Titre : Le suivi de blobs comme base pour la caractérisation du mouvement dans des séquences audiovisuelles

Auteur(s) : Rémi Megret et Jean-Michel Jolion

Laboratoire(s) : RFV, INSA de Lyon

Résumé :

Cet article aborde le problème de l'extraction d'information de mouvement pour l'indexation de documents audiovisuels. Nous proposons une méthode basée sur le suivi de primitives fiables, privilégiant ainsi la dimension temporelle du mouvement. Les primitives considérées sont des blobs issus de la théorie de l'espace-échelle. Leur comportement temporel est étudié sur des vidéos de type audiovisuelles, validant l'utilisation d'une méthode de suivi adaptée du multi-hypothesis tracker. Des exemples commentés illustrent la méthode.

Liste de mots-clefs :

indexation de vidéos, indexation par le mouvement, suivi de blobs, espace-échelle

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Titre: Détection et extraction de texte de la vidéo

Auteurs: Christian Wolf, Jean-Michel Jolion et Françoise Chassaing

Laboratoires: Reconnaissance de Formes et Vision, INSA de Lyon et France Télécom R&D

Résumé :

Les systèmes d'indexation ou de recherche par le contenu disponibles actuellement travaillent sans connaissance (systèmes pré-attentifs). Malheureusement les requêtes construites ne correspondent pas toujours aux résultats obtenus par un humain qui interprète le contenu du document. Le texte présent dans les vidéos représente une caractéristique à la fois riche en information et cependant simple, cela permet de compléter les requêtes classiques par des mots clefs.
Nous présentons dans cet article un projet visant à la détection et la reconnaissance du texte présent dans des images ou des séquences vidéo. Nous proposons un schéma de détection s'appuyant sur la mesure du gradient directionnel cumulé. Dans le cas des séquences vidéo, nous introduisons un processus de fiabilisation des détections et l'amélioration des textes détectés par un suivi et une intégration temporelle.

Liste de mots-clefs :

Vidéo OCR, détection de texte

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