La documentation audiovisuelle lheure du numrique - PowerPoint PPT Presentation

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La documentation audiovisuelle lheure du numrique

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Prendre la mesure de l'apport du num rique pour la documentation audiovisuelle (ce que a ... on assiste une destruction (uniformisation) du support ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: La documentation audiovisuelle lheure du numrique


1
La documentation audiovisuelle à lheure du
numérique
Raphaël Troncy
  • 27 juin 2003

Institut National de lAudiovisuel Direction
Recherche et Expérimentation Tel
01-49-80-20-93 E-mail rtroncy_at_ina.fr
2
Objectifs de lexposé
  • Prendre la mesure de lapport du numérique pour
    la documentation audiovisuelle (ce que ça change
    !)
  • Situer lapport des nouvelles technologies dans
    les pratiques concrètes de la documentation
  • Amorcer une réflexion sur lévolution du rôle des
    documentalistes

3
Plan de lexposé
  • De lanalogique au numérique de nouvelles
    possibilités
  • La création de descriptions de documents
    audiovisuels automatique ou manuelle ?
  • La représentation et la manipulation de ces
    descriptions lapport XML
  • Et demain ?

4
Le document AV analogique
  • Un support denregistrement

Dispositif de reconstruction de la lecture
  • Un support de restitution
  • Un média hautement temporel

5
Le document AV analogique (suite)
  • Documents temporels
  • Regarder 10 min prend 10 min
  • Pour trouver une information située à la 10ème
    minute, il faut regarder les 9 premières
  • ? pas daccès direct à linformation
  • Pour retrouver une information
  • Localiser explicitement le contenu
  • Caractériser ce contenu
  • ? nécessité dune description (ou indexation)

6
Utiliser lAV analogique regarder, retrouver
7
La convergence numérique
  • Convergence actuelle des industries de contenu
    AV, de télécommunication et dinformatique
  • Numérisation de la chaîne de production AV, de la
    création à la distribution
  • Nouveaux outils grand public pour
    lenregistrement, le montage, la manipulation et
    la visualisation des données AV numériques

8
La numérisation quest-ce que cest ?
  • Numériser les contenus audiovisuels les
    transformer en données informatiques
  • Offre de nouvelles possibilités
  • on peut stocker ces contenus dans des bases de
    données
  • on peut les échanger sur des réseaux
  • on peut automatiser laccès aux contenus

9
Automatisation de laccès (1)
  • Exemple Description de Journal Télévisé en
    analogique
  • 002532 TRAv public le long de la route du
    tour. Famille avec table, tente et enfant. Jeune
    femme "Mon mari est un vrai passionné de vélo."
  • 002714 Buffet campagnard et barbecue "On
    s'est réuni tout le village"
  • 002925 Homme néerlandais attablé au bord de la
    route, derrière lui une banderole "ALLEE le tour"

10
Automatisation de laccès (2)
  • Exemple Description de Journal Télévisé en
    numérique
  • Sujet 33 (durée 000223) TRAv public le long
    de la route du tour. Famille avec table, tente et
    enfant. Jeune femme Mon mari est un vrai
    passionné de vélo
  • Voir le passage
  • Sujet 34 (durée 000158) Buffet campagnard et
    barbecue On s'est réuni tout le village
  • Voir le passage

11
De lanalogique au numérique
  • Situation analogique
  • les index ne sont pas exploités par le dispositif
    de lecture (index et contenu sont sur des
    supports différents)
  • ils ne servent quà la recherche dinformation
  • impossibilité, en pratique, de naviguer dans un
    document audiovisuel
  • Situation numérique
  • on assiste à une destruction (uniformisation) du
    support
  • le programme de lecture peut utiliser les
    descriptions des contenus pour proposer
    différentes exploitations du contenu audiovisuel

12
Utiliser lAV numérique
naviguer
documents AV
descriptions
composer
rechercher
.
13
Naviguer grâce aux descriptions
descriptions Texteloc 153 char Imageloc 1201
mn
14
Composer grâce aux descriptions
Magazines disponibles
Mag 1
Mag 2



15
Chaîne de traitement documentaire dans un
contexte massivement analogique
Base documentaire
Indexation
Notices
Magasin
Archivage des supports
Phase amont alimentation de la base documentaire
16
Chaîne de traitement documentaire dans un
contexte massivement analogique
Base documentaire
Traduction
Requête
Résultat
Magasin
Exploitation
Phase aval interrogation de la base documentaire
17
Chaîne documentaire numérique
18
De lindexation à la description
  • Index
  • Pointer vers, montrer où se trouve un contenu
  • Les index ne servent quà la recherche
    dinformation
  • Description
  • Souvent structurée
  • Les descriptions servent à rendre possible des
    usages de lAV (recherche structurée plus fine,
    composition de nouveaux documents, parcours de
    navigation )

19
Descriptions les problèmes clefs
  • Créer les descriptions
  • Automatique ? Manuelle ?
  • Représenter ces descriptions
  • Quel format documentaire ?
  • Manipuler ces descriptions
  • Génie documentaire

20
Plan de lexposé
  • De lanalogique au numérique de nouvelles
    possibilités
  • La création de descriptions de documents
    audiovisuels (exemple concret lINA)
  • La représentation et la manipulation de ces
    descriptions
  • Et demain ?

21
Créer des descriptions différents modes
dobtention
  • Indexation automatique
  • Permet le traitement de grands volumes de données
  • Annotation manuelle
  • Permet linterprétation des éléments abstraits
    proches de lusage visé
  • Environnement de travail
  • Permet de concilier la valeur ajoutée de
    lannotation aux outils automatiques

22
Créer des descriptions le problème fondamental
  • Objectif
  • Déterminer des descripteurs représentant le
    contenu
  • Problème fondamental
  • Les documents audiovisuels ne sont pas
    alphabétiques
  • Le flux AV ne se construit pas à partir dunités
    discrètes dénombrables dont la combinatoire
    détermine les possibilités de formulation
  • Les descripteurs ne sont pas donnés avec le
    document, il faut les extraire ou les interpréter

23
Indexation automatique
  • Objectif
  • Extraire automatiquement des descripteurs du
    contenu
  • Problème
  • La détermination dun descripteur pertinent
    dépend du contexte dutilisation du document
  • Les algorithmes dextraction restent trop près de
    la nature physique des documents pour être
    exploitables
  • Enjeu
  • Mapper les résultats danalyse sur des
    descripteurs utiles

24
Indexation automatique
  • Segmentation temporelle plans, scènes
  • Segmentation spatiale détection de visage,
    reconnaissance de visage
  • Transcription automatique de la parole
  • Alignement AV/ transcription
  • Reconnaissances dincrustation
  • Etc.

25
Segmentation de la vidéo
  • Permet un accès non linéaire à la vidéo
  • Détection des  cut 
  • Basée sur le calcul de similarités entre images
    successives utilisant
  • la couleur
  • le mouvement
  • les résultats des algorithmes de compression
    (MPEG)

26
Segmentation de la vidéo (suite)
  • Détection des transitions progressives
  • Fondus, volets, etc.
  • Basées sur des modèles statistiques doccurrence
    des différents types de transition

27
Exemple de segmentation en plan
28
Conclusion sur la segmentation de la vidéo
  • L évaluation et la comparaison des résultats
    nécessite une vérité terrain
  • Les performances des algorithmes sont  bonnes 
    pour les  cut  typiquement
  • 5 d oublis
  • 15 de fausse détection
  • Résultats moins bon pour les transitions
    progressives, particulièrement les fondus

29
Reconnaissance dévénements
  • Caractérisation des plans par
  • Détection des visages
  • Extraction des textes incrustés
  • Détection des flashs
  • Permet daméliorer la segmentation en plan
  • Indication sur lapparition dun personnage
    important à lécran

30
Détection des visages
  • Permet de
  • Caractériser les plans en gros plan, plan moyen,
    etc.
  • Donner des indications pour lannotation
  • Algorithmes basés sur
  • Des analyses de limage à différentes résolutions
  • La couleur
  • Un modèle de la forme du visage

31
Détection des visages (suite)
  • Reconnaissance des visages mettre un nom sur le
    visage
  • Base de connaissance contenant tous les visages !
  • Mise en correspondance probabiliste
  • Conclusion
  • Méthode efficace avec des visages vus de face
  • 20 d oublis
  • 3 de fausse détection
  • Algorithmes devant être améliorés en utilisant la
    redondance dapparition des visages dans la vidéo

32
Exemple de détection de visages
33
Extraction de textes
  • Informations complémentaires dans les J.T., les
    émissions sportives, etc.
  • Localisation basée sur lapparition et la
    disparition brutale du texte au milieu dun plan.
  • Lecture par des techniques dOCR après séparation
    du fond

34
Exemple de détection de textes
35
Analyse du mouvement
  • Segmentation spatio-temporelle
  • Identification de régions en translation,
    rotation, etc. dans limage
  • Analyse des mouvements de caméra
  • Panoramique, zoom, travelling, etc.
  • Indices de mouvement
  • Permet de caractériser les plans par la direction
    et la vitesse du mouvement principal
  • Création de mosaïque
  • Résumé du mouvement de la caméra, dun objet

36
Exemple de détection de régions en mouvement
37
Exemple de mosaïque (mouvement de caméra)
38
Extraction dimages clés
  • Permet dobtenir la représentation du contenu
    dun plan avec un nombre limité dimages.
  • Basée sur les changements de couleurs ou de
    mouvements dominants dans les images dun même
    plan.

39
Extraction dimages clés (suite)
  • Exemple de 9 plans résumés par 12 images clés

40
Structuration de la vidéo
  • Environ 1000 plans par heure de vidéo
  • Difficile de naviguer rapidement dans 1000 images
    clés !
  • ?nécessité de retrouver (ou définir) une
    structure moins fine de la vidéo (scène,
    séquence, unité narrative, etc.)
  • Permet de retrouver plus facilement des
    événements importants ou de saisir lessence du
    contenu du document

41
Structuration de la vidéo (suite)
  •  Structuration  obtenue en créant
  • des résumés de vidéo montage de différents
    plans représentatifs, i.e. contenant
  • beaucoup de mouvement et de contraste,
  • fortement colorés, etc.
  • des classes de plans similaires contraintes par
    le temps
  • classification basée sur la colorimétrie
  • permet par exemple de regrouper les champs,
    contre-champs.

42
Structuration de la vidéo (suite)
  •  Structuration  obtenue en créant
  • des séquences en utilisant un modèle de structure
    de documents basé sur des règles de montage
    connues
  • transitions (fondus, etc.),
  • rythme des changement de plan,
  • musique
  • ou en utilisant un modèle de la structure du
    document
  • exemple J.T. composé de séquences plateau et de
    reportages en alternance

43
Analyse de lAudio
  • Analyse du son
  • Segmentation en zones de silence, parole ou
    musique
  • Permet de
  • caractériser le contexte audio dun ensemble
    dimages
  • détecter des changement de scènes
  • améliorer les performances de la transcription
    automatique

44
Analyse de l Audio (suite)
  • Analyse de la parole
  • Techniques éprouvées
  • basées sur les modèles de Markov cachés et un
    apprentissage
  • capable de reconnaître des milliers de mots
  • Permet
  • dobtenir une transcription avec de bons
    résultats
  • de retrouver les mots importants (issus dun
    dictionnaire) dans la bande son  word spotting 
  • de localiser les changements de locuteur

45
Analyse de lAudio (suite)
46
Solutions industrielles
  • MediaSite (Informedia) http//www.mediasite.net/in
    fo/fprod.htm

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Indexation automatique
  • Segmentation temporelle plans, scènes
  • Segmentation spatiale détection de visage,
    reconnaissance de visage
  • Transcription automatique de la parole
  • Alignement AV/ transcription
  • Reconnaissances dincrustation
  • Etc.

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Le contexte numérique à lINA
Captation 24/24, 365j/an 19 chaînes de TV 17
chaînes de Radio
Gravure3 DVD/Jour/Chaîne
Traitement documentaire
Station de Lecture AudioVisuelle
grilles de programmes
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Documenter un flux audiovisuel
  • Le flux capté est découpé en émission
  • Un traitement différencié selon le genre AV
  • Les documents AV peuvent se regrouper en
    collection si chacun des numéros est diffusable
    isolément mais partage une thématique et une mise
    en forme commune
  • Intérêt factoriser les connaissances à inclure
    dans les descriptions

? fabriquer de véritables modèles décrivant une
classe de documents
50
La description du contenu AV
  • Un processus en 3 étapes
  • identification ou catalogage du document
    utilisation de méta-données classiques
  • localisation dentités spatio-temporelles
    pertinentes pour une application donnée
    utilisation de dates ou de coordonnées
    cartésiennes
  • caractérisation sémantique et symbolique de ces
    entités utilisation de listes dautorités, de
    thésaurus ou du texte libre

51
La description du contenu AV
rendre compte dune structure logique
  • Localisation
  • repérer et dater des événements
  • Caractérisation
  • typer ces entités selon un genre AV
  • donner une thématique générale
  • décrire la scène (qui, quand, où, quoi, )

décrire la sémantique du contenu
52
Annotation manuelle les mots pour le dire...
  • Objectif
  • déterminer ce qui fait sens dans le document
    (zone spatio/temporelle) et expliciter ce sens
  • Problème
  • Un contenu AV ne prescrit pas de signification
    l AV est une analogie du réel
  • Paraphraser le contenu AV dans une langue/langage
    pour spécifier une signification mais les mots
    spécifient un sens possible, mais jamais
    exactement le même
  • Enjeu
  • Développer les terminologies permettant de
    spécifier des significations associées au contenu
    AV

53
La description documentaire, aujourdhui à lINA
  • Notices contenant de nombreux champs contrôlés
  • Utilisation de listes dautorités pour typer la
    structure documentaire
  • Utilisation de mots-clés issus dun thésaurus et
    du texte libre pour décrire le contenu
  • Utilisation dimagettes représentatives des
    séquences

54
Typologie INA 1/3
Les 45 genres possibles dans la typologie INA (3
qui ne sont plus utilisés) ? mais tous ne sont
pas de même niveau !
55
Typologie INA 2/3
Les 43 thèmes possibles dans la typologie INA
(4 qui ne sont plus utilisés)
56
Typologie INA 3/3
  • Un système à facettes composé de genres et de
    thèmes
  • Les documents sont caractérisés par des
    combinaisons de valeurs
  • Documentaire Théâtre ? émission sur le théâtre
  • Retransmission Théâtre ? diffusion d'une pièce
  • Combinaisons impossibles
  • Documentaire et Reportage
  • Retransmission et Téléfilm
  • Usages
  • 0 à 4 genres 1 ou plusieurs thématiques

57
Dautres informations
  • Des publics
  • Des rôles pour les personnes
  • journaliste, monteur, présentateur, interprète,
    chef d'orchestre
  • Des descripteurs du signal
  • signal audio ambiance, spectre auditif
  • signal vidéo texture, couleur
  • Des descripteurs liés à la production
  • montage vidéo (fondu, insert) et audio (parole,
    musique, bruit)
  • tournage prise de son, prise de vue (angle
    caméra, cadrage)
  • post-production incrustation, effets spéciaux

58
Un exemple de notice
  • Titre propre FACTUEL ETAPE DU JOUR
  • Titre collection STADE 2
  • Canal de diffusion 2
  • Date de diffusion 11.07.1999
  • Heure de diffusion 19.04.00
  • Durée 000130
  • Thématique SPORTS
  • Genre MAGAZINES
  • Auteurs JOU, FERNANDEZ MARTIAL
  • Descripteurs FRANCE MOSELLE METZ CYCLISME
    COURSE CYCLISTE (TOUR DE FRANCE) COUREUR
    CYCLISTE ETAPE (8EME) COURSE CONTRE LA MONTRE
  • Résumé
  • Résumé de la 8ème étape du Tour de France, un
    contre la montre individuel autour de Metz (56,5
    km). LANCE ARMSTRONG (US Postal) l'a remporté et
    a ainsi revêtu le maillot jaune. 2ème ALEX
    ZULLE (Banesto) 3ème CHRISTOPHE MOREAU
    (Festina).
  • Séquences
  • Départ de LAURENT DUFAUX (Saeco).
  • Sur la route, JAAN KIRSIPUU (Casino) avec le
    maillot jaune.
  • LANCE ARMSTRONG en course RAL. Il rejoint
    ABRAHAM OLANO (Once) parti 2 minutes avant lui et
    le dépasse. L'Espagnol est de plus en plus
    distancé par l'Américain.
  • RAL visage ARMSTRONG en plein effort.
  • ALEX ZULLE (Banesto) en route.
  • Arrivée de CHRISTOPHE MOREAU.

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Indexation automatique et manuelle
  • Développer une coopération
  • Conjuguer les différentes extractions
    automatiques
  • Paramétrer les algorithmes dextraction par les
    connaissances contextuelles et lobjectif visé
  • Préparer lannotation manuelle par lindexation
    automatique
  • fournir des fonctionnalités de navigation et de
    parcours du document pour aller plus vite à
    linterprétation utile

60
Les apports mutuels
  • Problème audiovisuel
  • Pas dappréhension globale pas de possibilité
    de  feuilleter  le document
  • Apport de lindexation automatique
  • Des outils pour feuilleter le document AV
  • Apport de lannotation manuelle
  • Une signification associée au contenu

61
Plan de lexposé
  • De lanalogique au numérique de nouvelles
    possibilités
  • La création de descriptions de documents
    audiovisuels
  • La représentation et la manipulation de ces
    descriptions lapport XML !
  • Et demain ?

62
Génie documentaire
  • Enjeux
  • Décrire la structure des documents et les
    informations quils contiennent
  • Manipuler le contenu des documents à partir des
    descriptions

63
Génie documentaire
  • Documents textuels
  • Enrichir le document déléments documentaires
    ajoutés au sein même du document
  • Manipuler le document décrit à travers sa
    description
  • Documents audiovisuels
  • Constituer une description, séparée techniquement
    du document décrit
  • Manipuler la description et le document décrit
    séparément

SGML la genèse XML un standard largement
adopté
64
XML langage extensible de marquage
  • Un ensemble de balises nommées
  • Chaque balise ouvrante a sa correspondante
    fermante
  • Un ensemble dattributs / valeurs pour chaque
    balise
  • Des règles prescrivent lordre et lemboîtement
    des balises
  • ? Les documents deviennent structurés

65
Structure des balises
  • La structure prescrit comment organiser les
    balises entre elles celles-ci forment un arbre
  • La structure est une grammaire du document
  • Le contrôle de cette structure seffectue avec
    les DTDs (et maintenant avec les schémas XML !)
  • ltT1gt
  • du texte
  • ltT2gt
  • encore du texte
  • lt\T2gt
  • encore et toujours du texte
  • lt\T1gt

66
Terminologie des balises
  • ltentêtegt
  • lttitregt un titre lt\titregt
  • ltauteurgt un auteur lt\auteurgt
  • lt\entêtegt
  • ltcorpsgt
  • ltchapitregt
  • ltsectiongt
  • ltparagraphe
  • contenu "péroraison" type "pastiche"gt
  • du texte
  • lt\paragraphegt
  • lt\sectiongt
  • lt\chapitregt
  • La grammaire du document prescrit comment
    ordonner les balises, mais pas ce qu elles
    signifient
  • Les balises sont des entités linguistiques
    renvoyant à des significations prescrites par la
    langue
  • Recourir à la terminologie pour fixer le choix et
    le sens des labels
  • Plusieurs terminologies sont simultanément
    possibles

67
Laudiovisuel
lttitregt le titre lt/titregt ltmorceau-anthologiegt ltl
octimegt 1400 -- 1800 lt/loctimegt lttitregt scène
de la douche lt/titregt lt/morceau-anthologiegt ltauteu
rgt toto lt/auteurgt ltscènegt cest une
scène ltloctimegt 12 43 -- 1350 lt/loctimegt
ltobjet-saillantgt un objet ltlocspacegt xd1yd2
lt/locspacegt lt/objet-saillantgt lt/scènegt
image
68
XML pour laudiovisuel
  • XML un méta langage pour produire dautres
    langages
  • Utiliser les DTD de XML pour proposer les
    structures de description
  • Profiter des outils XML documentaires
  • Utiliser XML pour définir un nouveau langage
    documentaire permettant de déclarer les
    structures que lon veut

69
La saga MPEG
  • MPEG-1 et 2
  • Normes de codage et compression du flux
  • MPEG-4
  • Norme permettant linteractivité et le débit
    variable
  • MPEG-7
  • Norme portant sur la description du contenu
    audiovisuel et multimédia
  • MPEG-21
  • Norme portant sur la description des données
    juridiques

70
MPEG-1 2
  • Normes définissant un encodage correspondant à
    une compression du signal
  • Lunité de manipulation définie sur limage est
    le pixel
  • Lunité est asémantique la nature physique du
    pixel est arbitraire par rapport à une
    signification associée à limage et au flux
  • Le codage fait appel à des vecteurs
     mouvements  qui ne correspondent pas à un
    mouvement  sémantique  sur limage

71
MPEG-4
  • Norme finalisée récemment
  • Mobilisation du monde industriel
  • Concept de base objet audiovisuel
  • Le flux est composé dobjets audiovisuels dont on
    spécifie les relations spatio-temporelles
  • On peut mélanger des objets de codage et
    dorigine différente
  • Images naturelles et images de synthèse
  • Associer des actions possibles à un objet
  • Associer des descriptions à un objet
  • Lobjet possède un sens correspondant aux
    relations quil entretient avec les autres objets
    et aux actions et descriptions qui lui sont
    associées
  • Lobjet peut avoir un sens ou un contenu
    sémantique il ne la pas forcément, mais ce
    nest pas exclu comme pour le pixel

72
MPEG-7 Multimedia Content Description Interface
  • Contenu audiovisuel photos, vidéos, paroles,
    audio, graphiques, modèles 3D, audio synthétique.
  • MPEG-7 est destiné à lidentification des
    contenus, plutôt quà la reproduction
    (MPEG-1,2,4)
  • Une description MPEG-7 peut vivre indépendamment
    du contenu décrit
  • La description MPEG-7 est indépendante du
    codage/format du contenu
  • MPEG-7 veut enrichir la description textuelle des
    contenus par
  • Des approches permettant lindexation automatique
  • Des approches permettant denrichir une
    description textuelle déléments perceptifs liés
    au  contenu 

73
MPEG-7, le nouveau langage de description
multimédia ?
  • Standard ISO depuis décembre 2001
  • Éléments principaux
  • Descripteurs (Ds) et Schémas de Description (DSs)
  • DDL (XML Schema extensions)
  • Concerne tous types de média

Part 5 - MDS
74
Structure et sémantique (1/2)
  • Structure
  • Unité de base le segment
  • bornes temporelles ou masque
  • Décomposition possible

75
Structure et sémantique (2/2)
  • Sémantique
  • entités
  • attributs
  • relations
  • Classification Schemes (CS)
  • relations thésauriques

76
Exemple (1/3)
77
Exemple (2/3)
T. Lhermitte
ltPersongt ltName xmllang"en"gt
ltGivenNamegtThierrylt/GivenNamegt
ltFamilyNamegtLhermittelt/FamilyNamegt lt/Namegt
ltAffiliationgt ltOrganizationgt
ltNamegtIndependent cinema companylt/Namegt
lt/Organizationgt lt/Affiliationgt lt/Persongt
78
Exemple (3/3)
Motion
ltSegment xsitype"MovingRegionType"gt
ltTextAnnotationgt ltFreeTextAnnotation
xmllang"en"gtPersonlt/FreeTextAnnotationgt
lt/TextAnnotationgt ltMediaTimegt
ltMediaTimePointgt 000015 lt/MediaTimePointgt
ltMediaDurationgt 000030 lt/MediaDurationgt
lt/MediaTimegt ltParametricObjectMotion
model"Translational"gt lt/ParametricObjectMo
tiongt lt/Segmentgt
79
Description sémantique
80
Découpage dun JT
81
Plan de lexposé
  • De lanalogique au numérique de nouvelles
    possibilités
  • La création de descriptions de documents
    audiovisuels
  • La représentation et la manipulation de ces
    descriptions
  • Et demain ?

82
Enjeux technologiques
  • Possibilité danalyse automatique, ou
    semi-automatique
  • Outil de maintien de la cohérence sémantique, la
    machine a accès au sens des descriptions
  • Possibilité de raisonnement intelligent sur
    les descriptions
  • Mise au point dune chaîne dindexation et de
    manipulation des contenus prenant en compte tous
    ces éléments !

83
Enjeux professionnels
  • La chaîne dindexation et dexploitation des
    contenus AV change
  • Renforcement du rôle des documentalistes
  • Moins dindexation automatique
  • Plus de travail documentaire relié à une
    exploitation
  • Exemple offrir des corpus thématiques
  • Rôle des documentalistes vis-à-vis des autres
    métiers impliqués
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