"Pour soumettre une vidéo à l’analyse, l’utilisateur peut soit fournir son URL, soit téléverser une copie locale depuis son appareil (la taille maximale autorisée est de 2 Go et la durée ne doit pas dépasser 30 minutes).
Les sources vidéo en ligne prises en charge incluent YouTube, Facebook, Twitter, Instagram, Vimeo, DailyMotion, LiveLeak et Dropbox. Attention : toutes les vidéos provenant de ces plateformes ne sont pas forcément accessibles au service, en raison de restrictions propres aux plateformes ou définies par les utilisateurs. De plus, l’URL fournie doit pointer vers une seule vidéo, et non vers une playlist.
Le service accepte les formats vidéo suivants : mp4, webm, avi, mov, wmv, ogv, mpg, flv et mkv.
L’analyse est effectuée à haute vitesse (plus rapide que le temps réel), bien que des délais puissent survenir si plusieurs demandes sont en file d’attente.
Une fois la vidéo soumise, l’utilisateur peut suivre la progression de l’analyse. La vidéo est temporairement stockée (mise en cache) sur notre serveur pour permettre son traitement, puis elle est automatiquement supprimée dès la fin de l’analyse.
Une fois l’analyse terminée, une sélection d’images clés extraites de la vidéo est affichée à l’utilisateur.
Tous les droits sur la vidéo restent la propriété de la personne l’ayant téléversée, qui est présumée disposer des droits nécessaires pour soumettre le contenu à ce service d’analyse.
Vos retours sur ce service web sont les bienvenus. Veuillez nous contacter à l’adresse suivante :"
Any feedback you may have on the web service is most welcome; please send it to
dgalanop@iti.gr and
bmezaris@iti.gr
Remerciements
Ce service (Vérificateur de Vidéos) est basé sur un service web précédent pour la fragmentation vidéo et la recherche d'images inversée (Video Reverse Search v2.0) qui a été développé dans le cadre de notre travail sur le projet H2020 InVID (accord de subvention n° 687786). La version actuelle de la démo est soutenue par le Fonds Européen pour les Médias et l'Information (EMIF).
Publications pertinentes
Si vous trouvez les technologies présentées dans cette démo intéressantes ou utiles pour votre travail, veuillez citer les articles suivants:
E. Apostolidis, G. Balaouras, V. Mezaris, I. Patras, "Selecting a Diverse Set of Aesthetically-pleasing and Representative Video Thumbnails using Reinforcement Learning", IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP 2023), Kuala Lumpur, Malaysia, Oct. 2023. DOI:10.1109/ICIP49359.2023.10222743.
E. Apostolidis, K. Apostolidis, I. Patras, V. Mezaris, "Video Fragmentation and Reverse Search on the Web", in book "Video Verification in the Fake News Era", V. Mezaris, L. Nixon, S. Papadopoulos, D. Teyssou (Eds.), pp. 53-90, Springer, 2019. DOI:10.1007/978-3-030-26752-0_3.
Le texte intégral de ces publications et d’autres articles pertinents sur l’analyse multimédia sont disponibles sur:
www.iti.gr/~bmezaris/publications.html
Contributors
Vasileios Mezaris, (email: bmezaris@iti.gr)
Evlampios Apostolidis, Chercheur postdoctoral(email: apostolid@iti.gr)
Kostas Apostolidis, Chercheur associé (email: kapost@iti.gr)
Damianos Galanopoulos, Chercheur associé (email: dgalanop@iti.gr)
Technologies Web utilisées dans cet outil de vérification
Construit sur la base de HTML5 avec l’aide de JQuery v1.9.1.
Créé en utilisant la balise vidéo HTML5