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

Le Besoin Croissant de Systèmes可视化自主génère un Grand défi Pour le DéDevelopment pement d‘Algulmes Capables d’analyser et d‘Interpréter Effacement et Automatiquement le Contenu des Images et des vidéos。CECI EST Dauant加上重要的vu la croliance fulgurante du Nombre d‘Images et de vidéos et L’émerise de nouvelles应用程序为援助L的人提供了更多的信息(例如。图像/视频、监控、机器人、车辆导航等)。S的位置和应用程序，分割S和视频的图像和视频L的重要性。DANS LES图像，LE PROLS LES图像和LES LES图像是一种独特的图像分割。视频、侦察和目标分割、L的分析和侦察活动S的分析和分析。

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.