Abdelkader Hamadi - Utilisation du contexte pour l'indexation sémantique des images et vidéos

12:00
Jeudi
23
Oct
2014
  • Soutenance de thèse
Lieu : 
Organisé par : 
Abdelkader Hamadi
Intervenant : 
Abdelkader Hamadi
Mots clés : 
  • Indexation multimédia
  • indexation sémantique
  • contexte
  • contexte sémantique
  • contexte temporel
  • Apprentissage automatique
  • TRECVID
  • VOC
  • détection de concepts
Jury :
 
- Georges QUÉNOT, directeur de recherche, CNRS, Laboratoire d'informatique de Grenoble : directeur de thèse
- Philippe MULHEM, chargé de recherche, CNRS, Laboratoire d'informatique de Grenoble :  co-encadrant 
- Philippe-Henri GOSSELIN, professeur, ENSEA, ETIS, Université de Cergy : rapporteur
- Hervé GLOTIN, professeur, Université du Sud Toulon-Var : rapporteur
- Liming CHEN, professeur, École Centrale de Lyon, LIRIS : examinateur
- Alexandre BENOIT, maître de conférence, LISTIC - Polytech'Savoie : examinateur

 

Réalisation technique : Djamel Hadji | Tous droits réservés
L'indexation automatisée des documents image fixe et vidéo est un problème difficile en raison de la ``distance'' existant entre les tableaux de nombres codant ces documents et les concepts avec lesquels on souhaite les annoter (personnes, lieux, événements ou objets, par exemple).
Des méthodes existent pour cela mais leurs résultats sont loin d'être satisfaisants en termes de généralité et de précision. Elles utilisent en général un ensemble unique de tels exemples et le considère d'une manière uniforme. Ceci n'est pas optimal car un même concept peut apparaître dans des contextes très divers et son apparence peut être très différente en fonction de ces contextes. Dans le cadre de cette thèse, nous avons considéré l'utilisation du contexte pour l'indexation des documents multimédia. Le contexte a largement été utilisé dans l'état de l'art pour traiter diverses problématiques. Dans notre travail, nous retenons les relations entre les concepts comme source de contexte sémantique. Pour le cas des vidéos, nous exploitons le contexte temporel qui modélise les relations entre les plans d'une même vidéo. Nous proposons plusieurs approches utilisant les deux types de contexte ainsi que leur combinaison, dans différents niveaux d'un système d'indexation. Nous présentons également le problème de détection simultanée de groupes de concepts que nous jugeons lié à la problématique de l'utilisation du contexte. Nous considérons que la détection d'un groupe de concepts revient à détecter un ou plusieurs concepts formant le groupe dans un contexte ou les autres sont présents. 
Nous avons étudié et comparé pour cela deux catégories d'approches. Toutes nos propositions sont génériques et peuvent être appliquées à n'importe quel système pour la détection de n'importe quel concept. Nous avons évalué nos contributions sur les collections de données TRECVid et VOC, qui sont des standards internationaux et reconnues par la communauté. Nous avons obtenu de bons résultats, comparables à ceux des meilleurs systèmes d'indexation évalués ces dernières années dans les compagnes d'évaluation précédemment citées.
 
MOTS CLÉS :
Indexation multimédia, indexation sémantique, contexte, contexte sémantique, contexte temporel, apprentissage automatique, TRECVID, VOC, détection de concepts.
 
The automated indexing of image and video is a difficult problem because of the``distance'' between the arrays of numbers encoding these documents and the concepts (e.g. people, places, events or objects) with which we wish to annotate them. Methods exist for this but their results are far from satisfactory in terms of generality and accuracy. Existing methods typically use a single set of such examples and consider it as uniform. This is not optimal because the same concept may appear in various contexts and its appearance may be very different depending upon these contexts. In this thesis, we considered the use of context for indexing multimedia documents. The context has been widely used in the state of the art to treat various problems. In our work, we use relationships between concepts as a source of semantic context. For the case of videos, we exploit the temporal context that models relationships between the shots of the same video. 
We propose several approaches using both types of context and their combination, in different levels of an indexing system. We also present the problem of multiple concept detection. We assume that it is related to the context use problematic. We consider that detecting simultaneously a set of concepts is equivalent to detecting one or more concepts forming the group in a context where the others are present. To do that, we studied and compared two types of approaches. 
All our proposals are generic and can be applied to any system for the detection of any concept. We evaluated our contributions on TRECVID and VOC collections, which are of international standards and recognized by the community. We achieved good results comparable to those of the best indexing systems evaluated in recent years in the evaluation campaigns cited previously.
 
KEYWORDS : 
Multimedia indexing, semantic indexing, context, semantic context, temporal context, machine learning, TRECVID, VOC, concepts detection.