Understanding Digital Humanities

2012 In the first decade of the 21 st century, the researchers in the humanities and humanistic social sciences have gradually started to adopt computational and visualization tools. The majority of this work often referred as "digital humanities" has focused on textual data (e.g., literature, historical records, or social media) and spatial data (e.g., locations of people, places, or events visualization and computational analysis of large collections of images and video suitable for researchers in media studies, the humanities, and the social sciences who do not have technical background, and to apply these techniques to progressively large media data sets. Our second goal was theoretical -to examine existing practices and assumptions of visualization and computational data analysis (thus the name "Software Studies"), and articulate new research questions enabled by humanistic computational work with "big cultural data" in general, and visual media specifically. 3 This chapter draws on the number of my articles written since we started the lab where I discuss history of visualization, the techniques that we developed for visualizing large sets of visual media, and their applications to various types of media. 4 The reader is advised to consult these 1 For recent discussions of digital humanities, see David M

Design and implementation of a high productivity user interface for a digital dermatoscope

Information technology offers great potential for healthcare applications. Modern medicine is increasingly taking advantage of digital imaging and computer-assisted diagnosis. Dermatology is no different. Digital dermatoscopy is emerging as the standard for diagnosis of cutaneous lesions. High quality digital images allow dermatologists to improve accuracy, and to assess the evolution of lesions. However, state-of-the-art technology fails to support dermatologists in daily practice: the available systems on the market increase average visit time, and are expensive. Enabling a highly efficient use of the digital dermatoscope will shorten average visit time, and thus allow screening a higher portion of the population at risk with higher frequenc

Analyse de détections concomitantes pour l'aide à la navigation interactive dans de grandes collections de vidéos

Qu'il s'agisse de la caméra d'un smartphone ou d'une caméra de surveillance, les dispositifs d'enregistrement vidéo sont de plus en plus répandus et les quantités de vidéos disponibles ne cessent de croître. Cette surabondance de données disponibles est une épée à double tranchant : plus les vidéos de la scène dont on dispose sont nombreuses et variées, plus elles offrent une information riche et complète, mais plus elles nécessitent de temps pour être traitées. Dans de nombreuses applications, comme par exemple une enquête policière, les premières heures d’investigation sont décisives. Or la visualisation exhaustive de toutes les vidéos par un opérateur humain est une tâche pénible, peu efficace, longue et coûteuse. Cette thèse propose d'explorer plusieurs pistes dans le but d’automatiser la recherche d’information dans des vidéos. Plus précisément, nous cherchons à identifier parmi une collection de vidéos celles issues de caméras présentant un recouvrement partiel de leurs champs de vue. Pour réaliser cette tâche, nous avons également mis en oeuvre une méthode de navigation interactive entre les vidéos. Ainsi, dans ce contexte, trois contributions principales sont apportées. Tout d'abord, nous proposons une méthode permettant de déterminer quelles vidéos ont leurs champs de vue qui se recouvrent et offrent ainsi différents points de vue d'un même endroit. Pour ce faire, nous détectons la présence d'objets dans les vidéos au cours du temps, les caractérisons par une catégorie et une apparence et regroupons les vidéos qui présentent de façon concomitante des objets de même catégorie aux apparences similaires. Cependant, il arrive que des objets aient des apparences similaires bien qu'ils soient issus de paires de caméras dont les champs de vue ne se croisent pas, ce qui cause des erreurs dans les groupements de vidéos. Pour y remédier, nous proposons un mécanisme d'apprentissage actif, où le programme peut solliciter l'opérateur sur des cas difficiles pour apprendre à trouver les groupements de caméras qui présentent du recouvrement dans leurs champs de vue. Nous enrichissons également les critères employés en considérant l'arrière-plan en plus des objets apparaissant dans la vidéo. Nous montrons que les groupements de vidéos obtenus par la coopération entre l'homme et la machine sont meilleurs que ceux obtenus via notre approche précédente, entièrement automatisée. Enfin, nous proposons une méthode de navigation au sein d'un groupe de vidéos observant un même endroit. Depuis une vidéo courante, l'approche proposée permet aux utilisateurs de tracer une trajectoire requête et les redirige vers une autre vidéo dans laquelle cette trajectoire est plus longue, plus détaillée et donc mieux observable. Nous apprenons pour cela des cartes de correspondances entre régions de chaque vidéo et les utilisons pour reformuler la trajectoire tracée par l'utilisateur en son équivalent dans les autres vues. Afin de valider nos approches, nous identifions plusieurs jeux de données pertinents dans notre contexte. Cependant, le nombre de caméras dont les champs de vue se recouvrent est généralement limité. Nous proposons donc un jeu de données multivues que nous avons annoté et qui contient 25 caméras disposées sur un campus universitaire dont 19 présentent du recouvrement. Les résultats obtenus au travers de nos trois contributions sont encourageants