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em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
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- Cor-Ciencia - Acuerdo de Bibliotecas Universitarias de Córdoba (ABUC), Argentina (1)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (4)
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- Repositorio Academico Digital UANL (1)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (8)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (2)
- Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal (1)
- Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT) (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (6)
- Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia (1)
- Research Open Access Repository of the University of East London. (1)
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- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (4)
- Savoirs UdeS : plateforme de diffusion de la production intellectuelle de l’Université de Sherbrooke - Canada (3)
- School of Medicine, Washington University, United States (3)
- Universidad de Alicante (2)
- Universidad del Rosario, Colombia (24)
- Universidad Politécnica de Madrid (3)
- Universidade de Lisboa - Repositório Aberto (7)
- Universidade dos Açores - Portugal (1)
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Resumo:
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.