pour les Animaux domestiques de 54,3 %. Sans détection et segmentation, Angelova rapporte que la performance chute à 50,8 %. 35 [0094] L'ensemble de données Oxford 102 Fleurs (Fleurs) contient 8 189 images de 102 catégories de fleurs (voir, M.-E. 33 3016066 Nilsback et A. Zisserman, « Classification de fleurs automatisée sur un grand nombre de classes », ICCVGIP 2008, pp. 722-729 (2008)). Une performance est mesurée avec une précision top-1. Angelova rapporte une performance pour les Fleurs de 80,7 %. 5 Egalement, sans détection et segmentation la performance chute à 76,7 %. [0095] Des zones sont extraites de manière dense à de multiples échelles conduisant à approximativement 10 000 10 descripteurs par image. Deux types de descripteurs bas niveau ont été évalués : des descripteurs SIFT à 128 dimensions (voir, D. G. Lowe, « Caractéristiques d'image distinctives à partir de points clés à invariance d'échelle », IJCV (2004)), et des descripteurs de couleur à 96 dimensions (voir, S. Clinchant, et 15 al., « Participation de XRCE à ImagEval », atelier ImagEval à CVIR (2007)). Dans les deux cas, leur dimensionnalité a été réduite à 64 dimensions avec PCA. [0096] Comme mentionné plus haut, le procédé GMP est général 20 et peut être appliqué à n'importe quelle représentation agrégée. En ayant montré, et vérifié expérimentalement, l'équivalence formelle entre GMP et une mise en commun maximale standard dans le cas BOV, des résultats pour le BOV ne sont pas rapportés. L'évaluation se concentre sur deux représentations agrégées : 25 l'EMK (voir, Bo 2009) et le FV (voir F. Perronnin et C. Dance, « Noyaux de Fisher sur des vocabulaires visuels pour une catégorisation d'image », CVPR, pp. 1-8 (2007)). [0100] Afin de calculer les représentations EMK, le procédé de 30 Bo 2009 a suivi les étapes suivantes : des descripteurs ont été projetés dans des directions de Gaussienne aléatoires, une non-linéarité en cosinus a été appliquée et les réponses agrégées. L'EMK est une approche sans vocabulaire qui ne réalise pas une quelconque quantification et par conséquent préserve des détails 35 d'image minuscules et très localisés. L'EMK est ainsi spécialement pertinent pour des problèmes à grain fin. 34 3016066 Cependant, puisque toutes les intégrations sont mises en commun ensemble plutôt qu'à l'intérieur de régions de Voronoi comme avec des approches à base de vocabulaire, l'EMK est particulièrement sensible à l'effet de descripteurs fréquents. 5 Ainsi GMP est attendu avoir un impact positif significatif sur la performance EMK. Il n'y a aucun autre procédé qui a été appliqué à l'EMK pour contrer des descripteurs fréquents. En particulier, des heuristiques de normalisation de puissance qui sont utilisées pour des approches à base de vocabulaire telles 10 que le BOV ou le FV ne sont pas applicables. [0101] La représentation EMK possède deux paramètres : le nombre de dimensions de sortie D (le nombre de projections aléatoires) et la bande passante u du noyau Gaussien à partir 15 duquel les directions aléatoires sont extraites. La dimension D a été réglée à 2048 pour toutes les expérimentations puisqu'il y avait une amélioration négligeable de la performance pour des valeurs plus grandes. u a été choisi par validation croisée. Le choix de A (le paramètre de régularisation du GMK) possède un 20 impact significatif sur la performance finale et a été choisi par validation croisée à partir de l'ensemble {101, 102, 103, 104, 105}. Les pyramides spatiales n'ont pas été employées. [0102] Des résultats pour l'EMK de ligne de base (aucune 25 atténuation de descripteurs fréquents) et l'EMK avec le procédé GMP à titre d'exemple sont représentés dans le Tableau 1. TABLEAU 1 : Résultats en utilisant EMK sur 5 ensembles de données de classification pour des descripteurs SIFT, des 30 descripteurs de couleur, et une fusion tardive de SIFT et de couleur. Descripteur VOC-2007 CUB-2010 CUB-2011 Animaux domestiques Fleurs Ligne de GMP Ligne de GMP Ligne de GMP Ligne de GMP Ligne de GMP 35 3016066 base base base base base SIFT 42,2 46,0 2,9 6,4 5,0 10,6 21,7 35,6 41,3 52,2 Couleur 31,7 34,8 2,8 12,1 3,5 22,0 13,7 28,4 41,8 58,7 Fusion 43,9 49,7 3,4 12,8 5,0 24,9 22,8 42,4 54,0 70,8 [0103] Comme représenté dans le TABLEAU 1, une amélioration significative de performance, entre 3 % et 27 % est obtenue pour tous les ensembles de données lors de l'utilisation de GMP. Cela 5 indique qu'une suppression de descripteurs fréquents est ainsi bénéfique lors de l'utilisation d'EMK. Sur les ensembles de données à grain fin, les améliorations sont particulièrement impressionnantes, 15 % en moyenne. 10 [0104] Afin de construire le FV, pour chaque descripteur, le gradient du logarithme du rapport de vraisemblance par rapport aux paramètres d'un modèle de mélange Gaussien (GMM) a été calculé et les gradients mis en commun. Pour le FV, une augmentation du nombre de Gaussiennes G contre les effets 15 négatifs de descripteurs fréquents puisque de moins en moins de descripteurs sont affectés à la même Gaussienne. Ainsi il a été prévu que la GMP aurait un impact plus petit que pour l'EMK, particulièrement lorsque mentionné, de l'ensemble G augmente. A l'exception, comme de données VOC-2007, les pyramides 20 spatiales n'ont pas été utilisées. [0105] Des expérimentations ont été conduites pour des FV avec le nombre de Gaussiennes G réglé à 16 ou 256, conduisant à des vecteurs à 2 048 dimensions et 32 768 dimensions respectivement. 25 Des valeurs de G de 16 et 256 ont été choisies afin d'avoir une dimensionnalité comparable à celle de la représentation EMK dans le premier cas, et afin d'avoir une représentation FV de pointe dans le dernier cas. La valeur de A a été une nouvelle fois choisie par validation croisée à partir de l'ensemble {101, 102, 30 103, 104, 105}. 36 3016066 [0106] 1. Ligne de base de normalisation de puissance : le procédé de ligne de base utilise une normalisation de puissance, une approche de pointe et post-hoc pour améliorer la représentation FV mise en commun (Perronnin 2010). La puissance 5 a dans des évaluations antérieures a été généralement réglée à 0,5. Ici, a = 0,5 a été également trouvé comme étant optimal pour VOC-2007 pour des descripteurs SIFT. Cependant il a été montré, dans le contexte d'extraction d'image, qu'une valeur inférieure de a permet souvent d'obtenir des gains de 10 performance significatifs. Le même effet pour une classification a été observé ici. Ainsi, la valeur du paramètre a a été validée par croisement. L'ensemble suivant de 5 valeurs a été évalué : {1,0, 0,75, 0,5, 0,25, 0,0}. Il est à noter que pour a = 0, le procédé de F. Perronnin, et al., « Extraction d'image à grande 15 échelle avec des vecteurs de Fisher compressés », CVPR, pp. 3384-3391(2010) a été utilisé et la normalisation de puissance appliquée seulement à des entrées non nulles. Le a aux meilleures performances (la valeur qui conduit aux meilleurs résultats sur l'ensemble de validation) est désigné a* dans le 20 Tableau 2. a* a été déterminé sur une base par descripteur et par ensemble de données. Ainsi, la ligne de base a* est une ligne de base très compétitive. Par exemple, pour CUB-2011, une performance avec une fusion tardive et G = 256 augmente à 29,8 % depuis 25,4 % lorsque a = a* par opposition à a = 0,5. Il est à 25 noter que a = 1 correspond à un FV non modifié sans aucune normalisation de puissance. [0107] 2. GMP sans normalisation de puissance : les résultats sont représentés dans le Tableau 2. L'approche GMP réalise 30 systématiquement une performance significativement meilleure qu'en n'ayant aucune normalisation (a = 1) (10 % meilleure en moyenne pour une fusion tardive et G = 256). L'amélioration est particulièrement impressionnante pour plusieurs ensembles de données à grain fin. Par exemple, pour CUB-2011, GMP obtient une 35 précision top-1 de 30,4 % comparée à 13,2 % avec a = 1. 37 3016066 [0108] 3. GMP avec normalisation de puissance : GMP surpasse presque toujours une normalisation de puissance pour tous les ensembles de données pour G = 16. L'amélioration moyenne pour une fusion tardive est de 2,6 %. Comme attendu, lorsque G 5 augmente à 256, GMP a moins d'impact, mais surpasse toujours une normalisation de puissance de 0,7 % en moyenne, avec une fusion tardive. [0109] Sur l'ensemble de données Fleurs avec une fusion 10 tardive et G = 256, 83,5 % et 82,2 % respectivement ont été obtenus pour a* et GMP. Celles-ci dépassent les meilleures valeurs rapportées antérieures (80,7 %, Angelova). Egalement, sur l'ensemble de données Animaux domestiques avec une fusion tardive et G = 256, GMP obtient une précision top-1 de 55,7 %, 15 comparée à 54,0 % avec une normalisation de puissance, une augmentation de performance de 1,7 %. Cela est à notre connaissance le meilleur résultat rapporté pour cet ensemble de données, dépassant le meilleur résultat rapporté antérieur (54,3 %, Angelova). Ainsi GMP obtient ou dépasse la performance 20 de la technique de normalisation de puissance ad-hoc, tout en ayant plus de principes et en étant plus générale. [0110] 4. Effet de pyramides spatiales : des expérimentations supplémentaires ont été exécutées sur l'ensemble de données VOC25 2007 pour rechercher l'effet du procédé lors de l'utilisation de pyramides spatiales (SP). Une pyramide grossière a été utilisée et 4 FV ont été extraits par image : un FV pour l'image entière et un FV pour chacune des trois bandes horizontales correspondant aux régions de sommet, de milieu et de fond de 30 l'image. Avec des SP, GMP subit une nouvelle fois des améliorations par rapport à une normalisation de puissance. Par exemple, avec une fusion tardive et G = 256, GMP obtient 62,0 % par comparaison à 60,2 % pour la ligne de base a*, une augmentation de performance de 1,8 %. 35 38 3016066 [0111] 5. Effet du nombre de Gaussiennes G : comme attendu, il existe un impact positif cohérent et significatif sur la performance lorsque G est augmenté de 16 à 256. L'approche GMP est complémentaire à l'augmentation de G, puisqu'une performance 5 est généralement améliorée lorsque plus de Gaussiennes sont utilisées et GMP est appliqué. En outre, GMP est particulièrement attractif lorsque des FV à faible dimension doivent être utilisés. 10 [0112] Le Tableau 2 représente des résultats en utilisant le FV sur 5 ensembles de données de classification pour des descripteurs SIFT, des descripteurs de couleur et une fusion tardive de SIFT et de couleur. Des résultats sont représentés pour un nombre de Gaussiennes G = 16 et G = 256, également pour a = 1 (c'est-à-dire, aucune normalisation de puissance) et a = a (normalisation de puissance aux meilleures performances), et pour l'approche GMP. TABLEAU 2 Descripteur VOC-2007 CUB-2010 CUB-2011 a=1 a=a* GMP a=1 a=a* GMP a=1 a=a* GMP G=16 SIFT 48,8 51,7 52,7 3,7 6,7 6,4 7,9 11,0 11,5 Couleur 39,7 43,6 45,5 5,6 9,2 13,6 7,2 16,8 21,6 Fusion 52,2 55,1 56,8 5,8 10,2 14,3 10,0 18,9 22,8 G=256 SIFT 52,6 57,7 58,1 5,3 8,1 7,7 10,2 16,3 16,4 Couleur 39,4 49,3 50,0 4,1 13,8 15,1 9,0 26,4 27,0 Fusion 54,8 60,6 61,6 5,9 15,3 16,7 13,2 29,8 30,4 20 Descripteur Animaux Fleurs domestiques a=1 a=a* GMP a=1 a=a* GMP G=16 SIFT 29,3 32,1 35,1 58,3 63,8 63,8 Couleur 22,6 29,1 32,5 55,3 65,3 65,9 Fusion 33,6 39,8 42,9 69,9 77,5 78,8 G=256 SIFT 38,0 46,9 47,9 67,7 73,0 72,8 Couleur 23,6 41,0 41,6 63,8 74,4 72,8 Fusion 40,5 54,0 55,7 77,2 83,5 82,2 39 3016066 [0113] A partir des Tableaux 1 et 2 il est clair que les résultats EMK de ligne de base sont assez médiocres par comparaison avec les résultats FV de ligne de base. Cependant, pour CUB-2010, CUB-2011, et Animaux domestiques, l'approche GMP 5 améliore la performance EMK au point que des résultats EMK avec GMP sont comparables aux résultats FV avec GMP lorsque G = 16 (avec G = 16, les représentations FV et EMK sont toutes les deux de dimension 2048). En fait, pour CUB-2011, EMK avec GMP est supérieur à FV avec GMP pour G = 16 (24,9 % contre 22,8 %). 10 [0114] Le procédé avec principes et général à titre d'exemple pour une mise en commun de descripteurs de niveau de zone égalise ainsi l'influence de descripteurs fréquents et rares, en préservant des informations discriminantes dans la 15 représentation agrégée résultante. L'approche de mise en commun maximale généralisée (GMP) est applicable à un quelconque SMK et peut ainsi être vue comme une extension de mise en commun maximale, qui peut seulement être appliquée à des représentations à base de comptage telles que BOV. Des 20 expérimentations approfondies sur plusieurs ensembles de données publiques montrent que GMP est égale, et parfois significativement meilleure que des alternatives heuristiques. REVENDICATIONS1 - Système pour générer une représentation d'image, comprenant : un extracteur de descripteur (42) qui extrait un ensemble de descripteurs de zone, chaque descripteur de zone étant représentatif des pixels dans une zone d'une image ; un composant d'intégration (44) qui intègre chacun des descripteurs de zone dans un espace multidimensionnel pour 10 former un descripteur de zone intégré respectif ; un composant de mise en commun (54) qui agrège l'ensemble de descripteurs intégrés, dans lequel dans l'agrégation, chaque descripteur de zone est pondéré avec un poids respectif dans un ensemble de poids, l'ensemble de poids 15 étant calculé sur la base des descripteurs de zone pour l'image ; et un processeur (20) qui met en oeuvre l'extracteur de descripteur (42), le composant d'intégration (44) et le composant de mise en commun (54). 20 2 - Procédé pour générer une représentation d'image, comprenant : pour chacune d'un ensemble de M zones d'une image, l'extraction d'un descripteur de zone qui est représentatif des 25 pixels dans la zone et l'intégration du descripteur de zone dans un espace multidimensionnel avec une fonction d'intégration pour former un descripteur intégré de dimension D ; avec un processeur (20), la génération d'une représentation de l'image comprenant l'agrégation des 30 descripteurs intégrés en tant que T où T est la 1-1 représentation agrégée, 9(xi) représente l'un des M descripteursde zone intégrés et wi représente un poids respectif, les poids étant sélectionnés par l'une parmi : a) trouver un vecteur w = [w1, wm] qui rend minimale l'expression : 110Tow -.c.112 AII.II2 où est une matrice D x M qui contient les descripteurs de zone intégrés de dimension D,cmcm est un vecteur dans lequel toutes les valeurs sont une même valeur constante, 10 et X est un paramètre de régularisation non négatif ; et b) trouver la représentation agrégée W qui rend minimale l'expression : ilee - CA2 + 41112 (Equation 11), où 0 est une matrice D x M qui contient les 15 descripteurs de zone intégrés de dimension D, cm est un vecteur dans lequel toutes les valeurs sont toutes une même valeur constante, et la est un paramètre de régularisation non négatif ; et la génération d'une représentation d'image sur la base 20 de T. 3 - Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions stockées sur un support d'enregistrement non transitoire stockant des instructions, qui lorsqu'il est exécuté 25 sur un ordinateur amène l'ordinateur à réaliser le procédé selon la revendication 2.