Analisi sperimentale sull'utilizzo del Microsoft Kinect One come sistema di Body Tracking per la realta virtuale in riabilitazione

In questo progetto di tesi sarà innanzitutto presentato il Kinect One e sarà fatta una panoramica sull’uso della realtà virtuale in ambito riabilitativo. In seguito sarà analizzato l’algoritmo di Body tracking, valutandone il comportamento in diverse situazioni pratiche e poi stimandone la precisione in statica. Sarà presentato un filtraggio per limitare il rumore in tempo reale e valutarne i pro ed i contro in funzione delle caratteristiche impostabili. Saranno presentate inoltre le metodologie con cui gli algoritmi integrati del Kinect permettono di ricavare una stima dell’orientamento delle parti anatomiche nello spazio ed alcune considerazioni circa le implicazioni pratiche di tali metodologie, anche in base alle osservazioni sul campo ottenute durante i mesi di realizzazione di questo progetto. Lo scopo è determinare se e come sia possibile utilizzare il Microsoft Kinect One come unico sistema di motion tracking del paziente in applicazioni cliniche di riabilitazione, quali limiti ci sono nel suo utilizzo e quali categorie di scenari e prove potrebbe supportare.

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.

Caratteristiche qualitative delle carni bovine

Lo scopo di questo elaborato di tesi è stato quello di condurre uno studio preliminare volto ad indagare le principali caratteristiche qualitative delle carni bovine in funzione dell’origine e dell’età degli animali. Nel corso della sperimentazione sono stati analizzati 24 campioni di carne bovina ottenuti da animali di origine francese ed italiana di età compresa fra 15 e 23 mesi, acquistati presso la grande distribuzione o acquisiti direttamente dalle aziende produttrici. Da ciascun campione sono state ricavate delle porzioni di 6 mm di spessore impiegate, a loro volta, per la preparazione di sotto-campioni da sottoporre a determinazione di pH, colore, Expressible Moisture (EM %) e sforzo di taglio. Nell’ambito di ciascun parametro, l’insieme dei dati è stato analizzato mediante analisi statistica di tipo descrittivo. Successivamente, calcolata la matrice delle correlazioni fra i parametri oggetto di studio i dati sono stati elaborati mediante analisi multivariata con il metodo delle componenti principali (Principal Component Analysis, PCA) allo scopo di verificare se fosse possibile discriminare la qualità della carne in funzione dell’origine e dell’età degli animali. Quanto emerso evidenzia come non sia possibile discriminare la qualità dei campioni di carne bovina, sia acquistati al dettaglio presso la grande distribuzione che acquisiti direttamente dalle aziende produttrici, sulla base delle informazioni riportate in etichetta circa l’età e l’origine degli animali. Ciò può trovare spiegazione nella molteplicità di fattori intrinseci (specie, razza o tipo genetico, genere, età e peso degli animali alla macellazione) ed estrinseci (fasi pre- e post-macellazione) in grado di svolgere un ruolo rilevante nel determinare la qualità della carne. Pertanto, future ricerche dovranno essere intraprese per individuare quali parametri possano essere considerati più idonei a valorizzare la qualità tecnologica e sensoriale delle carni bovine.