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

图像和视频的语义分割和分析：学徒方法和特征选择和应用

• 批准号: RGPIN-2015-05135
• 负责人: Allili, MohandSaid
• 金额: $ 1.31万
• 依托单位: Québec en Outaouais
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2019-01-01 至 2020-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=676937
• 关键词: Segmentation; mantique; et; analyse; des

***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.). **************

***Le besoin croissant de systèmes visuels comprises génère un grand défi pour le déprispement d'algorithmes capables d'analyzer 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'imageset de vidéos et l'émergence de nouvelles applications pour aider l'humain dans ses tâches puzziennes（ex. gestion des grandes bases de données d'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.在图像中，问题在于图像中存在的对象类别的识别，这就是图像分割。在视频中，再加上对物体的侦察和分割，问题还在于分析和侦察这些最后的一般活动。在对最后几年的研究中，我们发现了一些值得注意的问题，实际算法的大部分都大大提高了人类视觉系统的分割能力。Mon programme de recherche vise à déciliper des approaches novatrices et originales basées sur l'approaches automatique et la selection de caractéristiques，pour analyzer，extraire et représenter l'information sémantique des images et vidéos.对于自然的图像，本文结合了对背景、背景和对象形式的分析来指导语义的分割。为了视频，我的节目侧重于对物体的分割和对活动的侦察的整合。特别是，为分析个人和群体的活动而对背景和各种对象之间的相互作用进行分析的方法。人工视觉和图像与视频处理领域的重大进展研究项目。特别是，il mènera Au dépement de nouvelles approches pour l'analyze et l'extraction automatiques du contenu sémantique des images et vidéos.它也有可能在信息技术和社会技术工业的需要下，在发展新的应用方面进行实践。特别是，我的方案mènera à des approches qui amélioreront la gestion des grandes bases de données d 'images/vidéos（ex. recherche et l'independentsémantiques des images/vidéos），la sécurité（ex. surveillance vidéo et dectection de spams multimédias）et la télétection（ex. segmentation de la végétation，des eaux，etc.）。**************