Exploitation d'indices visuels liés au mouvement pour l'interprétation du contenu des séquences vidéos
Notice bibliographique
Résumé
L'interprétation du contenu des séquences vidéo est un des principaux domaines de recherche en vision artificielle. Dans le but d'enrichir l'information provenant des indices visuels qui sont propres à une seule image, on peut se servir d'indices découlant du mouvement entre les images. Ce mouvement peut être causé par un changement d'orientation ou de position du système d'acquisition, par un déplacement des objets dans la scène, et par bien d'autres facteurs. Je me suis intéressé à deux phénomènes découlant du mouvement dans les séquences vidéo. Premièrement, le mouvement causé par la caméra, et comment il est possible de l'interpréter par une combinaison du mouvement apparent entre les images, et du déplacement de points de fuite dans ces images. Puis, je me suis intéressé à la détection et la classification du phénomène d'occultation, qui est causé par le mouvement dans une scène complexe, grâce à un modèle géométrique dans le volume spatio-temporel. Ces deux travaux sont présentés par le biais de deux articles soumis pour publication dans des revues scientifiques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».