Recherche de vidéos par le contenu basée sur l’extraction des images clés par mise en correspondance des points d’intérêts et classification des valeurs de répétabilité

Résumé

La construction des résumés de vidéos est un domaine de recherche compétitif pour la recherche de vidéos par le contenu. C'est dans ce cadre que se s'inscrivent nos travaux de thèse dont l'objectif principal est de décrire les vidéos de la base par un ensemble d'images clés, et ce pour faciliter la recherche de vidéos par le contenu dans les bases de vidéos. Ainsi, l'extraction de certaines caractéristiques globales et locales s'avère une tâche primordiale. Une des méthodes les plus courantes pour l'extraction d'informations locales s'appuie sur l'utilisation des points d'intérêts représentant une discontinuité. Dans une première _étape, nous avons proposé une méthode de mise en correspondance de ces points basée sur la description local autour des points d'intérêts par "Local Binard Pattern" et sur les invariants géométriques. Cette méthode va nous servir dans la prochaine _étape qui consiste _à proposer une nouvelle méthode d'extraction des images clés pour chaque vidéo. Ceci permet de fournir _à l'utilisateur un résume contenant les images les plus représentatives dans les vidéos an de lui faciliter la recherche dans une base de vidéos. Dans ce contexte, nous avons proposé deux variantes : La première variante est basée sur la table de répétabilité. Tout d'abord, la table de répétabilité est construite en se basant sur la méthode de mise en correspondance proposée. Cette table contient les valeurs de répétabilité entre les images de la vidéo. Par la suite, la classification des valeurs de répétabilité permet la sélection des images clés qui sont les centres des classes. Dans le but d'améliorer cet algorithme, une deuxième variante a _été proposée. Dans cette variante, des images candidates de la vidéo ont _été choisies _à l'aide d'une technique de fenêtrage puis un graphe de répétabilité a _été construit. Ce graphe décrit la relation entre les images candidates en termes de répétabilité. La classification de ce graphe en utilisant le principe de maximisation de modularité permet l'obtention des images représentatives de la vidéo. Enon, nous avons déni un protocole d'_évaluation dédie aux méthodes d'extraction des images clés. Ce protocole vise en plus de l'_évaluation qualitative et quantitative de projeter les résultats obtenus sur le domaine de recherche de vidéos par le contenu pour s'assurer davantage de l'efficacité de la description des vidéos par les images clés obtenues.

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