Modélisation, Indexation Et Recherche Des Vidéos : Application À La Vidéosurveillance

Résumé: De nos jours, le nombre de vidéos de différents types et domaines est devenu impressionnant grâce à l'évolution technologique où on peut citer à titre d'exemples les vidéos des journaux télévisés, du Web, du sport, ou dans le domaine des divertissements comme des films, des séries télévisées, des documentaires ou encore les vidéos de la surveillance. Cette diversité et grande masse de vidéos disponibles sur Internet nécessite de développer des outils qui permettent d'organiser ce type de données afin d'en faciliter l'accès et de rendre leur localisation plus rapide et plus efficace. Cela conduit aussi à l'exigence d'une gestion efficace des données vidéo qui ouvre la voie à de nouveaux domaines de recherche, tels que l'indexation et la recherche de vidéos qui respectent leur contenu spatio-temporel, visuels et sémantiques. Les systèmes d'indexation conçus ne sont pas encore assez performants car ils exploitent soit le texte ou le contenu. Cela donne la possibilité d'effectuer des recherches qui peuvent être basées sur le texte rattaché à la vidéo (contenu sémantique) ou basées sur le contenu visuel en utilisant ce qu'on appelle les caractéristiques de "bas niveau" (couleur, forme, texture). Par conséquent, ce processus d'indexation génère un problème majeur connu sous le nom de fossé sémantique. Ce dernier est défini comme une divergence entre la représentation de bas niveau d'une vidéo et son interprétation sémantique par les experts du domaine. Notre travail de thèse consiste en la conception et la réalisation d'un nouveau système d'indexation et de recherche des vidéos appelé OVIS (Ontology Video-Surveillance Indexing and retrieval System) et son expérimentation à l'aide de benchmarks universels de vidéos comme PETS 2012 et TRECVID 2016. La solution proposée est basée sur une ontologie du domaine de la vidéosurveillance qui respecte une convention de nommage syntaxique et utilise un ensemble de règles sémantiques SWRL (Semantic Web Rule Language).

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