Semantic Indexing System for Arabic Video News
Indexation Sémantique des Vidéos : cas des Journaux Télévisés Arabes.
Résumé
Les travaux menés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre de l’indexation sémantique des vidéos et s’intéressent plus particulièrement aux journaux télévisés en langue arabe.
Notre contribution au niveau théorique consiste à proposer une approche d’indexation permettant de passer d’une représentation bas niveau (signal) vers une description sémantique de contenu vidéo en exploitant le texte incrusté comme une source d’information. Cette approche est composée de deux modules. Un module de traitement bas niveau introduit une phase d’extraction des images clés et une étape de détection et de reconnaissance du texte incrusté. Le deuxième module permet d’extraire les informations sémantiques selon une modélisation multi-facettes : conceptuelle, événementielle et thématique.
Au niveau expérimental, notre contribution consiste à développer le système SISAVIN. Celui-ci regroupe tous les modules nécessaires pour l’indexation sémantique des journaux télévisés, allant de l’extraction des images clés jusqu’à la génération des indexes sous forme des fichiers xml.
Les résultats obtenus lors de l’évaluation sont globalement satisfaisants pour les différentes méthodes proposées et montrent que le système SISAVIN est capable de fournir une indexation efficace et pertinente pour les journaux télévisés arabes.
The work carried out in this thesis is part of the semantic indexing of videos and focuses more particularly on Arabic news videos.
Our contribution at the theoretical level consists in proposing an indexing approach allowing to go from a low-level digital representation to a semantic description of video content by exploiting the embedded text as a source of information. This approach is composed of two modules. A low-level processing module introduces a phase of the extraction of the key frames and a step of detection and recognition of the embedded text. The second module allows the extraction of semantic information according to multi-faceted modeling: conceptual, event and theme.
At the experimental level, our contribution is manifested by the development of the SISAVIN system. This includes all the modules needed for the semantic indexing of television news, ranging from the extraction of key frames to the generation of final indexes in the form of xml files.
The results obtained during the evaluation are generally satisfactory for the various methods proposed and show that the SISAVIN system is capable of providing effective and relevant indexing for Arabic news videos.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)