Tecniche di clustering fuzzy applicate alle sequenze video

4 CAPITOLO 1 INTRODUZIONE 1.1 Introduzione Negli ultimi anni lo sviluppo di nuovi servizi multimediali in cui il volume di dati, relativi ad immagini, da trattare � aumentato esponenzialmente (video conferenze, librerie digitali, telefonia mobile, intrattenimento e film, rilevamento satellitare, applicazioni militari, immagini mediche e in ogni caso in ogni applicazione in cui � necessario preoccuparsi di immagazzinare, manipolare, trasmettere immagini o serie di immagini ) ha portato ad un maggiore interesse da parte dei ricercatori verso la compressione digitale che � diventato un problema cruciale da affrontare per rendere possibile lo sviluppo e l�affermazione dei servizi stessi. Per affrontare la compressione digitale e le varie tecniche proposte oggi � opportuno capire come vengono interpretate le immagini e le sequenze video. Bisogna individuare i parametri fondamentali da estrarre dalle immagini per arrivare ad una semplificazione dei dati, in modo da rendere pi� trattabili le immagini, e ad una riduzione delle informazioni utili a descrivere una sequenza video, senza perdere in qualit�, per rendere pi� efficiente la trasmissione dati a banda stretta dove si deve fare i conti con la capacit� del canale trasmissivo. Dopo una presentazione delle varie tecniche oggi esistenti si passer� alla descrizione di un modello di rete neurale, la0 NUSD, utilizzata nell�analisi di una sequenza standard -Foreman- per verificare l�efficacia della scelta dei parametri rappresentativi della sequenza e l�efficacia della rete stessa nel classificare i vari