Footnote:
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Description:
Ce travail de thèse a pour objectif de proposer plusieurs méthodes d'identification non-supervisées des personnes présentes dans les flux télévisés à l'aide des noms écrits à l'écran. Comme l'utilisation de modèles biométriques pour reconnaître les personnes présentes dans de larges collections de vidéos est une solution peu viable sans connaissance a priori des personnes à identifier, plusieurs méthodes de l'état de l'art proposent d'employer d'autres sources d'informations pour obtenir le nom des personnes présentes. Ces méthodes utilisent principalement les noms prononcés comme source de noms. Cependant, on ne peut avoir qu'une faible confiance dans cette source en raison des erreurs de transcription ou de détection des noms et aussi à cause de la difficulté de savoir à qui fait référence un nom prononcé. Les noms écrits à l'écran dans les émissions de télévision ont été peu utilisés en raison de la difficulté à extraire ces noms dans des vidéos de mauvaise qualité. Toutefois, ces dernières années ont vu l'amélioration de la qualité des vidéos et de l'incrustation des textes à l'écran. Nous avons donc ré-évalué, dans cette thèse, l'utilisation de cette source de noms. Nous avons d'abord développé LOOV (pour Lig Overlaid OCR in Vidéo), un outil d'extraction des textes sur-imprimés à l'image dans les vidéos. Nous obtenons avec cet outil un taux d'erreur en caractères très faible. Ce qui nous permet d'avoir une confiance importante dans cette source de noms. Nous avons ensuite comparé les noms écrits et les noms prononcés dans leurs capacités à fournir le nom des personnes présentes dans les émissions de télévisions. Il en est ressorti que deux fois plus de personnes sont nommables par les noms écrits que par les noms prononcés extraits automatiquement. Un autre point important à noter est que l'association entre un nom et une personne est intrinsèquement plus simple pour les noms écrits que pour les noms prononcés. Cette très bonne source de noms nous a donc permis de développer plusieurs méthodes de nommage ...