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dc.contributor.authorEl Bouti, Tamara
dc.contributor.authorMercier, Gwenael
dc.contributor.authorObrecht, Caroline
dc.contributor.authorBenedetti, Giuseppe
dc.date.accessioned2014-12-03T14:45:53Z
dc.date.available2014-12-03T14:45:53Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/14355
dc.description.abstractfrLe but de ce travail est de discuter des méthodes pour retrouver un frame dans une séquence vidéo en partant d’une image requête (une photo tirée d’un film par exemple). Pour résoudre notre problème, on s’appuiera sur les descripteurs locaux SIFT. Dans un premier temps, nous présenterons brièvement SIFT et proposerons une manière directe de l’utiliser afin de trouver un certain nombre d’images candidates similaires à l’image requête. Dans un deuxième temps, on va améliorer cette méthode en se concentrant sur les régions de mouvement. Finalement, on va proposer une autre manière de détecter les bonnes images candidates en utilisant une approche géométrique qui prend en compte aussi la position des descripteurs locaux.en
dc.language.isoenen
dc.subjectgeometric approachen
dc.subjectDetection of an Imageen
dc.subjectSIFT local descriptorsen
dc.subjectframeen
dc.subject.ddc621.3en
dc.titleDetection of an Image in a Video Sequenceen
dc.typeCommunication / Conférence
dc.contributor.editoruniversityotherLaboratoire de Mathématiques de l’Université Paris-Sud;France
dc.contributor.editoruniversityotherCMAP, École polytechnique;France
dc.contributor.editoruniversityotherLMV, Versailles St Quentin en Yvelines;France
dc.description.abstractenThe purpose of this work is to discuss possible methods to retrieve a frame in a source video sequence starting from a given image query (for example, a screen shot of a movie scene). In order to do that, we develop and test different approaches that rely on SIFT local descriptors. First, we briefly recall the SIFT algorithm and propose a straightforward way to use it in order to find a few candidate frames which are similar to the query image. Then, we propose an improvement of this method by focusing on the moving regions to filter out the irrelevant features. Finally, we formulate a different way to detect the right candidate using a geometric approach that accounts for the relative position of the points of interest.en
dc.relation.isversionofjnlnameESAIM. Proceedings and Surveys
dc.relation.isversionofjnlvol45
dc.relation.isversionofjnldate2014
dc.relation.isversionofjnlpages467-474
dc.relation.isversionofdoihttp://dx.doi.org/10.1051/proc/201445048
dc.relation.isversionofjnlpublisherEDP SCIENCES
dc.subject.ddclabelTraitement du signalen
dc.relation.conftitleCongrès SMAI 2013en
dc.relation.confdate2013-04
dc.relation.confcitySeignosse le Penonen
dc.relation.confcountryFranceen
dc.relation.forthcomingnonen


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