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Uso di tecniche di motion detection per la video segmentazione

Il rapido sviluppo in diversi settori tecnologici sta conducendo ad una situazione in cui larga parte delle informazioni viene generata sotto forma di immagini o video digitali. Da questa tendenza deriva una forte crescita nel numero e nella dimensione di visual information database. L’indicizzazione di immagini e video risulta quindi cruciale in molte applicazioni per consentire un rapido ed efficiente recupero delle informazioni di interesse. In questo ambito un notevole interesse è stato rivolto allo studio di tecniche di caratterizzazione automatica di video sequenze. La Video Segmentazione Temporale rappresenta la prima fase del processo di indicizzazione di video digitali.
Lo scopo è suddividere una video sequenza in shot che rappresentano segmenti temporali individuati dall’accensione e dallo spegnimento della telecamera. Le transizioni tra shot consecutivi possono essere classificate in due categorie: brusche o graduali. Le prime corrispondono a un cambiamento netto tra un frame e il successivo; le seconde, più difficili da individuare, segnano un passaggio graduale tra shot e comprendono una serie di effetti speciali (fade in, fade out, wipe, etc.). Ulteriori tipi di transizioni sono attribuibili a fenomeni di motion, come movimenti della telecamera o di oggetti sulla scena.
Nel presente lavoro di tesi si affronta il problema della motion detection nell’ambito del progetto AVS (Animate Video Segmentation) per la realizzazione di un sistema di suddivisione automatica in segmenti temporali di sequenze video, tramite l’individuazione degli shot-change.

Il contributo personale al progetto, illustrato da questo lavoro di tesi, consiste nella:
• Implementazione dell’algoritmo di Motion Detection, per l’individuazione del movimento in una sequenza video, e integrazione dello stesso nel sistema Animate Video Segmentation sviluppato presso il dipartimento di Informatica e Sistemistica di questa Università.
Il presente lavoro, è organizzato nel modo seguente: nel Capitolo 1 si presenta una breve introduzione al processo di Video Segmentazione Temporale. Nel Capitolo 2 vengono passati in rassegna alcuni modelli presenti in letteratura per il rilevamento di cambi di shot graduali e repentini, e per l’individuazione della motion. Nel Capitolo 3 viene definito un modello formale per la video segmentazione, con un cenno alla tecnica di Visione Attiva su cui esso si basa; infine viene descritto come l’algoritmo MDA per l’individuazione della motion, implementato in questo lavoro di tesi, è integrato nel sistema di video segmentazione. Nel Capitolo 4, viene illustrato l’algoritmo MDA. Infine nel Capitolo 5, viene illustrata l’architettura del sistema di video segmentazione proposto, il suo funzionamento e una breve descrizione del database con cui il sistema interagisce.

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Prefazione Con il progresso delle tecnologie multimediali, la produzione e la distribuzione di video digitali sono cresciute a dismisura. Il notevole incremento di tali prodotti ha reso cruciale lo sviluppo di strumenti che consentano un rapido ed efficiente accesso alle informazioni di interesse. Molte delle attuali applicazioni offrono, tuttavia, limitate opzioni di ricerca ed esplorazione delle risorse video: oltre alla caratterizzazione di un filmato mediante informazioni ’esterne’, come titolo, nome del regista, data, etc., e alla possibilita` di visualizzarlo in toto, e` auspicabile la disponibilita` di funzionalita` avanzate che consentano, ad esempio, la selezione delle sole sequenze di interesse o la ricerca di video con un determinato contenuto semantico. Lo sviluppo di sistemi di video retrieval content-based e` un attivo settore di ricer- ca che si avvale del contributo nel campo dell’analisi dell’informazione visiva (Image Processing). Particolare rilievo assume, in questo contesto, lo studio di tecniche di indicizzazione e caratterizzazione automatica di sequenze video. Il presupposto di queste attivita` e` la scomposizione di una sequenza video in segmenti temporali (shot) 6

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Luca Trani Contatta »

Composta da 123 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 3178 click dal 20/03/2004.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.