Données multimédia et spatio-temporelles
6 crédits Marin FERECATU EPN05 - Informatique Unité d'enseignement de type mixte
Publié Du 01-09-2021 au 31-08-9999
Prérequis : M1 ou bac + 4 et NFE204 ou équivalent
Public : cycle d'ingénieur CNAM, Master M2
La gestion et l'exploitation des données multimédia et spatio-temporelles ont une grande importance dans des domaines aussi variés que l'audiovisuel, l'exploitation de données scientifiques, l'imagerie médicale, le tourisme, la planification urbaine, l'étude du climat, le marketing ou la sécurité.
Les données multimédia et spatio-temporelles sont souvent peu structurées et très volumineuses, la technologie relationnelle est insuffisante ou inadaptée pour leur gestion. De plus, des opérations de recherche de nature différente sont nécessaires afin d'accéder à l'information présente par ex. dans des contenus visuels (BD multimédia) ou vectoriels (BD spatiales).
L'objectif de cet enseignement est de faire comprendre les principes et les technologies actuelles de gestion et de recherche dans des données multimédia et spatio-temporelles. Les travaux pratiques doivent permettre une familiarisation avec une partie des techniques abordées dans le cours.
Maîtrise des enjeux et défis pour les nouveaux marchés liés à la gestion de gros volumes de données non traditionnelles (notamment grandes bases de données multimédia : image, vidéo, son, capteurs), pour lesquels la technologie relationnelle est insuffisante.
L'unité NFE205 apparaît dans 2 cursus.
Thèmes abordés dans le cours et les travaux pratiques (TP) :
Les TP permettent d'élargir, détailler et de mettre en œuvre certaines techniques vues en cours.
Examen terminal et projet.
| Titre | Auteur(s) |
|---|---|
| Deep Learning in Mining of Visual Content, 2020 | Akka Zemari, Jenny Benois-Pineau |
| Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding, 2011 | John W. Woods |
| Introduction au Machine Learning, 2019 | Chloé-Agathe Azencott |
| Geographic Information Systems and Science, 2010 | Paul A. Longley et al. |