Il corso ha la finalità di impartire le nozioni di base relative alla gestione di archivi multimediali digitali, con particolare riferimento agli archivi televisivi. Il corso, organizzato in due moduli, tratterà tematiche di codifica del segnale video digitale e formati standard per la conservazione in archivio di contenuti e informazioni (metadati), e tematiche di documentazione automatizzata basata su tecniche di intelligenza artificiale.

Lo studente dovrà acquisire le nozioni base in merito all’organizzazione strutturata di un archivio multimediale digitale, nozioni di base sulla codifica numerica del contenuto e nozioni generali e applicate sulle tecniche di documentazione automatica degli archivi multimediali.

Elementi di base di analisi matematica

Modulo 1 – Formati e Codifiche Digitali (15 ore circa)
In questo modulo si impartiranno le nozioni base relative alla gestione di un archivio televisivo, con particolare riferimento a:
• Introduzione alle problematiche dell’archiviazione multimediale e televisiva
• Formati analogici e tecniche di videoregistrazione
• Codifica del segnale audio digitale
• Codifica del segnale video digitale
• Formati di memorizzazione digitali
• Tecniche di valutazione e controllo automatico della qualità
• Architetture per la digitalizzazione automatica
Modulo 2 – Metadati e Documentazione Automatica (45 ore circa)
In questo modulo si impartiranno le nozioni di base relative alla rappresentazione dell’informazione inerente gli asset di archivio, e le principali tecniche per la documentazione automatica degli archivi multimediali. In particolare, il modulo si articolerà nelle seguenti fasi:
• Basi di XML
• Principali standard internazionali per metadati: EBU Core, MPEG 7 AVDP
• Cenni alla rappresentazione dell’informazione relativa ai diritti (include nozioni base di RDF)
• Basi teoriche di data mining: il ciclo di data mining (acquisizione, pulitura, normalizzazione, apprendimento, verifica), metriche, misure di similarità, clustering.
• Estrazione di caratteristiche di basso livello dal contenuto audiovisivo
• Cenni alle principali tecniche di classificazione automatica: reti neurali, SVM
• Alcuni casi applicativi: classificazione del genere di programmi televisivi, raccomandazione di contenuti.
• Indicizzazione del testo: cenni teorici e principali strumenti
• Alcuni casi applicativi: aggregazione multimodale di informazione

Sono previste esercitazioni di laboratorio

Slide e dispense dei docenti
P-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar "Introduction to Data Mining" – Addison Wesley
Altro da definire

Verifiche in itinere (tesine) ed esame finale orale.
On-going verifications (technical reports) , final oral examination.