Projet du Thèse : "Extraction de connaissances et apprentissage automatique dans la vidéo"

 

Résumé :

Nous avons développés essentiellement un système de détection d'événement à partir de la vidéo. Pour cela, on a essayé de voir les différents descripteurs de la vidéo en commençant par les descripteurs statiques. Ces descripteurs peuvent être appliqués soit directement sur l'image/scène, soit indirectement en les appliquant sur des régions ou des points d‘intérêts ou des segments. Ces descripteurs peuvent aussi être fusionnés (avec certain précautions) pour construire un descripteur plus performant permettant de caractériser l'image/scène plus précisément. On a trouvé par la suite, le descripteur adéquat pour chaque concept en évaluant ces descripteurs par la recherche de concept en utilisant l'SVM comme technique de classification.

Ensuite, nous avons extrait des descripteurs spatio-temporels pour caractériser la vidéo afin de détecter des événements. On a calculé des descripteurs basés sur le mouvement de blocs d'images pour modéliser les événements. On a développé un système basée sur la modélisation par les HMMs

Notre travail sera d'élaborer une méthode d'extraction de caractéristiques afin de détecter des événements dans la vidéo qui sera performante et rapide afin d'atteindre des bons résultats qui nous permet de concurrencer dans la compétition TRECVID.

 

Mots Clés : Extraction de connaissances, Apprentissage Automatique, Modèles de Markov Cachées, Traitement et Analyse de la vidéo, la détection d'évènements basé sur le contenu visuel.