Apprentissage profond structuré pour l’analyse de vidéos

Autor: Baradel, Fabien

Publikováno v: Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Lyon, 2020. English. ⟨NNT : 2020LYSEI045⟩
Computer Science [cs]. Université de Lyon, 2020. English

With the massive increase of video content on Internet and beyond, the automatic understanding of visual content could impact many different application fields such as robotics, health care, content search or filtering. The goal of this thesis is to

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::4bc1c4fa20f3b58aff0835b555cb6174
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03117344

Réseaux Complexes pour l’Analyse des Images et des Vidéos

Autor: MOURCHID, Youssef

Publikováno v: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université Mohammed V de Rabat (Maroc), 2019. Français

Visual data analysis is always a problem of interest in different fields of application (surveillance, automobile, security, environment, medicine, etc.). In this work, we focus on the development of methodologies for analyzing visual data, including

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Structuration multimodale des vidéos de sport par modèles stochastiques

Autor: Kijak, Ewa

Cette étude présente une méthode de structuration d'une vidéo utilisant des indices sonores et visuels. Cette méthode repose sur un modèle statistique de l'entrelacement temporel des plans de la vidéo. Le cadre général de la modélisation es

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http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/53/29/44/PDF/these_Ewa_Kijak.pdf