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Ricostruzione tridimensionale di azioni e Riconoscimento mediante Modelli di Markov Nascosti

Informazioni tesi

  Autore: Francesco Finetto
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle telecomunicazioni
  Relatore: Marco Marcon
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 170

L'analisi del movimento umano e in particolare il riconoscimento di azioni
sono ambiti di ricerca che stanno suscitando crescente interesse e che iniziano a produrre varie applicazioni commerciali: essi richiedono l'integrazione di principi e metodi propri di settori come Pattern Recognition e Computer Vision.
La presente Tesi riguarda lo sviluppo e la valutazione di un sistema automatico di riconoscimento di azioni umane a partire da dati volumetrici estratti mediante un sistema immersivo di telecamere.
Il progetto del sistema si è basato sull'utilizzo di Modelli di Markov Nascosti, un metodo consolidato per la descrizione di processi statistici non osservabili direttamente, le cui caratteristiche sono desumibili soltanto a partire da una sequenza di osservazioni. Tali osservazioni sono le posture assunte da una persona durante l'esecuzione di una certa azione: da esse si ricavano le descrizioni sintetiche necessarie per il successivo riconoscimento.
L'analisi del funzionamento dell'algoritmo sviluppato si è basata sull'utilizzo di un vasto catalogo di azioni, per ottenere una valutazione delle prestazioni statisticamente significativa.

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Capitolo 1 Introduzione L'analisi del movimento umano e in particolare il riconoscimento di azio- ni sono ambiti di ricerca che stanno suscitando crescente interesse e che iniziano a produrre varie applicazioni (sistemi di sorveglianza, di interazio- ne uomo-macchina, di diagnosi medica, di realtà virtuale): essi richiedono l'integrazione di più ambiti, dal momento che si basano sull'applicazione di principi e metodi propri di settori come Pattern Recognition e Computer Vision (Visione Artificiale), oltre che Elaborazione delle Immagini e Calcolo delle Probabilità. La presente Tesi riguarda lo sviluppo e la valutazione di un sistema au- tomatico di riconoscimento di azioni umane a partire da dati volumetrici estratti mediante tecniche di Visione Artificiale. Tali tecniche consentono di realizzare una ricostruzione di una scena tri- dimensionale a partire da immagini acquisite mediante un sistema di teleca- mere. Lo scopo è quello di riuscire a prendere decisioni rispetto agli oggetti e agli scenari reali sulla base delle sole immagini acquisite: per farlo è necessa- rio costruire un adeguato modello della scena e degli oggetti in essa contenuti, che sarà la base per la successiva analisi semantica.

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Parole chiave

3d shape reconstruction
action recognition
background subtraction
computer vision
cross-validation
eigenvectors
feature matrix
gesture data-base
hidden markov models
human motion tracking
image processing
intelligenza artificiale
k-fold
k-means
pattern recognition
principal component analysis
video surveillance
voxel carving

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