Résumé: Dans le processus de veille concurrentielle pour les acteurs économiques et sociaux, l’identification des passages publicitaires dans les flux vidéo est une t^ache tr`es importante. La plupart des travaux propos´es exploitent des m´méthodes d’apprentissage supervise. Ces méthodes ne sont pas scalable avec la haut fréquence d’apparition de nouvelles publicités. De ce fait, notre travail propose la conception d’un modèle hybride exploitant les méthodes supervisées et non supervisées. Ceci ayant pour but une meilleur scalabilité dans l’identification des publicités dans les flux vidéo.

Alger:
Langue: Français
Collation: 59 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Master
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene. Faculté d'Electronique et d'Informatique
Thème Informatique

Mots clés:
Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)
Apprentissage automatique

Note: Bibliogr.pp.55-60