Thèse soutenue

Assistance à l'indexation vidéo par analyse du mouvement

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Auteur / Autrice : Emmanuel Etievent
Direction : Jean-Michel Jolion
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique. Documents multimédias, images et systèmes d'information communicants
Date : Soutenance en 2002
Etablissement(s) : Lyon, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Informatique et Information Pour La Societe. 1992-2009 (Lyon1992-2009)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : RFV - Laboratoire de Reconnaissance de Formes et Vision (Lyon, INSA1995-2003)

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Cette étude s'inscrit dans un projet multidisciplinaire sur le thème de l'indexation de séquences audiovisuelles, en particulier dans le cadre des archives de télévision. L'objectif était de permettre des recherches dans les bases de documents audiovisuels, comme les archives de télévision, en se fondant sur le contenu sémantique et visuel des vidéos. Dans ce cadre, nous proposons des outils semi-automatiques d'analyse d'image en vue d'assister la tâche du documentaliste chargé de l'indexation. Ainsi, nous avons expérimenté une méthode d'analyse du mouvement dans le but de simplifier la tâche d'indexation des objets présents dans la vidéo. Notre approche se fonde sur le suivi de primitives appelées points d'intérêt, à l'aide d'une méthode de type multi-hypothèses. Nous avons tout d'abord donné un aperçu de l'importance actuelle des bases audiovisuelles. Nous avons ensuite considéré le rôle que l'analyse d'image peut jouer dans le domaine de l'indexation selon le double aspect du contenu des vidéos, visuel et sémantique. Dans ce cadre, nous avons identifié quelles étaient les diverses applications de l'analyse du mouvement. Concernant notre approche, une expérimentation préalable nous a permis de vérifier la stabilité des points d'intérêt dans des vidéos compressées. L'expérimentation principale a porté simultanément sur le suivi et la détection des points d'intérêt. Nous avons évalué notre approche dans la perspective de l'assistance à l'indexation des objets, en utilisant des séquences réelles issues d'archives de télévision. Nous nous sommes intéressés d'une part à la question du paramétrage de l'algorithme de suivi, pour déterminer s'il pouvait être utilisé par des non spécialistes, et d'autre part à la répartition des points d'intérêt dans l'image, qui est apparue très importante pour pouvoir détecter les principaux objets présents. Enfin, nous avons considéré l'intégration des outils d'analyse d'image dans un système d'indexation complet, en particulier du point de vue de l'interaction avec le documentaliste.