Pré-indexation vidéo à l'acquisition, de l'ontologie à l'architecture embarquée

par Ana Pinzari

Thèse de doctorat en Technologies de l’information et des systèmes

Sous la direction de Mohamed Shawky.

Soutenue en 2012

à Compiègne .


  • Résumé

    Dans cette thèse nous présentons les travaux de recherche menés dans le sein du projet MediaMap. La valorisation et la qualification précoce du contenu vidéo sont les ambitions concurrentes dans le cadre de ce projet. Par conséquent, l’introduction d’un caméscope sémantique de nouvelle génération devient l’outil fondamental pour obtenir ces objectifs. La possibilité d’analyse automatique par le dispositif de prise de vue va contribuer à plusieurs aspects : enrichir le contenu vidéo avec des métadonnées et aider les amateurs à atteindre des contenus vidéo d’une meilleure qualité éditoriale. L’idée est d’équiper le dispositif de prise de vue avec des fonctionnalités permettant à la fois d’indexer et de vérifier le contenu capturé. Pour atteindre cet objectif, des outils d’aide à la scénarisation sont intégrés dans la caméscope. Dés lors, il sera possible aux amateurs de créer des contenus de qualité en se guidant justement du scénario intégré, et de vérifier le contenu grâce aux fonctions d’analyse vidéo. D’autre part, le scénario ainsi codifié et affiné, peut-être employé par les professionnels lors d’une recherche contextuelle pour l’édition ou la diffusion. Evaluer la qualité de la prise de vue pendant le tournage est un problème délicat, car il requiert l’exécution en temps réel de plusieurs algorithmes de traitement d’images, en présence des suffisantes contraintes de ressources matérielles. Dans la suite de la thèse nous décrivons la gamme d’algorithmes de traitement d’images nécessaires pour la vérification sémantique des prises de vue, et défendons leur implémentation optimisée par la proposition d’une approche dynamique d’exécution.

  • Titre traduit

    Video pre-indexing at the acquisition, from the ontology to the embedded architecture


  • Résumé

    In this thesis we present our research work accomplished in the frame of the MediaMap project. This project has two concurrent objectives concerning the video content : to increase its value for exploration and to perform its early qualification for further processing. Thus, the introduction of a semantic camera of a new generation becomes a fundamental step towards these objectives. The capability to automatically analyze the video content by a video recording device has several advantages, among which the most important are the enhancement of the video content with meta-data and the assistance provided to the amateur in producing video contents of a superior editing quality. Moreover, the functions enabling simultaneously to index and verify the quality of recorded sequences can be directly integrated in the video recording device. In order to achieve this objective, efficient video capture assistance tools need to embedded in the camera, so that the amateur can create high quality content following the guidelines of the integrated scenarios, and qualify the content using the embedded video analysis functions. Even more, the codified and refined scenarios can be further used by profession also in the context search for editing and distribution. The evaluation of the video quality during the recording phase is a challenging problem because it requires a real-time execution of several complex image processing algorithms, in the context of limited hardware resources. In this work we present a range of image processing algorithms that are essential to the semantic video verification and show how their implementation can be optimized in the dynamic execution.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (112 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 88 réf.

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  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2012 PIN 2011

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 2012COMP2011
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