33 resultados para streaming video HTTPAdaptiveStreaming BufferBased
Resumo:
In questo elaborato, dopo una descrizione delle procedure per la creazione degli standard per il il broadcasting numerico adottate dal DVB forum, vengono presi in considerazione i trends del mercato del broadcasting numerico e analizzato in dettaglio lo standard utilizzato per la diffusione televisiva terrestre DVB-T e la sua evoluzione DVB-T2.
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La tesi tratta i temi di computer vision connessi alle problematiche di inserimento in una piattaforma Web. Nel testo sono spiegate alcune soluzioni per includere una libreria software per l'emotion recognition in un'applicazione web e tecnologie per la registrazione di un video, catturando le immagine da una webcam.
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La tesi descrive lo sviluppo di un'applicazione web per comporre musica tramite la tecnica del "live looping" che fornisce anche la possibilità di effettuare lo streaming di ciò che si crea in tempo reale e in maniera peer-to-peer. L'applicazione in oggetto (chiamata WebLooper) fa uso di due tecnologie web emergenti in ambito multimediale: Web Audio e WebRTC, attualmente in attesa di diventare standard W3C.
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Progetto che sfrutta lo Zynq-700 per gestire alcuni flussi video bufferizzando i frame nella DDR e estraendoli con l'ARM
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Video Registrazione Valore Legale:LegalRec
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Keying e composizione sono da sempre tecniche ampiamente utilizzate in contesti multimediali, quali produzione cinematografica e televisiva; il chroma keying è in particolare la tecnica più popolare, ma presenta una serie di limiti e problematiche. In questo elaborato viene proposta una tecnica alternativa di estrazione, basata sull'uso della profondità, operante in tempo reale e che sfrutta il device Kinect di Microsoft. Sono proposti una serie di algoritmi, basati su tecniche di edge detection, utilizzati per il miglioramento della depth map lungo i bordi di estrazione; viene infine testato il risultato ottenuto dall'implementazione del sistema e proposta una possibile applicazione nell'ambito del teatro multimediale.
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Questo lavoro ha lo scopo di presentare l’implementazione e la valutazione di un’applicazione Android che permetta la riproduzione di uno streaming auto-adattante conforme allo standard DASH sfruttando le funzionalità offerte dal player ”ExoPLayer” a cui viene aggiunta la funzionalità di caching e condivisione dei relativi segmenti tramite WiFi-Direct. Questo al fine di raggiungere diversi obiettivi come la riduzione dell’utilizzo di reti mobili, l’aumento della qualità e/o una riproduzione più fluida. Si è inoltre sviluppato un simulatore in C++ che permette di valutare il comportamento dell’applicazione, l’algoritmo usato per la scelta dei segmenti, e i vantaggi correlati.
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La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.
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Lo scopo di questo l'elaborato è l'analisi,lo studio e il confronto delle tecnologie per l'analisi in tempo reale di Big Data: Apache Spark Streaming, Apache Storm e Apache Flink. Per eseguire un adeguato confronto si è deciso di realizzare un sistema di rilevamento e riconoscimento facciale all’interno di un video, in maniera da poter parallelizzare le elaborazioni necessarie sfruttando le potenzialità di ogni architettura. Dopo aver realizzato dei prototipi realistici, uno per ogni architettura, si è passati alla fase di testing per misurarne le prestazioni. Attraverso l’impiego di cluster appositamente realizzati in ambiente locale e cloud, sono state misurare le caratteristiche che rappresentavano, meglio di altre, le differenze tra le architetture, cercando di dimostrarne quantitativamente l’efficacia degli algoritmi utilizzati e l’efficienza delle stesse. Si è scelto quindi il massimo input rate sostenibile e la latenza misurate al variare del numero di nodi. In questo modo era possibile osservare la scalabilità di architettura, per analizzarne l’andamento e verificare fino a che limite si potesse giungere per mantenere un compromesso accettabile tra il numero di nodi e l’input rate sostenibile. Gli esperimenti effettuati hanno mostrato che, all’aumentare del numero di worker le prestazioni del sistema migliorano, rendendo i sistemi studiati adatti all’utilizzo su larga scala. Inoltre sono state rilevate sostanziali differenze tra i vari framework, riportando pro e contro di ognuno, cercando di evidenziarne i più idonei al caso di studio.