Footnote:
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Description:
Dans le contexte en constante évolution du contenu audiovisuel, la nécessité cruciale d'automatiser l'indexation et l'organisation des archives s'est imposée comme un objectif primordial. En réponse, cette recherche explore l'utilisation de techniques d'apprentissage profond pour automatiser l'extraction de métadonnées diverses dans les archives, améliorant ainsi leur accessibilité et leur réutilisation. La première contribution de cette recherche concerne la classification des mouvements de caméra. Il s'agit d'un aspect crucial de l'indexation du contenu, car il permet une catégorisation efficace et une récupération du contenu vidéo en fonction de la dynamique visuelle qu'il présente. L'approche proposée utilise des réseaux neuronaux convolutionnels 3D avec des blocs résiduels. Une approche semi-automatique pour la construction d'un ensemble de données fiable sur les mouvements de caméra à partir de vidéos disponibles au public est également présentée, réduisant au minimum le besoin d'intervention manuelle. De plus, la création d'un ensemble de données d'évaluation exigeant, comprenant des vidéos de la vie réelle tournées avec des caméras professionnelles à différentes résolutions, met en évidence la robustesse et la capacité de généralisation de la technique proposée, atteignant un taux de précision moyen de 94 %.La deuxième contribution se concentre sur la tâche de Vidéo Question Answering. Dans ce contexte, notre Framework intègre un Transformers léger et un module de cross modalité. Ce module utilise une corrélation croisée pour permettre un apprentissage réciproque entre les caractéristiques visuelles conditionnées par le texte et les caractéristiques textuelles conditionnées par la vidéo. De plus, un scénario de test adversarial avec des questions reformulées met en évidence la robustesse du modèle et son applicabilité dans le monde réel. Les résultats expérimentaux sur MSVD-QA et MSRVTT-QA, valident la méthodologie proposée, avec une précision moyenne de 45 % et 42 % respectivement. La troisième ...