Une nouvelle approche d'évaluation pour les algorithmes d'interprétation automatique de vidéos

Dans cette mémoire, nous présentons une nouvelle approche pour mieux évaluer la performance de systèmes d'interprétation de vidéos. Les méthodes d'évaluation courantes dépendent fortement d'une base de vidéos. Le résultat d'évaluation peut être différent si nous changeons la b...

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Tác giả chính: THONNAT, Monique, BREMOND, François, NGHIEM, Anh Tuan
Định dạng: Luận án
Ngôn ngữ:French
Thông tin xuất bản: 2015
Truy cập trực tuyến:http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/141
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Mô tả
Tóm tắt:Dans cette mémoire, nous présentons une nouvelle approche pour mieux évaluer la performance de systèmes d'interprétation de vidéos. Les méthodes d'évaluation courantes dépendent fortement d'une base de vidéos. Le résultat d'évaluation peut être différent si nous changeons la base de vidéos. La diffé- rence est principalement due au contenu de séquences de vidéos qui contient en même temps plusieurs problèmes de traitement de vidéos (le changement de l'illumination, le contraste faible etc) à différents niveaux de diffculté. Par conséquent, c'est diffcile d'extrapoler le résultat d'évaluation sur des nouveaux séquences. Dans cette mémoire nous proposons une méthodologie d'évaluation qui aide à réutiliser le résultat d'évaluation. Nous essayons d'isoler chaque problème et de définir des mesures quantitatives pour calculer le niveau de diffculté relativement au problème donné. Le niveau maximum de diffculté auquel la performance d'un algorithme est assez bon est défini comme la borne supérieure de la capacité de cet algorithme pour résoudre le problème donné. Pour illustrer cette méthodologie, nous présentons les mesures qui évaluent la performance d'algorithmes en résoudre le problème de contraste faible et le problème des ombres.