Réutilisation des informations de compensation de mouvement d'un flux MPEG

MPEG motion compensation re-use : qualitative evaluation and possible applications

• Auteur / Autrice : Renan Coudray
• Direction : Bernard Besserer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : La Rochelle

Mots clés

Mots clés contrôlés

Signatures électroniques

Compression vidéo

MPEG (norme de codage vidéo)

Résumé

La norme de compression vidéo la plus répandue est le standard MPEG (Moving Picture Experts Group), notamment utilisé pour la diffusion des chaînes de télévision numériques (Digital Video Broadcasting). Pour réduire la redondance temporelle des données, des informations de compensation de mouvement sont calculées par l'encodeur et sont transmises dans le flux. La première partie des travaux montre comment réutiliser l'information de compensation de mouvement d'un flux MPEG et une nouvelle méthode d'estimation du mouvement global (ou mouvement de la caméra) est proposée. La deuxième partie concerne la définition d'une signature vidéo utilisant uniquement l'information de mouvement. Cette signature a été obtenue par une étape de sélection de variables, permettant de choisir les variables les plus efficaces. Pour fiabiliser l'identification d'une séquence d'images, un algorithme MHT (Multiple Hypothesis Tracking) permet de suivre temporellement la similarité des signatures.

The compression standard MPEG (Moving Picture Experts Group) is widely used, in particular by digital television (Digital Video Broadcasting). This standard reachs important compression ratio by reducing the temporal redundancy. To achieve this, information concerning motion compensation is calculated by the encoder and is transmitted in the data flow. The first part of the study shows how to re-use the movement information embedded in a MPEG stream and a new method for global motion estimation is proposed. The second part handles with the creation of a video signature using only motion information. The most discriminating and the most robust features are selected. To make video identification more reliable, a Multiple Hypothesis Tracking algorithm follows the signatures similarity over time: a video is recognized only if a temporal succession of signatures is correctly identified.