La structuration automatique de flux de télévision est un nouveau sujet de recherche, dont l'apparition est liée à l'augmentation de volume des archives de vidéos numériques de télévision. Cette thèse propose une chaîne complète de structuration, qui permet de segmenter et d'étiqueter automatiquement un flux télévisé. Les travaux présentés se divisent en quatre parties : la définition d'outils, la segmentation, l'étiquetage, et la mise à jour. Un flux de télévision est intrinsèquement répétitif. L'une des idées directrices de la thèse est de considérer les répétitions comme une aide essentielle pour la structuration, en particulier pour réaliser la distinction entre les programmes et les inter-programmes. Une méthode rapide de détection des répétitions dans des flux vidéos est proposée, permettant de gérer d'importants volumes vidéos, à partir d'une base de vidéos de référence, étiquetée manuellement. Grâce à un outil, ainsi qu'à la détection des séparations entre publicités, une segmentation en programmes/inter-programmes est réalisée. Les segments sont alors étiquetés à partir du guide des programmes, en réalisant un alignement global par dynamic time warping. Enfin, une étape de mise à jour permet de réduire la dépendance à une base de Référence manuelle, ainsi que de réduire la baisse de qualité des résultats de structuration au cours du temps.

Dans le cadre du dépôt légal de la télévision, nous proposons une méthode de structuration automatique des flux télévisuels afin de procéder au catalogage des émissions.<br />La stabilité des grilles de programmes nous permet d'en proposer une modélisation statistique basée sur un modèle de Markov contextuel et un arbre de régression. Entraîné sur les grilles de programmes des années précédentes, ce modèle permet de pallier l'imprécision des guides de programmes (EPG, magazines). En rapprochant ces deux sources d'informations, nous sommes en mesure de prédire les séquences d'émissions les plus probables pour un jour de l'année et d'encadrer la durée des émissions.<br />A partir de ces grilles de programmes prédites et d'un ensemble de règles indiquant les éléments<br />caractéristiques d'une transition entre deux genres de programmes (images monochromes, silences ou logos), nous sommes en mesure de localiser ces ruptures à l'aide de d´etections effectuées localement dans le flux.

Cette étude présente une méthode de structuration d'une vidéo utilisant des indices sonores et visuels. Cette méthode repose sur un modèle statistique de l'entrelacement temporel des plans de la vidéo. Le cadre général de la modélisation est celui des modèles de Markov cachés. Les indices visuels sont utilisés pour caractériser le type des plans. Les indices audio décrivent les événements sonores apparaissant durant un plan. La structure de la vidéo est représentée par un modèle de Markov caché hiérarchique, intégrant les informations a priori sur le contenu de la vidéo, ainsi que sur les règles d'édition. L'approche est validée dans le cadre des vidéos de tennis, ce dernier présentant une structure intrinsèque hiérarchique bien définie. En résultat de l'analyse de l'entrelacement temporel des différents types de plans, des scènes caractéristiques du tennis sont identifiées. De plus, chaque plan de la vidéo est assigné à un niveau de hiérarchie décrit en terme de point, jeu et set. Cette classification et segmentation simultanées de la structure globale de la vidéo peuvent être utilisées pour la création de résumés vidéo ou pour permettre une navigation non linéaire dans le document vidéo.