G. Piriou, F. Coldefy, P. Bouthemy, J-F. Yao. Détection supervisée d'événements à l'aide d'une modélisation probabiliste du mouvement per\ccu. In 14ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2004, Toulouse, France, Janvier 2004.
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Cet article présente une méthode supervisée de détection d'événements dans une vidéo, à partir de l'analyse de son contenu dynamique. Par souci de généralité et d'efficacité, l'information de mouvement est captée par des mesures simples. Elle est de plus décomposée en mouvement dominant et mouvement résiduel dans l'image. Ces mesures sont représentées par des modèles probabilistes parcimonieux permettant de placer le problème traité dans un cadre bayésien. Pour induire une phase d'apprentissage faiblement supervisée et augmenter la robustesse de la détection, notre méthode s'articule en deux étapes principales : sélection des segments vidéos susceptibles d'appartenir au monde des événements pertinents, détection des événements d'intérêt parmi les segments vidéos retenus. La mise en oeuvre de cette méthode nécessitant une segmentation préalable de la vidéo en plages homogènes, nous décrivons une technique de segmentation temporelle basée sur l'analyse du mouvement dominant dans l'image. Des résultats expérimentaux sur des vidéos de sport sont présentés
Gwenaelle Piriou 
Patrick Bouthemy
@InProceedings{Piriou04a,
Author = {Piriou, G. and Coldefy, F. and Bouthemy, P. and Yao, J-F.},
Title = {Détection supervisée d'événements à l'aide d'une modélisation probabiliste du mouvement per\c{c}u},
BookTitle = {14ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2004},
Address = {Toulouse, France},
Month = {January},
Year = {2004}
}
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