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

*** *在croissant de systemmes visues中，自动管理的系统，自动管理的系统，自动管理的系统，自动管理的系统，自动管理的系统，自动管理的系统，自动管理的系统。Ceci est d'autant + important vu la croissance，保证图像与视频的交换与更新，应用于人类与视频的交换与更新（例如：图像与视频的交换与更新、监视、机器人、自动导航等）。Parmi les dsamuis possamuis应用，la segmentation ssamuis des images and vidsamuis est l'un des plus重要。除了图像之外，还有其他一些问题需要解决，例如：识别、识别、分类、识别、识别、识别、识别、识别、识别、识别、识别、识别等。除了视频之外，还包括对目标的调查和分割，对活动的调查和分析，以及对活动的调查和分析。****马尔格力（malgraise）：在研究<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>（）和<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>（）系统（）方面，<s:1> <s:1> <s:1>（）系统（）的能力（）和人类视觉（）的分割（）方面。我计划de矫揉造作的虎钳开发des方法novatrices等原始基础苏尔l 'apprentissage时候等选择的特性,把分析器,extraire等用信息semantique des图像等视频。将图像自然化，将方法结合起来，将上下文分析，将导航和对象的形式结合起来，将引导和分割结合起来。在整个过程中，所有的目标和目标都是在整个过程中进行的，所有的目标都是在整个过程中进行的。具体来说，这些方法包括：对环境的分析、对对象之间的相互作用、对个体和群体之间的活动的分析、对个体和群体之间的活动的分析。****我的研究方案，关于不可预知的先进的变性人，关于人工视觉领域的变性人，关于图像和变性人的变性人。具体而言，将采用新的方法来分析和自动提取图像和图像，以获取新的数据。在加拿大，将会有一种新的技术、信息、工业、技术和社会等方面的应用。particulier,我计划menera des方法,amelioreront la治理是des基地数据d形象/视频(例如矫揉造作的et l 'indexation semantiques des图像/视频),洛杉矶安全炸药(例如监控录像等检测垃圾邮件多媒体)等la teledetection(例如分割de la植被,des成立,等等)。**************

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