Modélisation de documents audiovisuels en strates interconnectées par les annotations pour l'exploitation contextuelle

• Auteur / Autrice : Yannick Prié
• Direction : Jean-Marie Pinon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Informatique et Information Pour La Societe (Lyon ; 1992-2008)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISI - Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes d'Information (Lyon, INSA)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Isomorphismes (mathématiques)

Théorie des graphes

Documents audiovisuels

Résumé

La numérisation et la création numérique de flux audiovisuels permettent leur exploitation dans des systèmes d'information audiovisuels. Cela nécessite une modélisation et une instrumentation des contenus des documents audiovisuels qui en autorise l'accès direct et soit adaptée aux diverses utilisations possibles-: recherche, indexation, navigation, etc. Après une revue des propositions actuelles de modélisation de documents audiovisuels, nous justifions quelques nécessités en vue de leur représentation. Nous proposons de représenter les documents audiovisuels en Strates Interconnectées par les Annotations (Strates-IA), c'est à dire d'<< écrire >> sur le flux à l'aide de termes (éléments d'annotation). Ceux-ci annotent des morceaux de flux (unités audiovisuelles), sont en relation entre eux, et sont instances d'éléments d'annotations abstraits décrits dans un graphe de relations conceptuelles. L'ensemble du système représente alors un graphe de connaissances global dans lequel nous définissons la notion de contexte comme extrémité de chemin contextuel et pour l'exploitation duquel nous décrivons divers outils contextuels basés sur la notion de graphe potentiel. Les graphes potentiels représentent des visées de description de l'utilisateur liées à ses tâches particulières. Ils s'instancient dans le graphe global (recherche d'isomorphismes de sous-graphes partiels) et nous en proposons un algorithme efficace de multi-propagation. Divers outils de plus haut-niveau, fondés sur les graphes potentiels, sont définis pour l'exploitation des Strates-IA. Nous proposons également une modélisation des systèmes documentaires permettant le stockage intelligent de l'expérience sous la forme de cas d'utilisation en vue d'une réutilisation pour l'assistance. Enfin, nous discutons plus généralement les rapports entre documents et connaissances.

Digitization and digital creation of audiovisual streams now allow their exploitation in audiovisual information systems. It is therefore needed to model audiovisual documents so that random access and all kinds of usages are allowed: search, indexation, navigation. . . After a review of current proposals for modeling audiovisual documents, we set up some necessities for audiovisual representation. We propose to represent audiovisual documents with Annotation Interconnected Strata (AI-Strata), which means << writing >> on the stream with terms (annotation elements). These terms annotate parts of the stream (audiovisual units), are in relation with each other, and are instances of abstract annotation elements that are described in a conceptual relation graph. In fact, the whole system is a global knowledge graph in which we define a notion of context as contextual path extremity. We then describe some contextual, manipulation tools based on the notion of potential graphs. A potential graph represents user's description aim and is directly linked with his task. It instantiates into the global graph (partial sub-graph isomorphism search) and we propose an efficient algorithm for it, based on multi-propagation. We also propose a model of documentary information systems allowing intelligent stocking of use experience as use cases that can be reused for user assistance. Finally, we discuss the relations between documents and knowledge.