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Titre : | Calcul de signatures de videos pour identification rapide et indexation par similarité |
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Responsables du stage de recherche | Stéphane BRES, Limming CHEN | ||||
Pour plus de détail, contacter : |
Stéphane BRES stephane.bres@liris.cnrs.fr Tel : 04 72 43 80 93, fax : 04 72 43 80 97 |
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Mots-clefs : | Video, similarité, traitement et analyse d'images, compression, mouvement | ||||
Ce sujet de DEA traite des documents audio-visuels. Ces documents sont depuis déjà longtemps incontournables dans le domaine de la communication. La quantité de vidéos produites, diffusées ou rediffusées est énorme et ne fait qu’augmenter. La plus grande part de ces vidéos sont sauvegardées à des fins d'archivage ou de réutilisations ultérieures. Le volume de données ainsi généré pose des problèmes évidents de stockage et rend leurs consultations ultérieures difficiles si l’on cherche un document particulier. Afin de limiter le volume des données stockées, plusieurs solutions sont envisagées et appliquées en parallèle. La plus évidente est la compression des données. Une autre solution plus simple encore serait la suppression des doublons, c'est à dire que l'on ne sauvegarderait que ce qui n'est pas connu de la base. Les rediffusions par exemple ne seraient enregistrées que sous la forme d'un pointeur vers la première diffusion reconnue. Pour pouvoir réaliser cela, on peut développer une signature caractéristique à chaque document audio-visuel, facilement et rapidement manipulable. Si, de plus, cette signature est construite à partir de caractéristiques telles que deux signatures « similaires » correspondent à deux vidéos « similaires », il sera possible de retrouver des vidéos qui ressemblent à une vidéo requête, en se basant sur des comparaisons de signatures. L'objectif de ce stage de DEA est de proposer des solutions pour la constitution de telles signatures. Le travail sera réalisé en partenariat avec Denis Pellerin, maître de conférences au LIS de Grenoble. Des contacts réguliers sont prévus. |
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Lors de travaux précédents, nous avons déjà expérimenté une signature dont le calcul était très rapide et qui donnait des résultats intéressants pour l’identification des vidéos. On était ainsi capable de trouver des vidéos strictement identiques, à quelques variations près (conversion couleurs / noir et blanc, changement de taille …). La lacune principale de cette signature était son manque total de composante sémantique. La signature était donc sans relation avec le « contenu » de la vidéo. En se basant sur ces précédents travaux, nous souhaitons combler ces lacunes. |