Annotation assistée et collaborative de données multimédia
Modélisation et gestion de concepts, en particulier temporels, pour l'assistance à la caractérisation de séquences d'images
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Les techniques habituelles d'indexation de vide os passent ge ne ralement par une phase d'apprentissage qui ne cessite pre alablement la constitution d'une base d'apprentissage. Me me si la taille de cette base est souvent re duite, la phase d'annotation re alise e par un expert de l'application est souvent longue et fastidieuse. L'approche présentée utilise un dispositif qui permet de pre -se lectionner un ensemble de prototypes susceptibles de contenir le concept qui doit apparai tre dans la base d'apprentissage. Cette base re duite de prototypes sera ensuite annote e par l'expert. Un cert...
Les techniques habituelles d'indexation de vide os passent ge ne ralement par une phase d'apprentissage qui ne cessite pre alablement la constitution d'une base d'apprentissage. Me me si la taille de cette base est souvent re duite, la phase d'annotation re alise e par un expert de l'application est souvent longue et fastidieuse. L'approche présentée utilise un dispositif qui permet de pre -se lectionner un ensemble de prototypes susceptibles de contenir le concept qui doit apparai tre dans la base d'apprentissage. Cette base re duite de prototypes sera ensuite annote e par l'expert. Un certain nombre de caracte ristiques sont exploite es pour structurer la base de vide os en briques spatio-temporelles homoge nes. La liaison entre le concept a de finir et les briques extraites de la base est en lien avec le fosse se mantique bien connu dans la proble matique d'indexation automatique. La cre ation de ce lien ne cessite l'utilisation de la connaissance de l'expert de l'application sur le concept modélisé extraite par le biais d'un syste me d'assistance basé sur des questions/re ponses. Les tests ouvrent des perspectives intéressantes notamment dans les aspects collaboratifs.
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