Segmentation sémantique et analyse des images et vidéos: approches par apprentissage et sélection de caractéristiques et applications

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***Le besoin croissant de systèmes visuels autonomes génère un grand défi pour le développement d'algorithmes capables d'analyser et d'interpréter efficacement et automatiquement le contenu des images et des vidéos. Ceci est d'autant plus important vu la croissance fulgurante du nombre d'images et de vidéos et l'émergence de nouvelles applications pour aider l'humain dans ses tâches quotidiennes (ex. gestion des grandes bases de données d'images/vidéos, surveillance, robotique, navigation autonome de véhicules, etc.). Parmi les défis posés pour ces applications, la segmentation sémantique des images et vidéos est l'un des plus importants. Dans les images, le problème est lié à l'identification des catégories d'objets présents dans les images ainsi que leur segmentation. Dans les vidéos, en plus de la reconnaissance et la segmentation des objets, le problème est lié aussi à l'analyse et la reconnaissance des activités générées par ces derniers.****Malgré les développements remarquables en recherche des dernières années, la plupart des algorithmes actuels demeurent loin d'atteindre la capacité du système de vision humain pour la segmentation sémantique. Mon programme de recherche vise à développer des approches novatrices et originales basées sur l'apprentissage automatique et la sélection de caractéristiques, pour analyser, extraire et représenter l'information sémantique des images et vidéos. Pour les images naturelles, les approches combineront l'analyse du contexte, de la saillance et de la forme des objets pour guider la segmentation sémantique. Pour la vidéo, mon programme se focalisera sur l'intégration de la segmentation d'objets et la reconnaissance de leurs activités. En particulier, des approches tenant compte de l'analyse du contexte et des interactions entre objets seront développées pour l'analyse des activités individuelles et de groupes.****Mon programme de recherche apportera des avancées majeures dans les domaines de la vision artificielle et du traitement des images et de vidéos. En particulier, il mènera au développement de nouvelles approches pour l'analyse et l'extraction automatiques du contenu sémantique des images et vidéos. Il aura aussi des retombées pratiques sur le développement de nouvelles applications en amont avec les besoins de l'industrie des technologies de l'information et de la société Canadiennes. En particulier, mon programme mènera à des approches qui amélioreront la gestion des grandes bases de données d'images/vidéos (ex. recherche et l'indexation sémantiques des images/vidéos), la sécurité (ex. surveillance vidéo et détection de spams multimédias) et la télédétection (ex. segmentation de la végétation, des eaux, etc.). **************