The gist of the present invention, and a recognition mechanism based on results preprocessing one mechanism, the decomposition is performed by pre-processing mechanism least resolved into primitives called atomic source signal, there a method for recognizing shapes Te, and a learning phase of at least one pre-processing mechanism is completed within the set of signals, called the kernel, while using (24) a database of the signal representing the source to be processed, the kernel, the source signal is adapted to minimize a cost function that represents the ability of the kernel to accurately reconstruct the signal from the database while guaranteeing the degradation sparse (26), a learning phase one, by decomposing the source signal at least is characterized in that comprises a coding phase of the atom, the atom is generated by shifting the kernel according to the index, the decomposition coefficients is associated to each of the atoms, it is a method. Another gist of the present invention, a shape recognition system implementing the method.本発明の主旨は、ソース信号を原子と呼ばれる基本要素に分解する少なくとも1つの事前処理メカニズムと、事前処理メカニズムにより実行される分解の結果に基づく認識メカニズムとを備える、形状を認識する方法であって、事前処理メカニズムが、カーネルと呼ばれる信号の集合内で完結する少なくとも1つの学習フェーズであって、上記カーネルが、処理すべきソースを表す信号のデータベース(24)を使用しながら、ソース信号の疎な分解を保証しながらデータベースからの信号を正確に再構築するカーネルの能力を表すコスト関数を最小化するように適合される(26)、少なくとも1つの学習フェーズと、ソース信号を分解して原子にする符号化フェーズとを備え、前記原子は、インデックスに従ってカーネルをシフトさせることにより生成され、上記原子のそれぞれには分解係数が関連付けられることを特徴とする、方法である。本発明の別の主旨は、この方法を実施する形状認識システムである。
