Apprentissage profond structuré pour l'analyse de vidéos

Structured deep learning for video analysis

• Auteur / Autrice : Fabien Baradel
• Direction : Christian Wolf
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/06/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : magine
• Jury : Président / Présidente : David Picard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Wolf, David Picard, Ivan Laptev, Jakob Verbeek, Diane Larlus, Julien Mille
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ivan Laptev, Jakob Verbeek

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images

Vidéos

Analyse de scènes (informatique)

Analyse du mouvement

Mots clés libres

Informatique

Apprentissage Profond

Analyse vidéo

Reconnaissance de mouvement

Interactions Homme Objet

Image vidéo

Estimation de la posture

Analyse du mouvement humain

Apprentissage Supervisé

Intelligence artificielle

Traitement d'images

IT - Information Technologie

Deep Learning

Video analysis

Action recognition

Human-Object interaction

Video image

Pose estimation

Human motion analysis

Supervised Learning

Artificial intelligence

Image Processing

Résumé

Avec l’augmentation massive du contenu vidéo sur Internet et au-delà, la compréhension automatique du contenu visuel pourrait avoir un impact sur de nombreux domaines d’application différents tels que la robotique, la santé, la recherche de contenu ou le filtrage. Le but de cette thèse est de fournir des contributions méthodologiques en vision par ordinateur et apprentissage statistique pour la compréhension automatique du contenu des vidéos. Nous mettons l’accent sur les problèmes de la reconnaissance de l’action humaine à grain fin et du raisonnement visuel à partir des interactions entre objets. Dans la première partie de ce manuscrit, nous abordons le problème de la reconnaissance fine de l’action humaine. Nous introduisons deux différents mécanismes d’attention, entrainés sur le contenu visuel à partir de la pose humaine articulée. Une première méthode est capable de porter automatiquement l’attention sur des points pré-sélectionnés importants de la vidéo, conditionnés sur des caractéristiques apprises extraites de la pose humaine articulée. Nous montrons qu’un tel mécanisme améliore les performances sur la tâche finale et fournit un bon moyen de visualiser les parties les plus discriminantes du contenu visuel. Une deuxième méthode va au-delà de la reconnaissance de l’action humaine basée sur la pose. Nous développons une méthode capable d’identifier automatiquement un nuage de points caractéristiques non structurés pour une vidéo à l’aide d’informations contextuelles. De plus, nous introduisons un système distribué entrainé pour agréger les caractéristiques de manière récurrente et prendre des décisions de manière distribuée. Nous démontrons que nous pouvons obtenir de meilleures performances que celles illustrées précédemment, sans utiliser d’informations de pose articulée au moment de l’inférence. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous étudions les représentations vidéo d’un point de vue objet. Étant donné un ensemble de personnes et d’objets détectés dans la scène, nous développons une méthode qui a appris à déduire les interactions importantes des objets à travers l’espace et le temps en utilisant uniquement l’annotation au niveau vidéo. Cela permet d’identifier une interaction inter-objet importante pour une action donnée ainsi que le biais potentiel d’un ensemble de données. Enfin, dans une troisième partie, nous allons au-delà de la tâche de classification et d’apprentissage supervisé à partir de contenus visuels, en abordant la causalité à travers les interactions, et en particulier le problème de l’apprentissage contrefactuel. Nous introduisons une nouvelle base de données, à savoir CoPhy, où, après avoir regardé une vidéo, la tâche consiste à prédire le résultat après avoir modifié la phase initiale de la vidéo. Nous développons une méthode basée sur des interactions au niveau des objets capables d’inférer les propriétés des objets sans supervision ainsi que les emplacements futurs des objets après l’intervention.

With the massive increase of video content on Internet and beyond, the automatic understanding of visual content could impact many different application fields such as robotics, health care, content search or filtering. The goal of this thesis is to provide methodological contributions in Computer Vision and Machine Learning for automatic content understanding from videos. We emphasis on problems, namely fine-grained human action recognition and visual reasoning from object-level interactions. In the first part of this manuscript, we tackle the problem of fine-grained human action recognition. We introduce two different trained attention mechanisms on the visual content from articulated human pose. The first method is able to automatically draw attention to important pre-selected points of the video conditioned on learned features extracted from the articulated human pose. We show that such mechanism improves performance on the final task and provides a good way to visualize the most discriminative parts of the visual content. The second method goes beyond pose-based human action recognition. We develop a method able to automatically identify unstructured feature clouds of interest in the video using contextual information. Furthermore, we introduce a learned distributed system for aggregating the features in a recurrent manner and taking decisions in a distributed way. We demonstrate that we can achieve a better performance than obtained previously, without using articulated pose information at test time. In the second part of this thesis, we investigate video representations from an object-level perspective. Given a set of detected persons and objects in the scene, we develop a method which learns to infer the important object interactions through space and time using the video-level annotation only. That allows to identify important objects and object interactions for a given action, as well as potential dataset bias. Finally, in a third part, we go beyond the task of classification and supervised learning from visual content by tackling causality in interactions, in particular the problem of counterfactual learning. We introduce a new benchmark, namely CoPhy, where, after watching a video, the task is to predict the outcome after modifying the initial stage of the video. We develop a method based on object- level interactions able to infer object properties without supervision as well as future object locations after the intervention.