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Real time object detection/tracking and video indexing
Tesi esterna in azienda
Parole chiave IMAGE PROCESSING, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Riferimenti MAURIZIO MORISIO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG
Tipo tesi SPERIMENTALE
Descrizione L'idea di base è quella di riconoscere in tempo reale un oggetto in un flusso video, per poi tracciarne il movimento.
Gli oggetti da riconoscere/tracciare possono essere divisi in due categorie:
- istanza di una famiglia di oggetti con caratteristiche simili (e.g. volti, automobili, ruote)
- oggetto specifico del quale si possiede una rappresentazione 3D importata da file cad
Il riconoscimento dovrà generare, per ogni fotogramma o gruppi di fotogrammi:
- coordinate, forma e dimensioni dell'oggetto riconosciuto, in modo da poter individuare la porzione di fotogramma interessata
- eventuali caratteristiche proprie dell'oggetto (e.g. colore, posizione/dimensione relativa di un suo componente)
Tali informazioni dovranno essere usate per:
- indicizzare il video rispetto al contenuto riconosciuto, per consentire una ricerca basata sull'oggetto e/o sulle sue caratteristiche
- arricchire/modificare in tempo reale il video con della grafica opportunamente posizionata in base alle coordinate dell'oggetto riconosciuto (e.g. oscuramento, aggiunta etichette)
Conoscenze richieste Python (OpenCV, TensorFlow), Machine learning, image processing
Scadenza validita proposta 27/10/2022
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