De l'estimation de mouvement pour l'analyse temps réel de vidéos dans le domaine compressé

Analyser des vidéos directement dans le domaine compressé nécessite de disposer de procédures précises d'estimation des vecteurs de mouvement. Notre contribution porte sur la mise au point d'une procédure temps réel de traitement de ces vecteurs faisant suite à une analyse statistique de leur répartition, et aboutissant aux solutions de filtrage adéquates. Les nouveaux algorithmes ont été implantés et leur apport dans le cadre d'un corpus de séquences de vidéo-surveillance démontré avec une accélération du temps de calcul d'un facteur cinq par rapport aux performances décrites dans la littérature

Agrégation, sélection et utilisation de l'information de mouvement issue d'un flux MPEG

Le stockage d'une grande quantité de vidéos numériques, ainsi que leur diffusion, a été rendu possible grâce à l'utilisation de techniques de compression. Le standard MPEG, largement utilisé, atteint un taux de compression important en réduisant la redondance temporelle. Pour cela, des informations de compensation de mouvement sont calculées par l'encodeur et sont transmises dans le flux. Or, de nombreuses applications (segmentation, indexation, ...) requièrent une information relative au mouvement apparent d'une séquence d'image. Nous présentons dans cet article une façon de réorganiser les données présentes dans le flux MPEG afin de pouvoir réutiliser, avec une fiabilité accrue, l'information de mouvement. La charge calculatoire est moindre, car l'estimation de mouvement est effectuée à l'encodage. A titre d'exemple, nous montrons comment le flux MPEG et les informations qui y sont contenues peuvent être utilisées pour estimer le mouvement accompli par la camera (global motion)

Video indexing using motion estimation

Summarising video data is essential to enable content-based video indexing and retrieval. A novel graph theoretic approach is presented to extract representative key frames corresponding to the shortest path of the graph for each shot. We distinguish further amongst paths of similar weight by examining the standard deviation of their constituent edge weights which improves the distribution of the selected key frames. The perceived camera motions contained within each shot are also annotated to introduce a further level of indexing and searching video content.