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Modelli predittivi della saliency nelle rappresentazioni grafiche dei dati = Predictive models of saliency in abstract data visualizations

Samuel Grassi

Modelli predittivi della saliency nelle rappresentazioni grafiche dei dati = Predictive models of saliency in abstract data visualizations.

Rel. Fulvio Corno, Luigi De Russis, Luisa Fernanda Barrera Leon. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021

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Abstract:

L’obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di approfondire ed entrare nel dettaglio dell’argomento della saliency nell’analisi e nella distribuzione dei punti di fissazione di un osservatore su grafici di business. Inizialmente il focus era quello di cercare di trovare un algoritmo competitivo con alcuni modelli sulla saliency visiva già proposti (Itti, Matzen), ma in seguito, dopo aver analizzato i risultati su un dataset già esistente (MASSVIS), ci si è concentrati sul valutare attentamente le performance di questi modelli già esistenti su un nuovo esperimento creato e controllato da noi. Infine, alla luce di quanto trovato e del materiale prodotto, il lavoro si conclude con alcuni spunti e proposte contenenti alcune indicazioni sulle quali ci si potrebbe andare a focalizzare per produrre una modifica che effettivamente sia confrontabile o addirittura migliore di ciò che è già disponibile.

Relatori: Fulvio Corno, Luigi De Russis, Luisa Fernanda Barrera Leon
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 58
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-44 - MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17340
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