Séminaire Donnees et APprentissage ArtificielRSS

Passage à l'échelle de la surveillance de flux vidéo et de la fouille de bases de données vidéo

19.03.2009
Докладчики : Sébastien Poullot
De nombreuses applications reposent aujourd'hui sur l'utilisation du contenu vidéo pour améliorer leur analyse et les services proposés aux utilisateurs. Une problématique actuelle tient au volume de données à gérer, des millions d'heures de vidéos sont disponibles de par le web, et ce lot augmente continuellement de par les post des utilisateurs ou les canaux télévisuels qui se comptent par milliers. Dans le cadre de la détection de copies vidéos nous avons effectué des travaux autour de deux objectifs. Le premier est de suivre un flux télévisuel en temps réel afin d'y trouver d'éventuelles copies dont les originaux seraient contenus dans une base de référence. Le second est de trouver dans une base de vidéos l'ensemble des occurences de chaque séquence vidéo la composant afin de structurer et d'aider à l'exploration. Pour ces 2 objectifs, nous avons cherché à prendre en compte un large spectre de transformations possibles entre les originaux et les copies (changement colorimétrique, géometrique, post production, édition, etc.) et à avoir une granularité fine (extraits de quelques secondes).
Cette présentation expliquera les verrous auxquels nous avons été confronté et les solutions que nous avons apportées. Il s'agit ici essentiellement de pertinence de description et de moteurs d'indexation et de recherche dans des espaces vectoriels de moyenne ou haute dimension, epaces de ces descriptions. Pour résultats nous pouvons aujourd'hui suivre un flux visuel et le comparer à une base de 280,000 heures de vidéos en temps réel différé avec un simple PC. Nous pouvons également fouiller une base de 10,000 heures de vidéos en 80 heures pour trouver les doublons, ou à la volée une base de 100 heures en 30 secondes pour des applications online.

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Thomas.Baerecke (at) nulllip6.fr
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