MATCHMOVING, TECNOLOGIAS PARA O RASTREAMENTO, CALIBRAÇÃO DE CÂMERA COM USABILIDADES EM PRODUÇÕES AUDIOVISUAIS.

Os efeitos especiais estão presentes na maioria das exibições que a mídia oferece, como nos programas de televisão, filmes e jogos, mesmo que passe sem a observação de telespectador. A crescente demanda mundial em adotar novas tecnologias em diversas áreas, como na tecnologia da informação, e o alto nível das produções audiovisuais, tem levado ao desenvolvimento de técnicas e soluções avançadas, tornando possível criar grande parte das produções em audiovisual. Atualmente trabalha-se com o Matchmoving (casamento de movimento, não existe palavra equivalente em português), onde se desenvolve a técnica e a arte para alterar uma imagem, retirando ou acrescentando elementos a ela. Dentre as principais características estão o uso de câmeras digitais e soluções computacionais desenvolvidas especificamente para este fim.  Este estudo pretende trabalhar o processo técnico em Matchmoving sendo auxiliado pelos softwares Autodesk 3ds Max 2016 e o Autodesk Machmover 2016. Neste contexto será desenvolvido os fundamentos da calibração da câmera descobrindo sua matriz essencial e o motivo para o uso deste processo, sendo que o mesmo será aplicado na técnica descrita. O modelo a ser desenvolvido será a inserção de elementos 3d (Turbinas Eólicas Virtuais), em vídeo real de aproximadamente 10 segundos. Palavras-chave. Matchmoving. Calibração. Efeitos Especiais. Câmera. Vídeo.

Proposta de modelo de recomendação de conteúdo baseado em arquivos de legendas de filmes e séries

A crescente complexidade dos objetos armazenados e o grande volume de dados exigem modelos de recuperação e recomendação cada vez mais sofisticados. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de recomendação de conteúdo baseado em arquivos de  legendas de filmes e séries. Utilizando a ferramenta Apache Lucene, para recuperação da informação, e a ferramenta OGMA, para análise de textos, foi possível propor, para o modelo, três etapas distintas: uma pesquisa utilizando palavra-chave, a classificação de filmes e séries por gênero e a identificação de títulos similares. Também é apresentado uma adaptação ao modelo para identificar em cada título um sentimento, denominado análise de sentimentos. Como resultado ressaltamos que a pesquisa por palavras-chave gerourecomendações surpreendentes, já que proporcionam ao usuário liberdade de pesquisa dentro de um conteúdo específico. Já a classificação por gênero apresentou índice de 73% de acerto em comparação com os gêneros apresentados pelo site IMDb, facilitando a recomendação de conteúdo. A análise de sentimentos demonstrou recomendações com coesão, determinando títulos apropriados para cada sentimento. Por último, a identificação de títulos similares, apresentou resultados primários, trazendo apenas filmes e séries com a mesma temática, sem apresentar nenhum resultado em comum com o site IMDb. Concluiu-se que apesar da enorme dificuldade de ser assertivo na recuperação da informação, existevantagens em se utilizar os arquivos de legendas para ajudar na composição dos sistemas de recomendação.