Indexation et Recherche des Vidéos (Etat de l’Art)

Indexation et Recherche des Vidéos (Etat de l’Art)

Les langages d’ontologie

Pour implémenter des ontologies, plusieurs langages ont été utilisés. La plupart d’entre eux sont basés sur XML et les logiques de description. Dans cette section, nous présenterons brièvement XML, XML Schema, RDF, RDF Schema et OWL qui sont les langages les plus connus.

Le langage XML

XML (eXtensible Markup Language) recommandé par le W3C (World Wide Web Consortium) est une spécification destinée à rendre des documents lisibles par une machine. XML fournit seulement une structure syntaxique pour des documents et ne permet pas une interprétation sémantique des données [64]. XML Schema qui est recommandé par le W3C, permet de définir les balises ainsi que l’agencement de ces balises autorisé pour définir la validité d’un document XML.

Le langage RDF

Il a été créé par Tim Berners Lee, au début des années 1990, le web était essentiellement destiné à partager des informations sous l’aspect de pages html, affichables par un logiciel « navigateur web », et fréquemment destinées à être lues par un utilisateur humain.Très rapidement, on s’est rendu compte que cette conception du web était bien trop abrégée, et ne permettait pas un réel partage du savoir : tout au plus cela permettait-il de présenter des connaissances, mais en aucun cas de les rendre directement utilisables. L’arrivée de XML, en 1998, a donné un cadre à la structuration des connaissances, ce qui a rendu ainsi possible la création de nouveaux langages web destinés non seulement à un rendu graphique à l’écran pour un utilisateur humain, mais à un réel partage et à une manipulation des savoirs. C’est dans cet esprit qu’a été créé en 1999 RDF, un langage XML permettant de décrire des métadonnées tout en facilitant leur traitement. Le développement de RDF par le W3C a été entre autres stimulé par la perspective des applications suivantes : • Maximalisation de la coopération entre applications, en autorisant de combiner les données de plusieurs applications, pour engendrer de nouvelles informations. • Développement de modèles d’information ouverts plutôt que fixés pour quelques applications (par exemple les activités de description, de planification de processus organisationnels, d’annotation de ressources web, etc.). • Établir avec l’information accommodante par machine ce que le Web a fait pour l’hypertexte, en permettant aux informations d’être arrangées en dehors de l’environnement distinctif dans lequel elles ont été créées, hypothétiquement à l’échelle d’Internet. C’est le concept d’interopérabilité des savoirs. • Manipulation et archivage des métadonnées Web, dans le but de fournir des informations sur les ressources Web et les systèmes qui les utilisent. • Simplifier le traitement automatique de l’information du Web par des agents logiciels, transformant ainsi le web d’un regroupement d’informations intégralement destinées aux humains, en un état de réseau de processus en coopération. Dans ce réseau, le rôle de RDF est de fournir une lingua franca compréhensible par tous les agents. Pour ce faire, RDF procède à une description de savoirs (données tout comme métadonnées) à l’aide d’expressions de structure fixée. En effet, la structure fondamentale de toute expression en RDF est une collection de triplets, chacun composé d’un sujet, un prédicat et un objet. Un ensemble de tels triplets est appelé un graphe RDF. Ceci peut être illustré par un diagramme composé de nœuds et d’arcs dirigés (voir Figure 9), dans lequel chaque triplet est représenté par un lien nœud-arc-nœud (d’où le terme de « graphe »).

Le langage RDFS

Comme on peut le constater dans l’exemple précédent, la propriété « auteur » n’a de sens pour décrire la ressource « http://www.lacot.org/ » que dans un contexte bien défini : • L’information communiquée par le triplet RDF « {http://www.lacot.org/, Xavier Lacot, auteur} » est convenablement triviale pour comprendre que sa signification est « Xavier Lacot est l’auteur de http://www.lacot.org/ ». • Ce lecteur comprend le français. • Le lecteur (utilisateur) est humain. Il est donc nécessaire, pour donner un sens aux informations stockées sous forme de triplets RDF, de se donner un vocabulaire, de définir la signification de la propriété « auteur », ainsi que son type, son champ de valeurs etc. C’est le rôle de RDF Schema, qui permet de créer des vocabulaires de métadonnées. [66]

OWL (Ontology Web Language)

L’étymologie du langage OWL est le World Wide Web Consortium (W3C) qui a mis sur pieds, en Novembre 2001, le groupe de travail « WebOnt », chargé d’étudier la création d’un langage standard de manipulation d’ontologies web. Le premier Working Draft « OWL Web Ontology Language 1.0 Abstract Syntax » paraît en Juillet 2002 et, au final, OWL devient une Recommandation du W3C le 10 Février 2004 ; OWL est généré pour détailler et représenter un domaine de connaissance particulier, en définissant des classes de ressources ou objets et leurs relations ; ainsi que de définir des individus et affirmer des propriétés les concernant et de raisonner sur ces classes et individus. C’est aussi un standard qui se base sur la logique de descriptions. Il est construit sur RDF et RDFS et utilise la syntaxe RDF/XML. OWL est prédéterminé à être utilisé quand l’information contenue dans les documents doit être cultivé par des applications, par discordance aux situations où le contenu doit seulement être présenté. Il est aussi employé pour représenter clairement la signification des termes dans les vocabulaires et les relations entre ces termes. Cette représentation des termes et leurs affinités s’appellent une ontologie. OWL offre plus de facilités pour exprimer la signification et la sémantique que XML, RDF et RDF-S. OWL va ainsi au-delà de ces langages dans sa capacité de représenter le contenu compréhensible par une machine sur le Web. OWL est une révision du langage d’ontologie du Web DAML+OIL intégrant les leçons apprises de la conception et de l’application de DAML+OIL. Les langues ont été utilisées plutôt pour développer des outils et des ontologies mais elles n’ont pas été définies pour être compatibles avec l’architecture du WWW en général et le Web Sémantique spécialement. OWL en fondant sur RDF nous donne les possibilités suivantes aux ontologies : • Concordance avec des prescriptions du Web pour l’accessibilité et l’internationalisation. • Capacité d’être distribué à travers beaucoup de systèmes. • Ouverture et extensibilité. Jusqu’à présent, il y a pas mal d’organismes qui utilisent OWL avec de nombreux outils disponibles. Aujourd’hui, la plus grande majorité des systèmes qui ont utilisé DAML, OIL, ou DAML+OIL adoptent maintenant OWL. En outre, un certain nombre d’outils de langue d’ontologie, par exemple, Protégé nous donne l’appui pour OWL. De plus, il y a beaucoup d’ontologies disponibles sur le Web qui sont créées par OWL. Par exemple dans la bibliothèque de DAML, on peut utiliser les ontologies pour capturer la connaissance dans le domaine d’intérêt. Une ontologie va décrire les concepts dans ce domaine et les liens entre eux. Les différentes langues d’ontologie ont des avantages différents. En ce moment, OWL est considéré par le W3C comme une langue d’ontologie standard. Il a non seulement la capacité de décrire les concepts dans un domaine mais aussi utilise un ensemble plus riche d’opérateurs. On peut construire des concepts complexes en se basant sur les définitions des concepts plus simples. En outre, on peut vérifier si tous les rapports et les définitions dans l’ontologie sont conformés et par conséquent identifier quels concepts s’adaptent sous quelles définitions. Donc, on peut maintenir la hiérarchie correctement entre les classes. OWL peut faire un compromis entre son pouvoir expressif et son pouvoir de raisonnement parce qu’il fournit des sous langages de plus en plus expressifs conçu. Ainsi OWL permet d’augmenter le sens du vocabulaire prédéfini dans une ontologie. On peut définir alors chaque sous-langage grâce au son expression [67]. Par exemple : OWL-Lite est le moins expressif et OWL-Full est le plus expressif. Par ailleurs, On peut considérer OWL-DL comme une extension d’OWL-Lite et OWL-Full comme une extension d’OWL-DL.

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Table des matières

Table des matières Introduction Générale
Contexte et motivation
Problématique de la thèse
Objectifs de la thèse
Contributions de la thèse
Structuration de la thèse
Chapitre I : Généralités sur les Documents Vidéo
1.1. Introduction
1.2. Le médium ou média
1.2.1. Le média texte
1.2.2. Le média image
1.2.3. Le média audio
1.2.4. Le média vidéo
a. La forme
b. Le contenu
c. Définition des documents vidéo
d. Description du document vidéo
e. Modélisation d’un document vidéo
1.3. Conclusion
Chapitre II : Indexation et Recherche des Vidéos (Etat de l’Art)
2.1. Introduction
2.2. Indexation et recherche des vidéos
2.3. Méthodes d’indexation et de recherche vidéo : Etat de l’art
2.4. Etude comparative des travaux existants dans la littérature
2.5. Les contributions essentielles de la thèse
2.6. Conclusion
Chapitre III : Solution Proposée basée sur l’approche ontologique
3.1. Introduction
3.2. Domaine des Ontologies
3.2.1. Bases théoriques
a. Définition d’une ontologie
b. Les objectifs de l’ontologie
3.2.2. Le processus de création d’une ontologie
a. Spécification
b. Conceptualisation
c. Formalisation
d. Implémentation
3.2.3. Composants des ontologies
a. Les concepts
b. Les relations
c. Les fonctions
d. Les axiomes
e. Les instances
3.2.4. Les différents types d’ontologies
a. Objet de conceptualisation.
b. Niveau de formalisme de représentation
3.2.5. Les langages d’ontologie
a. Le langage XML
b. Le langage RDF
c. Le langage RDFS
d. OWL (Ontology Web Language)
3.2.6. Les ontologies d’évènements vidéo
a. Conceptualisation du domaine
3.3. Description de la hiérarchie de notre ontologie
3.3.1. Les concepts de notre ontologie
a. La catégorie Vidéo_Actions
b. La catégorie Video Events
c. La catégorie Vidéo Objects
d. La catégorie Video_Sequences
3.3.2. Les DataProperty de notre ontologie
3.3.3. Les Object_Property de notre ontologie
3.3.4. Convention de nommage de notre ontologie
3.4. Domaines d’applications de notre ontologie de vidéosurveillance
3.4.1. Création des benchmarks
3.4.2. Description des scènes
3.4.3. Description des vidéos
3.4.4. Indexation des évènements vidéo
3.5. Conclusion
Chapitre IV : Implémentation, Expérimentation et Comparaison de notre Prototype (OVIS)
4.1. Introduction
4.2. Modélisation UML du prototype
4.2.1. Diagramme de cas d’utilisation du systèm
4.2.2. Diagramme de séquence du système
4.2.3. Diagramme de déploiement du système
4.3. Conception et implémentation de notre prototype
4.3.1. Le module d’extraction des blobs
4.3.2. Les règles SWRL
a. Règles SWRL de distance
b. Règles SWRL de suivi
c. Règles SWRL d’évènement
4.4. Résultats et discussions
4.4.1. Evaluation basé sur les évènements
a. Le Benchmark PETS 2012
b. Le Benchmark TRECVID 2016
4.4.2. Evaluation basée sur la temporisation en images
4.4.3. Evaluation basée sur l’algèbre d’intervalles d’Allen
4.5. Conclusion
Conclusion Générale et Perspectives Futures
Annexe A : Quelques Règles SWRL