Cinema e Intelligenza Artificiale: metodologia non supervisionata per l'analisi di sequenze di inquadrature cinematografiche = Cinema and Artificial Intelligence: unsupervised methodology for the analysis of cinematographic shot sequences

Il presente lavoro di ricerca ha lo scopo di analizzare sequenze di inquadrature cinematografiche mediante l’utilizzo di algoritmi e metodologie tipiche dell’Unsupervised Learning. In particolare, diversi algoritmi di Clustering sono stati utilizzati al fine di individuare pattern ricorrenti all’interni del dataset appositamente creato per lo studio. Prendendo il via dai risultati di un precedente lavoro di ricerca nell’ambito della classificazione di inquadrature cinematografiche presente in letteratura, per ciascun frammento di film sono state individuate le scene salienti ed estrapolati i frame, che una volta classificati, hanno fornito per ogni clip cinematografica una sequenza di inquadrature di vario tipo. Le classi di inquadrature considerate per lo studio delle sequenze sono otto: campo lungo, campo medio, figura intera, piano Americano, mezza figura, mezzo busto, primo piano e primissimo piano. Il dataset, così creato, è stato poi integrato con informazioni circa la durata delle clip, la durata media di ciascun frame e il genere del film in esame, scelto tra Drama, Action, Comedy ed Horror. L’obiettivo ultimo dell’analisi è stato, dunque, individuare tra le sequenze eventuali pattern significativi in grado di caratterizzare un determinato genere e, ancora, valutare eventuali correlazioni tra le altre metriche riportate e genere stesso del film di riferimento. Vengono riportartati, infine, i risultati sperimentali dell’analisi.