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Caratterizzazione sperimentale di un sistema di videosorveglianza in ambienti reali

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Capitolo 2 – Stato dell’arte 10 M M M M I I I I V V V V I I I I A A A A L La ab bo or ra at to or ri io o d di i M Ma ac cc ch hi in ne e I In nt te el ll li ig ge en nt ti i p pe er r i il l r ri ic co on no os sc ci im me en nt to o d di i V Vi id de eo o, , I Im mm ma ag gi in ni i e e A Au ud di io o MIVIA l’output degli algoritmi presenti in questa categoria evidenzia degli oggetti soltanto in corrispondenza dei pixel che presentano nelle varie immagini delle differenze di intensità apprezzabili. Le possibili implementazioni si differenziano l’una dall’altra in base al numero di immagini consecutive che viene preso in considerazione nelle elaborazioni. In particolare ci si è imbattuti in due soluzioni, Single Difference e Double Difference, che utilizzano per l’individuazione di oggetti rispettivamente le ultime due e le ultime tre immagini della sequenza video. L’output di questi algoritmi è caratterizzato dal fatto di essere dipendente dalla velocità di movimento degli oggetti ripresi nella scena. Maggiore è la velocità di spostamento, tanto maggiori saranno le differenze tra immagini consecutive e quindi piø evidente sarà l’output finale. Viceversa movimenti lenti introdurranno piccole variazioni, riducendo la qualità dell’elaborazione finale. Come conseguenza oggetti che compaiono nella scena e poi si fermano cessano di essere individuati da questa classe di algoritmi. Una seconda carenza di questa classe è il cosiddetto problema di foreground aperture: la corretta individuazione della sagoma di un oggetto può essere compromessa se questo presenta delle zone a tinta uniforme che non producono cambiamenti in immagini successive. Un pregio notevole di questi algoritmi è rappresentato dalla loro sostanziale insensibilità a variazioni luminose dell’ambiente. Questo è vero fin tanto che le variazioni delle intensità dei pixel restano al di sotto della soglia di riconoscimento. Inoltre, anche cambiamenti istantanei delle condizioni di illuminazione (ad es. una lampada che viene accesa all’interno di una stanza) mandano in crisi l’elaborazione solo per pochi frame, fintanto che la situazione non si stabilizza. (ad es. si pensi al transitorio nell’accensione di una luce al neon). Infine, tutti e due gli algoritmi presentano pregi legati al carico computazionale ridotto garantito dalla semplicità delle operazioni da eseguire.
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Caratterizzazione sperimentale di un sistema di videosorveglianza in ambienti reali

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Informazioni tesi

  Autore: Patrizia Esposito
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Mario Vento
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 132

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Parole chiave

visione artificiale
sistema
videosorveglianza
computer vision
metadatazione
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