Indexation et navigation dans les contenus visuels : approches basées sur les graphes

La première partie de cette thèse concerne l’indexation des documents vidéo en scènes. Les scènes sont des ensembles de plans vidéo partageant des caractéristiques similaires. Nous proposons d’abord une méthode interactive de détection de groupes de plans, partageant un contenu couleur similaire, basé sur la fragmentation de graphe. Nous abordons ensuite l’indexation des documents vidéo en scènes de dialogue, basée sur des caractéristiques sémantiques et structurelles présentes dans l’enchaînement des plans vidéo. La seconde partie de cette thèse traite de la visualisation et de la recherche dans des collections d’images indexées. Nous présentons un algorithme de plongement d’un espace métrique dans le plan appliqué à la visualisation de collections d’images indexées. Ce type de visualisation permet de représenter les relations de dissimilarité entre images et d’identifier visuellement des groupes d’images similaires. Nous proposons enfin une interface de recherche d’images basée sur le routage local dans un graphe. Les résultats d’une validation expérimentale sont présentés et discutés.This thesis deals with the indexation and the visualisation of video documents and collections of images. The proposed methods are based on graphs to represent similarity relationships between indexed video shots and images. The first part of this thesis deals with the indexation of video documents into scenes. A scene is a set of video shots that share common features. We first propose an interactive method to group shots with similar color content using graph clustering. We then present a technique to index video documents into dialogue scenes based on semantic and structural features. The second part of this thesis deals with visualisation and search in collections of indexed images.We present an algorithm for embedding a metric space in the plane applied to collections of indexed images. The aim of this technique is to visualise the dissimilarity relationships between images to identify clusters of similar images. Finally, we present a user interface for searching images, inspired from greedy routing in networks. Results from experimental validation are presented and discussed