Contributions à la détection de concepts et d'événements dans les documents vidéos

A consequence of the rise of digital technology is that the quantity of available collections of multimedia documents is permanently and strongly increasing. The indexing of these documents became both very costly and impossible to do manually. In order to be able to analyze, classify and search multimedia documents, indexing systems have been defined. However, most of these systems suffer quality or practicability issues. Their performance is limited and depends on the data volume and data variability. Indexing systems analyze multimedia documents, looking for static concepts (bicycle, chair,...), or events (wedding, protest,...). Therefore, the variability in shapes, positions, lighting or orientation of objects hinders the process. Another aspect is that systems must be scalable. They should be able to handle big data while using reasonable amount of computing time and memory.The aim of this thesis is to improve the general performance of content-based multimedia indexing systems. Four main contributions are brought in this thesis for improving different stages of the indexing process. The first one is an "early-early fusion method" that merges different information sources in order to extract their deep correlations. This method is used for violent scenes detection in movies. The second contribution is a weakly supervised method for basic concept (objects) localization in images. This can be used afterwards as a new descriptor to help detecting complex concepts (events). The third contribution tackles the noise reduction problem on ambiguously annotated data. Two methods are proposed: a shot annotation generator, and a shot weighing method. The last contribution is a generic descriptor optimization method, based on PCA and non-linear transforms.These four contributions are tested and evaluated using reference data collections, including TRECVid and MediaEval. These contributions helped our submissions achieving very good rankings in those evaluation campaigns.L'explosion de la quantité de documents multimédias, suite à l'essor des technologies numériques, a rendu leur indexation très coûteuse et manuellement impossible. Par conséquent, le besoin de disposer de systèmes d'indexation capables d'analyser, de stocker et de retrouver les documents multimédias automatiquement, et en se basant sur leur contenu (audio, visuel), s'est fait ressentir dans de nombreux domaines applicatifs. Cependant, les techniques d'indexation actuelles rencontrent encore des problèmes de faisabilité ou de qualité. Leur performance reste très limitée et est dépendante de plusieurs facteurs comme la variabilité et la quantité de données à traiter. En effet, les systèmes d'indexation cherchent à reconnaître des concepts statiques, comme des objets (vélo, chaise,...), ou des événements (mariage, manifestation,...). Ces systèmes se heurtent donc au problème de variabilité de formes, de positions, de poses, d'illuminations, d'orientations des objets. Le passage à l'échelle pour pouvoir traiter de très grands volumes de données tout en respectant des contraintes de temps de calcul et de stockage est également une contrainte.Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'amélioration de la performance globale de ces systèmes d'indexation de documents multimédias par le contenu. Pour cela nous abordons le problème sous différents angles et apportons quatre contributions à divers stades du processus d'indexation. Nous proposons tout d'abord une nouvelle méthode de fusion "doublement précoce " entre différentes modalités ou différentes sources d'informations afin d'exploiter au mieux la corrélation entre les modalités. Cette méthode est ensuite appliquée à la détection de scènes violentes dans les films. Nous développons ensuite une méthode faiblement supervisée pour la localisation des concepts basiques (comme les objets) dans les images qui pourra être utilisé plus tard comme un descripteur et une information supplémentaire pour la détection de concepts plus complexes (comme des événements). Nous traitons également la problématique de réduction du bruit généré par des annotations ambiguës sur les données d'apprentissage en proposant deux méthodes: une génération de nouvelles annotations au niveau des plans et une méthode de pondération des plans. Enfin, nous avons mis en place une méthode d'optimisation des représentations du contenu multimédia qui combine une réduction de dimension basée sur une ACP et des transformations non linéaires.Les quatre contributions sont testées et évaluées sur les collections de données faisant référence dans le domaine, comme TRECVid ou MediaEval. Elles ont participé au bon classement de nos soumissions dans ces campagnes