Tecniche per la separazione live di piani di profondita in un flusso video mediante Kinect e una applicazione nell'intrattenimento digitale

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.

Content characterization of 3D Videos

Il principale scopo di questa tesi è focalizzato alla ricerca di una caratterizzazione dei contenuti in video 3D. In una prima analisi, le complessità spaziale e temporale di contenuti 3D sono state studiate seguendo le convenzionali tecniche applicate a video 2D. In particolare, Spatial Information (SI) e Temporal Information (TI) sono i due indicatori utilizzati nella caratterizzazione 3D di contenuti spaziali e temporali. Per presentare una descrizione completa di video 3D, deve essere considerata anche la caratterizzazione in termini di profondità. A questo riguardo, nuovi indicatori di profondità sono stati proposti sulla base di valutazioni statistiche degli istogrammi di mappe di profondità. Il primo depth indicator è basato infatti sullo studio della media e deviazione standard della distribuzione dei dati nella depth map. Un'altra metrica proposta in questo lavoro stima la profondità basandosi sul calcolo dell’entropia della depth map. Infine, il quarto algoritmo implementato applica congiuntamente una tecnica di sogliatura (thresholding technique) e analizza i valori residui dell’istogramma calcolando l’indice di Kurtosis. Gli algoritmi proposti sono stati testati con un confronto tra le metriche proposte in questo lavoro e quelle precedenti, ma anche con risultati di test soggettivi. I risultati sperimentali mostrano l’efficacia delle soluzioni proposte nel valutare la profondità in video 3D. Infine, uno dei nuovi indicatori è stato applicato ad un database di video 3D per completare la caratterizzazione di contenuti 3D.