Perception visuelle & compression vidéo
La quantité de vidéos produites chaque jour croît à un rythme effréné, ce qui n’est pas sans poser des questions de débit, de compression d’image, de perception visuelle et d’empreinte environnementale.
Reconnue pour son excellence scientifique par les géants du web et des médias, notre équipe maîtrise l’art d’optimiser les contenus multimédias sans jamais dégrader la qualité d’image perçue. Pour cela, ils combinent leurs savoir-faire en conception de tests utilisateurs, mesure de la perception sensorielle et algorithmie dédiée à la compression vidéo.
Nos prestations d’ingénierie et de R&D
En collectant des données liées à la perception visuelle et au ressenti procuré par vos contenus multimédias, nous révélons s’ils ont l’impact désiré sur votre cible. Nos algorithmes bio-inspirés et nos capteurs sensoriels permettent d’analyser de façon objective la performance de vos images et vidéos.
Modélisation de la perception sensorielle
- Développement d’algorithmes bio-inspirés et cognitifs : analyse, prédiction et interprétation de la qualité d’image et de la qualité d’expérience
- Mesure de performance des métriques de qualité d’images et de vidéos grâce à la vérité terrain collectées lors des expérimentations subjectives
- Conception de modèles pour objectiver le ressenti de l’utilisateur (ex : estimer sa préférence pour un produit)
- Conception de modèles / d’algorithmes d’attention visuelle : modèle de saillance et de scanpaths ou prédiction d’objets d’intérêt perceptuel
Algorithmes innovants – IA décisionnelle
Déployer des algorithmes et modèles d’intelligence artificielle plus légers, facilement embarquables, éventuellement explicables
- Outils dédiés au benchmarking de métriques permettant de dissocier les paramètres d’influence : quality range, types de contenus
- Amélioration et adaptation d’algorithmes de deep learning
- Développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage pour la compression d’images
- Reinforcement learning : apprentissage à partir d’expériences
- Few shot learning : apprentissage à partir de peu d’exemples
Encodage – Compression vidéo
Accroitre la compression d’images sans compromis sur la qualité perçue quel que soit le type d’écran, et minimiser votre empreinte écologique.
- Mise au point de nouvelles méthodes d’encodage vidéo (normes AV1, VP9), notamment en temps réel
- Développement d’algorithmes pour une compression optimale
- Stratégies d’encodage guidées par la perception sensorielle des utilisateurs
- Validation de techniques de compression par mesures oculométriques et tests utilisateurs
- Envoi du minimum d’informations requises dans une démarche écoresponsable
Protocoles de tests & mesure de la qualité d’expérience
Maximiser l’efficacité des tests utilisateur pour évaluer objectivement la qualité d’expérience multimédia vécue par vos cibles et clients.
- Conception et standardisation de protocoles d’évaluation de la qualité perçue, applicables notamment à toutes les technologies de compression d’image
- Développement de protocoles d’évaluation expérimentaux & innovants : comparaisons par paires (Adaptive Square Design…), ACR DSIS, etc…
- Optimisation de vos protocoles de test qualitatifs et quantitatifs
- Réalisation d’expérimentations et tests utilisateurs
- Collecte d’une vérité terrain de qualité issues des tests réalisés et analyse statistique des résultats
Technologies immersives : perception & compression
Valider les performances de vos technologies multimédia immersives avant leur mise en marché grâce à notre service de testing et développements indépendant.
- Light field plenoptic : optimiser la qualité des données à des fins de compression d’image
- HDR – WCG : représenter plus fidèlement, avec plus de réalisme les luminances et chrominances
- Optimisation des contenus de réalité virtuelle et augmentée, de simulation virtuelle, selon le rendu minimal acceptable, la perception des défauts …
Mise à disposition et recrutement de panelistes
Fournir à chaque expérimentateur une base de panelistes adaptée à son expérience, dans le respect de la réglementation RGPD.
- Panel en laboratoire : sites de Polytech Nantes et Halle 6 Nantes
- Panel à disposition en ligne (crowdsourcing)
- Possible différenciation des panelistes, au cas par cas
Outils et matériels de mesure sensorielle
Réaliser vos tests de perception sensorielle dans nos laboratoires ou à distance, et bénéficier de nos moyens techniques : salles de tests, capteurs physiologiques…
- Expérimentations menées en laboratoire ou à distance via une plateforme de crowdsourcing
- Salles de test configurables et normalisées : Rec. ITU-R BT.500
- Panel utilisateur constitué de plusieurs centaines d’individus de 18 à 64 ans
- Matériel vidéo : Ecrans HD, UHD, 3D, HDR et casques de réalité virtuelle divers
- Mesures physiologiques de la perception sensorielle via suivi de l’activité cérébrale, cardiaque et GSR
- Mesure de l’attention visuelle par oculométrie et analyse dédiée (scanpath, saillance…)
- Combinaison des mesures physiologiques et oculométriques : casques neuronaux EEG, casque VR …
L’appui des laboratoires de recherche
Pour mener à bien vos projets d’innovation, nos équipes bénéficient de l’appui et des moyens techniques des laboratoires de Nantes Université.
Expert Intelligence artificielle et perception sensorielle
Patrick LE CALLET
Consulté comme expert IA par les plus grands groupes internationaux (Netflix, Facebook, Amazon…), le Pr Patrick le Callet mène ses travaux de recherche sur l’évaluation automatique de la qualité des images, en prenant en compte la qualité d’expérience des individus.
C’est à ce titre qu’en 2021, l’excellence scientifique de son équipe est récompensée d’un Emmy Award. Ses travaux s’étendent également au déploiement de nouvelles méthodes d’apprentissage, telles que l’apprentissage par renforcement et le few shot learning.
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)
Le laboratoire LS2N rassemble les forces de la recherche nantaise en cybernétique et informatique pour développer les sciences du numérique. Parmi ses thématiques : robotique, procédés, calcul, sciences de données et de la décision, sciences du logiciel, signaux et images…
Equipes : IPI
L’équipe IPI, pour Image-Perception-Interaction, travaille sur la représentation discrète de l’information, les modèles psycho-visuels, la qualité d’images associée à la qualité d’expérience, l’apprentissage machine et la reconnaissance de formes.
Publications scientifiques de référence
- Fewshot learning for pills recognition: Ling, S., Pastor, A., Li, J., Che, Z., Wang, J., Kim, J., & Callet, P. L. (2020)
- Hybrid-MST: A Hybrid Active Sampling Strategy for Pairwise Preference Aggregation : Li, J., Mantiuk, R. K., Wang, J., Ling, S., & Callet, P. L. (2018).
- On the accuracy of objective image and video quality models: New methodology for performance evaluation : Krasula, L., Fliegel, K., Le Callet, P., & Klíma, M. (2016, June). Eighth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) (pp. 1-6). IEEE. t and moisture transfer in a single layer wall”, European Journal of Environmental and Civil Engineering, Vol. 24, Issue.13, 2020
Les défis relevés
Facebook choisit CAPACITÉS pour optimiser l’encodage de ses vidéos
Algorithmes d’encodage : NETFLIX s’appuie sur CAPACITÉS & le LS2N
Mesurer scientifiquement la qualité d’expérience visuelle
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