i i + 3σ X j = i -3σ h j e -( j -i ) 2 2σ 2 f i i h j j input f 1 f 2 f n < seq f db < f db 1 > < f db 2 > < f db n > < f db i > f db i 1 f db i 2 f db i m f i < f db i > n
f db i j i d f db i j cost f db i j < pr ev f db i j > out put b egin / / Bui l d t he t r ee node by node for i ← t o n -do paths ← BuildPaths < f db i > < f db i + 1 > paths ← BuildPaths < f db i > < f db i + 2 > end paths ← BuildPaths < f db n-2 > < f db n-1 > BestPath ← ChooseBestPath paths end A lgor it hm 1:

k ← length < f db A > l ← length < f db B > for i ← t o k -do for j ← t o l -do if i d f _ db j B -i d f _ db i A < t hen new cost cost f db i A if new_ cost > cost f _ db j B t
P i -1 R i -1 F i -1 P i R i F i
I nit ial t hr esh = 14 fr t hr esh = 18 fr t hr esh = 20 fr t hr esh = 25 fr

P R P R P R P R P R G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G lobal M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 G lobal
f 0 f 1 f 2 f 3 f 0 f 2 f 0 f 1 f 2 f 3 p C j f 0 f 1 f 2 f 3 p C j p f 0 f 1 f 2 f 3 C j p f 0 f 1 f 2 f 3 p C j f 0 f 1 f 2 f 3 J ar g max j p C j f 0 f 1 f 2 f 3 ar g max j p C j p f 0 f 1 f 2 f 3 C j J ar g max j p C j p f 0 C j p f 1 C j p f 2 C j p f 3 C j p f i C i i t h f i C j p C j C j p f i C i N P C j f 0 f 1 f 2 f 3 k kN + N -1 Y n= kN P C j f 0 f 1 f 2 f 3 n C j J ar g max j P C j f 0 f 1 f 2 f 3 k 4.2.1.2 Scene segm ent at ion H i D i j P 511 k= 0 (H k i -H k j ) 2 H k i + H k j i f T i j ≤ T M A X D M A X elsewi se D S i j mi n k∈Γ i l ∈Γ j D kl T i j i j i i T M A X D M A X D M A X D M A X D M E A N -D V A R D M E A N D V A R D M E A N D V A R N 4.
(x) x n n x n x n n x A 0 A 1 A 0 A 2 A 0 A 3 A 1 A 2 A 1 A 3 A 2 A 3 C x n A 0 A 0 A 1 A 0 A 2 A 0 A 3 A 0 A 1 A 2 A 0 A 1 A 3 A 0 A 2 A 3 A 0 A 1 A 2 A 3 A 1 A 1 A 2 A 1 A 3 A 1 A 2 A 3 A 2 A 2 A 3 A 3 P n x = 1 C x n x k 4.
λ i C 1j λ 1 * n 0j C 0j λ 0 * n 1j C j mi n c C cj A i C A i X j C j 4.2.4.1 D at aset s G G G G G M M M M M M

Evaluat ion m easur es

Evaluat i on r elat i ve t o Separ at or s' G r ound-T r ut h

P → R ′ R ′ → R ′ R ′ R ′ R ′ R ′ R → R ′ R ′ → S S S S F * P * R P R Evaluat i on r elat i ve t o Recur r ences' G r ound-Tr ut h recurrences ground-truth T N → R T P → R R F N → R F P → R R R class P → T N → T N F N R → T N → T N F P class P → T P → T P F P R → T P → T P F P Accur acy A → T P T N → T P T N F N T N

A naly sis of r ecur r ences in t he dat aset

A udio r ec.

V isual r ec.

A udio r ec. V isual r ec. C lassi fi cat i on Result s -C om par i ng t he di ff er ent cr i t er i a

N A udio N M 1 M 2 M 3 V isual N M 1 M 2 M 3 A udio N M 1 M 2 M 3 V isual N M 1 M 2 M 3 λ λ ∈ λ ∈ λ ∈ λ ∈ A udio V isual A udio S V isual G am es M & N A 0 A 2 A 6 A 7 A 0 A 1 A 2 A 4 A 5 A 7 A 0 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 0 A 2 A 6 A 7
4.2.4.5 R ecur r ence C lassifi cat ion R esult s -C om plex at t r ibut e t r aining c 107 complexi ty all complexi ty all 110 E n r aison du nombr e él ev é de chaînes de t él év ision, la quant it é d'émissions de t élévision diff usées a considérablement augment é. Par conséquent , l'organisat ion des données et des out ils pour manipuler effi cacement et gérer les programmes de t élévision sont nécessaires. Les chaînes de t élévision diff usent le flux vidéo d'une façon linéaire. Cet t e linéarit é génère des cont raint es t emporelles dans la visualisat ion du cont enu. Des services comme la télévision de rattrapage et la PVR (enregistreur vidéo personnel) enlèvent ces cont raint es et permet t ent aux ut ilisat eurs de regarder des émissions de t élévision préalablement diff usées.

K x i x j x T i x j K x i x j γx T i x j r d K x i x j exp -γkx i -x j k 2 γ > K x i x j tanh γx T i x j r γ r d γ C C C ht t p: / / www. dt r eg. com / svm . ht m γ C ∈ { -5 -3 16 } γ ∈ { -16 -13 3 } γ 111 A udio SV M SV M V isual SV M SV M A udio SV M SV M V isual SV M SV M A udio D C 1 D C 2 SV M 1 SV M 2 V isual D C 1 D C 2 SV M 1 SV M 2 A udio D C 1 D C 2 SV M 1 SV M 2 V isual D C 1 D C 2 SV M 1 SV M 2
A part ir du flux T V, un grand nombre de programmes de t élévision peuvent êt re ext rait s, st ockés, indexés et préparés pour une ut ilisat ion ult érieure. Une ét ape d'indexat ion préalable du cont enu est t out efois encore nécessaire. Après avoir choisi un programme, l'ut ilisat eur pourrait vouloir obt enir un aperçu du programme avant de regarder. Il / elle peut aussi vouloir accéder direct ement à une part ie spécifique du programme, t rouver un cert ain moment d'int érêt ou saut er une part ie du programme et passer à la suivant e ou même direct ement à la part ie finale. Ces caract érist iques représent ent une alt ernat ive pour les fonct ionnes basiques d'avance/ ret our rapides.

Pour permet t re ces fonct ionnalit és, après avoir ét é ext rait , chaque programme de t élévision doit êt re st ruct uré. C'est à dire, sa st ruct ure originale doit êt re récupérée et t ous les moment s possibles d'int érêt doivent êt re précisément ét iquet és. Une opt ion similaire exist e pour les DVD et off re à l'ut ilisat eur un résumé et la possibilit é de voir un moment donné du film. Mais pour obt enir une t elle représent at ion, un observat eur humain est nécessaire pour regarder la vidéo en ent ier et pour localiser les endroit s des moment s import ant es. Évidemment , cela pourrait se faire aussi dans le cas de programmes de t élévision, mais ces ét apes de prét rait ement manuel sont t rès coût euses, en part iculier lorsqu'elles t rait ent une grande quant it é d'émissions de t élévision, comme c'est le cas dans les services réels de t élévision. Le défi élevé est donc de développer des out ils aut omat iques basés cont enu pour la st ruct urat ion des programmes de t élévision. Ces out ils permet t ront aux ut ilisat eurs de bénéficier de la st ruct ure des programmes et de regarder seulement les part ies des programmes suscept ibles de les int éresser.

Dans ce cont ext e, la st ruct urat ion des programmes devient essent ielle afin de fournir aux ut ilisat eurs des out ils de navigat ion nouveaux et ut iles. Fondament alement , l'object if de st ruct urat ion du programme est de récupérer la st ruct ure d'origine du programme. En d'aut res t ermes, l'object if de st ruct urat ion est de dét ect er les inst ant s de début et de fin de chaque part ie composant e du programme. Cela permet aux ut ilisat eurs une fonct ionnalit é avancée d'accès rapide et non linéaire qui pourrait êt re une alt ernat ive à la seule navigat ion possible act uellement qui est l'avance rapide. En plus de la navigat ion, la st ruct ure pourrait également êt re ut ilisée pour la const ruct ion de résumés vidéo. L'ut ilisat ion de la 2 Int roduct ion st ruct ure permet la const ruct ion de résumés équilibrés où chaque part ie du programme est représent ée par rapport à son import ance. La st ruct urat ion des programmes T V peut également servir pour des applicat ions comme l'indexat ion et la recherche, l'archivage, la mesure d'audience int ra-programmes. Les services int eract ifs pourraient également bénéficier, par exemple, en fournissant des informat ions ou des caract érist iques spécifiques en fonct ion de la part ie act uellement diff usée.

Not re t ravail de recherche port e sur la segment at ion aut omat ique des programmes T V, dont le but est de ret rouver aut omat iquement la st ruct ure d'origine d'un programme et ainsi de le segment er en ses part ies principales. Nous proposons une approche largement non-supervisée pour la st ruct urat ion d'un large cat égorie des programmes T V. Comme il est diffi cile de t rouver une mét hode générique qui couvre t ous les types de programmes de t élévision exist ant s, nous nous sommes concent rés sur les programmes T V " récurrents".

Un programme de t élévision récurrent est un programme composé de plusieurs " épisodes" qui sont périodiquement diff usés (par exemple quot idiennement , hebdomadairement , mensuellement ...). Des exemples de ce type de programmes sont les jeux T V, les émissions de divert issement , les magazines d'informat ion, les journaux T V. Le choix de ce type de programmes est mot ivé à la fois par leur int érêt applicat if, car ils représent ent un pourcent age import ant des émissions diff usées sur une chaine de t élévision généralist e. De plus, il s'agit de programmes qui possèdent nat urellement une st ruct ure bien définie avec des part ies bien dist inct es. Ces part ies sont délimit ées par des séquences audio/ vidéo caract érist iques que nous appelons «séparateurs». Les séparat eurs sont des séquences vidéo court es, insérées ent re les diff érent s part ies d'un programme et qui peuvent êt re répét ées ent re et / ou à l'int érieur des épisodes d'un même programme. L'idée de base de not re ét ude est de ret rouver ces séparat eurs d'une façon largement non supervisée et de les ut iliser ensuit e pour la st ruct urat ion. La mét hode ne nécessit e aucune aut re connaissance préalable sur la st ruct ure d'un programme ou sur le nombre de part ies du programme.

Cont r ibut ions de cet t e t hèse

Les principales cont ribut ions de cet t e t hèse sont les suivant es : Tout d'abord, nous proposons une approche originale pour la st ruct urat ion des programmes T V, qui n'est pas spécifique à un cert ain type de programme et qui aborde une large cat égorie de programmes T V comme les programmes T V récurrent s.

Deuxièmement , l'approche que nous proposons pour la st ruct urat ion est largement non-supervisée. Il n'y a besoin d'aucune connaissance préalable sur les programmes ou sur le nombre de part ies du programme.

Troisièmement , l'approche proposée exploit e le cont enu visuel et le cont enu audio des émissions de t élévision. Il est basé sur des t echniques de classificat ion qui filt rent et sélect ionnent les séparat eurs parmi un ensemble de récurrences visuelles et audio dét ect ées.

Dernièrement , les expériences sont réalisées sur des émissions réelles de la t élévision, afin de valider l'idée sur laquelle l'approche proposée est basée et pour t est er les algorit hmes de classificat ion proposés.

L es t echniques ex ist ant es pour la st ruct urat ion int ra-programme peuvent êt re clas- sifiés en deux cat égories : les mét hodes spécifiques et les mét hodes génériques.

L es m ét hodes sp écifi ques Les mét hodes spécifiques exploit ent la connaissance a priori du domaine afin de const ruire un modèle de la st ruct ure de la vidéo analysée. Elles peuvent êt re appliquées seulement pour cert ains types de programmes comme les journaux t élévisés, les programmes sport ifs, les séries, les publicit és, et c... Elles font usage de la connaissance a priori du type de l'émission de t élévision analysée afin d'en ext raire les données pert inent es et const ruire son modèle de st ruct ure. Ces mét hodes sont supervisées car ils nécessit ent généralement la créat ion préalable et l'annot at ion manuelle d'un ensemble d'apprent issage ut ilisé pour apprendre la st ruct ure.

Une classe de programmes t élévisés souvent analysés par des mét hodes spécifiques sont les pr ogr am m es sp or t ifs. Ceux-ci ont une st ruct ure t rès bien définie. Les règles du jeu fournissent de la connaissance a priori qui peut êt re ut ilisée ensuit e pour fournir des cont raint es sur l'apparit ion d'événement s ou de la succession de ces événement s. Ces cont raint es sont t rès ut iles pour améliorer la précision de la dét ect ion d'événement s et leurs classificat ion. Nous dist inguons deux niveaux dans l'analyse vidéo des programmes sport ifs : segment et événement . Dans le premier cas, l'object if est de segment er la vidéo en segment s narrat ifs emph jeux et emph non-jeux par une analyse bas niveau de la vidéo [XXC + 04]. Le deuxième, suppose une analyse de la vidéo de haut niveau et son object if est d'ident ifier les moment s int éressant s (événement s import ant s) de la vidéo. Les deux sont prédét erminés par le type de sport . Par exemple, un événement dans le cas du foot ball pourrait êt re la dét ect ion d'un but t andis que pour le t ennis ce sera les point s de mat ch. Par conséquent , afin d'at t eindre ces object ifs, l'ut ilisat ion de la connaissance a priori devient nécessaire. Cet t e connaissance a priori peut êt re lié au type du sport analysé (i.e. surface de jeu, nombre de joueurs, les règles de jeu), mais aussi les règles de product ion du programme vidéo (i.e. slowmot ion replay, l'emplacement et la couvert ure de la caméra, le mouvement de la caméra, le t ext e superposé [WDL + 08]). Les mét hodes ut ilisées impliquent en général le suivi des objet s spécifiques (joueur [KGS + 10, HKG + 10], balle [START_REF] Guéziec | Tracking pit ches for broadcast t elevision[END_REF]), dét ect ion des évènement s comme penaltys ou cart on jeune/ rouge ( [START_REF] Bert Ini | Cont ent -based indexing and ret rieval of t v news[END_REF] se base sur l'idée que les plans présent at eurs sont répét és à des int ervalles de longueur variable et leur cont enu est t rès similaire. La fréquence des plans présent at eurs et leur similit ude est également ut ilisée dans [START_REF] Poli | Structuration automatique de flux televisuels. T hèse de doct orat[END_REF] où une mét hode de classificat ion permet de regrouper les plans similaires dans des groupes, le plus pet it représent ant le groupe des plans présent at eurs. D'aut res approches ut ilisent les SVMs [MHG + 10] ou les HMMS [START_REF] Eickeler | Cont ent based indexing of images and video using face det ect ion and recognit ion met hods[END_REF]. Une fois les plans classés, une t âche plus diffi cile est de segment er la vidéo en segment s plus cohérent es. Cela implique de t rouver les limit es de chaque segment cohérent qui se succède dans le flux vidéo. Pour cela diff érent es approches sont ut ilisées : parmi eux, des modèles t emporelles de la st ruct ure [GT 02, ZLCS04], les mét adonnées [K X08], des règles heurist iques [GFT 98], de la programmat ion dynamique [NK 97], des aut omat es fini [KCt K + 02, MMM97], les HMMs [CCL03, FZF06] ou même des t echniques en se basant sur l'informat ion t ext uelle [MHG + 10].

L es appr oches génér iques Les approches génériques essayent de t rouver une approche universelle pour la st ruct urat ion de vidéos, indépendamment de leur type et sont basées uniquement sur leurs caract érist iques de cont enu. Celles-ci t ent ent de st ruct urer la vidéo d'une manière non supervisée, sans ut iliser la connaissance a priori. En raison du fait qu'elles ne reposent pas sur un modèle spécifique, elles sont applicables à une large cat égorie de vidéos.

Dans cet t e cat égorie, la lit t érat ure reflèt e souvent l'import ance des scènes comme élément s st ruct urels d'une vidéo et dépeint les t echniques correspondant es. Une scène est généralement composée d'un nombre réduit de plans t ous liés au même sujet , un événement en cours ou un t hème [WDL + 08, ZS06]. Tout efois, la définit ion d'une scène est t rès ambiguë et subject ive car elle dépend de la compréhension de chacun. Dans la lit t érat ure, les scènes sont également nommées «paragraphes vidéo» [START_REF] Haupt Mann | Text , speech and vision for video segment at ion : T he infomedia project[END_REF], «vidéo segment s» [ZS06, VRB00], «st ory unit s» [SMK + 09, YY96, YL95] ou «chapit res» [START_REF] Yamamot | Semant ic segment at ion of t v programs using corner-subt it les[END_REF]. En général la segment at ion en scènes se fait soit en regroupant les plans en scènes en fonct ion de leurs similit udes, ou en soulignant les diff érences ent re les scènes. Même si le but est le même, les diff érences apparaissent dans le choix des paramèt res et leurs seuils. Le défi consist e donc à t rouver l'ensemble approprié de fonct ionnalit és qui mèneraient à une ident ificat ion correct e des scènes dans une vidéo. Les approches ut ilisent en général la similarit é visuelle des plans en considérant ou pas des cont raint es t emporelles [WDL + 08], des Graphs de Transit ion [START_REF] Rasheed | Det ect ion and represent at ion of scenes in videos[END_REF], des Modèles Markov [START_REF] Zhai | Video scene segment at ion using markov chain mont e carlo[END_REF]. La similarit é mult imodale est aussi exploit ée en [START_REF] Pfeiff | Scene det erminat ion based on video and audio feat ures[END_REF] ou dans des graphs de t ransit ion en [SMK + 09] ou SVMs [START_REF] Goela | An svm framework for genre-independent scene change det ect ion[END_REF]. Cependant , une évaluat ion object ive de ces mét hodes suppose l'exist ence d'une vérit é t errain au niveau des scènes. Mais cet t e vérit é-t errain est générée manuellement par une personne. Il est donc diffi cile de faire une comparaison fiable des performances des diff érent es approches fondées sur des jugement s subject ifs.

Parmi les approches génériques, une caract érist ique couramment ut ilisée dans la plupart des t ravaux récent s dans le domaine est la r écur r ence [ABM11, BG11, Her06, Jac06]. En eff et , il est t rès fréquent que les programmes soient composés de segment s récurrent s qui agissent comme des point s d'ancrage dans les programmes. Des exemples de t elles récurrences sont les images du présent at eur dans les JTs, des jingles sonores qui annoncent le passage d'un sujet à l'aut re dans un magazine de t élévision/ radio ou le passage à une aut re ét ape d'une émission de jeu t élévisé. Ces récurrences sont int roduit es volont airement dans le but de permet t re aux t éléspect at eurs/ audit eurs de suivre facilement le programme et d'ident ifier sa st ruct ure même s'ils ne l'ont pas regardé dès le début . En ce sens, des récurrences visuelles sont dét ect ées dans les magazines et JTs en exploit ant l'aut o similarit é [START_REF] Jacobs | Using self-similarity mat rices for st ruct ure mining on news video[END_REF] ou des det ect ors en cascade [YT X07]. Des répét it ions audio-visuelles sont aussi dét ect ées et ut ilisées pour la macro-segment at ion du flux T V [START_REF] Berrani | A non-supervised approach for repeat ed sequence det ect ion in t v broadcast st reams[END_REF] ou pour l'ident ificat ion des séparat eurs insérés ent re les diff érent es part ies d'un programme [START_REF] Elma Abduraman | An unsupervised approach for recurrent t v program st ruct uring[END_REF]. Les récurrences audio sont également dét ect ées dans les radiodiff usions pour ident ifier les diff érent s sujet s [START_REF] Bet Ser | Audio ident ificat ion using sinusoidal modeling, and applicat ion t o jingle det ect ion[END_REF] ou pour réaliser une macro segment at ion du flux audio [START_REF] Pinquier | Jingle det ect ion and ident ificat ion in audio document s[END_REF]. Des phrases clés sont dét ect ées et ut ilisées dans le sommaire des résumés audio [START_REF] Bet | Music summarizat ion using key phrases[END_REF]. Des mot ifs sonores fréquent s sont pareillement dét ect és dans des émissions de radio afin d'ext raire les informat ions significat ives qui pourrait servir pour les résumés audio ou pour accélérer l'accès aux part ies pert inent es des programmes [START_REF] Muscariello | Audio keyword ext ract ion by unsupervised word discovery[END_REF]. D'aut res approches ut ilisent la cohérence audiovisuelle et des SVMs pour ext raire les évènement s import ant s.

En conclusion, les approches spécifiques et génériques ont t out es les deux des avant ages et inconvénient s. D'une part , les mét hodes spécifiques peuvent êt re appliquées à des types des programmes t rès spécifiques. Elles sont caract érisées par un manque de généralit é en raison de l'ut ilisat ion des règles, des modèles et des algorit hmes d'apprent issage basés sur l'analyse précédent e des vidéos spécifiques. D'aut re part , les mét hodes génériques t ent ent de st ruct urer une vidéo sans ut iliser la connaissances apriori. En ce qui concerne la segment at ion en scènes, la définit ion d'une scène est t rès ambigue et dépend de la compréhension du chacun. Il est donc diffi cile de t rouver une définit ion object ive et de comparer les performances des approches exist ant es. L'ut ilisat ion des récurrences semble t out efois êt re une approche promet t euse avec beaucoup d'applicat ions possibles. Nous avons donc décidé de l'ut iliser comme un point de départ pour l'approche que nous proposons dans cet t e t hèse.

Solut ion pr oposée L a sol ut ion pr oposée se concent re sur la dét ect ion de la st ruct ure des programmes T V récurrent s. Ceux-ci sont principalement des programmes diff usés périodiquement comme les programmes de divert issement , les jeux T V, les magazines, les JTs. L'une des principales propriét és de ces programmes est leur st ruct ure claire et st able. Les diff érent es part ies de chaque épisode sont généralement délimit ées par de court es séquences vidéo, que nous avons nommé «sépar at eur s». Dans la Figure 1, des exemples de séparat eurs sont illust rés sur un épisode d'un jeu T V français. Les boît es représent ent les séparat eurs qui délimit ent les part ies principales du programme. Les 3 images sont ext rait es de t rois séparat eurs du jeu.

F igur e 1 -Exemples de séparat eurs.

L'idée principale de not re approche est de dét ect er ces séparat eurs car ils présent ent des caract érist iques qui rendent cet t e t âche possible. Les part ies de chaque épisode sont alors indirect ement ident ifiées en ut ilisant les front ières des séparat eurs, par exemple la fin (l'ext rémit é droit e) d'un séparat eur représent e le début d'une nouvelle part ie. La st ruct ure résult ant e pour un épisode est donc composée d'un ensemble d'indicat eurs t emporels qui se réfèrent au début et à la fin de chaque part ie. Les principales ét apes de l'approche proposée sont : dans une première ét ape, un ensemble d'épisodes d'un programme récurrent est analysé, afin de dét ect er séparément les récurrences visuelles et audio. Les récurrences peuvent se ret rouver à l'int érieur d'un même épisode (récurrences int ra-épisode) et / ou ent re les diff érent s épisodes d'un même programme T V (récurrences int er-épisode). Parmi les récurrences dét ect ées cert aines sont des séparat eurs mais pas t out es les récurrences sont nécessairement des séparat eurs. En conséquence, dans une deuxième ét ape, un processus de filt rage basé sur la dist ribut ion spat iale et t emporelle des récurrences est appliqué. Jusquelà, les récurrences audio et visuelles sont t rait ées séparément . Cependant , nous allons démont rer que chacune des deux approches a ses limit es. L'approche visuelle est limit ée aux récurrences ident iques et l'approche audio fournit beaucoup t rop de récurrences qui 8 0.1 L'algorit hme de dét ect ion des récurrences visuelles ne sont pas nécessairement des séparat eurs. En out re, l'ut ilisat ion des récurrences audio et visuelles ensemble pourrait améliorer les résult at s de st ruct urat ion. Par conséquent , afin de combiner les deux modalit és et récupérer le nombre maximum de séparat eurs, dans une t roisième ét ape, t out es les récurrences obt enues après le filt rage sont passées par un module de classificat ion basé sur les arbres de décision. Afin de pouvoir t est er les limit es des arbres de décision nous avons également employé les Machines à Vect eur Support (SVM). Les séparat eurs dét ect és, sont finalement ut ilisés pour st ruct urer les épisodes. Ils peuvent également êt re st ockés dans une base de données et ut ilisés plus t ard pour la st ruct urat ion de nouveaux épisodes à venir.

L 'algor it hm e de dét ect ion des r écur r ences visuelles

Cet t e part ie du syst ème eff ect ue la descript ion du cont enu visuel des épisodes à st ruct urer. Il procède ensuit e avec la dét ect ion des récurrences à l'aide de l'approche décrit e dans [START_REF] Berrani | A non-supervised approach for repeat ed sequence det ect ion in t v broadcast st reams[END_REF]. La première ét ape est la segment at ion en plans qui se base sur la similarit é de couleur de deux t rames consécut ives d'une fenêt re glissant e. Pour chaque plan, quelques images-clés sont choisies selon la mét hode décrit e dans [START_REF] Berrani | A non-supervised approach for repeat ed sequence det ect ion in t v broadcast st reams[END_REF]. Cet t e dét ect ion est basée sur le t est Page-Hinkley [START_REF] Hinkley | Inference about t he change-point from cumulat ivesum t est s[END_REF] qui dét ermine des changement s import ant s dans le signal. Une descript ion des t rames à deux niveaux est ut ilisée. D'abord, un descript eur visuel basique (BVD) de 64 bit s, basée DCT , est calculé pour chaque t rame. Son rôle est seulement de délimit er les front ières des récurrences et il doit êt re invariant seulement aux pet it es variat ions dues à la compression par exemple. Les BVDs sont facilement comparées en ut ilisant une dist ance de Hamming. Le deuxième niveau port e sur les images clés et associées à chaque image clé un descript eur plus sophist iqué et plus robust e (K VD). Il s'agit d'un descript eur de 30 dimensions, également basé DCT . Son but est d'ident ifier les images presque ident iques. La mét rique ut ilisée pour comparer les K VD est la dist ance euclidienne. Les K VD sont regroupés en ut ilisant une t echnique de micro-clust ering pour ident ifier les plans similaires. C'est une t echnique qui const ruit d'une manière it érat ive des clust ers sphériques. Un K VD est int roduit dans un clust er t ant que le rayon du clust er rest e en dessous d'un cert ain seuil. Pour plus de dét ails sur la mét hode de clust ering, les lect eurs peuvent se référer à [START_REF] Berrani | Approximat e searches : k-neighbors + precision[END_REF]. Le nombre de K VDs par clust er correspond au nombre de fois qu'une séquence est répét ée. Par exemple, une séquence répét ée 2 fois, chacune des occurrences cont enant 3 images clés, correspondra à un nombre de 3 clust ers ayant chacun 2 K VDs. Un K VD est associé à une t rame d'une récurrence mais ne fournit pas d'informat ions sur front ière de la séquence. Ce sont les BVDs qui sont ut ilisés, afin de dét erminer avec précision les front ières en comparant les t rames correspondant es dans t out es les occurrences de la séquence répét ée. Les clust ers obt enus sont analysés, et en fonct ion de la diversit é t emporelle des K VDs d'un clust er et des relat ions int er-clust ers, l'ensemble des récurrences est créé.

L 'algor it hm e de dét ect ion des r écur r ences audio

Précédemment nous avons considéré seulement l'informat ion visuelle de séparat eurs. Nous ét ions alors capable de dét ect er uniquement des séparat eurs qui ont le même cont enu visuel sans considérer les jingles sonores, qui sont des séparat eurs qui part agent le même cont enu audio, mais pas nécessairement le même cont enu visuel (c'est à dire la même séquence d'images. Nous ét endons maint enant l'ét ude en t enant compt e également des informat ions audio de séparat eurs. Nous ut ilisons la même hypot hèse que celle sur laquelle l'approche visuelle est fondée, c'est à dire, que les séparat eurs sont répét és et peuvent êt re dét ect és comme des récurrences. Cependant , dans ce cas, nous considérons les récurrences audio.

Le schéma général de la solut ion comport e 4 ét apes principales : Et ap e 1. En ut ilisant une t rame audio glissant e, des caract érist iques audio basiques, nommés sous-descript eurs, sont ext rait es de t ous les épisodes analysés et sont st ockées dans une base de données. Et ap e 2. Chacun des épisodes analysés sera considéré, à son t our, comme une requêt e alors que les aut res vont devenir des références. Une fenêt re glissant e (avec un nombre prédéfini des sous-descript eurs), est ut ilisée pour comparer la requêt e avec la référence. Une correspondance est considérée comme dét ect ée si la dist ance ent re les deux ne dépasse pas un cert ain seuil de similarit é. A la fin du t rait ement , un ensemble des paires de segment s correspondant s est obt enu. Et ap e 3. Les segment s, ident ifiés lors de la 2e ét ape, sont lissés et prolongés lorsque des segment s se chevauchent . Si la dist ance t emporelle ent re deux segment s est en-dessous un cert ain seuil, ces segment s sont fusionnés. Et ap e 4. Les segment s correspondant s sont ensuit e analysés et regroupés. Au début , chaque paire de segment s obt enus lors de la 3e ét ape inst ancie un clust er. Les clust ers qui se chevauchent sont ensuit e fusionnés.

Trois types de descript eurs audio ont ét é considérés : Percept ual Audio Hashing (PAH), un descript eur basé MFCC et un descript eur basé Phonème. Cependant , le descript eur PAH est le plus approprié pour la dét ect ion des récurrences pert inent es pour la st ruct urat ion. C'est un descript eur de 32 bit s, basé sur le signe des diff érences d'énergie le long de l'axe fréquent iel et de l'axe t emporel pour deux t rames audio consécut ives. Plus de dét ails sur ce descript eur figurent dans [HK O01].

L e m odule de fi lt r age des r écur r ences

Les récurrences dét ect ées lors de l'ét ape précédent e, ne sont pas nécessairement des séparat eurs. Il peut arriver que dans les épisodes analysés, il y ait des séquences qui sont rediff usées ou qui sont t rès similaires. Celles-ci ne sont pas des séparat eurs. Par exemple, les plans mont rant le modérat eur dans la même posit ion mais à diff érent s moment s de l'épisode, pourraent êt re dét ect és comme occurrences d'une séquence répét ée. Ils ne sont pas des séparat eurs mais leur cont enu est t rès similaire. Nous appelons ces dét ect ions des «fausses alarmes» et afin de les filt rer, une ét ape de post -t rait ement est ut ilisée. Dans un premier t emps, les récurrences obt enues sont passées par un fi lt r e apr ior i qui supprime t out es les séquences de répét it ion avec t out es les occurrences provenant seulement d'un même épisode. Même si un séparat eur peut êt re répét é dans le même épisode, il doit êt re également répét é dans au moins encore un épisode pour êt re valide. Il est t rès peu probable d'avoir un séparat eur créé spécialement pour un seul épisode. Ce filt rage va éliminer t out es les fausses-alarmes int ra-épisode. Mais comme dit auparavant , des fausses-alarmes int erépisode peuvent aussi apparaît re.

Tout efois, les séparat eurs ont une propriét é (i.e. la st abilit é t em p or elle) qui permet 0.3 Le module de filt rage des récurrences leur ident ificat ion parmi les récurrences. Généralement , les épisodes d'un même programme de t élévision ont une durée et une st ruct ure similaire. Cela signifie qu'ils correspondent généralement à des int ervalles de t emps similaires et les diff érent es part ies qui composent le programme rest ent les mêmes d'un épisode à l'aut re. Les séparat eurs qui délimit ent les diff érent es part ies se t rouvent donc à peu près au même endroit d'un épisode à l'aut re pour un même programme récurrent . Nous ut ilisons donc la st abilit é t emporelle des séparat eurs afin de filt rer les récurrences qui sont des fausses alarmes. Pour ce faire, une ét ude de la densit é t emporelle des occurrences de séquences de répét it ion dét ect ées est eff ect uée. Tout es les occurrences de diff érent s épisodes sont projet ées sur un même axe t emporel. De cet t e project ion, un hist ogramme est calculé en compt ant le nombre d'occurrences chaque 40ms (chaque t rame). Une est imat ion de la densit é basée sur un noyau gaussien est alors eff ect uée [START_REF] Silverman | Density Estimation for Statistics and Data Analysis[END_REF] :

f i = i + 3σ X j = i -3σ
h j e -( j -i ) 2 2σ 2 (1) où f i représent e le résult at obt enu après filt rage pour la t rame i et h(j ) représent e le nombre d'occurrences calculées de l'hist ogramme, qui correspondent à la t rame j .

F igur e 2 -Densit é t emporelle des récurrences.

Le résult at de l'analyse t emporelle de la densit é est une courbe de dist ribut ion pour laquelle un maximum représent e une zone de fort e concent rat ion de séparat eurs. Un seuil est ensuit e empiriquement dét erminé et les récurrences qui ont une densit é inférieure au seuil sont rejet ées. Celles-ci correspondent à des récurrences isolées et sont suscept ibles d'êt re des fausses alarmes dues au fait qu'elles apparaissent quasi-aléat oirement , sans aucune st abilit é t emporelle. Un exemple illust rat if est donné dans la Figure 2. Les occurrences en bleu et rouge sont des cas isolés qui correspondent aux fausses alarmes. Par conséquent elles seront filt rées.

Le filt re t emporel peut êt re appliqué seulement à des programmes qui ont une st abilit é t emporelle, comme les jeux de t élévision par exemple. Dans le cas des journaux T V, où le nombre de report ages et leurs durées sont diff érent s d'un épisode à l'aut re, la condit ion de st abilit é t emporelle n'est pas sat isfait e. En out re, dans le cas de la modalit é audio, les récurrences dét ect ées sont souvent beaucoup t rop nombreuse et répart ies de façon aléat oire. Nous avons décidé alors d'appliquer le filt re t emporel uniquement pour les récurrences visuelles qui proviennent de programmes st ables t emporellement .

L e m odule de classifi cat ion

Les récurrences obt enues après le filt rage décrit dans la sect ion précédent e, sont ensuit e passées par un module de classificat ion et de sélect ion basé sur les arbres de décision. L'idée est de const ruire un modèle à t ravers une séquence de quest ions posées sur un ensemble de variables d'ent rée (Figure 3). Chaque quest ion suivant e dépend de la réponse précédent e. Une fois le modèle const ruit il peut êt re ut ilisé par la suit e pour prédire la valeur d'une variable cible calculée sur la base des variables d'ent rée. Dans not re cas, on considère t out es les variables comme ét ant des variables binaires. Nous définissons la variable cible comme la cat égorie à laquelle appart ient la récurrence. Une récurrence est un séparat eur si la cat égorie at t ribuée est 1 et est une fausse alarme (non-séparat eur) si la cat égorie at t ribuée est 0. Nous appelons les variables d'ent rée at t ribut s. Ceux-ci sont au nombre de 13 et représent ent le résult at d'un ensemble de modules t echnologiques parmi lesquelles la dét ect ion des applaudissement s, la segment at ion de scène, la segment at ion et le regroupement des locut eurs et finalement la dét ect ion et le regroupement des visages.

F igur e 3 -L'algorit hme de const ruct ion des arbres de décision.

Pendant la phase d'apprent issage, chaque échant illon est décrit par les 13 at t ribut s binaires et par une cat égorie cible qui confirme si la récurrence est un séparat eur ou pas. L'arbre est const ruit en posant des quest ions sur les at t ribut s. L'at t ribut choisi pour une quest ionne est sélect ionné par un crit ère prédéfini. Nous avons t est é 3 crit ères diff érent s afin de choisir celui qui rend le meilleur résult at .

Les t est s sur l'at t ribut choisi seront ut ilisés pour diviser l'ensemble d'apprent issage en sous-ensembles. L'algorit hme est récursif et va diviser progressivement l'ensemble d'apprent issage dans des sous-ensembles t ant que le sous-ensemble n'est pas «pur» (t ous les échant illons appart iennent à la même cat égorie) ou qu'il exist e au moins un aut re at t ribut à t est er. La division peut êt re arrêt ée à l'avance en imposant une cont raint e sur les paramèt res du crit ère choisi. Dans ce cas, le noeud est déclaré comme feuille et une cat égorie 0.4 Le module de classificat ion lui est at t ribuée.

Afin d'ét endre encore l'ut ilisat ion des arbres de décision, nous proposons aussi l'ut ilisat ion de combinaisons d'at t ribut s lors de la phase d'apprent issage. L'idée est d'off rir la possibilit é d'int erroger plusieurs at t ribut s en même t emps au lieu d'un seul. Deux cas ont ét é considérés. Dans un premier, le nombre d'at t ribut s à int erroger est donné par un paramèt re. Dans un deuxième t out es les combinaisons possibles de l'ensemble des at t ribut s sont t est ées.

Selon le modèle const ruit et les valeurs des at t ribut s correspondant s, chaque récurrence de l'ensemble de données de t est sera classée dans l'une des deux cat égories (séparat eur / non-séparat ion (fausse alarme)).

Pour pouvoir comparer les résult at s obt enus avec les arbres de décision, afin de conclure sur leurs influences et leurs limit at ions, nous envisageons aussi l'ut ilisat ion d'un aut re classifieur c'est -à-dire les machines a vect eurs support .

Expér im ent at ions A f in d'éval uer l a sol ut ion pr oposée pour la dét ect ion des séparat eurs dans les programmes T V récurrent s, nous avons eff ect ué des expériment at ions en ut ilisant des émissions réelles de la t élévision française.

Cont ext e exp ér im ent al

La base de données ut ilisée pour les expériment at ions est composée de 169 épisodes de 11 programmes de t élévision française, parmi lesquels des jeux, des magazines et un journal t élévisé. Ceux-ci sont décrit s dans le t ableau ci-dessous (Table 1). Tabl eau 1 -Descript ion des données.

Pour t ous les épisodes de l'ensemble de données expériment ales, nous avons annot é manuellement les séparat eurs. Chaque séparat eur a ét é dét erminé avec précision, en indiquant son début et sa fin. Ceci représent e la vérit é t errain et sera ut ilisé pour évaluer la mét hode proposée. Nous insist ons sur le fait que nous n'avons pas annot é t out es les récurrences visuelles ou audio exist ant es dans les épisodes, ce qui serait une t âche t rès diffi cile, voire impossible. Nous ut ilisons la vérit é t errain pour évaluer la mét hode proposée pour la dét ect ion des séparat eurs. Ces séparat eurs peuvent se ret rouver parmi les récurrences dét ect ées. Nous n'avons pas évalué la capacit é des mét hodes pour dét ect er les récurrences, mais leur capacit é à dét ect er les séparat eurs. Les expériment at ions sont réalisées sur des ensembles de quat re épisodes (l'épisode courant plus t rois épisodes dans l'hist orique) afin de dét ect er les séparat eurs du quat rième épisode. Seuls ces derniers séparat eurs seront pris 14 0.6 Résult at s obt enus pour l'approche visuelle en considérat ion pour l'évaluat ion. Le nombre d'épisodes considérés dans l'hist orique a ét é empiriquement dét erminé.

Pour l'évaluat ion du syst ème proposé, nous ut ilisons la précision, le rappel et la moyenne harmonique (F). On considère un séparat eur correct ement ident ifié s'il chevauche avec son correspondant de la vérit é t errain. 0.6 R ésult at s obt enus pour l'appr oche visuelle 0.6.1 A naly se des r écur r ences visuelles dét ect ées L'object if de cet t e première expériment at ion est d'évaluer l'effi cacit é de l'algorit hme de dét ect ion des récurrences visuelles pour la dét ect ion des séparat eurs. Le point de départ de not re ét ude est la dét ect ion de récurrences. L'hypot hèse principale de not re approche est que les séparat eurs sont répét és et peuvent êt re dét ect és comme récurrences. Afin de valider not re hypot hèse, nous avons évalué dans cet t e première expériment at ion la proport ion des séparat eurs dét ect és comme récurrences. Pour ce faire, nous avons appliqué la mét hode de dét ect ion de récurrences visuelles présent ée dans la Sect ion 0.1. Les résult at s obt enus se ret rouvent dans le t ableau ci-dessous. Les résult at s dans le Tableau 2 mont rent que pour cert aines émissions on a un t rès grand rappel(G1, G2, G3, M2, M5) ce qui signifie une t rès bonne dét ect ion des séparat eurs. Pour d'aut res émissions par cont re, on ret rouve des séparat eurs spécifiques qui ne sont pas adapt és à l'approche ut ilisée pour la dét ect ion des récurrences visuelles. Un exemple se t rouve dans l'émission G5 (Figure 4) où les séparat eurs sont composés d'un logo superposé à des images mobiles du plat eau, du présent at eur ou du public.

D onnées

Le logo est t rès animé et les images du fond mobiles. Un aut re exemple se t rouve dans M1 -les séparat eurs dans ce cas sont animés par diff érent es eff et s d'édit ion. Le même type de séparat eurs se ret rouve aussi dans M6 (Figure 5) . Ce type de séquences ne peu pas F igur e 4 -Exemple de séparat eurs de l'ensemble de donées G5.

êt re donc considéré comme des séquences récurrent es et est en conséquence impossible à dét ect er par not re approche.

F igur e 5 -Séparat eur de l'ensemble de donées M6 avec un eff et de «fold out ».

Par rapport à la précision les résult at s sont plus faibles. Les fausses-alarmes dét ect ées se référent en général à des images similaires du plat eau, du présent at eur, des concurrent s, à des images noires ou blanches, ou à des images t rès similaires mais pas ident iques comme celles dans la Figure 6.

F igur e 6 -Exemples des fausses-alarmes.

A nalyse des r écur r ences visuelles apr ès fi lt r age

Pour filt rer les fausses alarmes dét ect ées dans l'expériment at ion précédent e, nous avons proposé 2 filt res : un premier, filtre a priori, pour les fausses alarmes int ra-épisode, et un deuxième, filtre temporel, pour les fausses alarmes int er-épisode. Les résult at s obt enus après l'ut ilisat ion de ces filt res se t rouvent dans les résult at s du Tableau 4

Par rapport au filt rage a priori, si on compare les résult at s globaux obt enus, avec les résult at s globaux du Tableau 2, on observe une import ant e augment at ion de la précision, de 33%, avec une légère dégradat ion du rappel, de 2%. Cet t e dégradat ion ne vient pas des jeux, où le rappel rest e st able et la précision augment e fort ement (de 40%), mais elle vient plut ôt des magazines et JT où la plupart des séparat eurs sont des récurrences int ra-et int er-épisode. On insist e sur le fait que cet t e dégradat ion est peu import ant e par rapport au gain apport é par ce filt re. Tabl eau 3 -Exp2 : Résult at s obt enus pour les récurrences visuelles après filt rage.

Si suit e au filt rage a priori on applique le filt rage t emporel, les résult at s obt enus se ret rouvent dans la part ie droit e du Tableau 4. Sur les résultat s globaux ce filt re n'apport e pas grand-chose. Si on analyse séparément , pour les jeux on a une légère augment at ion de la précision avec un rappel qui est préservé. Par cont re pour les magazines et JT les variat ions du rappel et de la précision sont similaires -c'est -à-dire l'augment at ion de la précision est similaire à la dégradat ion du rappel. Ce filt re n'apport e donc rien pour ce type d'émissions. Cela pourrait s'expliquer par le fait que les magazines et les JT sont composés d'une série de report ages et de plans présent at eurs qui ne sont pas d'une même longueur et de plus leur nombre peut diff érer d'une émission à l'aut re. La condit ion de st abilit é t emporelle n'est donc pas sat isfait e pour ces émissions et on ne va plus considérer ce filt re pour ce type de programmes.

Un filt re sur la longueur des séparat eurs a également ét é ét udié, mais les résult at s obt enus n'ont pas ét é concluant s. 0.7 R ésult at s obt enus pour l'appr oche audio 0.7.1 A naly se des r écur r ences audio dét ect ées Comme pour l'approche visuelle, dans cet t e expériment at ion nous évaluons l'effi cacit é de l'algorit hme de dét ect ion des récurrences audio pour la dét ect ion des séparat eurs. La proport ion des séparat eurs dét ect és parmi les récurrences audio obt enue lors de l'applicat ion de l'algorit hme décrit dans la Sect ion 0.2 se ret rouvent dans la part ie gauche du t ableau ci-dessous. Les résult at s mont rent des valeurs t rès grandes du rappel ce qui veut dire que la plupart des séparat eurs ont ét é ret rouvés. Les séparat eurs qui n'ont pas ét é dét ect és correspondent en général à des séparat eurs qui cont iennent du langage nat urel. Le descript eur ut ilisé dans l'approche proposée n'est pas adapt é pour les récurrences avec du langage nat urel et donc celles-ci ne peuvent pas êt re dét ect ées. D'aut res exemples de séparat eurs non-dét ect és sont ceux cont enant un bruit de fond comme des applaudissement ou de la parole.

Données

Concernant la précision les résult at s sont beaucoup plus faibles. L'approche audio dét ect e beaucoup de fausses alarmes qui correspondent à des récurrences des morceaux de musique, des mot s ou groupes de mot s répét és, des sons spécifiques (appui d'un bout on dans le cas des jeux T V, explosions ou coups de feu dans les magazines ou JT ), des part ies de report ages qui se répèt ent , des silences, des applaudissement s enregist rés, et c. Il est import ant de not er que par rapport à l'approche visuelle, on a 14 fois plus de récurrences, la plupart ét ant des fausses alarmes. La majorit é de ces fausses alarmes proviennent des jeux T V et sont représent ées par des sons spécifiques issus de l'appui d'un bout on par un concurrent pour répondre à une cert aine quest ion, ou de sons qui annoncent qu'une réponse est correct e ou pas, ou par des séquences enregist rées avec des réact ions du public ou des applaudissement s. 0.7.2 A nalyse des r écur r ences audio apr ès fi lt r age Pour filt rer ces fausses alarmes nous avons appliqué ensuit e le filt rage a priori. Les résult at s obt enus se ret rouvent dans la part ie droit e du Tableau 4.

Par rapport au rappel les résult at s rest ent st ables donc le filt re n'élimine pas les séparat eurs. La précision globale de l'ensemble des données augment e de seulement 2% après ce filt rage. Cependant , si nous regardons de plus près les résult at s pour chaque cat égorie de programmes (jeux / magazines et JT ) séparément , on const at e que l'améliorat ion globale de la précision est en fait diminuée par la précision pet it e obt enue dans le cas des jeux. Pour ces derniers l'améliorat ion est t rop faible pour êt re considérée. Les fausses alarmes décrit es dans la sect ion précédent e, pour les jeux t élévisés, sont int er-et int ra-récurrences et donc elles ne peuvent pas êt re filt rées avec ce filt re a priori qui s'adresse uniquement aux fausses-alarmes int ra-épisode. Au cont raire, le filt re mont re une cont ribut ion pour les magazines et JT où la précision augment e de 14%. Le filt re a priori s'est avéré êt re donc plus ou moins ut ile selon le type de programme qui est analysé. Nous allons en t enir compt e dans t out es les prochaines expériences.

Ce filt re a priori ne t rait e que des fausses alarmes int ra-épisode. Dans la Sect ion 0.3, nous avons présent é un deuxième filt re, le filt re t emporel, qui se réfère à des fausses alarmes int er-épisode. Pourt ant , dans la Sect ion 0.6.2 nous avons conclu que ce filt re est inut ile dans le cas des magazines et les JT où les séparat eurs ne respect ent pas la condit ion de st abilit é t emporelle. Ce filt re ne sera pas donc appliqué sur ces programmes. Nous pourrions cependant l'ut iliser dans le cas des émissions de jeux t élévisés, bien que le nombre de fausses alarmes audio est t rop grand pour ces programmes. Une est imat ion de la densit é de séparat eurs serait donc diffi cile à calculer vu que les fausses alarmes sont t rop nombreuses et répart ies dans les épisodes ent iers. Ceux-ci vont ainsi influencer le choix des paramèt res du filt re t emporel. L'ut ilisat ion du filt re t emporel n'est donc pas just ifié pour le filt rage des récurrences audio. Par conséquent , ce filt re ne sera pas considéré pour les aut res expériences qui impliquent les récurrences audio.

Un filt re sur la longueur des séparat eurs a également ét é ét udié, mais les résult at s obt enus n'ont pas ét é concluant s. 0.8 Résult at s obt enus pour le module de classificat ion 0.8 R ésult at s obt enus pour le m odule de classifi cat ion Jusqu'à maint enant nous avons t rait é les 2 approches (visuelle et audio) séparément . Nous avons vu que chacune a ses limit at ions. Pour l'approche visuelle, seulement les séparat eurs presque ident iques sont ident ifiés. Pour l'approche audio la plupart des séparat eurs sont ident ifiés mais au même t emps beaucoup t rop de fausses-alarmes sont dét ect ées. Afin de surmont er ces limit es et de plus, pour fusionner les 2 approches afin d'obt enir de meilleurs résult at s, nous avons, dans une ét ape suivant e, passé les récurrences par un module de classificat ion basé sur les arbres de décision. Son but est de classifier les récurrences en séparat eurs et non-séparat eurs (fausse alarme) mais aussi d'int égrer les 2 approches afin de pouvoir cumuler les bénéficies de chacune.

Pour ces expériment at ions, la base de données a ét é divisée en 2 ensembles : un ensemble d'apprent issage et un ensemble de t est . Le premier est ut ilisé pour la const ruct ion des arbres de décision t andis que le second est ut ilisé pour l'évaluat ion des arbres précédemment appris (t est ).

Les récurrences ut ilisées sont , pour l'approche audio, les récurrences obt enues après le filt re a priori. Pour l'approche visuelle, nous avons ut ilisé les récurrences obt enues après le filt re a priori et aussi, pour les programmes de st abilit é t emporelle, après le filt re t emporel. De cet t e manière, l'ensemble de récurrences consist e en 14,283 récurrences parmi lesquelles 14.130 sont des récurrences audio et 1.002 sont des récurrences visuelles. 0.8.1 A naly se des r écur r ences de l'ensembles de données Nous avons d'abord évalué la proport ion de récurrences qui sont des séparat eurs dans l'ensemble d'apprent issage. Ceci est équivalent à envisager un classificat eur naïf qui at t ribue à t out es les récurrences la classe «séparat eurs». Le t ableau 4.2 résume les résult at s obt enus.

Données

Récurrences audio Récurrences visuelles Jeux 6.12% 82.48% Mag. & JT 40.72% 74.42%

Tabl eau 5 -Exp4 : Proport ion de récurrences qui sont des séparat eurs dans l'ensemble d'apprent issage.

Pour les jeux t élévisés, parmi les récurrences audio, seulement près de 6% sont des séparat eurs t andis que le rest e des 94% devrait êt re filt ré car ils appart iennent à la cat égorie «non-séparat eurs». Ceux-ci correspondent à des séquences audio spécifiques que l'on ret rouve dans les jeux t élévisés. Un exemple est le son produit par un cert ain bout on quand un concurrent veut répondre à une quest ion, ou la séquence audio qui annonce si la réponse ét ait vraie ou fausse. Au cont raire, pour les récurrences visuelles, la plupart des récurrences (82%) sont des séparat eurs et seulement 18% sont des «non-séparat eurs». Pour le cas des magazines de t élévision et des journaux t élévisés, nous avons remarqué le même phénomène, même si le pourcent age de séparat eurs parmi les récurrences audio est plus élevé (41%) que pour le correspondant dans les jeux t élévisés.

R ésult at s obt enus dans la phase de classifi cat ion

Pour la phase d'apprent issage, 3 crit ères ont ét é t est és. Parmi eux, le crit ère de la puret é qui choisit l'at t ribut qui rend les noeuds immédiat s descendant s aussi purs que possible, a donné les meilleurs résult at s.

Nous avons aussi expériment é l'apprent issage avec des at t ribut s complexes décrit dans la Sect ion 0.4. Les résult at s obt enus ne sont pas significat ivement diff érent s et de Les t rois dernières colonnes des t ableaux représent ent l'union des résult at s obt enus pour l'approches audio et visuelle séparément . On a ajout é ces colonnes parce qu'elles apport ent une informat ion sur les cont ribut ions de chaque approche séparément mais aussi sur la performance globale de dét ect ion des séparat eurs quand on considère les 2 approches en même t emps.

La t endance globale est une augment at ion de la précision avec une baisse du rappel. Dans le cas des récurrences visuelles les résult at s après la classificat ion sont t rès peu impact és. Si on considère la F mesure, en général les résult at s après classificat ion sont meilleurs. Cet t e améliorat ion est apport ée par l'approche audio pour laquelle la précision augment e fort ement après classificat ion. Cela influence aussi les résult at s qui prennent en considérat ion les 2 approches en même t emps où on a une fort e augment at ion de la F mesure de 68% pour les Jeux et 16% pour les magazines et JT .

Les résult at s obt enus après classificat ion pourraient êt re influencés par plusieurs fact eurs comme le bruit int roduit par les t echnologies ut ilisées pour le calcul des at t ribut s, les at t ribut s proposés qui ne sont pas suffi samment pert inent s ou les limit es des arbres de décision. La dernière spéculat ion cit ée peut t out efois êt re t est ée en ut ilisant un aut re classifieur approprié pour le type de données que nous t rait ons. Un out il puissant de classificat ion que nous considérons adapt é sont les Machines à Vect eurs Support . Nous l'avons ut ilisé ainsi pour classificat ion du même ensemble de données. Les résult at s sont t rès similaires à ceux obt enus avec les arbres de décision, ce qui exclut donc l'hypot hèse que 0.8 Résult at s obt enus pour le module de classificat ion les arbres de décision limit ent les résult at s obt enus pour la classificat ion des récurrences audio et visuelles. Par conséquent , les résult at s sont plus probablement influencés par les at t ribut s choisis et les t echnologies ut ilisées.

Conclusions et Per spect ives L a mét hode pr oposée analyse un ensemble d'épisodes d'un programme de t élévision récurrent pour ext raire les "séparat eurs". Les séparat eurs sont de séquences vidéo court es, insérées ent re les diff érent es part ies d'un programme, et qui peuvent êt re répét és à l'int érieur et / ou ent re plusieurs épisodes d'un même programme. Une fois les séparat eurs ret rouvés, ils peuvent êt re ut ilisés par la suit e pour st ruct urer chacun des épisodes analysés ou chaque nouvel épisode à arriver. Les séparat eurs représent ent la base de not re syst ème aut omat ique de segment at ion des programmes de t élévision récurrent s. La principale hypot hèse que avons considérée et aussi validée, est que les séparat eurs sont répét és et peuvent êt re dét ect és comme des récurrences. Le point de départ de not re syst ème devient ainsi la dét ect ion des récurrences. Les séparat eurs ont un cont enu visuel et / ou audio récurrent . Nous avons donc suivi deux axes et t est é les performances de dét ect ion des séparat eurs parmi les récurrences pour chaque modalit é (visuelle / audio) séparément . Parmi les récurrences dét ect ées il y a aussi les séparat eurs mais pas t out es les récurrences sont nécessairement des séparat eurs. Par conséquent , un processus de filt rage basé sur la dist ribut ion spat iale et t emporelle des récurrences est nécessaire. Les algorit hmes de dét ect ion des récurrences audio et visuelles se comport ent diff éremment . L'approche audio dét ect e un nombre élevé de récurrences. Parmi elles il y a des séparat eurs, mais la majorit é de récurrences sont des non-séparat eurs. L'algorit hme basé sur le cont enu visuel dét ect e moins de récurrences la plupart ét ant des séparat eurs. Les deux approches ont chacune leurs limit es : par exemple dans le cas de la dét ect ion des récurrences audio, les séparat eurs cont enant de la parole ne peuvent pas êt re dét ect és. Pour le cas de l'algorit hme de dét ect ion des récurrences visuelles, les séparat eurs qui ne sont pas ident iques ne sont pas dét ect és. Il se peut aussi que les algorit hmes de clust ering employés, qui comport ent un réglage opt imal d'un cert ain nombre de paramèt res, ne sont pas appropriés pour cert ains cas spécifiques. En conséquence, nous avons considéré que lorsque l'on combine les deux approches, on pourrait surmont er les limit es de l'aut re et ainsi fournir le nécessaire pour une meilleure st ruct urat ion. Par conséquent , afin de combiner les deux modalit és et de récupérer le nombre maximal de séparat eurs nous avons proposé, dans une dernière ét ape, de passer les récurrences audio et visuelles obt enues par un syst ème de classificat ion et de sélect ion basé sur les arbres de décision. Son but est de décider si une récurrence est un séparat eur ou pas. Pour const ruire les arbres de décision, des at t ribut s issus de t echniques t elles que la dét ect ion des applaudissement s, la segment at ion des scènes, la dét ect ion et le clust ering des visages ou des locut eurs ont ét é ut ilisés. Les résult at s obt enus ont mont ré que beaucoup des récurrences qui ne sont pas des séparat eurs sont filt rées (surt out pour les récurrences audio) mais avec elles une part ie des séparat eurs aussi. Tout efois, lorsque l'on analyse globalement les résult at s en ut ilisant la F-mesure, en part iculier pour l'approche audio, les résult at s sont meilleurs après avoir eff ect ué l'ét ape de classificat ion.

22

Conclusions et Perspect ives Nous avons également examiné et ut ilisé pour la comparaison un aut re classificat eur basé sur les SVM. Des diff érences significat ives n'ont pas ét é enregist rées. Cela représent e une preuve import ant e qui at t est e le fait que les résult at s n'ont pas ét é t rès influencés par la mét hode choisie pour la classificat ion, mais plut ôt par les at t ribut s choisis et les limit es des mét hodes ut ilisées lors du calcul de ces at t ribut s.

Le t ravail présent é dans cet t e t hèse pourrait encore se poursuivre avec de nouvelles perspect ives. Cert ains d'elles se réfèrent aux améliorat ions qui pourraient êt re apport ées à cet t e t hèse. D'aut res vont plus loin et proposent de nouveaux domaines où l'approche proposée pourrait êt re t est ée et exploit ée. Une première perspect ive import ant e provient des diffi cult és que nous avons rencont rées lors de l'analyse des résult at s obt enus avec les mesures d'évaluat ion proposées (la précision, le rappel et la F mesure). Il serait int éressant de réaliser une ét ude pour relier les diff érent es types d'erreurs (faux négat ifs/ faux posit ifs) à la sat isfact ion de l'ut ilisat eur pour en déduire quelles erreurs sont plus pert urbant es pour celui-ci. Une aut re perspect ive int éressant e pourrait êt re la classificat ion des séparat eurs dans diff érent es cat égories. Cela supposerait l'ident ificat ion des cas part iculiers de séparat eurs et de leur ét iquet age en conséquence. Cela permet t rait ensuit e une analyse plus facile et plus précise des résult at s. A ment ionner aussi le fait que nous avons ét é cont raint s par un hist orique court lors du calcul des récurrences audio et visuelles. Un ensemble de données plus large permet t rait une analyse plus précise sur une plus longue période de t emps et sur un plus grand nombre d'épisodes diff usés. En out re, il pourrait aussi résoudre les problèmes du syst ème de classificat ion proposé. Au cours des expériences nous avons également remarqué qu'il y a des récurrences dét ect ées à l'int érieur des part ies principales du programme. Cert aines d'ent re elles représent ent des marqueurs qui pourraient êt re ut ilisés pour st ruct urer les part ies des programmes auxquels elles appart iennent . On pourrait donc envisager comme perspect ive, un nouveau niveau de st ruct urat ion des programmes T V avec une st ruct urat ion plus «dense», qui prend en compt e également le cont enu de chaque part ie du programme. Une aut re perspect ive considère les résumés vidéo. La st ruct urat ion int ra-programme pourrait êt re considérée comme une ét ape préliminaire pour la const ruct ion de résumés vidéo. L'informat ion apport ée sur la st ruct ure d'un programme améliore la compréhension du programme qui pourrait conduire à la créat ion de résumés plus précis et plus évolués.

  er four t h chapt er 1.1 A ppr oaches for sp or t s pr ogr am s st r uct ur i ng . . . . . . . . . . . 1.2 A ppr oaches for new s pr ogr am s st r uct ur i ng . . . . . . . . . . . . 1.3 A ppr oaches for scene segm ent at i on . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 A ppr oaches based on r ecur r ence det ect ion . . . . . . . . . . . . 1.5 C onclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . the on-th-fly language selection ESPN's Sunday Night Basebal l et al. three-paral lel-line rule et al. missed first serve ral ly break replay + off ence at left/ right court fast break at left/ right court anchorperson shot(s) fol lowed by a commercial are combined with the last news unit, the news footage shot(s) fol lowing a commercial are considered a part of the next news unit relevant video segments (important situations) + et al. + each document is represented by a specific topic distribution and each topic has an underlying word distribution i sual r ecur r ence det ect ion al gor i t hm . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Separ at or s det ect i on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 P r ogr am st r uct ur ing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Ex p er i m ent s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 C onclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1"

  m ax = 720 f m i n = 14 f m i n = 17 f m i n = 22 f m i n = he di ff er ent t y p es of A udio r ecur r ences . . . . . . . . . . . . . 3.2 A udio r ecur r ence det ect i on algor i t hm . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 A udio descr i pt or s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Ex p er i m ent s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 C onclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 I m pact of t he numb er of episodes in t he hist or y . . . . . . . . . 62 N ear -ident ical r ecur r ences N oisy near -ident ical r ecur r ences Sp eech r ecur r Source: W ikip edia 67 ϕ A fi r st ex p er im ent al cont ex t G 3 G 4 G 5 M 2 M 3 M 6 68 jingles A second ex p er im ent al cont ex t 3.4.1.1 D at aset D S1 of t he fi r st ex p er im ent al cont ex t light dense 3.4.1.2 D at aset D S2 of t he fi r st ex p er im ent al cont ex t 3.2 M FC C -and P honem es-based D escr ipt or M FC C -based D escr i pt or ϕ ϕ P honem es-based D escr i pt or T imeSlot T imeSlot T imeSlot" Journée internationale des enfants disparus" , " Festival de Cannes" , " Dominique Strauss Kahn en attente de sa convocation devant la cour criminel le de New YorkLes people" , " Le puzzle" , " Le coup par coup" , " Le coup d'envoi" , " Le coup fatal"...

  anual m odel ing of t he st r uct ur e of pr ogr am s . . . . . . . . . . 4.2 D ecision Tr ees C lassi fi cat ion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 SV M v s. D ecion Tr ee C lassi fi cat ion . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 C onclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . T V G am es P r ogr am s St r uct ur e P i S i M agazi ne P r ogr am s St r uct ur e ews P r ogr am s St r uct ur e 1 4.2.1.1 A pplause segm ent at ion

  4.2.4.4 R ecur r ence C lassifi cat ion R esult s -Single at t r ibut e t r aining C lassi fi cat i on Result s -P ur i t y C r i t er i on cat i on Result s -Ent r opy C r i t er i on 100 C lassi fi cat i on Result s -Er r or M i ni m i zat i on C r i t er i on

I

  v isual and audio r ecur r ences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . F -Ex am ples of fal se alar m s am ong t he v i sual r ecur r ences . . . . . . G -A ut hor ' s r efer ences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . at t r ibut e 0: Tr y ing at t r ibut e 1: Tr y ing at t r ibut e 2: Tr y ing at t r ibut e 3: 129 T r y ing at t r ibut e 4: T r y ing at t r ibut e 5: T r y ing at t r ibut e 6: T r y ing at t r ibut e 7: 130 Tr y ing at t r ibut e 8: Tr y ing at t r ibut e 9: Tr y ing at t r ibut e 10: Tr y ing at t r ibut e 11: Tr y ing at t r ibut e 12: 9th edition of the European I nteractive T V Conference Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Expo Proceedings of the 12th ACM I nternational Conference on I nformation and Knowledge Management Proceedings of the 14th annual ACM international conference on Multimedia Pattern Recognition Letters Proceedings of the WSEAS I nternational Conference on Signal Processing, Computational Geometry & Artificial Vision Proceedings of the 8th I nternational Conference on Music I nformation Retrieval Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Exhibition 138 On Audio, Speech and Language Processing Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Expo Machine Learning Techniques for Multimedia Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Expo World Wide Web Proceedings of the I EEE Signal Processing Magazine Proceedings of the I nternational Conference on Multimedia and Expo Proceedings of the ACM I nt. Conf. on Ambi-Sys workshop on Ambient media delivery and interactive television Pattern Classification + Proceedings of the ACM I nternational Conference on Multimedia I EEE Transactions on I mage Processing Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing EURASI P Journal on Embedded Systems Proceedings of the 12th I nternational Multi-Media Model ling Conference I EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine I ntel ligence I EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine I ntel ligence Journal of Electronic I maging Proceedings of the I EEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition I EEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology Computer Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Expo Proceedings of the I EEE Transactions on Multimedia 140 Biometrika + Proceedings of the I EEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Proceedings of the I nternational Workshop on Content-Based Multimedia I ndexing Proceedings of the AAAI Fal l Symposium, Computational Models for I ntegrating Language and Vision Advances in Artificial I ntel ligence + ET RI Journal + Proceedings of the I EEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Structuration multimodale des vidéos de sports par modèles stochastiques Proceedings of the I nternational Conference on I mage Processing Neural Computation Proceedings of the Congress on I mage and Signal Processing Proceedings of the I nternational Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing + Proceedings of the ACM Computer-Human I nteraction + I EEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology Proceedings of the 6th ACM SI GMM international workshop on Multimedia information retrieval Proceedings of the Conference of the I nternational Speech Communication Association (I nterspeech) + Proceedings of the 16th I nternational Multimedia Modeling Conference Machine Learning Proceedings of the 7th ACM I nternational Multimedia Conference Proceedings of the ACM international conference on Multimedia Proceedings of the 4th I nternational Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval Proceedings of the ACM international conference on Multimedia Proceedings of the I nternational workshop on T RECVI D video summarization Proceedings of the 2nd ACM T RECVid Video Summarization Workshop Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing I EEE Transaction on Acoustic, Speech and Language Processing Computer Vision and I mage Understanding Electroncs and Telecommunications Research I nstitute B. Schoelkopf, C. Burges, et A. Smola, editors, Multimedia Tools and Applications Structuration automatique de flux televisuels Multimedia Systems Proceedings of the Proceedings of the 2nd international conference on I mage and video retrieval Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Multimedia and Expo Proceedings of the ACM I nternational Conference on Multimedia I EEE transactions on multimedia I SSN 1520-9210 I EEE Signal Processing Letters Density Estimation for Statistics and Data Analysis + Proceedings of the 17th ACM I nternational Conference on Multimedia Proceedings of the I EEE I nternational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing Proceedings of the I EEE 13th I nternational Symposium on Consumer Electronics I EEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part A: Systems and Humans ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications I EEE Transactions on Multimedia Proceedings of the 15th I nternational Conference on Pattern on Circuits and Systems for Video Technology Proceedings of the 13th I nternational Conference on Pattern Recognition Proceedings of the I nternational Conference on Multimedia Computing and Systems Proceedings of the I EEE I nternational Conference on multimedia and expo ( I CME )

  Ex p.2.2: A naly sis of v isual r ecur r ence r esult s aft er t em p or al fi lt er ing Par am et er s det er m inat ion for t em p or al fi lt er s

					47
	G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 F 2.4.4.1 Ex p.2.1: A naly sis of v isual r ecur r ence r esult s aft er pr ior fi lt er ing * P * R P R prior filter 2.4.4.2 P i R i F i P i + 1 R i + 1 F i + 1 2.4.4.3 st andar d
	dev iat ion σ	var iance σ 2
		P i -1 R i -1 F i -1		P i	R i	F i
		hen
		cost f db j B push back pr ev f db j new cost push back pr ev f db j B pr ev f db i A B i d f db i A
	end
	end
	end
	end
	P r ocedur e			< f db A > < f db B >
	P	r elevant ∩ r etr i eved r etr i eved	R	r elevant ∩ r etr i eved r elevant

  -Ex am pl e of case w hen none of t he at t r ibut es, used alone coul d br ing an i m pr ovem ent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E -I m pact of t he numb er of epi sodes used for t he det ect i on of

116 separators A -T he ex p er i m ent al dat aset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . B -Ex am pl es of decisi on t r ees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C -C lassi fi cat ion r esul t s on t est dat aset -t r ees bui lt w it h com pl ex at t r i but e t r aini ng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . D

  Le module de filt rage des récurrences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0.4 Le module de classificat ion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

	Som m air e
	I nt r oduct ion
	A ppr oches ex ist ant es
	Solut ion pr op osée
	0.1 L'algorit hme de dét ect ion des récurrences visuelles . . . . . . . . . . . . . .
	0.2 L'algorit hme de dét ect ion des récurrences audio . . . . . . . . . . . . . . . .
	0.3 Ex p ér im ent at ions
	0.5 Cont ext e expériment al . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
	0.6 Résult at s obt enus pour l'approche visuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
	0.6.1 Analyse des récurrences visuelles dét ect ées . . . . . . . . . . . . . . .
	0.6.2 Analyse des récurrences visuelles après filt rage . . . . . . . . . . . .
	0.7 Résult at s obt enus pour l'approche audio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
	0.7.1 Analyse des récurrences audio dét ect ées .

. . . . . . . . . . . . . . . 0.7.2 Analyse des récurrences audio après filt rage . . . . . . . . . . . . . . 0.8 Résult at s obt enus pour le module de classificat ion . . . . . . . . . . . . . . 0.8.1 Analyse des récurrences de l'ensembles de données . . . . . . . . . . 0.8.2 Résult at s obt enus dans la phase de classificat ion . . . . . . . . . . . C onclusions et Per sp ect ives B ibliogr aphie i Structuration intra-programme de contenus TV -Résumé long -ii SOMMAIRE I nt r oduct ion

  [ET M03]), l'ident ificat ion des sons spécifiques (applaudissement s, siffl et [XZT + 06], le son de l'eau dans les vidéos de plongée[START_REF] Cui | Cont ext ual browsing for highlight s in sport s video[END_REF]) mais aussi l'analyse du t ext e par exemple pour dét ect er le score sur le t ableau de score [WDL + 08]. Les t echniques abordées ut ilisent des règles heurist iques ou même des mét hodes d'apprent issage aut omat ique comme les HMMs ( [K LP03, PWY04, XMZY05, XZT + 06, LT W + 10]), réseaux des neurones ( [ABCB02]), graphs AND-OR[START_REF] Abhinav | Underst anding videos const ruct ing plot s learning a visually grounded st oryline model from annot at[END_REF].Une aut re classe de programmes appropriés pour les approches spécifiques sont les j our naux de t élév ision, qui ont aussi une st ruct ure t rès claire. Ils sont réalisés en ut ilisant presque les mêmes règles de product ion. Ils consist ent généralement en une succession de report ages et de plans présent at eur. Les mét hodes spécifiques analysent la st ruct ure t emporelle (plat eau, report ages, publicit é, prévisions mét éo, et c) et la st ruct ure spat iale (images du présent at eur, logos, et c.). La plupart des t ravaux se fondent sur la recherche des plans présent at eur pour en déduire ensuit e les séquences de plans représent ant les report ages. Les plans présent at eur ont beaucoup de caract érist iques qui facilit ent leur dét ect ion. Cert ain approches ut ilisent des mesures de similarit é, des mét hodes de dét ect ion de visages [K X08,AT K 00] et des modelés const ruit s [ZGST 94, GFT 98] en se basant sur des caract érist iques comme : le même présent at eur apparaît au cours de la même émission, les images de fond rest ent de fois inchangés pendant t out e la prise de vue, les plans sont généralement filmés avec une caméra st at ique de sort e que le présent at eur est t oujours sit ué au même endroit de l'image. En out re, chaque chaîne de t élévision dispose d'objet s sémant iques représent at ifs, comme les logos qui sont affi chés uniquement pendant le programme. Afin d'évit er l'ut ilisat ion d'un modèle pour la reconnaissance des plans présent at eur, une aut re propriét é de ces plans est ut ilisée c'est -à-dire leurs apparit ion récurrent e pendant la diff usion du programme. Bert ini et al.

  plus la solut ion s'est avérée t rop coût euse et t rop complexe par rapport au gain apport é.En appliquant les arbres appris avec le crit ère de la puret é et at t ribut unique, les résult at s obt enus se t rouvent dans le Tableau 7. Le Tableau 6 reprend les résult at s avant classificat ion.

	D onnées	R écur r ences audio R écur r ences v isuelles A udio ∪ V isuel P R F P R F P R F
	G	0.07 0.95	0.13	0.75 0.74	0.73	0.08 0.97 0.14
	Mag & JT 0.42 0.92	0.55	0.71 0.48	0.55	0.43 0.93 0.56
	Tabl eau 6 -Exp5 : Dét ect ion des séparat eurs -avant classificat ion -ensemble de t est .
	D onnées	R écur r ences audio R écur r ences v isuelles A udio ∪ V isuel P R F P R F P R F
	G	0.84 0.76	0.79	0.78 0.65	0.71	0.85 0.78 0.82
	Mag & JT 0.84 0.52	0.65	0.74 0.47	0.57	0.85 0.62 0.72
	Tabl eau 7 -Exp6 : Dét ect ion des séparat eurs -après classificat ion -ensemble de t est .

Separat ors have b een int roduced and exemplified in t he I ntroduction Chapt er, Sect ion Overview of the proposed approach.

2 < > = array

m i n m i n

In order t o avoid any confusions, we recall t hat a descript ion of t he vocabulary, and implicit ly a definit ion for t he recur rence, is given in t he I ntroduction Chapt er, Sect ion Description of the vocabulary employed in this thesis.

That which does not kil l us makes us stronger.

I EEE Transactions on Multimedia+ Proceedings of the I EEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

Annex G

B ook chapt er I nt er nat ional confer ences