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Classificazione delle inquadrature cinematografiche mediante una metodologia deep-learning = Classifying cinematographic shots through a deep-learning methodology

Francesco Notarangelo

Classificazione delle inquadrature cinematografiche mediante una metodologia deep-learning = Classifying cinematographic shots through a deep-learning methodology.

Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2020

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Abstract:

Utilizzo delle ultime tecniche innovative in campo di Deep Learning e Machine Learning per effettuare la classificazione delle inquadrature cinematografiche (Campo Lungo, Campo Medio, Figura Intera, Mezzo Busto, Mezza Figura, Piano Americano, Primo Piano e Primissimo Piano) in modo accurato ed ottimale, al fine di creare uno strumento automatizzato di supporto nel campo creativo e cinematografico (video editing, trailer making, riorganizzazione di un set fotografico, Smart Reccomendation dei contenuti multimediali e streaming)

Relatori: Tania Cerquitelli
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 183
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: PricewaterhouseCoopers Advisory SpA
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/16069
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