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Detection de videos similaires / Yacine GAFOUR 

Public ISBD Titre : Detection de videos similaires Type de document : document électronique Auteurs : Yacine GAFOUR, Auteur Année de publication : 2014 Importance : 68 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : Recherche d’images par contenu, classification, graphe Search images by content, classification, graph Résumé : L'évolution rapide des technologies numériques a mené à une augmentation explosive des données multimédias disponibles dans le domaine public. Il est donc nécessaire de mettre en place des outils permettant de retrouver rapidement le document recherché sur le web qui fourni des réponses liées essentiellement aux mots utilisés dans la requête. Parmi les réponses, on trouve généralement des doubles (partiellement ou totalement), proposés sous différentes appellations. Nous proposons dans ce mémoire une approche classifiant les vidéos selon leurs ressemblances, ce qui permettra de sélectionner parmi les doubles la vidéo la plus représentative. Pour cela une dissimilarité entre les vidéos est mesurée à travers un graphe biparti, établi entre leurs images clés. Une classification hiérarchique est alors appliquée pour l’obtention de différentes partitions. Selon le niveau de la partition on peut alors voir les classe de vidéos les plus similaires The rapid evolution of digital technologies has led to an explosive increase of multimedia data available in the public domain. It is therefore necessary to set in place tools to quickly find the desired document as the latter on the web provided responses related mainly to the words used in the query. Among the responses, there are usually double (partially or totally), proposed by different names. We propose in this paper an approach to classifying videos according to their similarities, which will select the video from double the most representative. For this dissimilarity between the videos is measured through a bipartite graph drawn between their keyframes. A hierarchical clustering is then applied to obtain different partitions. Depending on the level of the partition we can then see the class videos the most similar Directeur de thèse : NOURINE , Rachid Detection de videos similaires [document électronique] / Yacine GAFOUR, Auteur . - 2014 . - 68 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : Recherche d’images par contenu, classification, graphe Search images by content, classification, graph Résumé : L'évolution rapide des technologies numériques a mené à une augmentation explosive des données multimédias disponibles dans le domaine public. Il est donc nécessaire de mettre en place des outils permettant de retrouver rapidement le document recherché sur le web qui fourni des réponses liées essentiellement aux mots utilisés dans la requête. Parmi les réponses, on trouve généralement des doubles (partiellement ou totalement), proposés sous différentes appellations. Nous proposons dans ce mémoire une approche classifiant les vidéos selon leurs ressemblances, ce qui permettra de sélectionner parmi les doubles la vidéo la plus représentative. Pour cela une dissimilarité entre les vidéos est mesurée à travers un graphe biparti, établi entre leurs images clés. Une classification hiérarchique est alors appliquée pour l’obtention de différentes partitions. Selon le niveau de la partition on peut alors voir les classe de vidéos les plus similaires The rapid evolution of digital technologies has led to an explosive increase of multimedia data available in the public domain. It is therefore necessary to set in place tools to quickly find the desired document as the latter on the web provided responses related mainly to the words used in the query. Among the responses, there are usually double (partially or totally), proposed by different names. We propose in this paper an approach to classifying videos according to their similarities, which will select the video from double the most representative. For this dissimilarity between the videos is measured through a bipartite graph drawn between their keyframes. A hierarchical clustering is then applied to obtain different partitions. Depending on the level of the partition we can then see the class videos the most similar Directeur de thèse : NOURINE , Rachid

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4506	02-08-346	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

Documents numériques

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