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1) OZ – Osservare l’attenZione

Progetti per il corso di TTR 2013-2014 ( estendibili x stage, tesi , in congiunzione ad altri corsi visual). 1) OZ – Osservare l’attenZione. La tesina rientra nella proposta di progetto per le Universiadi Invernali 2013 (in Trentino ) formulata da UNIVR e CNR

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1) OZ – Osservare l’attenZione

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Presentation Transcript

  1. Progetti per ilcorso di TTR2013-2014 (estendibili x stage, tesi, in congiunzione ad altricorsi visual)

  2. 1) OZ – Osservarel’attenZione • La tesinarientranellaproposta di progetto per le UniversiadiInvernali 2013 (in Trentino) formulata da UNIVR e CNR • Possibilità di estensione a stage/tesi di laurea

  3. OBIETTIVO GENERICO DELLA TESINA: • A partire da classificatorisviluppatiin dipartimento…

  4. OBIETTIVO GENERICO DELLA TESINA: • A partire da classificatorisviluppati in dipartimento… • … valutarel’insiemedeglispettatorieffettivamenteattentaallospettacolo, considerandoalcuneimmagini di riferimento clustering!

  5. STAGE • Fare prove comparative con altriclassificatori • TESI DI LAUREA : • Fare prove sul campo (susequenzerealigià acquisite), valutando setting sperimentali, analizzandoaltrecaratteristiche (motion flow, etc.)

  6. 2) Riconoscimentofacciale • In VIPS e’ stataprogettataedimplementataun’interfaccia per ilriconoscimentofacciale (visibile in Lab. VIPS1)

  7. OBIETTIVO DELLA TESINA • Migliorare le performance dell’applicazione, implementando le tecniche di fisherfaces • ESTENSIONE A STAGE/TESI: • Riconoscimento “multimodale” (volto + … azioni) su smartphone! 1 Feature extraction! 2

  8. 3) Caratterizzazionedeigustiestetici • Tell Me What You Like and I'll Tell You What You Are: Discriminating Visual Preferences on FlickrData Feature selection!

  9. OBIETTIVO DELLA TESINA • Capireilcodicesviluppato, studiarealtrecaratteristiche • ESTENSIONE A STAGE • Costruireuno user study per validareulteriormenteirisultati • ESTENSIONE A TESI • Da discutere

  10. 4) Tracking • Costruire un tracker multioggetto • Costruire un tracker singolo oggetto in tempo reale • ... Stima non parametrica

  11. 5) AAA: Automated Authorship Attribution Ei fu. Siccome immobile,dato il mortal sospiro,stette la spoglia immemoreorba di tanto spiro,così percossa, attonitala terra al nunzio sta,muta pensando all'ultimaora dell'uom fatale;né sa quando una simileorma di piè mortalela sua cruenta polverea calpestar verrà.Lui folgorante in soliovide il mio genio e tacque;… CHI E’ L’AUTORE?

  12. AAA (ii) • Immaginatechequesto task lo debba fare un algoritmo… senza aver mailetto prima la poesia • Come fare? Usare feature stilometriche, x es.: • Ricchezza del vocabolario • Usodellapunteggiatura • Lunghezzadellefrasi • …

  13. AAA (iii) • AAA è assolutamente in voganegliultimi grazie all’avventodei social media, e del trattamentodigitaledell’informazione in generale • Campiapplicativi: • Scienzeforensi • Scienzesociali (per capireuno stile cosa ci dice dellapersonalità di una persona)

  14. AAA (iv) Feature selection • Obiettivodellatesina: • Dato un dataset digitaleformattatodell’Arena, capire se è possibilecatturare lo stile deidiversigiornalisti (edinferirequindil’autorship di articolianonimi) tramitel’utilizzo di classificatori e feature stilometriche

  15. AAA (v) • Estensione a stage/tesi: • Lo stile di un giornalista/inserzionistapuòesseredeterminatoanche dal tipo di immaginicheinserisce… trovaredelle feature stilometrichevisuali, ad accoppiarle a quelletestuali per migliorare AAA… non solo suquotidiani, ma sumateriale online.

  16. 6) Re-identificazione • Re-identificare: riconoscereuna persona in differentilocazioniattraversouna rete di telecamere • Si basasu come è vestitauna persona

  17. Re-identificazione (ii) • Obiettivodellatesina • Il progettoconsistenelutilizzare software sviluppato in VIPS (=capirecodice, eventualmentemigliorare le performance) e analizzaredifferenti features • Estensione a tesi/stage • Come sopra… ma piùperformante (uso di tecnicheavanzate)!

  18. Custom PictorialStructures

  19. 7) Re-identificazione 3D • Re-identificazione 3D: riconoscereuna persona in differentilocazioniattraversouna “rete” di telecamere Kinect • Progettocongiunto TTR + VC • Obiettivodellatesina • usarecodice pre-esistente o svilupparecodice per • l’acquisizione di un corpotramitekinect • L’estrazione di caratteristichesalienti • La re-identificazione

  20. Re-identificazione 3D (ii) • Perche’ 3D? • Menopotentedella re-identificazione 2D, permetteperò di essereinvarianti al vestiario

  21. Re-identificazione 3D (iii) • Estensione a stage/tesi • Come sopra… ma piùperformante (uso di tecnicheavanzate)!

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