Analyse sémantique des images et vidéos: appropches par apprentissage 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 d'images et de 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. surveillance, robotique, navigation autonome de véhicules, santé.). Parmi les défis posés pour ces applications, la segmentation sémantique d'objets et l'analyse des activités et des évènements qu'ils génèrent sont d'une importance capitale. Les récents progrès de l'apprentissage profond ont donné un grand bond pour l'avancement de la reconnaissance visuelle en permettant le développement d'approches avec des performances de plus en plus proches de la capacité de la vision humaine. Mon programme vise à bâtir sur ces progrès pour concevoir des approches novatrices pour la segmentation sémantique, ainsi que l'analyse des activités et des évènements d'objets dans les images et les vidéos. Ces approches combineront plusieurs techniques de la vision artificielle, du traitement d'images, des statistiques et de l'apprentissage profond pour bâtir des modèles théoriques qui seront validés avec les plus récentes bases de l'état de l'art. Ces modèles seront conçus pour améliorer la segmentation sémantique par apprentissage profond en intégrant des contraintes de forme et de texture. Des approches seront aussi proposées pour exploiter la segmentation sémantique et l'analyse des objets et de leur contexte pour interpréter les activités et les évènements qu'ils génèrent. Finalement, mon programme débouchera sur des applications concrètes en sécurité (ex. surveillance vidéo et détection de spam multimédia), de la robotique (ex. inspection d'infrastructures par des drones) et de l'interaction personne/ordinateur (ex. génération automatique d'annotations). En plus des avancements théoriques de l'état de l'art que mon programme apportera, il aura aussi un impact significatif sur l'avancement de plusieurs domaines d'applications basés sur l'analyse d'images et de vidéos. Ces derniers incluent la recherche d'images et de vidéos basée sur le contenu, la surveillance vidéo, l'interaction personne/ordinateur et la robotique. Mon programme contribuera aussi à former un PHQ de haut niveau pour les secteurs industriels, académiques et gouvernementaux du Canada. Finalement, mon programme de recherche contribuera non seulement au développement socio-économique du Canada, mais aussi à son maintien dans le premier rang de leadership pour la recherche et l'innovation dans les technologies de l'information basées sur l'intelligence artificielle.