Master Thesis Online
Deep-Learning for video events detection in live broadcast
Joris, Sébastien 
Promoteur(s) :
Van Droogenbroeck, Marc
Date de soutenance : 25-jui-2018/26-jui-2018 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/4512
Détails
| Titre : | Deep-Learning for video events detection in live broadcast |
| Titre traduit : | [fr] Deep-Learning pour la détection d'événements dans des vidéos en direct |
| Auteur : | Joris, Sébastien
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| Date de soutenance : | 25-jui-2018/26-jui-2018 |
| Promoteur(s) : | Van Droogenbroeck, Marc
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| Membre(s) du jury : | Gribomont, Pascal
Louppe, Gilles
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| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 54 |
| Mots-clés : | [en] Machine Learning [en] Deep-learning [en] Computer vision |
| Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
| Commentaire : | This master thesis is done during an internship in the EVS Broadcast Equipment company. |
| Organisme(s) subsidiant(s) : | EVS Broadcast Equipment |
| Centre(s) de recherche : | EVS Broadcast Equipment |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine |
| URL complémentaire : | https://evs.com/en |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique EVS Broadcast Equipement, Ougrée, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "intelligent systems" |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] This master thesis aims to design an artificial intelligence to detect events in football videos thanks to deep neural networks.
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Document(s)
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Description: Illustrations
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Description: Summary
Taille: 60.26 kB
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Description: Master thesis
Taille: 15.88 MB
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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