Inspiré des performances du cerveau humain à identifier les éléments par la vue, le problème de la réduction de la dimension dans le domaine de la perception visuelle consiste à extraire une quantité réduite des caractéristiques d'un ensemble d'images afin de les identifier. Ce papier présente une approche innovante bi-directionnelle d'extraction de caractéristiques d'images fondée sur l'utilisation partielle d'une méthode spatiotemporelle. Les expériences numériques appliquées sur 70000 images représentant des chiffres écrits à la main ainsi que sur 698 images illustrant un visage sous différentes postures démontrent l'efficacité de notre approche à fortement réduire la dimension tout en conservant les relations intelligibles entre les objets des données, permettant même d'obtenir une meilleure classification à partir des versions réduites des images qu'à partir des versions originales