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1 CLIPS - IMAG - Communication Langagière et Interaction Personne-Système

Abstract : Advances in multimedia technologies have made possible the storage of huge collections of video documents on computer systems. In order to allow an efficient exploitation of these collections, it is necessary to design tools for content-based access to their documents. As this is the case for text documents, keyword based indexing and retrieval can be used from speech transcript and-or closed captions for instance. Concept based indexing is an improvement over keyword based indexing because it removes the ambiguities between keyword senses due to synonymy and homonymy. The precision will be even better if, additionally to non-ambiguous concepts, relations between these concepts are indexed.In the case of video, there are a number of specificities due to its multimedia aspect. For instance, a given concept person, object

. can be present in different ways: it can be seen, it can be heard, it can be talked of, and combinations of these representations can also occur. Of course, these distinctions are important for the user. Queries involving a concept C as: -Show me a picture of C- or as -I want to know what C2 has said about C- are likely to give quite different answers. The first one would look for C in the image track while the second would look in the audio track for a segment in which C2 is the speaker and C is mentioned in the speech. The context of this study is multimedia information modelling, indexing and retrieval. At the theoretical level, our contribution consists in the proposal of a model for the representation of the semantic contents of video documents. This model permits the synthetic and integrated taking into account of data elements from each media image, text, audio. The instantiation of this model is implemented using the conceptual graph CG formalism. The choice of this formalism is justified by its expressivity and its adequacy with content-based information indexing and retrieval.Our experimental contribution consists in the partial implementation of the CLOVIS prototype. We have integrated the proposed model in the video indexing and retrieval system by content in order to evaluate its contributions in terms of effectiveness and precision. Keywords: Multimedia information retrieval, conceptual indexing, video document, conceptual graph, ontology.

Résumé : Les avancées technologiques dans le domaine du multimédia, associées à la généralisation de leur utilisation dans de nombreuses applications archivages télévisuelles, vidéosurveillances, etc

, ont rendu possible le stockage des grandes collections de documents vidéo dans des systèmes informatiques. Pour permettre une exploitation efficace de ces collections, il est nécessaire de mettre en place des outils facilitant l-accès à leurs documents et la manipulation de ceux-ci. Une indexation par mots-clés issus de la transcription de la parole et ou de sous-titre dans le document vidéo est parfois possible. Cependant, l-utilisation de concepts peut améliorer les résultats de processus d-indexation et de recherche d-information parce qu-elle enlève les ambiguïtés entre les sens des mots-clés dus à la synonymie et l-homonymie. La précision de la description sera encore meilleure si, en plus des concepts non ambigus, des relations entre ces concepts sont indexées.Les documents vidéo ont un caractère multimédia qui fait que la recherche par le contenu dans ceux-ci présente un certain nombre de spécificités. Par exemple, un concept donné personne, objet

. peut être interprété de différentes manières : il peut être vu, il peut être entendu ou il peut être mentionné. Des combinaisons de ces cas peuvent également se produire. Naturellement, ces distinctions sont importantes pour l-utilisateur. Des requêtes impliquant le concept C comme par exemple : « rechercher les segments vidéos montrant une image de C » ou comme : « rechercher les segments vidéos dans lesquels on parle de C » sont susceptibles de produire des réponses tout à fait différentes. Dans le premier cas, on rechercherait C dans le contenu visuel tandis que dans le second, on rechercherait dans le contenu audio un segment dans la transcription duquel C est mentionné. Cette étude s-inscrit dans un contexte de modélisation, indexation et recherche d-information multimédia. Au niveau théorique, notre contribution consiste à la proposition d-un modèle pour la représentation du contenu sémantique des documents vidéo. Ce modèle permet la prise en compte synthétique et intégrée des éléments d-informations issus de chacune des modalités image, texte, son. L-instanciation de ce modèle est réalisée à l-aide du formalisme des graphes conceptuels. Le choix de ce formalisme est justifié par son expressivité et son adéquation au contexte d-indexation et de recherche d-information par le contenu.Notre contribution au niveau expérimental consiste à l-implémentation en partie du prototype CLOVIS . Nous avons intégré le modèle proposé dans d-un système d-indexation et de recherche vidéo par le contenu pour évaluer ses apports en termes d-efficacité et de précision. Mots-clés : Recherche d-information multimédia, indexation conceptuel, document vidéo, graphe conceptuel, ontologie.

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Mots-clés : Recherche d-information multimédia indexation conceptuel document vidéo graphe conceptuel ontologie.

keyword : ontologie

keyword : Multimedia information retrieval conceptual indexing video document conceptual graph ontology.





Author: Mbarek Charhad -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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