Literatura académica sobre el tema "Vidéo numérique – Attitude – Modèles mathématiques"

Nous proposons dans ce travail d'analyser le comportement des utilisateurs exploitant des données vidéo. Notre objectif est de contribuer à comprendre pourquoi et comment chacune des séquences vidéo est visionnée par les utilisateurs. Pour cela, nous présentons une approche qui combine usage intra-vidéo et usage inter-vidéo. Au niveau intra-vidéo, nous définissons le visionnage d'une vidéo comme unité de comportement. Au niveau inter-vidéo, nous introduisons la session (enchaînement des vidéos visionnées) comme unité de comportement. Un comportement intra-vidéo est modélisé par un modèle de Markov construit en utilisant les différentes actions réalisées lors des vision nages que nous regroupons à l'aide d'une nouvelle méthode de regroupement (K-models). Cette méthode est dérivée de la technique des K-moyennes adaptée à l'utilisation de modèles. Nous caractérisons ainsi plusieurs comportements type qui permettent d'estimer quelle fut l'utilité ou d'une séquence vidéo lors d'une session. Un comportement inter-vidéo est modélisé par une session. Cette session est une séquence ordonnée des vision nages des séquences vidéo. Pour regrouper ces sessions, nous proposons une technique de regroupement hiérarchique qui présente la particularité de traiter des classes représentées par plusieurs sous-séquences enrichies par les comportements intra-vidéo. Les résultats obtenus sur des ensembles de test permettent d'identifier les comportements observés et d'en tirer des suppositions sur la pertinence des vidéos. Nous proposons également un modèle d'intégration dans un moteur de recherche permettant de détecter les erreurs d'indexation et de proposer des recherches alternatives
Our work proposes to analyze users' behavior using video data. Our objective is to contribute understanding how and why users view each video sequence. We present an approach combining intra-video and inter-video behavior analysis. The intra-video level represents the viewing of a video sequence. The inter-video level represents the sessions (linkage between videos viewed by users). An intra-video behavior is defined by a Markov model built using the actions performed during viewings. We cluster these behavior with a new method derived from K-Means adapted to the use of Models (K-Models). We then characteriz several typical behaviors that allows to estimate the level of interest of each video. An inter-video behavior is defined by a session. This session is an ordered sequence of viewings performed by the users. ln order to cluster these sessions, we propose a hierarchical technique, representing clusters by a set of common subsequences enriched by intra-video behaviors. Results from test sets allow to identify observed behaviors and to conclude on the interest of the videos. We also propose a framework on how to integrate our approach in a search engine in order to detect indexing errors and to propose altemate searches to the users

Nous proposons dans ce travail d'analyser le comportement des utilisateurs exploitant des données vidéo. Notre objectif est de contribuer à comprendre pourquoi et comment chacune des séquences vidéo est visionnée par les utilisateurs. Pour cela, nous présentons une approche qui combine usage intra-vidéo et usage inter-vidéo. Au niveau intra-vidéo, nous définissons le visionnage d'une vidéo comme unité de comportement. Au niveau inter-vidéo, nous introduisons la session (enchaînement des vidéos visionnées) comme unité de comportement. Un comportement intra-vidéo est modélisé par un modèle de Markov construit en utilisant les différentes actions réalisées lors des vision nages que nous regroupons à l'aide d'une nouvelle méthode de regroupement (K-models). Cette méthode est dérivée de la technique des K-moyennes adaptée à l'utilisation de modèles. Nous caractérisons ainsi plusieurs comportements type qui permettent d'estimer quelle fut l'utilité ou d'une séquence vidéo lors d'une session. Un comportement inter-vidéo est modélisé par une session. Cette session est une séquence ordonnée des vision nages des séquences vidéo. Pour regrouper ces sessions, nous proposons une technique de regroupement hiérarchique qui présente la particularité de traiter des classes représentées par plusieurs sous-séquences enrichies par les comportements intra-vidéo. Les résultats obtenus sur des ensembles de test permettent d'identifier les comportements observés et d'en tirer des suppositions sur la pertinence des vidéos. Nous proposons également un modèle d'intégration dans un moteur de recherche permettant de détecter les erreurs d'indexation et de proposer des recherches alternatives.

La diversité de forme et de fonctionnement des ouvrages de déversement construits en réseaux d'assainissement unitaires rend leur modélisation une tâche difficile à accomplir. Cette difficulté est encore accrue par l'absence de modèles adaptés pour certains déversoirs et la méconnaissance des phénomènes hydrauliques réels pour d'autres. Pour remédier à cet handicap, la meilleure façon semble être d'augmenter les mesures sur des sites réels afin d'apporter des renseignements pour les modèles et d'améliorer les connaissances sur le fonctionnement réel de ces ouvrages. Dans ce contexte, nous avons décidé de mettre en place un système de mesure. Permettant de prendre en compte l'hétérogénéité spatiale et temporelle de la lame déversante par le biais de caméras numériques. Le suivi expérimental de l'installation sur deux sites différents pendant plus de dix huit mois nous a permis de confirmer la faisabilité du concept d'instrumentation par caméras, de part la fiabilité des équipements et la qualité des résultats acquis. L'application des outils d'analyse et de traitement aux images enregistrées nous a offert la possibilité de dégager les caractéristiques pertinentes des comportements hydrauliques des déversoirs et de transformer les données images en données numériques exploitables pour la modélisation. L'approche développée dans la deuxième partie de ce travail de recherche repose sur l'utilisation des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour la modélisation et la gestion des déversoirs d'orage. Le modèle non-linéaire de déversement que nous avons élaboré pennet de reproduire correctement le fonctionnement du déversoir étudié et de pallier les insuffisances des modèles classiques des déversoirs d'orage. Dans le but de réduire les rejets des déversoirs d'orage par temps de pluie, l'approche par les RNA a été ensuite exploitée en vue de la mise en oeuvre d'une stratégie de contrôle en temps réel pour la gestion d'une station de pompage en aval d'un déversoir d'orage. Nous avons montré qu'en maintenant les mêmes caractéristiques physiques du réseau et des ouvrages, la stratégie adoptée pemlet une réduction considérable des rejets du déversoir par temps de pluie, exprimée en volume et en fréquence de déversement, ainsi que l'optimisation du fonctionnement de la station d'épuration.

Cette thèse traite de ce verrou théorique pour des vidéos naturelles. Les contributions scientifiques développées ont permis : 1. De réfuter mathématiquement le modèle gaussien en général adopté dans la littérature pour représenter le bruit de canal ; 2. D'établir pour la première fois, le caractère stationnaire des processus aléatoires représentant le bruit de canal, la méthode développée étant indépendante du type de données, de leur traitement et de la procédure d'estimation ; 3. De proposer une méthodologie de modélisation du bruit de canal à partir d'un mélange de gaussiennes pour une transformée aussi bien en cosinus discrète qu'en ondelette discrète et pour un large ensemble d'attaques (filtrage, rotation, compression, StirMark, ...). L'intérêt de cette approche est entre autres de permettre le calcul exact de la capacité du canal alors que la littérature ne fournissait que des bornes supérieure et inférieure. 4. Les contributions technologique concernent l'intégration et l'implémentions de ces modèles dans la méthode du tatouage IProtect brevetée Institut Télécom/ARTEMIS et SFR avec un gain en temps d'exécution d'un facteur 100 par rapport à l'état de l'art.

Dans ce mémoire, nous proposons une méthode de modélisation du mouvement à l’aide de bases de polynômes bi-variables orthogonaux. L’objectif est de proposer une modélisation hiérarchique des champs de vecteurs adaptable à tous types de champs. Nous étudions différentes méthodes de partitionnement de l’espace, parmi lesquelles les grilles régulières, les quadtree ou les diagrammes de Voronoï, afin de prendre en compte la complexité locale du champ pour affiner la modélisation. Nous obtenons des résultats qualitatifs montrant l’intérêt de ce type de modélisation. De plus, nous proposons une procédure de génération des bases afin de modéliser les champs épars. Nous appliquons cette méthode de modélisation dans deux contextes. La détection de points singuliers dans les champs de déplacement et la reconnaissance de mouvements humains. Ces deux applications nous permettent de mettre en évidence l’efficacité de cette méthode, puisque nous obtenons des résultats comparables aux méthodes les plus efficaces de la littérature
In this PhD thesis, we suggest a method which models every kind of movement with orthogonal polynomials basis. The main goal is to propose a hierarchical modeling of vector fields suitable for all types of fields. We study different space partitioning methods, including regular grids, quadtree and Voronoi diagrams, in order to take into account the local complexity of the field in order to refine modeling. We obtain qualitative results showing the benefit of this method. In addition, we propose a procedure for generating polynomial bases to model sparse fields. We apply this modeling approach in two contexts. The detection of singular points in the motion fields and the recognition of human movements. Both applications allow us to demonstrate the effectiveness of this method, since we obtain similar results to the most effective methods of literature

Cette thèse traite de ce verrou théorique pour des vidéos naturelles. Les contributions scientifiques développées ont permis : 1. De réfuter mathématiquement le modèle gaussien en général adopté dans la littérature pour représenter le bruit de canal ; 2. D’établir pour la première fois, le caractère stationnaire des processus aléatoires représentant le bruit de canal, la méthode développée étant indépendante du type de données, de leur traitement et de la procédure d’estimation ; 3. De proposer une méthodologie de modélisation du bruit de canal à partir d’un mélange de gaussiennes pour une transformée aussi bien en cosinus discrète qu’en ondelette discrète et pour un large ensemble d’attaques (filtrage, rotation, compression, StirMark, …). L’intérêt de cette approche est entre autres de permettre le calcul exact de la capacité du canal alors que la littérature ne fournissait que des bornes supérieure et inférieure. 4. Les contributions technologique concernent l’intégration et l’implémentions de ces modèles dans la méthode du tatouage IProtect brevetée Institut Télécom/ARTEMIS et SFR avec un gain en temps d’exécution d’un facteur 100 par rapport à l’état de l’art
The thesis is focus on natural video and attack modelling for uncompressed video watermarking purposes. By reconsidering a statistical investigation combining four types of statistical tests, the thesis starts by identifying with accuracy the drawbacks and limitations of the popular Gaussian model in watermarking applications. Further on, an advanced statistical approach is developed in order to establish with mathematical rigour: 1. That a mathematical model for the original video content and/or attacks exists; 2. The model parameters. From the theoretical point of view, this means to prove for the first time the stationarity of the random processes representing the natural video and/or the watermarking attacks. These general results have been already validated under applicative and theoretical frameworks. On the one hand, when integrating the attack models into the IProtect watermarking method patented by Institut Télécom/ARTEMIS and SFR, a speed-up by a factor of 100 of the insertion procedure has been obtained. On the other hand, accurate models for natural video and attacks allowed the increasing of the precision in the computation of some basic information theory entities (entropies and capacity)

L'objectif de cette thèse est de valider l'hypothèse selon laquelle le codage par objets vidéo peut permettre d'obtenir des gains significatifs en utilisant le codage dynamique (mise en concurrence de plusieurs codeurs pour chaque objet vidéo). Afin de répondre à cet objectif, différents points ont été étudiés. Le premier point concerne l'étude de la segmentation en objet vidéo de manière automatique. Nous avons proposé un modèle d'objet faisant intervenir la notion de suivi long terme via la représentation d'un objet sous la forme mouvement/texture (avec l'utilisation d'un maillage actif pour représenter le mouvement). Un algorithme de clustering 3D a été développé basé sur ce modèle. Dans un deuxième temps, nous nous sommes attaché à l'amélioration des techniques de codage objet via la hiérarchisation ("scalabilité") du flux vidéo. Pour cela, nous utilisons un schéma de codage ondelette 3D et nous introduisons notamment un codage de contours avec perte. Enfin le dernier point étudié concerne le codage dynamique d'objets vidéo (mise en concurrence de plusieurs codeurs pour chaque objet vidéo). Les codeurs utilisés sont : le codeur H264/AVC, un codeur ondelette 3D, un codeur 3D et un codeur par mosaïque. La répartition automatique des débits permet d'obtenir des résultats dépassant ceux produits par chaque codeur pris séparément, tout en offrant le découpage du flux en objets vidéo. Mots clés : Segmentation en objets vidéo, segmentation long terme, modèle d'objet vidéo, fonctionelle d'énergie, clustering, maillage actif, mosaïque, codage vidéo, codage d'objet vidéo, décorrélation mouvement texture forme, hiérarchisation : scalabilté, ondelettes spatiotemporelles, ondelette 3D, codage de contour, codage de forme, prolongement : padding, codage dynamique, codage concurrentiel, optimisation débit-distorsion, répartition des débits, antialiasing.

Les vagues courtes sont omniprésentes à la surface des océans, avec des longueurs de quelques dizaines de mètres au mètre typiquement. Connaitre leurs directions de propagation en mer est important à plusieurs titres, notamment pour la compréhension de la dynamique de l'état de mer, des échanges air-mer ou de la dérive de particules en surface. Ces distributions directionnelles sont étudiées ici au regard des progrès récents réalisés en techniques d'instrumentation. L'analyse du bruit sismo-acoustique enregistré en grandes profondeurs permet d'extraire un comportement quasi-universel qui dépend indirectement de cette distribution à travers ladite intégrale de recouvrement. Il est cohérent avec des observations directes du champ de vagues obtenues à partir de reconstructions tridimensionnelles de la surface de l'océan. Alors que la direction de propagation des vagues longues s'aligne avec celle du vent, les vagues courtes s'en détachent d'autant plus à mesure que leurs échelles diminuent (bimodalité).La comparaison de ces observations avec les prédictions d'un modèle numérique de vagues, basé sur l'environnement WAVEWATCH®III, permet de constater que ces modèles sont qualitativement valables mais encore quantitativement incorrects. Une des possibilités explorées pour corriger cet effet est la prise en compte de sources de vagues courtes à ±90° de la direction du vent, qui pourraient être associées au déferlement des vagues longues. Une telle source à elle seule n'explique pas les formes des distributions directionnelles observées. D'autres mécanismes pourraient intervenir que de futures investigations pourront tenter de clarifier
Short surface gravity waves are ubiquitous at the ocean surface, with lengths from a few tens of meters to a meter typically.Knowing their propagation directions at sea is important in several respects, especially for the understanding of sea-state dynamics, airsea interactions and particles surface drift.Their directional distributions are here investigated in the light of the recent progress made in instrumentation techniques. The analysis of ocean bottom seismo-acoustic noise records allows for the extraction of a quasi-universal behavior which indirectly depends on this distribution through the socalled overlap integral. It is coherent with direct observations of the wave field obtained from tri-dimensional reconstructions of the ocean surface elevation field. While the propagation direction of long waves aligns with the wind direction, short waves progressively detach from it towards small scales (bimodality).Comparing those measurements with the predictions of a spectral numerical wave model, based on WAVEWATCH®III environment, allows to realize that they provide qualitatively correct but quantitatively incorrect predictions. One of the possibilities here explored to correct for it, is by accounting for the sources of energy at ±90° to the wind direction, which could be associated with the breaking of long waves. This source term on its own does not explain the shapes of the observed directional distributions. Other mechanisms could come into play that future investigations will help clarify