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

*Le Besoin Croissant de Systèmes Visuels Automatiquement Génère un Grand défi Pour le DéDevelopment pement d‘算法Capables d’analyser et d‘Interpréter Effacement et Automatiquement le Contenu des Image 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。*联合开发和再开发可重新考虑的问题，以及算法的实际问题。S先生的观点。L的学徒自动化和S的应用自动化，倾倒分析器，提取和报告L的信息S的图像和视频。把图像自然地倾倒，把L的分析结合起来，监视和形成对象的倾倒引导者是分段S的精神。S的活动，特别是L的活动分析和互动，L的活动分析和发展。*更具体地说，新的发展方法是倒L的分析和L的提取自动化和内容Sémantique des图像和视频。L的技术产业和加拿大社会的信息与社会发展的新应用。更具体地说，我的方案是接近Qui amélieront la gpose des Grand es base de données d‘Images/vidéos(例如：检索L等人的《S等人的图像/视频索引》，la Sécurité(例如.监视视频和垃圾邮件(多媒体)和la téLé检测(例如。分段de la végétation、de eaux等)。**************

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