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Caratterizzazione sperimentale di un sistema di videosorveglianza in ambienti reali

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Capitolo 2 – Stato dell’arte 8 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 2.1 Object Detection 2.1.1 Introduzione Con il termine segmentazione si indica quel processo atto a separare, in prima analisi, gli oggetti dallo sfondo di una scena acquisita [Marr & Hildredth 1980]. La segmentazione, a sua volta può essere divisa in due fasi: • Pixel Processing Level, che contiene gli algoritmi che definiscono l’appartenenza dei pixel allo sfondo o ad un oggetto. Il rumore sull’immagine indotto dal sistema di acquisizione è qui attenuato per mezzo di operazioni di filtraggio e calibrazione. • Frame Processing Level, che raffina i risultati ottenuti al passo precedente considerando le relazioni che intercorrono tra i gruppi di pixel individuati come oggetto ed attua la classificazione dei pixel secondo l’appartenenza ad oggetti diversi (blob segmentation). La segmentazione video, intesa come estrazione degli oggetti in movimento da una sequenza video, è una operazione chiave nella codifica video basata sui contenuti, nella descrizione dei contenuti multimediali e nell’elaborazione intelligente dei segnali. Per esempio, in MPEG-4 è disponibile la funzionalità content-based che fa uso dei video object plane (VOP) come elemento base della codifica. Ogni VOP contiene informazioni su forma e texture di oggetti significativi appartenenti alla scena. Ciò consente la manipolazione gli oggetti e la composizione delle scene sfruttando le informazioni sui singoli oggetti che il flusso video contiene. Le informazioni sulla forma degli oggetti in movimento non sono direttamente disponibili nella sequenza video, quindi, la segmentazione video è un passo indispensabile sia per sfruttare il nuovo schema di codifica suddetto, sia per qualunque altra manipolazione che necessiti dei soli oggetti separati dal background (parte fissa della scena). Inoltre, molte applicazioni multimediali hanno requisiti real-time, quindi, è necessario un algoritmo automatico di video segmentazione efficiente.
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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
computer
object detection
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