| Résumé |
Depuis une quinzaine d'années, l’analyse automatique des films se focalise sur l’indexation de la structure et du contenu des films. L’extraction de la structure d’un film met en évidence l’organisation temporelle de la narration. La détermination du contenu décrit les caractéristiques physiques et sémantiques des éléments de la structure. Nous proposons de créer un modèle d’indexation de la structure et du contenu spécifique au film. Nous étudions les informations pertinentes présentes dans le contenu des films et leur exploitation par les méthodes existantes de classification et de segmentation. Nous inspirant des modèles d’analyse hiérarchique par réseau Bayésien et support vector machine, nous construisons et testons un modèle probabiliste de classification multimédia adapté aux relations entre descripteurs du signal (numériques, textuels, sonores, visuels et multimédias). Nous utilisons la coopération de ces descriptions pour la segmentation de la structure hiérarchique des films. |
