Salta al contenuto principale
 

Multimedia

Negli ultimi anni, i dati multimediali hanno assunto un ruolo rilevante in vari campi applicativi, quali la diagnostica medica, la tutela e la promozione del patrimonio culturale, la video sorveglianza, la lotta alla contraffazione e le piattaforme di e-learning.

La generazione continua di dati multimediali tramite le nuove tecnologie digitali richiede efficaci strumenti per l'esplorazione e l'analisi delle informazioni visive attraverso la costruzione di significati rilevanti tra le caratteristiche dei contenuti multimediali.

L’indicizzazione e la metadatazione (testuale e content-based) sono essenziali per facilitare l'accesso degli utenti alle collezioni multimediali mediante motori di ricerca efficienti per la creazione di presentazioni efficaci, in risposta alle query degli utenti.

Nel 2015 le attività della FUB sono state:

  1. lo sviluppo di nuove tecniche per la rappresentazione ed estrazione delle caratteristiche di basso livello secondo l’approccio bag of words;

  2. l'etichettatura semantica e la classificazione di dati multimediali con metodi di Machine learning;

  3. lo sviluppo di un sistema prototipale, basato su tecnologia Hadoop e Spark, per elaborare query complesse sulla base di descrittori semantici. Le prestazioni del sistema sono state oggetto di pubblicazione scientifica.

L’interesse della FUB verso questi temi è motivato dalla possibilità di applicare i metodi sviluppati per la tutela della proprietà industriale e dei diritti d'autore.

Riguardo il segnale audio, la FUB ha sviluppato metodologie efficienti per classificare automaticamente i rumori ambientali assicurandosi la gestione del progetto europeo "OCTAVE" (Objective Control of Talker VErification).

La gestione dei dati multimediali include anche la codifica e trasmissione dell’informazione visiva verso l'utente finale, che può determinare la perdita di qualità del segnale multimediale. Questo ha portato FUB a continuare la sua decennale attività in ITU e MPEG, su metriche oggettive e soggettive per la valutazione della qualità del video.