Détection de plans similaires dans les séquences vidéos

Extraits

[...] Ce rapport s'articule ainsi en plusieurs parties. La première partie est constituée de la présentation du projet, des objectifs de départ et des solutions envisagées. La seconde partie concerne la présentation des outils informatiques que nous avons utilisés (langage librairie OpenCV, weka, Matlab). La troisième partie concerne le projet proprement dit, tout le travail qui a été accompli et enfin nous mentionnerons quelques améliorations pouvant être intégrées. Cahier des charges Le contexte Le traitement d'images a suscité une multitude de travaux sur des domaines très variés : compression, segmentation, interprétation, détection de mouvements, reconstruction 3D. [...]

[...] Du faite de la complexité de compléter un projet déjà existant, nous avons décidé de commencé un nouveau projet avec de nouveau fichier source puis de l'intégrer une fois celui-ci achevé. Une séquence vidéo est constituée d'images successives. Afin d'analyser des séquences vidéos, il faut donc analyser les images qui les constituent. L'idée est de travailler sur les histogrammes de couleurs. Ceci fournit une vue d'ensemble bien plus compacte des données dans une image que de savoir la valeur exacte de chaque pixel. [...]

[...] L'arbre de la hiérarchie ainsi obtenue s'appelle un dendogramme. Les typologies qui ont le plus de chance d'être significatives sont obtenues simplement en traçant une ligne horizontale en travers du dendogramme, et en retenant dans la typologie les clusters terminaux qui sont juste au-dessus de cette ligne. En changeant la hauteur de la ligne, on change le nombre de clusters retenus, et on dispose ainsi d'un moyen simple pour faire varier la granularité de la typologie finale. Figure Dendogramme avec 11 séquences 5.2 Classification sous MATLAB Grâce à l'environnement MATLAB, il nous a été facile de retrouver des programmes effectuant la classification ascendante hiérarchique avec un affichage du dendogramme. [...]

[...] Il s'agissait au cours de ce projet d'étudier, dans le cadre du partenariat de recherche entre le LISTIC et le laboratoire VIVA de l'université d'Ottawa, la mise en place d'un système permettant la détection de plan similaire dans une vidéo, en vue de la construction automatique de résumés de séquences vidéos. En effet, une redondance de plans similaires dans une vidéo peut se répercuter sur la construction du résumé. Il est donc impératif de détecter ces répétitions et les éliminer. [...]

[...] Limite de la coupure unique dans un sens général Il s'avère en effet impossible de trouver la bonne répartition des données à l'aide d'une coupure unique lorsque les agrégats n'ont pas la même densité. Un exemple apparaît sur la figure suivante : Figure 14: Exemple d'échec de la coupure unique Cet exemple montre que trois situations peuvent être rencontrées lorsque l'on tente d'appliquer une coupure unique sur des données présentant de fortes variations de densité. La plupart des algorithmes classiques détecteront vraisemblablement la présence de quatre agrégats dans les données. [...]