Footnote:
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Description:
L'accroissement rapide des données numériques vidéographiques fait de la compréhension automatiquedes vidéos un enjeu de plus en plus important. Comprendre de manière automatique une vidéo recouvrede nombreuses applications, parmi lesquelles l'analyse du contenu vidéo sur le web, les véhicules autonomes,les interfaces homme-machine. Cette thèse présente des contributions dans deux problèmes majeurs pourla compréhension automatique des vidéos : la détection d'actions supervisée par des données web, et la localisation d'actions humaines.La détection d'actions supervisées par des données web a pour objectif d'apprendre à reconnaître des actions dans des contenus vidéos sur Internet, sans aucune autre supervision. Nous proposons une approche originaledans ce contexte, qui s'appuie sur la synergie entre les données visuelles (les vidéos) et leur description textuelle associée, et ce dans le but d'apprendre des classifieurs pour les événements sans aucune supervision. Plus précisément, nous télechargeons dans un premier temps une base de données vidéos à partir de requêtes construites automatiquement en s'appuyant sur la description textuelle des événéments, puis nous enlevons les vidéos téléchargées pour un événement, et dans laquelle celui-ci n'apparaït pas. Enfin, un classifieur est appris pour chaque événement. Nous montrons l'importance des deux étapes principales, c'est-à-dire la créations des requêtes et l'étape de suppression des vidéos, par des résutatsquantitatifs. Notre approche est évaluée dans des conditions difficiles, où aucune annotation manuelle n'est disponible, dénotées EK0 dans les challenges TrecVid. Nous obtenons l'état de l'art sur les bases de donnéesMED 2011 et 2013.Dans la seconde partie de notre thèse, nous nous concentrons sur la localisation des actions humaines, ce qui implique de reconnaïtre à la fois les actions se déroulant dans la vidéo, comme par exemple "boire" ou "téléphoner", et leur étendues spatio-temporelles. Nous proposons une nouvelle méthode centrée sur la personne, traquant ...