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Problématiques liées à la communication vidéo sur réseaux INRIA-Rennes projet TEMICS Stéphane Pateux Atelier Franco-Marocain.

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1 Problématiques liées à la communication vidéo sur réseaux INRIA-Rennes projet TEMICS Stéphane Pateux Atelier Franco-Marocain STIC Mai 2001

2 Contexte général Communication vidéo –bande passante limitée : compression contexte MPEG4: codage orienté-objets analyse de la vidéo: segmentation, modélisation d objets nouvelles approches innovantes –édition vidéo post-production –transmission sur réseau à QoS non garantie codage conjoint source canal –protection de documents tatouage de flux multimédia z

3 Contexte général Analyse, segmentation, suivi temporel d objets vidéo Manipulation vidéo Codage conjoint source canal Tatouage Quelques sujets ouverts et autres labos en France travaillant sur ces sujets Plan

4 Analyse, segmentation, suivi temporel Problématique –segmentation pour le codage amélioration globale de la compression compression avec régions d intérêts –suivi d objets vidéos –modélisation d objets vidéos représentation par maillages actifs reconstruction 3D

5 Codage basé régions í Segmentation basée mouvement avec modèles de mouvement affines í Optimisation R-D (étiquettes, coût de description des contours, erreur de prédiction) MPEG-2 (1 Mbits/s) Region (1 Mbits/s) Analyse, segmentation, suivi temporel

6 Première approche: Suivi temporel basé-contours í Utilisation de contours actifs dans un cadre multi-objets í Suivi des objets par filtrage de Kalman et interpolation des images intermédiaires Contours actifs Attache aux données Terme de régularisation Minimisation de: Objectifs: í Segmentation avec bonne localisation spatiale + suivi temporel í Gestion objets multiples et déformables í Représentation compacte et scalable

7 Analyse, segmentation, suivi temporel Seconde approche: Approche orientée-régions í Segmentation spatiale d images basée sur des outils de morphologie math. í Suivi temporel d objets vidéo par affectations, projection au sens du mouvement et redécoupage des régions í Interface Graphique pour le suivi interactif

8 Représentation par maillages Objectifs Suivi des déformations par maillage actif Maillage propre à un objet vidéo Modélisation hiérarchique adaptative Résultats Concept de lignes de ruptures Schéma de codage vidéo basé maillage Optimisation R-D des maillages

9 Représentation par maillages et segmentation Codage 100 Kbit/s Mesh trackingMosaick EvolutionReconsctruction

10 Représentation/compression basées modèles 3D Objectifs: í Objectifs de compression et de navigation dans de grandes scènes í Modélisation 3D à partir de séquences monoculaires géométrie projective, auto-calibration) í Représentation compacte et scalable des modèles et attributs. Approche: í Estimation de mouvement par maillage í Critères mixtes compression-qualité rendu í Suite modèles 3D + images clés texture + position caméra; schéma IPP H263 Rec3D R=117kb/s, format CIF, f r =25Hz

11 Edition de vidéos Problématique: –mixage de scène téléconférence virtuelle –ajout/suppression d objets vidéos –gestion des problèmes d illuminations

12 Edition de séquences Analyse du mouvement + segmentation Reconstruction dimages panoramiques Analyse des conditions d éclairement Analyse Synthèse Création de nouvelles trajectoires Harmonisation conditions d éclairement Objectifs: í Manipulation d objets dans une séquence í Mélange réaliste d objets synthétiques et d objets naturels

13 Détermination de la direction d éclairement Détection des variations d éclairement Segmentation de l ombre Edition de séquences

14 Codage conjoint source-canal (IP+sans fil) Optimiser la QoS en prenant en compte les modèles de la source et du canal Canaux hétérogènes (non stationnaires, multipoints, topologie fixes+sans fils) Approches complémentaires - contrôle de congestion - codage robuste et conjoint - décodage conjoint source-canal Equilibre approches compatibles et non compatibles

15 Modèle de test H263 Optimisation R-D avec prise en compte du canal taux de pertes=10% Codage conjoint compatible: redondance temporelle Métriques de performance débit-distorsion Estimation compensée en mvt de la propagation des pertes Objectif: transmission robuste aux pertes

16 Codage conjoint compatible: contrôle de congestion Modèles de prédiction de bande passante Régulation de débit en point-à-point feedn n n n t t t t N e dtt R tR )( )( n e tB)( buff ~ 5% pertes, Rennes-Stuttgart Objectif: Adaptation à la bande passante

17 Codage conjoint compatible: codage scalable robuste et contrôle de congestion multipoint Récepteur 3 (100Kbit/s) Récepteur 1 (50Kbit/S) Récepteur 2 (100Kbit/s) Algorithme de clustering et dagrégation (Planète) Représentation scalable Modèles et régulation par niveau de scalabilité Objectif: Adaptation à la bande passante en multi-point

18 (Dé)Codage conjoint compatible Décodage conjoint source-canal (sans fils) Modélisation des dépendances entre processus de la chaîne de codage de source et de codage de canal, formalisme réseau Bayésien (collaboration SIGMA2) Décodage souple de VLCs, basé sur estimateur de type MAP Turbo décodage source-canal Synchronisation douce de VLCS Réseau Bayésien aléatoire Objectif: Exploiter la corrélation résiduelle ou introduite

19 Codage conjoint non compatible Transformations redondantes codeur de canal Codeur de source Décodeur de source décodage syndrôme (n,n)(n,k)(k,k)(k,1)(n,1) F Expansion du signal sur des bases de fonctions (« frames ») redondantes (ou sur-échantillonnées) Projec tion canal « Bonnes » bases de décomposition? Mise en forme du bruit de quantification ñ Introduire de la redondance dans la représentation compressée du signal ñ Exploiter la diversité dans un contexte de transmission multi-canal Objectif: Introduire de la corrélation au niveau de la représentation de source Décodage basé syndrôme

20 Protection de documents multimédias Problématique –limiter le risque de piratage de contenu numérique –insertion d une marque invisible dans l image –résistance à différentes manipulations non-intentionnelles –compression, filtrage, cropping, retaille intentionnelles

21 Tatouage d images fixes et animées Objectifs –Insertion de marque robuste –Invisibilité de la marque (masquage psychovisuel) –Résistance aux attaques –Analogie avec le codage canal Approche étudiée –Modélisation des attaques –Analogie codage canal technique d étalement de spectre utilisation de code correcteurs définition de la capacité d insertion et/ou taux d erreurs originaletatouée Mise en forme Message M Transfo. -1 Image tatouée Transformat ion Image P Clef KChoix de sites Marque W Insertion Coefficients V

22 Analyse automatique ou pseudo-automatique Compression vidéo –intérêt codage orienté objets? –développement de schémas vraiment scalable –convergence 2D-3D? Codage conjoint –diffusion multicast –gestion des nouveaux réseaux (sans fils) Tatouage –tatouage assymétrique –résistance accrue face aux attaques –formalisation du problème Quelques sujets

23 GDR ISIS: –groupement de recherche CNRS sur les activités traitement du signal et de l image Analyse d image - compression –SEI - Ecole polytechnique Nantes (D. Barba) –LIS - Grenoble (JM Chassery) –I3S-CReATIVe - Sophia Antipolis (M. Barlaud) –LIGIV - Lyon (A. Baskurt) –CREATIS - INSA Lyon (R. Prost, I. Magnin) Quelques équipes travaillant sur ces sujets

24 Codage conjoint source canal –LIP6 (K. Salamatian) –Planete - INRIA Sophia-Antipolis (T. Turletti) –SEI - Nantes (JP Guédon) Tatouage –UTC (F. Davoine) –LIS (JM Chassery) –Eurecom (JL. Dugelay) –Supelec (P. Duhamel) –SIC - Poitiers (C. Fernandez) Quelques équipes travaillant sur ces sujets


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