Détection des points de transition pour la segmentation et structuration des vidéos de conférance

Abstract

De nos jours, les vidéos de conférences sont devenues un support essentiel pour le partage des connaissances et l’apprentissage en raison de leur grande capacité à fournir des informations riches. Ces informations doivent être indexées par un système de recherche des vidéos de conférence. Le système de segmentation temporelle des vidéos est une étape d’indexation des vidéos. Cette dernière, permet de faciliter la navigation des vidéos de conférence et la récupération des informations importantes. En général, le système de segmentation temporelle des vidéos de conférence consiste de trois phases principales : l’extraction des caractéristiques des plans, mesure de similarité et la détection. L’objectif de ce système a détecté les points de transition entre les plans d’une vidéo de conférence. Mais, les vidéos de conférence présentent plusieurs changements de lumination, des mouvements rapides d’objets ou de caméras ce qui rend la tâche de détection très complexe et difficile à réaliser. Dans ce travail, la phase d’extraction des caractéristiques nécessite le prétraitement des plans, cette dernière se base sur l’amélioration qui consiste : la suppression de la brume des plans et la transformation d’espace colorimétrique vers l’espace CIELAB, les plans améliorés vont être analysés pour l’extraction des descripteurs qui seront utilisés dans la phase de masure de similarité, cette dernière, se base sur la formule CIEDE2000. Enfin, la phase de détection se base sur un test avec seuil global. Pour l’évaluation on utilise une base des vidéos de conférence de deux types : type 1 des vidéos contient une vue de diapositive seulement et type 2 des vidéos contient une diapositive et vue d’interlocuteur. Les résultats d’expérimentation prouvent l’efficacité du système par rapport à des méthodes existantes.