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RNTI

MODULAD
Extraction et gestion d'informations pour la construction d'une base vidéo d'apprentissage
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.393-404
Résumé
Indexer une vidéo consiste à rattacher un ou plusieurs concepts à des
segments de cette vidéo, un concept étant défini comme une représentation intellectuelle
d'une idée abstraite. L'indexation automatique se base sur l'extraction
automatique de caractéristiques fournies par un système de traitement d'images.
Cependant, il est nécessaire de définir les index ou concepts. Pour cela il faut
définir le lien qui existe entre ces caractéristiques et ces concepts. Ce qui sépare
les caractéristiques extraites sur lesquelles se base l'indexation automatique et
les concepts est appelé fossé sémantique qui est le manque de concordance entre
les informations que les machines peuvent extraire depuis les documents numériques
et les interprétations que les humaines en font. La définition d'un concept
peut être faite automatiquement si l'on dispose d'une base d'apprentissage liée
au concept. Dans ce cas, il est possible "d'apprendre" le concept de manière
statistique. Mais la construction de cette base d'apprentissage nécessite de faire
intervenir un utilisateur ou un expert applicatif. En fait, il s'agit de s'appuyer sur
ses connaissances pour extraire des segments vidéo représentatifs du concept
que l'on souhaite définir. On peut lui demander d'indexer manuellement la base
d'apprentissage, mais cette opération est longue et fastidieuse. Dans cet article,
nous proposons une méthode qui permet d'extraire l'expertise pour que l'implication
de l'expert soit la plus simple et la plus limitée possible.