Réseaux de neurones récurrents pour la classification de séquences dans des flux audiovisuels parallèles
Les flux de contenus audiovisuels peuvent être représentés sous forme de séquences d’événements (par exemple, des suites d’émissions, de scènes, etc.). Ces données séquentielles se caractérisent par des relations chronologiques pouvant exister entre les événements successifs. Dans le contexte d’une...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Language: | fr |
| Published: |
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.theses.fr/2017AVIG0224/document |