Problématique

Le projet fédérateur intitulé SIGMA (Special Interest Group on Multimedia/Medical Applications) fonctionne depuis l’an 2000. Son originalité est de regouper des chercheurs de différents domaines en focalisant leur attention sur un ensemble d’applications multi- média utiles et porteuses, par exemple, les applications collaboratives d’enseignement à distance, ou les applications distribuées pour la télémédecine.

Le projet fédère aujourd’hui des chercheurs issus de trois domaines principaux : les contenus et médias, les systèmes distribués, les réseaux. Dans le cadre de ce projet nous accueillons depuis 2003 un ingénieur CNRS (Pascal Dayre) qui s’intéresse aux contenus et documents hypermédia adaptatifs.

Les travaux de l’équipe au sein du projet se décomposent en trois points forts :

• la création de contenus par composition d’objets visuels,
• l’adaptation de ces contenus dans les environnements hétérogènes (réseaux, terminaux, utilisateurs),
• le streaming adaptatif de ces contenus.

Nos contributions liées au premier point héritent de nos travaux en imagerie et vidéo. Nous travaillons sur l’acquisition d’objets visuels d’intérêt : acquisition de scènes statiques par vision omnidirectionnelle et suivi 2D temps-réel d’objets rigides ou non-rigides. La détection de tels objets peut alors permettre la composition de contenus augmentés ou interactifs.

Ces contenus doivent aujourd’hui être adaptés aux nouveaux usages technologiques liés, en particulier, à la mobilité. Ces recherches sur l’adaptation multimédia sont par essence transversales (adaptation des services, des contenus, des réseaux, etc.). Nous développons dans l’équipe une approche originale de l’adaptation basée sur l’ob- servation et l’apprentissage du contexte d’utilisation. Différents paradigmes d’apprentissage sont explorés et comparés pour permettre une prise en compte conjointe des ressources disponibles et des comportements des utilisateurs. L’approche par apprentissage par renforcement formalisée selon les Processus Décisionnels de Markov est étudiée parallèlement à d’autres approches Bayésiennes ou non supervisées.

La troisième contribution clef de l’équipe concerne le streaming adaptatif. Nous avons caractérisé avec notre approche formelle de l’adaptation des politiques optimales de préchargement. Ce travail fondamental a été validé sur une plate-forme de streaming RTSP-RTP open-source que nous avons développée. Nous savons strea- mer des contenus visuels interactifs composés par objets de type hypervidéos (bâtis depuis nos capteurs). Cette compétence en streaming se poursuit selon deux axes : la coordination de flux streamés pour des applications réparties et le streaming adaptatif d’objets visuels 3D.

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