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Tecniche di clustering fuzzy applicate alle sequenze video

Si descrivono tutte le tecniche attualmente in uso nella segmentazione video. La finalità del lavoro è segmentare background/foreground una sequenza video (standard Foreman). Si utilizzano tecniche neuro-fuzzy, in particolare si presenta il funzionamento della rete NNUSD. Dopo una scelta opportuna delle features in ingresso, legate alla forma e allo spostamento, si procede alla fase di segmentazione ed alla successiva di merge.

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4 CAPITOLO 1 INTRODUZIONE 1.1 Introduzione Negli ultimi anni lo sviluppo di nuovi servizi multimediali in cui il volume di dati, relativi ad immagini, da trattare � aumentato esponenzialmente (video conferenze, librerie digitali, telefonia mobile, intrattenimento e film, rilevamento satellitare, applicazioni militari, immagini mediche e in ogni caso in ogni applicazione in cui � necessario preoccuparsi di immagazzinare, manipolare, trasmettere immagini o serie di immagini ) ha portato ad un maggiore interesse da parte dei ricercatori verso la compressione digitale che � diventato un problema cruciale da affrontare per rendere possibile lo sviluppo e l�affermazione dei servizi stessi. Per affrontare la compressione digitale e le varie tecniche proposte oggi � opportuno capire come vengono interpretate le immagini e le sequenze video. Bisogna individuare i parametri fondamentali da estrarre dalle immagini per arrivare ad una semplificazione dei dati, in modo da rendere pi� trattabili le immagini, e ad una riduzione delle informazioni utili a descrivere una sequenza video, senza perdere in qualit�, per rendere pi� efficiente la trasmissione dati a banda stretta dove si deve fare i conti con la capacit� del canale trasmissivo. Dopo una presentazione delle varie tecniche oggi esistenti si passer� alla descrizione di un modello di rete neurale, la0 NUSD, utilizzata nell�analisi di una sequenza standard -Foreman- per verificare l�efficacia della scelta dei parametri rappresentativi della sequenza e l�efficacia della rete stessa nel classificare i vari

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Informazioni tesi

  Autore: Pietro Labriola
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2000-01
  Università: Politecnico di Bari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Gaetano Vacca
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 101

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Parole chiave

clustering
fcm
features extraction
fuzzy logic
nnusd
reti neurali
mpeg
segmentazione video

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