FR 2971601 A1 20120817 FR 1151129 A 20110211 La présente invention concerne la reconnaissance de formes dans des images, notamment dans des séquences d'images, et plus particulièrement des procédés, des dispositifs et des programmes d'ordinateur pour la reconnaissance de formes, en temps réel, à l'aide d'un appareil comprenant des ressources limitées tel qu'un terminal mobile de communication. L'invention peut notamment être utilisée dans des applications de réalité augmentée. La réalité augmentée a pour objet d'insérer un ou plusieurs objets virtuels dans des images d'un flux vidéo. Selon le type d'application, la position et l'orientation de ces objets virtuels peuvent être déterminées par des données externes de la scène représentée par les images, par exemple des coordonnées issues directement d'un scénario de jeu, ou par des données liées à certains éléments de cette scène, par exemple des coordonnées d'un point particulier de la scène tel que la main d'un joueur ou un élément du décor. De façon générale, les objets virtuels insérés correspondent à des éléments réels présents dans la scène. Ainsi, il peut être nécessaire d'effectuer une étape préalable d'identification (ou de reconnaissance) robuste et rapide de ces objets réels présents dans la scène, aussi appelée étape de reconnaissance de formes, en particulier lorsque ces objets sont nombreux. Lorsque la position et l'orientation des objets virtuels sont déterminées par des données liées à certains éléments de cette scène, il peut être nécessaire de suivre ces éléments en fonction des mouvements de la caméra ou des mouvements de ces éléments eux-mêmes dans la scène. Les opérations de suivi d'éléments et d'incrustation d'objets virtuels dans les images réelles peuvent être exécutées par des calculateurs distincts ou par un même calculateur. L'objectif des algorithmes de suivi visuel, ou de suivi par capteur, est de retrouver de façon très précise, dans une scène réelle, la pose, c'est-à-dire la position et l'orientation, d'un objet dont l'information de géométrie est disponible ou, de manière équivalente, de retrouver les paramètres extrinsèques de position et d'orientation d'une caméra filmant cet objet, grâce à l'analyse d'image. Le demandeur a développé des algorithmes robustes de suivi visuel d'objets n'utilisant pas de marqueur et dont l'originalité réside dans l'appariement de points particuliers entre l'image courante d'un flux vidéo et un ensemble d'images clés, obtenues automatiquement à l'initialisation du système comme décrit, par exemple, dans la demande de brevet français No. 1059541. Bien que ces algorithmes soient robustes et rapides, il existe néanmoins un besoin pour reconnaître un objet parmi un grand nombre d'objets avant de mettre en oeuvre un tel algorithme de suivi lié à un objet reconnu. L'identification d'objets, ou reconnaissance de formes, consiste à identifier la présence d'un ou plusieurs objets préalablement caractérisés par apprentissage, dans une image donnée. Typiquement, des portions de cette image, provenant d'un capteur d'images tel qu'une caméra ou un appareil photo, sont comparées à des éléments d'un ensemble de portions d'images d'objets enregistrées dans une base de données, caractérisant des parties des objets à identifier. De telles portions d'images peuvent correspondre à un ensemble de pixels (acronyme de picture element en terminologie anglo- saxonne) situés autour de points d'intérêt. Après avoir identifié plusieurs portions d'image, il est possible, par appariement, d'identifier un objet. L'appariement est avantageusement traité comme un problème de classification dont chaque classe ou catégorie correspond à un sous ensemble de toutes les vues possibles d'une portion d'image autour d'un point d'intérêt. Plusieurs représentations des différents objets potentiellement présents dans la scène réelle considérée sont ainsi construites lors d'une phase d'apprentissage pour être comparées ultérieurement avec une image courante issue du capteur d'image. Un modèle de classification particulièrement efficace, en termes de temps de traitement, est basé sur l'utilisation de structures à ramifications multiples. Il utilise une phase d'apprentissage (hors ligne ou off-fine en terminologie anglo-saxonne) qui vise à mémoriser des caractéristiques de portions d'images représentatives de points d'intérêt et une phase de détection (en ligne ou on-line en terminologie anglo-saxonne) qui a pour objet de comparer des caractéristiques d'une portion d'une image courante avec des caractéristiques de portions préalablement mémorisées pour identifier des points d'intérêt. Plus précisément, un ensemble F comprend J structures Fj, chaque structure Fj comprenant D tests binaires fd tels que, fd(pl~p2) = Ilsil(pi) Lors de cette phase d'apprentissage, un grand nombre de portions d'image sont synthétisées à partir d'images représentant les objets à reconnaître. Typiquement, une portion d'image est un bloc de 32x32 pixels situés autour d'un point d'intérêt. Si l'objet peut être considéré comme planaire, les vues sont synthétisées par transformation affine. Alternativement, si l'objet est de géométrie quelconque et si un modèle tridimensionnel texturé de l'objet est disponible, des vues sont synthétisées selon des techniques de rendu classique, par exemple en utilisant les technologies connues sous le nom d'OpenGL et de Direct3D. A ces fins, des points d'intérêt sont détectés dans les images disponibles des objets à détecter en utilisant, par exemple, un détecteur de points d'intérêt connu sous le nom d'HARRIS, FAST ou MSER. Des portions d'image, telles que des blocs de 32x32 pixels, sont alors extraites autour des points d'intérêt identifiés. Plusieurs niveaux d'échelles des images utilisées peuvent être utilisés (une pyramide gaussienne d'images peut ainsi être construite avec, par exemple, un facteur deux entre les niveaux afin de permettre la classification de portions d'images avec des représentations très proches et très loin d'une caméra utilisée). Les portions d'image extraites sont petites et peuvent être traitées avec des transformations homographiques. Une vue frontale de l'objet cible permet de générer un sous-ensemble de nouvelles vues affines. Une transformation affine peut être décomposée à l'aide de deux matrices de rotations paramétrées et d'une matrice d'échelle (l'échelle variant typiquement de 0,6 à 1,5). Ces portions d'image peuvent être lissées en utilisant un filtre gaussien (par exemple un filtre 5x5 ou 7x7) afin d'améliorer la robustesse vis-à-vis du bruit et/ou du flou pouvant être présent dans des images capturées. Il est également possible de simuler du bruit dans les portions d'image utilisées. Ainsi, il est possible d'obtenir, pour chaque point d'intérêt détecté, un ensemble de portions d'image correspondant à différentes vues possibles d'une partie d'un objet à identifier. Le nombre de portions d'image est, par exemple, pour chaque point d'intérêt, compris entre cinq mille et dix mille vues. Ces dernières sont utilisées pour construire un modèle de classification. La phase d'apprentissage consiste à construire ce modèle de classification en utilisant les vues disponibles pour chaque point d'intérêt, c'est à dire pour chaque classe c,. Elle vise notamment à estimer, pour chaque structure Fj, la distribution de la probabilité d'identification d'une classe. A ces fins, la signature binaire {fl,j, fzj, ..., fp,j} de chaque portion d'image associée à une classe c,, pour chaque structure Fj, est estimée. Cette signature est convertie en un nombre entier par concaténation des résultats de test binaire et conversion de la suite de bits ainsi formée en nombre réel. Ce nombre représente un indice kj (compris entre 0 et 2°-1) d'un tableau représentant la distribution de probabilité. Lorsque l'indice kj correspondant à une signature a été estimé, la valeur mémorisée dans le tableau, correspondant à cet index et à la catégorie à laquelle appartient la portion d'image considérée, est incrémentée de un. Lorsque toutes les vues de toutes les classes ont été traitées, ce tableau, de dimension 2°xN (N étant le nombre de classe à classifier) contient la distribution de probabilité pour chacune des classes c,. Pour chaque index kj, chacun des éléments de la colonne est normalisé afin que la somme de ces éléments soit égale à 1. En d'autres termes, tous les éléments sont normalisés pour vérifier la relation suivante, K ~jPkc, =1 k=1 avec Pk,cr = P(F, = k C = ci) où Pk représente la probabilité que la signature correspondant à l'index k appartienne à la catégorie c, et P(F, = k C = cl) est une fonction de vraisemblance construite ici à partir d'observations. La figure 1c illustre un tel tableau dans lequel chaque ligne correspond à une signature binaire représentée par un index kj et chaque colonne correspond à une catégorie prédéterminée c,. Chaque valeur mémorisée dans le tableau représente la probabilité que la portion d'image à partir de laquelle a été obtenue la signature représentée par l'index kj corresponde à la catégorie c,. Ainsi, en d'autres termes, la ligne kj représente la distribution de probabilités d'appartenance de la portion d'image à partir de laquelle a été obtenue la signature représentée par l'index kj. L'apprentissage est répété pour chacune des structures Fj ce qui conduit à 2°xNxJ valeurs de probabilités, représentant une occupation mémoire de 51 Ko (kilo-octets), si J=50 et D=10, pour une classe c,. Ainsi, en considérant que deux cents classes sont enregistrées pour chaque objet, l'occupation mémoire est de 10,2 Mo (méga-octets) par objet. La phase de détection consiste, pour une portion d'image donnée, à identifier, le cas échéant, une classe c, en fonction des réponses binaires obtenues par les structures Fj. A ces fins, la même procédure que celle effectuée pendant la phase d'apprentissage est mise en oeuvre. Elle vise l'obtention de portions d'images entourant des points d'intérêt préalablement détectés dans une image courante extraite d'un flux vidéo. Pour chaque portion d'image, J signatures binaires sont obtenues et converties en indexes kj référençant des valeurs dans les tableaux de distributions de probabilités déterminés durant la phase d'apprentissage. Ces valeurs, si elles sont préalablement converties en valeurs logarithmiques, peuvent alors être sommées pour obtenir la distribution des probabilités d'appartenance de la portion d'image traitée aux classes utilisées. La figure 1d illustre schématiquement le procédé de classification d'une portion d'image donnée notée Pl. Comme illustré, une première étape consiste à déterminer les signatures binaires VBj à partir de structures Fj prédéterminées. Des valeurs d'indexes kj sont alors obtenues à partir des signatures binaires VBj par concaténation et conversion des bits des signatures binaires. Les indexes kj sont ensuite utilisés pour trouver, dans les tableaux déterminés durant une phase d'apprentissage, des distributions de probabilités, notées DistProbj, d'appartenance de la portion d'image traitée aux classes utilisées. Ces distributions sont alors additionnées les unes aux autres pour obtenir une distribution moyenne (DistProbMoy) à partir de laquelle il est possible d'isoler une classe c, par exemple la classe correspondant à la valeur de probabilité, supérieure à un seuil prédéterminé, la plus élevée. Les appariements trouvés entre les points de l'image courante et des points des images apprises, c'est-à-dire la classification des points d'intérêt utilisés, sont utilisés pour identifier un objet et estimer sa pose (position et orientation) dans le référentiel de la caméra utilisée à l'aide de techniques standard, par exemple de techniques de minimisation d'erreur de reprojection. Bien qu'un tel procédé de classification offre typiquement un taux de reconnaissance de l'ordre de 800/0, il est préférable d'utiliser des techniques d'estimation robuste aux faux appariements qui peuvent apparaître lors de la phase de détection. Un algorithme de type RANSAC (acronyme de RAndom SAmple Consensus en terminologie anglo-saxonne) peut, par exemple, être utilisé pour réaliser une première estimation pour rejeter les faux appariements et estimer une première pose de l'objet dans l'image. Un procédé de minimisation d'erreur non linéaire de type Levenberg-Marquardt peut alors être utilisé pour affiner cette première estimation. Alors qu'un tel procédé donne des résultats satisfaisants pour un petit nombre d'objets, il nécessite des ressources mémoires particulièrement importantes, ne permettant pas, ou difficilement, sa mise en oeuvre dans des appareils comprenant des ressources limitées tels que terminaux mobiles de communication, par exemple de type smartphones. En outre, ce procédé ne permet pas la détection d'un grand nombre d'objets, ce qui nécessite une mise à jour fréquente de la base de données d'objets utilisée en fonction du scénario mis en oeuvre. L'invention permet de résoudre au moins un des problèmes exposés précédemment. L'invention a ainsi pour objet un procédé d'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitement d'informations, ce procédé comprenant les étapes suivantes, - détection d'au moins un point d'intérêt dans ladite image et extraction d'au moins une portion d'image de ladite image selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image ; - génération d'au moins une signature selon ladite au moins une portion d'image et ladite au moins une caractéristique, ladite au moins une signature étant obtenue à partir d'au moins un modèle statistique préalablement déterminé ; - identification d'au moins une signature dans une structure de classification comprenant une pluralité de signatures, chaque signature de ladite pluralité de signatures étant associée à une catégorie, ladite au moins une signature identifiée étant identifiée en fonction de ladite au moins une signature générée, et identification d'une catégorie associée à ladite au moins une signature identifiée, ladite au moins une forme étant identifiée selon ladite catégorie identifiée. Le procédé selon l'invention permet ainsi de reconnaître efficacement un nombre important de formes, par exemple plusieurs milliers, tout en limitant les ressources de mémorisation nécessaire au stockage de caractéristiques des formes à reconnaître. Le procédé selon l'invention permet en outre d'estimer une pose des formes identifiées permettant, notamment, de faciliter des étapes de suivi de formes dans des images suivantes. Selon un mode de réalisation particulier, ledit au moins un modèle statistique est un modèle à ramifications multiples basé sur des structures utilisant des tests binaires aléatoires, ladite au moins une signature étant générée en fonction d'au moins un résultat à au moins un desdits tests binaires. Le procédé selon l'invention est ainsi simple à mettre en oeuvre, efficace et ne requiert pas de ressources de calcul particulièrement importantes. De façon avantageuse, ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image comprend une étape de détermination d'une direction principale de ladite au moins une portion d'image. Le procédé selon l'invention permet ainsi de réduire la quantité d'informations redondantes utilisées pour identifier des formes. Ledit au moins un test binaire dont ledit au moins un résultat est utilisé pour générer ladite au moins une signature est, de préférence, déterminé en fonction de ladite direction principale. Le procédé selon l'invention permet ainsi de réduire les traitements effectués sur les données utilisées pour identifier des formes en prédéterminant des opérations. Toujours selon un mode de réalisation particulier, ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image comprend une étape de détermination d'un signe de ladite au moins une portion d'image, ledit signe étant déterminé selon une variation d'intensité dans ladite au moins une portion d'image. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'optimiser la quantité d'informations utilisées pour identifier des formes ainsi que les traitements associés aux données utilisées pour identifier des formes. Ladite variation d'intensité est, de préférence, estimée selon ladite direction principale. Avantageusement, le procédé comprend en outre une étape de sélection dudit au moins un modèle statistique selon ledit signe. Toujours selon un mode de réalisation particulier, ladite structure de classification est un arbre de classification de type kd-tree, spill-tree, kmean- tree ou vocabulary-tree. Le procédé comprend en outre, de préférence, une étape de validation de ladite catégorie identifiée, ladite étape de validation comprenant une étape de comparaison d'une différence desdites au moins une signature identifiée et au moins une signature générée à un seuil prédéterminé afin d'améliorer les performances d'identification de formes et limiter les traitements sur les données utilisées pour identifier des formes. De façon avantageuse, le procédé comprend en outre une étape de validation de ladite catégorie identifiée, ladite étape de validation comprenant une étape de reprojection d'un modèle de ladite au moins une forme identifiée selon une pose estimée de ladite au moins une forme identifiée afin d'améliorer les performances d'identification de formes. L'invention a également pour objet un procédé de construction d'un modèle statistique pour l'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitement d'informations, ce procédé comprenant les étapes suivantes, - sélection d'au moins une image et détection d'au moins un point d'intérêt dans ladite image sélectionnée et extraction d'au moins une portion d'image de ladite image sélectionnée selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - génération d'une pluralité de portions d'image par déformation de ladite au moins une portion d'image ; - détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image ; et, - construction d'un modèle statistique associant des portions d'image, choisies parmi ladite au moins une portion d'image et ladite pluralité de portions d'image, à une classe associée audit au moins un point d'intérêt détecté selon des caractéristiques de ladite au moins une portion d'image et/ou de ladite pluralité de portions d'image. Le procédé selon l'invention permet ainsi l'apprentissage de données permettant ultérieurement de reconnaître efficacement un nombre important de formes, par exemple plusieurs milliers, tout en limitant les ressources de mémorisation nécessaire au stockage de caractéristiques des formes à reconnaître. Le procédé selon l'invention permet en outre de simplifier et optimiser un possible apprentissage ultérieur en limitant le nombre d'étapes devant alors être effectuées. De façon avantageuse, ladite déformation est une déformation affine ou projective. Selon un mode de réalisation particulier, ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image comprend une étape de détermination d'une direction principale de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image. Le procédé selon l'invention permet ainsi de réduire la quantité d'informations redondantes utilisées pour identifier des formes. Toujours selon un mode de réalisation particulier, ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image comprend une étape de détermination d'un signe de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image, ledit signe étant déterminé selon une variation d'intensité dans la portion d'image correspondante. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'optimiser la quantité d'informations utilisées pour identifier des formes ainsi que les traitements associés aux données utilisées pour identifier des formes. Ledit signe est, de préférence, déterminé selon une variation d'intensité liée à ladite direction principale. Toujours selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend en outre une étape de modification dudit modèle statistique visant la suppression de données relatives à une classe similaire à une autre classe. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'améliorer l'identification de formes tout en limitant la quantité de données nécessaire à celle-ci. L'invention a aussi pour objet un procédé de construction d'une structure de classification comprenant une pluralité de signatures, chaque signature de ladite pluralité de signatures étant associée à une catégorie, pour l'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitement d'informations, ce procédé comprenant les étapes suivantes, - sélection d'au moins une image comprenant une représentation au moins partielle de ladite au moins une forme, détection d'au moins un point d'intérêt dans ladite au moins une image et extraction d'au moins une portion d'image de ladite au moins une image selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image ; - génération d'au moins une signature selon ladite au moins une portion d'image et ladite au moins une caractéristique, ladite au moins une signature étant obtenue à partir d'au moins un modèle statistique préalablement déterminé ; - création de ladite structure de classification à partir de ladite au moins une signature et d'une catégorie associée audit au moins un point d'intérêt et à ladite au moins une forme. Le procédé selon l'invention autorise ainsi l'ajout de nouvelles formes à identifier à un système d'identification de formes, sans que la phase d'apprentissage initiale soit liée aux formes devant être ultérieurement identifiées. L'invention a également pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé décrit précédemment lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur ainsi qu'un dispositif comprenant des moyens adaptés à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé décrit précédemment. Les avantages liés à ce programme d'ordinateur et ce procédé sont similaires à ceux évoqués précédemment. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortent de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif, au regard des dessins annexés dans lesquels : - la figure 1, comprenant les figures 1 a à 1d, illustre le principe de classification basée sur l'utilisation de structures à ramifications multiples ; - la figure 2 illustre des étapes générales d'un algorithme selon l'invention ; - la figure 3 illustre un exemple d'algorithme pour créer un générateur de signatures, conformément à l'invention ; - la figure 4, comprenant les figures 4a et 4b, illustre un calcul d'orientation de portions d'image ; - la figure 5 illustre un exemple d'algorithme d'apprentissage d'objets à identifier ; - la figure 6 illustre un exemple d'algorithme d'identification d'objets, en temps réel, dans des images ; - la figure 7 illustre schématiquement la classification d'une portion d'image donnée et associée à un point d'intérêt pour permettre l'identification d'objets, en temps réel, dans une image ; et, - la figure 8 illustre un exemple de dispositif de traitement d'informations adapté à mettre en oeuvre l'invention. De façon générale, l'invention permet l'identification de nombreux objets dans des images d'un flux vidéo, indépendamment de l'angle d'observation de ces objets, de leur échelle et indépendamment des paramètres internes du dispositif de capture d'images, dans un appareil disposant de ressources de calcul et de mémorisation limitées. A ces fins, des points d'intérêt sont identifiés dans les images traitées et les portions d'image situées autour de ces points sont analysées. Une première analyse a pour objet de caractériser une portion d'image en calculant une signature, selon une première base de données, tandis qu'une deuxième analyse vise à identifier la portion d'image correspondant à la signature obtenue, selon une seconde base de données. La figure 2 illustre des étapes générales d'un algorithme selon l'invention. Comme illustré, une première étape a ici pour objet la création d'un générateur de signatures (étape 200). Cette étape vise notamment à créer une base de données permettant, à partir de pixels d'une portion d'image, de calculer une signature pouvant être utilisée pour identifier la portion d'image correspondant à la signature obtenue. L'étape 200 est décrite plus en détail en référence à la figure 3. Dans une étape suivante (étape 205), un apprentissage est réalisé à partir de représentations des objets à identifier. Cette étape vise notamment à établir des liens entre des signatures de portions d'image et des catégories utilisées pour identifier des objets. L'étape 205 est décrite plus en détail en référence à la figure 5. Enfin, lorsqu'un générateur de signatures a été créé et qu'un apprentissage d'objets à identifier a été réalisé, il est possible d'identifier des représentations d'objets dans des images (étape 210). L'étape 210 est décrite plus en détail en référence à la figure 6. En d'autres termes, une première phase, réalisée hors lignes, consiste essentiellement en la création d'un outil de génération de signatures à partir de portions d'image. La création de ce générateur de signatures est, de préférence, indépendante des objets à reconnaître ultérieurement. Ainsi, un générateur de signatures est générique et peut être utilisé pour reconnaître un grand nombre d'objets ainsi que pour permettre la reconnaissance d'objets non encore identifiés. Une seconde phase, également hors ligne, consiste essentiellement en l'apprentissage d'objets à identifier. Cette phase est répétée, au moins partiellement, chaque fois que de nouveaux objets doivent être identifiés. Enfin, la troisième phase, en ligne, vise le traitement d'images pour caractériser des points d'intérêt et identifier des objets. La signature d'une portion d'image est ici déterminée selon un algorithme de classification à ramifications multiples tel que décrit précédemment, notamment en référence à la figure 1. Cependant, alors que les classes utilisées dans un algorithme de classification à ramifications multiples visent typiquement à identifier des points d'intérêt particuliers d'objets à identifier, c'est-à-dire des catégories, les classes utilisées ici sont quelconques, différentes les unes des autres, et ont pour objet la création de signatures distinctives. La figure 3 illustre un exemple d'algorithme pour créer un générateur de signatures, conformément à l'invention. Comme indiqué précédemment, le générateur de signatures est ici créé à partir d'un ensemble d'images 300. Ces dernières sont choisies, par exemple, de façon aléatoire. Cependant, si le contenu des images utilisées ici est sans intérêt, ces images doivent néanmoins comprendre des points d'intérêt tels que ceux susceptibles de caractériser un objet à identifier. Les images utilisées pour créer le générateur de signatures sont donc typiquement des images représentant des objets quelconques. Une première étape a pour objet de détecter des points d'intérêt (étape 305). Les points d'intérêt sont par exemple détectés avec un algorithme standard, par exemple un algorithme connu sous le nom de HARRIS ou FAST. Une portion d'image est alors extraite autour de chaque point d'intérêt détecté, par exemple une portion de 32x32 pixels approximativement centrée sur le point d'intérêt considéré. Le nombre de points d'intérêt détectés sur l'ensemble des images, par exemple 500, doit être supérieur à la longueur des signatures devant être générées. Par ailleurs, les points d'intérêt sont, de préférence, choisis de telle sorte à ne pas se trouver en bordure d'images pour éviter d'éventuels effets de bords, notamment si une opération de reprojection est mise en oeuvre. Il est observé ici que l'algorithme décrit en référence à la figure 3 peut être implémenté de différentes façons. En effet, il est possible de détecter tous les points d'intérêt de toutes les images, puis d'extraire des portions d'image pour chaque point d'intérêt de chaque image et de traiter chacune de ces portions d'image. Il est également possible de sélectionner une première image, de détecter un premier point d'intérêt, puis d'extraire une portion d'image et de traiter cette portion d'image avant de détecter un nouveau point d'intérêt de cette même image et de répéter les étapes précédentes puis de recommencer sur une image suivante. Cependant, quelque soit I'enchainement des étapes, ces dernières sont similaires. Par conséquent, dans un souci de clarté, toutes les variantes de réalisation ne sont pas décrites ici, seul le traitement d'une portion d'image associé à un point d'intérêt d'une image est décrit ci-après. La même remarque s'applique aux autres algorithmes décrits ci-après. Dans une étape suivante, un ensemble de portions d'image est généré à partir de la portion d'image considérée (étape 310) par rotation, changement d'échelle, bruitage, etc.. Ces portions d'image sont avantageusement des vues projectives car des vues affines représentent mal ce qui peut être perçu dans les images extraites d'un flux vidéo issu d'une caméra. En effet, les portions d'image utilisées ici peuvent être assez grandes, par exemple 32x32 pixels, et les déformations projectives modifient l'apparence d'un objet visible dans un plan image. C'est particulièrement le cas pour des portions d'images correspondant à des points d'intérêt détectés sur des niveaux d'échelle bas car ils contiennent un grand nombre de pixels par rapport à la taille totale de l'image de l'objet. Il est donc préférable de prendre en compte ces déformations ainsi que les variations potentielles des ouvertures des caméras courantes. A ces fins, un modèle simplifié, ne prenant pas en compte les aspects de distorsions radiale et tangentielle ni les variations possibles des coordonnées du centre optique est, de préférence, utilisé. Ainsi, seule la valeur d'ouverture, à travers le paramètre de focal f, et la pose de l'objet sont ici pris en compte. Les paramètres utilisés pour obtenir des portions d'image à partir d'une portion d'image extraite autour d'un point d'intérêt sont donc la focale f, la distance Z entre l'objet et la caméra et les rotations autour de l'axe des abscisses (0), des ordonnées (0) et l'axe du capteur d'images ((pi). La transformation projective P peut alors être définie par la relation standard suivante, P=K.T où K représente la matrice contenant les paramètres intrinsèques de la caméra et T la matrice homogène correspondant à la transformation géométrique définie par la position et l'orientation de l'objet. A titre d'illustration, il est possible de faire varier aléatoirement les angles 0 et ^1:^ dans la plage [-rr, +rr], l'angle cp dans la plage [0, 2rr], la distance Z dans la plage [0.7xZ, 1.5xZ] et la focale f dans la plage [800, 1000] (exprimée en pixels relativement à une résolution de 640x480, pour des caméras standard). Les portions d'images créées à partir de ce modèle sont ensuite avantageusement lissées en utilisant, par exemple, un filtre gaussien tel qu'un filtre 5x5 ou 7x7 pour améliorer la robustesse au bruit et/ou au flou. En outre, du bruit peut être ajouté à ces portions d'image en utilisant une simulation du bruit pour améliorer la robustesse. L'ensemble obtenu de portions d'images, de préférence lissées et légèrement bruitées, correspond aux différentes vues possibles du point d'intérêt considéré. Il est souhaitable de générer un grand nombre de portions d'image pour chaque point d'intérêt, par exemple 5,000 ou 10,000 portions d'image. Après avoir déterminé un ensemble de portions d'image pour chaque point d'intérêt, une orientation, ou direction principale, liée à l'axe du capteur d'images (typiquement l'axe de la caméra), c'est-à-dire à l'angle cp, est déterminée pour chaque portion d'image (étape 315). La détermination d'une direction principale pour chaque portion d'image permet une normalisation de ces portions d'image et, par conséquent, de réduire la variabilité des portions d'image, ce qui conduit à une réduction de la quantité de mémoire nécessaire à la mémorisation de données de référence. Il est d'ores et déjà observé qu'une telle normalisation est effectuée durant la phase hors ligne, pour créer le générateur de signatures et pour l'apprentissage des objets à identifier, ainsi que durant la phase en ligne pour identifier des objets. Dans un article intitulé « Multiple Target Localization At Over 100 FPS », les auteurs, Taylor et Drummond, proposent une approche efficace et robuste pour trouver une orientation d'une portion d'image relative à un point d'intérêt dans un plan image. Un ensemble de seize pixels échantillonnés sur un cercle autour de la position d'un point d'intérêt est utilisé pour calculer des gradients, sous forme de vecteurs, entre des pixels opposés. L'orientation de la portion d'image du point d'intérêt est alors définie comme étant la somme de ces vecteurs de gradient. La figure 4a illustre un tel calcul d'orientation de portions d'image. Comme illustré, seize points sont déterminés sur un cercle autour d'un point d'intérêt (placé au centre de la figure). La comparaison des intensités de ces seize pixels, pris deux par deux, à l'opposé l'un de l'autre, permet de déterminer des vecteurs de gradient (ici huit vecteurs représentés par les flèches en trait pointillé). La somme de ces vecteurs permet ensuite de calculer un vecteur d'orientation (représentée par la flèche en trait continu) de la portion d'image associée au point d'intérêt central. De façon avantageuse et afin d'améliorer la stabilité du procédé de calcul de l'orientation face aux variations d'échelle et des autres paramètres d'orientation, la portion d'image de taille PxP est ré-échantillonnée bilinéairement en une portion d'image de taille P/2xP/2 avant que le calcul décrit précédemment ne soit appliqué. Alors que l'orientation ainsi calculée peut être utilisée pour ré-échantillonner les pixels de la portion d'image considérée selon l'orientation calculée, elle est, de préférence, utilisée pour créer ou sélectionner un jeu de tests binaires. Les orientations possibles sont échantillonnées sur des valeurs comprises, par exemple, entre 0 et 31. Cette discrétisation permet de précalculer chacun des tests binaires de la structure à ramifications multiples utilisée et de les stocker en mémoire. Il est ainsi possible d'utiliser une orientation associée à une portion d'image sans coût de calcul supplémentaire. Le calcul de l'orientation permet de réduire l'espace des orientations à deux orientations, celles autour des deux axes perpendiculaires à l'axe optique, soit les axes des abscisses et des ordonnées, c'est-à-dire celles qui font varier de façon moins importante l'apparence de la portion d'image considérée. Dans une étape suivante, un signe de portion d'image est avantageusement déterminé (étape 320). En effet, il a été observé que les portions d'image traitées autour d'un point d'intérêt présentent une caractéristique importante liée à la variation locale d'intensité entre des pixels centraux et des pixels périphériques. Cette variation est plus forte entre les pixels centraux et les pixels périphériques dans la direction donnée par l'orientation de la portion d'image considérée, telle que décrite précédemment. Il est ainsi possible de distinguer deux types de points d'intérêt, selon que la variation d'intensité est positive ou négative. Il est ici admis que le signe positif est donné à un point d'intérêt lorsque l'intensité du centre de la portion d'image est inférieure à celle des pixels de la périphérie dans la direction principale. Dans le cas contraire, le signe est négatif. Bien entendu, une convention contraire peut être utilisée. Dans la pratique, lorsque des points dits de HARRIS sont utilisés, le signe peut être déterminé en comparant la moyenne des intensités sur les pixels centraux (par exemple les 9x9 pixels centraux) et la moyenne sur les pixels de la périphérie dans la direction principale. Lorsque des points d'intérêt de type FAST sont utilisés, le signe peut être donné directement par construction car les points FAST sont détectés par une différence importante d'intensité entre le pixel central de la portion d'image et les pixels sur un cercle autour du pixel central. En effet, dans le procédé FAST, un cercle de Bresenham, par exemple de périmètre 16 pixels, est construit autour de chaque pixel de l'image. Si k pixels contigus (k a typiquement une valeur égale à 9, 10, 11 ou 12) contenus dans ce cercle sont soit tous d'intensité plus grande que le pixel central, soit tous d'intensité plus faible que le pixel central, alors le pixel central est considéré comme un point d'intérêt. Il suffit alors de comparer l'intensité du pixel central avec l'intensité des pixels contigus. Une première utilisation de ce principe de points d'intérêt signés concerne une étape finale de comparaison d'une signature obtenue avec des signatures de référence. Dans ce cas, les signatures de chacun des points d'intérêt à reconnaître sont classées en deux groupes : le groupe des points négatifs et le groupe des points positifs. Cela a pour conséquence de diviser par deux le temps de traitement de la phase de comparaison et de permettre de réduire la taille des structures utilisées. Une seconde utilisation, qui peut être combinée avec la première, consiste à modifier la structure de la base de données utilisée pour générer des signatures. Ainsi, les N classes utilisées pour la construction du générateur de signatures sont séparées en deux groupes ayant, de préférence des tailles équivalentes (N/2). En fonction du signe de la portion d'image considérée, l'une ou l'autre des bases de données est utilisée. La signature générée a donc une taille égale à N/2, ce qui conduit à une occupation mémoire optimisée et un temps de calcul deux fois plus rapide, avec une robustesse équivalente. Un tableau de distribution de probabilité est alors construit pour chaque structure Fj de la structure à ramifications multiples utilisée (étape 325). A ces fins, si les tests binaires des structures Fj n'ont pas été définis, ils le sont, de préférence de façon aléatoire. En d'autres termes, pour chaque structure Fj, un ensemble de tests binaires f est créé. Une orientation, prédéterminée ou définie de façon aléatoire, est associée à chaque test de cet ensemble de test. Des ensembles de tests correspondant sont alors créés pour chaque orientation possible (les orientations étant considérées selon le centre des portions d'image), selon les valeurs d'orientations possibles, c'est-à-dire selon les valeurs échantillonnées comprises entre 0 et Q-1 (chaque orientation dq est alors définie par dq=gx2n/Q, q étant l'indice d'orientation compris entre 0 et Q-1). Ainsi, par exemple, si un test f consiste à comparer un pixel pu et un pixel p,, il est considéré que ce test est associé à la direction do et il est alors nécessaire, pour ce test, de créer Q-1 tests, c'est-à-dire des tests fq, associés aux directions dq (q variant de 1 à Q-1). Ainsi, par exemple, un test f; est créé pour comparer les pixels p'' et p', selon une orientation dq,, la position des pixels p'' et p', correspondant à la position des pixels pu et p,, respectivement, après une rotation de dedo. La figure 4b illustre un tel exemple selon lequel la rotation de do à dq, est égale à 7t/2, c'est-à-dire selon lequel q'=Q/4, Q étant ici un multiple de 4. Ainsi, pour chaque structure Fj, il existe un tableau de distribution de probabilité d'appartenance à une classe, la structure définissant un ensemble de tests binaires pour un ensemble de directions. Les classes sont, par exemple, des valeurs aléatoires et différentes associées à chaque point d'intérêt considéré dans cette première phase hors ligne. Lorsqu'une portion d'image est traitée, sa direction principale est 25 déterminée ainsi que, le cas échéant, son signe. Un ensemble de valeurs binaires est alors calculé, pour chaque structure Fj, selon les tests binaires associés à la direction principale préalablement déterminée. Les résultats de tests sont alors utilisés pour déterminer un index kj comme décrit précédemment en référence à la figure 1. 30 Il est observé ici que l'index kj est calculé selon les résultats de tests binaires associés à une direction prédéterminée, par exemple la direction O. La valeur correspondant à cet index (initialisée à zéro lors de la création du tableau correspondant de distribution de probabilités) est alors incrémentée de un dans le tableau correspondant de distribution de probabilités. Comme indiqué précédemment, le tableau utilisé ici est le tableau associé à la structure considérée et, si un signe de portion d'image est utilisé, correspondant au signe de la portion d'image considérée. Toutes les portions d'image des points d'intérêt considérés sont ainsi traitées. Après un tel traitement, les tableaux de distribution de probabilités sont normalisés un par un tel que la somme des éléments de chaque colonne soit égale à 1 comme indiqué précédemment. Les tableaux de distribution de probabilités sont ici mémorisés dans la base de données 330 qui est elle-même de préférence stockée dans une mémoire non volatile. Dans une étape suivante (étape 335), les tableaux de distribution de probabilités sont analysés pour supprimer des données considérées comme inutiles, par exemple des données redondantes telles que des données associées à des classes similaires. Durant cette étape, chacune des M classes construites (où M est, par exemple, déterminé par un utilisateur), M étant supérieur à N, est testée afin de supprimer, parmi ces classes, celles qui sont le plus similaires. A ces fins, il est possible de générer, pour chaque classe, un nouvel ensemble de portions d'image (projectives ou affines). Ces portions d'image sont alors testées pour identifier leur classe d'appartenance (comme décrit en référence à la figure 1), en générant une signature et en recherchant dans cette signature la classe qui a la réponse la plus discriminante. Les classes qui présentent le plus d'erreur sont considérées comme similaires à une ou plusieurs autres classes existantes. Ces classes similaires sont alors supprimées, une par une, en appliquant, optionnellement, la contrainte qui consiste à conserver autant de données relatives à des points d'intérêt de signe positif que de données relatives à des points d'intérêt de signe négatif. Les tableaux de distribution de probabilités ainsi déterminés peuvent être utilisés pour générer des signatures caractérisant une portion d'image. De telles signatures sont ici constituées par les distributions cumulées de probabilités associées à des résultats de tests binaires liés à des structures Fj. Ainsi, à titre d'illustration, une portion d'image permet d'obtenir, à partir d'un ensemble de structures Fj auxquelles sont associés des tests binaires f, un ensemble de valeurs binaires VBj qui correspondent à un ensemble d'index kj. Ces indexes kj permettent chacun de déterminer une distribution de probabilités. Les distributions de probabilités ainsi obtenues sont alors combinées, par exemple par cumul, pour déterminer une signature. Il est observé que de telles signatures caractérisent le degré de similarité d'une portion d'image à un ensemble de classe. Par conséquent, elles sont invariantes en orientation, en échelle et en focale et, plus généralement, en fonction des caractéristiques de déformation affine et projective. Par conséquent, l'utilisation d'un tel générateur de signatures permet des gains conséquents en termes d'occupation mémoire. En effet, il n'est plus nécessaire de mémoriser 2°xJ valeurs pour chaque point d'intérêt, ce qui représente environ 100 Mo pour, par exemple, deux mille points d'intérêt (avec J=50 et D=10). La construction du générateur de signatures nécessite une mémoire capable de stocker 2°xJ octets soit entre 5Mo et 15Mo pour mémoriser entre 100 et 300 points d'intérêt. Il est observé que si ce générateur à un coût, notamment en terme d'occupation mémoire et de traitement, il permet de réduire le coût de stockage, variable, associé aux représentations des objets devant être reconnus. En outre, il n'est pas nécessaire de modifier le générateur de signatures pour apprendre à identifier de nouveaux objets. La figure 5 illustre un exemple d'algorithme d'apprentissage d'objets à identifier. Comme indiqué précédemment cette seconde phase est réalisée hors ligne. Elle doit être répétée chaque fois qu'un nouvel objet doit être identifié. L'apprentissage est ici réalisé à partir d'un ensemble d'images 500 représentant, au moins partiellement, un ou plusieurs objets à identifier. Une première étape a pour objet de détecter des points d'intérêt (étape 505). Comme en ce qui concerne l'étape 305, décrite en référence à la figure 3, les points d'intérêt sont, par exemple, détectés avec un algorithme standard, par exemple un algorithme connu sous le nom de HARRIS ou FAST. Une telle détection peut être réalisée à différents niveaux d'échelle d'une pyramide gaussienne construite à partir de l'image initiale afin d'améliorer la reconnaissance des objets considérés à différentes distances. Typiquement, deux cents points d'intérêt sont détectés par objet, uniformément répartis sur les images de deux ou trois niveaux d'échelle. Une portion d'image est à nouveau extraite autour de chaque point d'intérêt détecté, par exemple un bloc de 32x32 pixels, approximativement centré sur le point d'intérêt considéré. Après avoir extrait les portions d'image de chaque point d'intérêt détecté, dans la limite du nombre de points d'intérêt requis, une direction principale, liée à l'axe du capteur d'images (typiquement l'axe de la caméra), c'est-à-dire à l'angle cp, est déterminée pour chaque portion d'image (étape 510). Comme décrit précédemment, la détermination d'une direction principale pour chaque portion d'image permet une normalisation de ces portions d'image et, par conséquent, une réduction de la quantité de mémoire nécessaire à la mémorisation de données de référence et, de manière duale, d'améliorer la qualité de la classification. L'orientation principale est ici déterminée conformément à l'étape 315 de la figure 3. Un ensemble de seize pixels échantillonnés sur un cercle autour de la position d'un point d'intérêt est utilisé pour calculer des gradients, sous forme de vecteurs, entre des pixels opposés. L'orientation de la portion d'image du point d'intérêt est alors définie comme étant la somme de ces vecteurs de gradient, comme illustré sur la figure 4. A nouveau, pour améliorer la stabilité du procédé de calcul de l'orientation face aux variations d'échelle et des autres paramètres d'orientation, la portion d'image de taille PxP est, de préférence, ré-échantillonnée bilinéairement en une portion d'image de taille P/2xP/2 avant que le calcul décrit précédemment ne soit appliqué. L'ensemble des orientations possibles est échantillonné selon les mêmes valeurs que celles utilisées lors de la première phase décrite ci-dessus, par exemple, entre 0 et 31. L'orientation ainsi calculée est, de préférence, utilisée pour sélectionner un jeu de tests binaires. Dans une étape suivante, un signe de portion d'image est avantageusement déterminé (étape 515). Le signe est ici calculé conformément à l'étape 320 décrite en référence à la figure 3. Une signature de la portion d'image traitée est alors générée à partir des tableaux de distribution de probabilités 330 préalablement déterminés (étape 520). Elle est ici constituée par les distributions logarithmiques cumulées de probabilités associées à des résultats de tests binaires liés aux structures Fj utilisées. Ainsi, un ensemble de valeurs binaires V8j est obtenu à partir de l'ensemble des structures Fj auxquelles sont associés des tests binaires f. Comme décrit ci-dessus, les valeurs binaires V8j permettent de définir des indexes kj qui, à leur tour, permettent d'obtenir des distributions de probabilités. Les distributions de probabilités ainsi obtenues sont alors combinées, par exemple par cumul, pour déterminer une signature. Il est observé ici que les tests binaires devant être utilisés, pour une structure donnée, sont identifiés selon l'orientation préalablement déterminée de la portion d'image traitée de telle sorte qu'il n'est pas nécessaire de ré-échantillonner la portion d'image traitée selon son orientation. Une signature est ainsi générée pour chaque point d'intérêt préalablement détecté. Chaque signature est alors mémorisée avec une référence, ou catégorie (cat), d'un point d'intérêt de l'objet correspondant à identifier (étape 525). Il n'est pas nécessaire, durant cette phase, de générer plusieurs portions d'image pour chaque point d'intérêt détecté. Cette phase peut donc être effectuée très rapidement même si le nombre d'objets est grand. Néanmoins, il est cependant possible, lorsque l'application le permet, de générer plusieurs portions d'image pour chaque point d'intérêt et de retenir une signature moyenne afin d'améliorer la qualité de l'apprentissage. Une étape optionnelle d'amélioration du générateur de signatures peut intervenir ici. Elle consiste à réduire la taille des signatures générées en une taille plus petite. A ces fins, un grand nombre de signatures générées est utilisé pour évaluer ce qu'apporte chacune des classes de la signature pour l'étape de classification. Les classes de la signature qui varient le moins sur toutes les portions d'image testées sont supprimées une à une. Ce processus est ensuite répété jusqu'à l'obtention des meilleures classes tout en conservant, le cas échéant, la contrainte selon laquelle la moitié des signatures sont liées à des points d'intérêt positifs et l'autre moitié des signatures sont liées à des points d'intérêt négatifs. Une signature caractéristique est ainsi obtenue pour chacun des points d'intérêt de chacun des objets à reconnaître. Ces signatures sont ensuite rangées dans une structure de classification, spécifique à la tâche de classification, mémorisée ici dans la base de données 530. Des structures standards telles que des structures connues sous les noms de « kd-tree », « spill-tree », « kmean-tree » ou « vocabulary-tree » peuvent être utilisées afin de classifier chacune des signatures et de les comparer entre elles. Ces structures peuvent être stockées dans des mémoires non volatiles ou être reconstruites au lancement de l'application. Il est observé que lorsqu'un signe de portions d'image est utilisé, deux structures sont construites, l'une permettant de classer les signatures de portions d'image positives et l'autre pour classer les signatures de portions d'image négatives. En outre, les coordonnées tridimensionnelles de chaque point d'intérêt détecté sont évaluées. Elles peuvent notamment être obtenues en fonction de la géométrie de l'objet et de sa position dans l'image utilisée. Les informations considérées ici comme pertinentes, c'est-à-dire notamment les coordonnées bidimensionnelles et tridimensionnelles des points d'intérêt, les signatures des points d'intérêt, les indices des objets correspondant et les structures de classification, sont avantageusement stockées dans des mémoires non volatiles, par exemple un disque dur ou une carte mémoire, pour éviter de devoir les déterminer à nouveau ultérieurement. A titre d'exemple, si la taille d'une signature est égale à cent et qu'il est nécessaire de classer environ mille objets, chaque objet étant représenté par deux cents points, l'occupation mémoire des signatures est d'environ 20Mo (1,000 objets x 200 points/objet x taille de la signature (100 octets) = 20Mo). L'occupation mémoire du générateur de signatures (5Mo) vient s'ajouter à l'occupation mémoire des signatures, ce qui donne au total environ 25 Mo de données nécessaires pour le fonctionnement de l'application de reconnaissance d'objets. Lorsque l'apprentissage est terminé, il est possible d'identifier, en temps réel, des objets dans des images. La figure 6 illustre un exemple d'algorithme d'identification d'objets, en temps réel, dans des images. Comme indiqué précédemment cette troisième phase est réalisée en ligne afin de détecter un ou plusieurs objets dans une image courante 600. Une première étape a pour objet de détecter des points d'intérêt (étape 605). Comme en ce qui concerne l'étape 305, décrite en référence à la figure 3, les points d'intérêt sont, par exemple, détectés avec un algorithme standard, par exemple un algorithme connu sous le nom de HARRIS ou FAST. Le nombre maximum de points d'intérêt à détecter est, de préférence, prédéterminé. Il est, par exemple, égal à cent. Une portion d'image est à nouveau extraite autour de chaque point d'intérêt détecté, par exemple un bloc de 32x32 pixels, approximativement centré sur le point d'intérêt considéré. Après avoir extrait les portions d'image de chaque point d'intérêt détecté, dans la limité du nombre de points d'intérêt requis, une direction principale, liée à l'axe du capteur d'images (typiquement l'axe de la caméra), c'est-à-dire à l'angle cp, est déterminée pour chaque portion d'image (étape 610). Comme décrit précédemment, la détermination d'une direction principale pour chaque portion d'image permet une normalisation de ces portions d'image et, par conséquent, une réduction de la quantité de mémoire nécessaire à la mémorisation de données de référence. L'orientation principale est ici déterminée conformément à l'étape 315 de la figure 3. Un ensemble de seize pixels échantillonnés sur un cercle autour de la position d'un point d'intérêt est utilisé pour calculer des gradients, sous forme de vecteurs, entre des pixels opposés. L'orientation de la portion d'image du point d'intérêt est alors définie comme étant la somme de ces vecteurs de gradient, comme illustré sur la figure 4. A nouveau, pour améliorer la stabilité du procédé de calcul de l'orientation face aux variations d'échelle et des autres paramètres d'orientation, la portion d'image de taille PxP est, de préférence, ré-échantillonnée bilinéairement en une portion d'image de taille P/2xP/2 avant que le calcul décrit précédemment ne soit appliqué. L'ensemble des orientations possibles est échantillonné selon les mêmes valeurs que celles utilisées lors des première et seconde phases décrites ci-dessus, par exemple, entre 0 et 31. L'orientation ainsi calculée est, de préférence, utilisée pour sélectionner un jeu de tests binaires. Dans une étape suivante, un signe de portion d'image est avantageusement déterminé (étape 615). Le signe est ici calculé conformément à l'étape 320 décrite en référence à la figure 3. Une signature de la portion d'image traitée est alors générée à partir des tableaux de distribution de probabilités 330 préalablement déterminés (étape 620). Elle est ici constituée par les distributions cumulées de probabilités associées à des résultats de tests binaires liés aux structures Fj utilisées. Ainsi, un ensemble de valeurs binaires V8j est obtenu à partir de l'ensemble des structures Fj auxquelles sont associés des tests binaires f. Comme décrit ci-dessus, les valeurs binaires V8j permettent de définir des indexes kj qui, à leur tour, permettent d'obtenir des distributions de probabilités. Les distributions de probabilités ainsi obtenues sont alors combinées, par exemple par cumul, pour déterminer une signature. Il est observé ici que les tests binaires devant être utilisés, pour une structure donnée, sont identifiés selon l'orientation préalablement déterminée de la portion d'image traitée de telle sorte qu'il n'est pas nécessaire de ré-échantillonner la portion d'image traitée selon son orientation. Une signature est ainsi générée pour chaque point d'intérêt préalablement détecté. Ces signatures sont alors comparées (étape 625) avec des signatures préalablement classifiées dans des structures spécifiques à l'étape de classification (structure de classification mémorisée ici dans la base de données 530). Pour chaque signature générée, la signature la plus proche donne la catégorie (cat) du point d'intérêt correspondant. A nouveau, l'utilisation du signe du point d'intérêt permet d'éviter de comparer deux points qui seraient fondamentalement différents (positif versus négatif). Dans un tel procédé, chaque point d'intérêt de l'image courante est apparié avec un point classifié en comparant les signatures des portions d'image associées à ces points. Il est possible de supprimer les appariements les moins pertinents en utilisant une distance entre les signatures associées aux deux points et un seuil de tolérance prédéterminé. L'objet qui possède le plus d'appariement avec les points de l'image courante est considéré comme objet potentiellement reconnu. Une dernière étape de validation géométrique, par exemple un algorithme de type RANSAC ou PROSAC, est alors, de préférence, effectuée pour valider la cohérence des appariements trouvés. Si le nombre d'appariements validés est supérieur à un seuil prédéterminé, par exemple dix, l'indice de l'objet identifié est renvoyé par l'application. Dans le cas contraire, il est possible de tester des objets suivants dans une liste des objets potentiellement reconnus. Le procédé, dans son ensemble, permet de classifier et de reconnaître plusieurs milliers d'objets en temps réel. A titre d'illustration, il est ainsi possible, sur un téléphone mobile de type smartphone, de mémoriser des caractéristiques de mille objets pour les reconnaître en moins de cent millisecondes, selon les capacités de l'appareil. Il convient de noter qu'il est possible de répéter ce procédé de reconnaissance sur plusieurs images consécutives ou proches d'un flux vidéo en séparant les signatures classifiées en plusieurs groupes. Par exemple, le premier groupe peut contenir mille objets à reconnaître et est traité à l'image 1, le second groupe, contenant lui aussi mille objets est traité à l'image 2 et ainsi de suite. Il est ainsi possible de reconnaître sur un appareil mobile une dizaine de milliers d'objets en moins d'une seconde. Il est également intéressant de noter que le principe de l'invention s'applique aussi bien à des portions d'images préalablement converties en niveau de gris (par exemple par combinaison de composantes rouge, verte et bleue) ou à des portions d'images correspondant à des points d'intérêt détectés sur une des composantes. La figure 7 illustre schématiquement la classification d'une portion d'image donnée notée PI et associée à un point d'intérêt pour permettre 10 l'identification d'objets, en temps réel, dans une image. Une première étape consiste à déterminer des valeurs binaires à partir de structures comprenant des tests binaires prédéterminés. Ces valeurs binaires sont ensuite utilisées pour trouver, dans les tableaux déterminés durant une phase d'apprentissage (base de données 330), des distributions de 15 probabilités, notées DistProbj, d'appartenance de la portion d'image traitée à des classes utilisées. Ces distributions de probabilités sont alors combinées entre elles, par exemple par accumulation, afin d'obtenir une signature (Signature). Il est observé ici que ni les distributions de probabilités DistProbj ni la signature Signature n'ont de sens en tant que telles. 20 La signature obtenue de la portion d'image traitée est alors comparée à des signatures préalablement mémorisées et stockées dans une structure de classification (appartenant ici à la base de données 530) afin de trouver la signature la plus proche de la signature obtenue et ainsi associer une catégorie cat au point d'intérêt considéré. 25 La figure 8 illustre un exemple de dispositif de traitement d'informations pouvant être utilisé pour mettre en oeuvre, au moins partiellement, l'invention, notamment les étapes décrites en référence aux figures 2, 3, 5 et 6. Le dispositif 800 est par exemple un téléphone mobile de type smartphone, un assistant numérique personnel ou un micro-ordinateur. 30 Le dispositif 800 comporte de préférence un bus de communication 802 auquel sont reliés : - une unité centrale de traitement ou microprocesseur 804 (CPU, Central Processing Unit) ; - une mémoire morte 806 (ROM, Read On/y Memory) pouvant comporter le système d'exploitation et des programmes tels que "Prog" ; - une mémoire vive ou mémoire cache 808 (RAM, Random Access Memory) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables et paramètres créés et modifiés au cours de l'exécution des programmes précités ; - une carte d'acquisition vidéo 810 reliée à une caméra 812 ; et, - une carte graphique 814 reliée à un écran ou à un projecteur 816. Optionnellement, le dispositif 800 peut également disposer des éléments suivants : - un disque dur 820 pouvant comporter les programmes "Prog" précités et des données traitées ou à traiter selon l'invention ; - un clavier 822 et une souris 824 ou tout autre dispositif de pointage comme un crayon optique, un écran tactile ou une télécommande permettant à l'utilisateur d'interagir avec les programmes selon l'invention, en particulier lors des phases d'installation et/ou d'initialisation ; - une interface de communication 826 reliée à un réseau de communication distribué 828, par exemple le réseau Internet, l'interface étant apte à transmettre et à recevoir des données ; et, - un lecteur de cartes mémoires (non représenté) adapté à y lire ou à y écrire des données traitées ou à traiter selon l'invention. Le bus de communication permet la communication et I'interopérabilité entre les différents éléments inclus dans le dispositif 800 ou reliés à lui. La représentation du bus n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du dispositif 800 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du dispositif 800. Le code exécutable de chaque programme permettant à l'appareil programmable de mettre en oeuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur 820 ou en mémoire morte 806. Selon une variante, le code exécutable des programmes pourra être reçu par l'intermédiaire du réseau de communication 828, via l'interface 826, pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment. De manière plus générale, le ou les programmes pourront être 5 chargés dans un des moyens de stockage du dispositif 800 avant d'être exécutés. L'unité centrale 804 va commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur 820 ou dans la 10 mémoire morte 806 ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Lors de la mise sous tension, le ou les programmes qui sont stockés dans une mémoire non volatile, par exemple le disque dur 820 ou la mémoire morte 806, sont transférés dans la mémoire vive 808 qui contient alors le code exécutable du ou des programmes selon l'invention, ainsi que des registres pour 15 mémoriser les variables et paramètres nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. Il convient de noter que l'appareil de communication comportant le dispositif selon l'invention peut également être un appareil programmé. Cet appareil contient alors le code du ou des programmes informatiques par 20 exemple figé dans un circuit intégré à application spécifique (ASIC). Naturellement, pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l'invention pourra appliquer des modifications dans la description précédente. En particulier, si l'invention a principalement été décrite dans le cadre d'applications de réalité augmentée, elle peut être utilisée 25 pour déclencher des actions spécifiques telles que l'ouverture de pages Internet, la lecture de fichiers de type vidéo ou son. Elle peut également être utilisée, par exemple, pour localiser un utilisateur dans un environnement réel. REVENDICATIONS1. Procédé d'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitement d'informations, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, - détection (605) d'au moins un point d'intérêt dans ladite image et extraction d'au moins une portion d'image de ladite image selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - détermination (610, 615) d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image ; - génération (620) d'au moins une signature selon ladite au moins une portion d'image et ladite au moins une caractéristique, ladite au moins une signature étant obtenue à partir d'au moins un modèle statistique préalablement déterminé ; - identification (625) d'au moins une signature dans une structure de classification comprenant une pluralité de signatures, chaque signature de ladite pluralité de signatures étant associée à une catégorie, ladite au moins une signature identifiée étant identifiée en fonction de ladite au moins une signature générée, et identification d'une catégorie associée à ladite au moins une signature identifiée, ladite au moins une forme étant identifiée selon ladite catégorie identifiée. 2. Procédé selon la revendication 1 selon lequel ledit au moins un modèle statistique est un modèle à ramifications multiples basé sur des structures utilisant des tests binaires aléatoires, ladite au moins une signature étant générée en fonction d'au moins un résultat à au moins un desdits tests binaires. 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2 selon lequel ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite aumoins une portion d'image comprend une étape de détermination (610) d'une direction principale de ladite au moins une portion d'image. 4. Procédé selon la revendication 3, dépendante de la revendication 2, selon lequel ledit au moins un test binaire dont ledit au moins un résultat est utilisé pour générer ladite au moins une signature est déterminé en fonction de ladite direction principale. 5. Procédé selon la revendication 3 ou la revendication 4 selon lequel ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image comprend une étape de détermination d'un signe de ladite au moins une portion d'image, ledit signe étant déterminé selon une variation d'intensité dans ladite au moins une portion d'image. 6. Procédé selon la revendication 5 selon lequel ladite variation d'intensité est estimée selon ladite direction principale. 7. Procédé selon la revendication 5 ou la revendication 6 15 comprenant en outre une étape de sélection dudit au moins un modèle statistique selon ledit signe. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 selon lequel ladite structure de classification est un arbre de classification de type kdtree, spill-tree, kmean-tree ou vocabulary--tree. 20 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 comprenant en outre une étape de validation de ladite catégorie identifiée, ladite étape de validation comprenant une étape de comparaison d'une différence desdites au moins une signature identifiée et au moins une signature générée à un seuil prédéterminé. 25 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 comprenant en outre une étape de validation de ladite catégorie identifiée, ladite étape de validation comprenant une étape de reprojection d'un modèle de ladite au moins une forme identifiée selon une pose estimée de ladite au moins une forme identifiée. 30 11. Procédé de construction d'un modèle statistique pour l'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitementd'informations, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, - sélection d'au moins une image et détection (305) d'au moins un point d'intérêt dans ladite image sélectionnée et extraction d'au moins une portion d'image de ladite image sélectionnée selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - génération (310) d'une pluralité de portions d'image par déformation de ladite au moins une portion d'image ; - détermination (315, 320) d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image ; et, - construction (325) d'un modèle statistique associant des portions d'image, choisies parmi ladite au moins une portion d'image et ladite pluralité de portions d'image, à une classe associée audit au moins un point d'intérêt détecté selon des caractéristiques de ladite au moins une portion d'image et/ou de ladite pluralité de portions d'image. 12. Procédé selon la revendication 11 selon lequel ladite déformation est une déformation affine ou projective. 13. Procédé selon la revendication 11 ou la revendication 12 selon lequel ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image comprend une étape de détermination (610) d'une direction principale de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image. 14. Procédé selon la revendication 13 selon lequel ladite étape de détermination d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image comprend une étape de détermination d'un signe de ladite au moins une portion d'image et de chaque portion d'image de ladite pluralité de portions d'image, ledit signe étant déterminé selon une variation d'intensité dans la portion d'image correspondante. 15. Procédé selon la revendication 14 selon lequel ledit signe est déterminé selon une variation d'intensité liée à ladite direction principale. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 15 comprenant en outre une étape de modification dudit modèle statistique visant la suppression de données relatives à une classe similaire à une autre classe. 17. Procédé de construction d'une structure de classification comprenant une pluralité de signatures, chaque signature de ladite pluralité de signatures étant associée à une catégorie, pour l'identification en temps réel d'au moins une forme dont une représentation au moins partielle est présente dans une image, pour un dispositif de traitement d'informations, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, - sélection d'au moins une image comprenant une représentation au moins partielle de ladite au moins une forme, détection (505) d'au moins un point d'intérêt dans ladite au moins une image et extraction d'au moins une portion d'image de ladite au moins une image selon la position dudit au moins un point d'intérêt ; - détermination (510, 515) d'au moins une caractéristique de ladite au moins une portion d'image ; - génération (520) d'au moins une signature selon ladite au moins une portion d'image et ladite au moins une caractéristique, ladite au moins une signature étant obtenue à partir d'au moins un modèle statistique préalablement déterminé ; - création (525) de ladite structure de classification à partir de ladite au moins une signature et d'une catégorie associée audit au moins un point d'intérêt et à ladite au moins une forme. 18. Programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 19. Dispositif comprenant des moyens adaptés à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 17.