Ce travail de thèse a pour objectif de proposer plusieurs méthodes d'identi- fication non-supervisées des personnes présentes dans les flux télévisés à l'aide des noms écrits à l'écran. Comme l'utilisation de modèles biométriques pour reconnaître les personnes présentes dans de larges collections de vidéos est une solution peu viable sans connaissance a priori des personnes à identifier, plusieurs méthodes de l'état de l'art proposent d'employer d'autres sources d'informations pour obtenir le nom des personnes présentes. Ces méthodes utilisent principalement les noms prononcés comme source de noms. Cependant, on ne peut avoir qu'une faible confiance dans cette source en raison des erreurs de transcription ou de détection des noms et aussi à cause de la difficulté de savoir à qui fait référence un nom prononcé. Les noms écrits à l'écran dans les émissions de télévision ont été peu utilisés en raison de la difficulté à extraire ces noms dans des vidéos de mauvaise qualité. Toutefois, ces dernières années ont vu l'amélioration de la qualité des vidéos et de l'incrustation des textes à l'écran. Nous avons donc ré-évalué, dans cette thèse, l'utilisation de cette source de noms. Nous avons d'abord développé LOOV (pour Lig Overlaid OCR in Vidéo), un outil d'extraction des textes sur-imprimés à l'image dans les vidéos. Nous obtenons avec cet outil un taux d'erreur en caractères très faible. Ce qui nous permet d'avoir une confiance importante dans cette source de noms. Nous avons ensuite comparé les noms écrits et les noms prononcés dans leurs capacités à fournir le nom des personnes présentes dans les émissions de télévisions. Il en est ressorti que deux fois plus de personnes sont nommables par les noms écrits que par les noms prononcés extraits automatiquement. Un autre point important à noter est que l'association entre un nom et une personne est intrinsèquement plus simple pour les noms écrits que pour les noms prononcés. Cette très bonne source de noms nous a donc permis de développer plusieurs méthodes de nommage non-supervisé des personnes présentes dans les émissions de télévision. Nous avons commencé par des méthodes de nommage tardives où les noms sont propagés sur des clusters de locuteurs. Ces méthodes remettent plus ou moins en cause les choix fait lors du processus de regroupement des tours de parole en clusters de locuteurs. Nous avons ensuite proposé deux méthodes (le nommage intégré et le nommage précoce) qui intègrent de plus en plus l'information issue des noms écrits pendant le processus de regroupement. Pour identifier les personnes visibles, nous avons adapté la méthode de nommage précoce pour des clusters de visages. Enfin, nous avons aussi montré que cette méthode fonctionne aussi pour nommer des clusters multi-modaux voix-visage. Avec cette dernière méthode, qui nomme au cours d'un unique processus les tours de paroles et les visages, nous obtenons des résultats comparables aux meilleurs systèmes ayant concouru durant la première campagne d'évaluation REPERE.

L'objectif principal de cette thèse est la découverte d'objets visuels fréquents dans de grandes collections multimédia (images ou vidéos). Comme dans de nombreux domaines (finance, génétique, ...), il s'agit d'extraire une connaissance de manière automatique ou semi-­‐automatique en utilisant la fréquence d'apparition d'un objet au sein d'un corpus comme critère de pertinence. Dans le cas visuel, le problème est différent de la fouille de données classique (ADN, textuel, etc.) puisque les instances d'apparition d'un même objet ne constituent pas des entités identiques mais doivent être appariées. Cette difficulté explique également pourquoi nous nous focalisons sur la découverte des objets rigides (logos, objets manufacturés, décors, bâtiments, etc.), et non des catégories d'objets de plus haut niveau sémantique (maison, voiture, chien, ...). Bien que les techniques de recherche d'objets rigides aient atteint une certaine maturité, le problème de la découverte non supervisée d'instances d'objets dans des grandes collections d'images est à l'heure actuelle encore difficile. D'une part parce que les méthodes actuelles ne sont pas assez efficaces et passent difficilement à l'échelle. D'autre part parce que le rappel et la précision sont encore insuffisants pour de nombreux objets. Particulièrement ceux ayant une taille très restreinte par rapport à l'information visuelle contextuelle qui peut être très riche (par exemple le logo d'un parti politique apparaissant ponctuellement dans un sujet de journal télévisé). Une première contribution de la thèse est de fournir un formalisme aux problèmes de découverte et de fouille d'instances d'objets visuels fréquents. Ces deux problèmes sont en effet définis de manière très confuse dans les quelques travaux récents de la littérature les abordant. Cette modélisation nous a permis entre autres choses de mettre en évidence le lien étroit qui existe entre la taille des objets à découvrir et la complexité du problème à traiter. La deuxième contribution de la thèse est une méthode générique de résolution de ces deux types de problème reposant d'une part sur un processus itératif d'échantillonnage d'objets candidats et d'autre part sur une méthode efficace d'appariement d'objets rigides à large échelle. L'idée est de considérer l'étape de recherche d'instances proprement dite comme une simple boite noire à laquelle il s'agit de soumettre des régions d'images ayant une probabilité élevée d'appartenir à un objet fréquent de la base. Une première approche étudiée dans la thèse consiste à simplement considérer que toutes les régions d'images de la base sont équiprobables, avec comme idée conductrice que les objets les plus instanciés sont ceux qui auront la couverture spatiale la plus grande et donc la probabilité la plus élevée d'être échantillonnés. En généralisant cette notion de couverture à celle plus générique de couverture probabiliste, il est alors possible de modéliser la complexité de notre méthode pour toute fonction de vraisemblance donnée en entrée, et de montrer ainsi l'importance de cette étape. La troisième contribution de la thèse s'attache précisément à construire une fonction de vraisemblance s'approchant au mieux de la distribution parfaite, tout en restant scalable et efficace. Cette dernière repose sur une approche originale de hachage à deux niveaux, permettant de générer efficacement un ensemble d'appariements visuels dans un premier temps, et d'évaluer ensuite leur pertinence en fonction de contraintes géométriques faibles. Les expérimentations montrent que contrairement aux méthodes de l'état de l'art notre approche permet de découvrir efficacement des objets de très petite taille dans des millions d'images. Pour finir, plusieurs scénarios d'exploitation des graphes visuels produits par notre méthode sont proposées et expérimentés. Ceci inclut la détection d'évènements médiatiques transmedia et la suggestion de requêtes visuelles.

Les séquences de maillages sont de plus en plus utilisées. Cette augmentation des besoins entraîne un développement des méthodes de génération de séquences de maillages. Ces méthodes de générations peuvent produire des séquences de maillages de natures différentes. Le nombre d'applications utilisant ces séquences s'est également accru, avec par exemple la compression et le transfert de pose. Ces applications nécessitent souvent de calculer une partition de la séquence. Dans cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement à la segmentation en composantes rigides de séquences de maillages. Dans un premier temps, nous formalisons la notion de séquence de maillages et proposons donc une classification permettant de désigner quelles sont les propriétés attachées à un type de séquence, et ainsi de décrire précisément quel type de séquence est nécessaire pour une application donnée. Dans un second temps, nous formalisons la notion de segmentation de séquence de maillages, et présentons également l'état de l'art des méthodes de segmentation sur les séquences de maillages. Ensuite, nous proposons une première méthode de type globale pour les séquences stables de maillages, fondée sur la fusion de régions. Par la suite, nous présentons deux autres méthodes, reposant sur la classification spectrale. La première, produit un ensemble de segmentations globales, tandis que la seconde génère une segmentation globale ou une segmentation temporellement variable. Nous mettons également en place un système d'évaluation quantitative des segmentations. Enfin, nous présentons les différentes perspectives liées à la segmentation.

Partant d'un projet de base géographique (SIG), cette recherche compose un hypertexte, soit un réseau de nœuds et de liens instaurant un mode d'organisation de l'information indépendant d'une structure préétablie (structure web). Un examen des représentations actuelles et passées de la notion d'activité humaine, une analyse des pratiques et des conceptions de l'activité scientifique, une approche des multiples dimensions de l'activité informatique, et une exploration des connaissances géographiques du temps présent, constituent les nœuds majeurs de cet hypertexte. Ainsi, à partir de l'explicitation de nos propres raisonnements, des raisonnements des géographes et des opérations de pensée des utilisateurs s'organise la mise ne mouvement d'une géomatique humaniste.