Automatic indexing of video content via the detection of semantic events

The number, and size, of digital video databases is continuously growing. Unfortunately, most, if not all, of the video content in these databases is stored without any sort of indexing or analysis and without any associated metadata. If any of the videos do have metadata, then it is usually the result of some manual annotation process rather than any automatic indexing. Thus, locating clips and browsing content is difficult, time consuming and generally inefficient. The task of automatically indexing movies is particularly difficult given their innovative creation process and the individual style of many film makers. However, there are a number of underlying film grammar conventions that are universally followed, from a Hollywood blockbuster to an underground movie with a limited budget. These conventions dictate many elements of film making such as camera placement and editing. By examining the use of these conventions it is possible to extract information about the events in a movie. This research aims to provide an approach that creates an indexed version of a movie to facilitate ease of browsing and efficient retrieval. In order to achieve this aim, all of the relevant events contained within a movie are detected and classified into a predefined index. The event detection process involves examining the underlying structure of a movie and utilising audiovisual analysis techniques, supported by machine learning algorithms, to extract information based on this structure. The result is an indexed movie that can be presented to users for browsing/retrieval of relevant events, as well as supporting user specified searching. Extensive evaluation of the indexing approach is carried out. This evaluation indicates efficient performance of the event detection and retrieval system, and also highlights the subjective nature of video content

Un metodo basato su LDA per la sentiment analysis

2011 - 2012La progressiva diffusione dei social network, sia generalisti (quali Twitter, Facebook o Google+, la recente piattaforma messa a punto da Google) sia specializzati (ad esempio le comunità professionali di Linkedin), ha reso disponibili una massiccia e inedita quantità di dati sulle preferenze sulle opinioni degli utenti. Questi dati, disponibili in quantità significative e in tempo reale, possono essere sia di carattere orizzontale e quindi di caratterizzazione territoriale (grazie anche alla possibilità di geo localizzazione degli smartphone, tablet e integrati nei MID (Mobile Internet Device) di ultima generazione, sia verticale (in termini anagrafici, culturali, professionali e in termini di orientamenti settoriali e capacità di spesa). La qualità e la contestualità (temporale e spaziale) di questi dati sulle tendenze degli utenti, con l’affermazione (oramai consolidata) del Web 2.0 (oggi Web 3.0), amplia la dimensione partecipativa alle scelte dell’impresa e delle istituzioni. Più che sul giacimento di idee e di opinioni disponibili in rete, imprese e istituzioni dovrebbero puntare sul valore delle comunità virtuali per modificare le proprie strategie di marketing, partendo proprio dal concetto di stakeholder, sviluppando, con il monitoraggio degli orientamenti, nuove metodologie di CRM... [a cura dell'autore]XI n.s