Ricostruzione tridimensionale di azioni e Riconoscimento mediante Modelli di Markov Nascosti
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15 Il terzo Capitolo descrive nel dettaglio il sistema di acquisizione utiliz- zato per riprendere sequenze video in cui un attore esegue una certa azione all'interno della scena: sono descritte le architetture hardware e software che lo costituiscono e viene brevemente riepilogata la procedura di calibrazione necessaria per ricondurre le telecamere ad un sistema di riferimento comune. Nel quarto Capitolo sono presentate le operazioni necessarie per ottenere quantità rappresentative delle posture assunte da una persona durante l'e- secuzione di un'azione. Sono descritte la fase di segmentazione, ovvero di estrazione della silhouette dell'attore da ciascun frame di una sequenza, la ricostruzione volumetrica del corpo e la definizione di un descrittore di forma (adattato alla persona) che consente di inseguirne il movimento nel tempo. Il quinto Capitolo descrive l'utilizzo di Modelli di Markov Nascosti per la realizzazione del sistema di riconoscimento, inquadrandoli nel contesto del riconoscimento di azioni mediante Pattern Recognition e in particolare dei metodi di classificazione di tipo Context-Dependent. Il sesto Capitolo descrive l'algoritmo di classificazione sviluppato, preci- sando le scelte effettuate per l'inizializzazione dei parametri dei modelli e per il loro aggiornamento, e spiega il modo in cui tali modelli sono stati applicati al problema del riconoscimento di azioni. Il settimo Capitolo illustra i risultati sperimentali ottenuti sfruttando un ampio catalogo di azioni, e presenta le tecniche adottate per suddividere tale Data-Set in insiemi di training di test, in modo da ottenere una valutazione statisticamente significativa delle prestazioni. Nel Capitolo finale, l'ottavo, sono presentate le conclusioni del lavoro svol- to, alla luce delle premesse teoriche che hanno ispirato il lavoro e dei risultati effettivamente ottenuti, e sono discussi i possibili sviluppi del sistema.
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Ricostruzione tridimensionale di azioni e Riconoscimento mediante Modelli di Markov Nascosti
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Informazioni tesi
Autore: | Francesco Finetto |
Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
Anno: | 2005-06 |
Università: | Politecnico di Milano |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria delle telecomunicazioni |
Relatore: | Marco Marcon |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 170 |
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