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Ricostruzione tridimensionale di azioni e Riconoscimento mediante Modelli di Markov Nascosti

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Anteprima della tesi: Ricostruzione tridimensionale di azioni e Riconoscimento mediante Modelli di Markov Nascosti, Pagina 4
8Il primo stadio ha l'obiettivo di scegliere e calcolare feature significative in
grado di rappresentare una certa azione, che possiedano inoltre una elevata
capacità discriminatoria tra azioni distinte. Ogni nuova azione in ingresso al
sistema di riconoscimento deve essere assegnata ad una certa classe, ovvero
ad un certo insieme contenente azioni dello stesso tipo.
Scegliendo feature ricche di informazione si può semplificare notevolmente
il progetto del classificatore: si vuole che esse assumano valori molto diversi
fra loro quando descrivono azioni appartenenti a classi diverse e valori molto
simili per azioni appartenenti alla stessa classe, ovvero che portino ad una
grande distanza tra classi e ad una piccola distanza inter-classe.
La PCA - Principal Component Analysis - adottata in questo lavoro per-
mette di generare feature mutuamente non correlate ed è applicabile diretta-
mente ai dati senza richiedere alcuna informazione a priori : applicando un'a-
nalisi agli autovettori essa proietta le feature in un sottospazio di dimensioni
ridotte, conservandone però gran parte dell'energia originale.
Per la valutazione del sistema si sono utilizzati i dati ottenuti mediante
l'ambiente di acquisizione Smart-Space, un sistema immersivo di telecamere
allestito all'interno del laboratorio dell'I.S.P.G. Per l'acquisizione di sequen-
ze video è stata necessaria una opportuna calibrazione delle telecamere e
un'integrazione dell'algoritmo di ricostruzione volumetrica con il successivo
algoritmo di estrazione delle feature.
Sono state registrate sequenze video in cui un attore, a partire da una
postura prefissata (in posizione eretta con le braccia distese) esegue una certa
azione per poi fare ritorno alla postura iniziale. Il futuro sviluppo del sistema
va nella direzione di consentire l'esecuzione dell'azione a partire da qualsiasi
postura iniziale. Le acquisizioni riguardano azioni eseguite da un singolo atto-
re: l'estensione del riconoscimento a più attori contemporaneamente presenti
nella scena è una delle future linee di ricerca.
Sitografia automatica

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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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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
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