Sistema di segmentazione e recupero semantico dei video

Negli anni passati sono stati sviluppati metodi per il recupero dei video in base alle loro caratteristiche visive. Rendendosi conto che l'archiviazione economica, l'accesso globale a Internet a banda larga, le videocamere digitali a basso costo e gli agili strumenti di editing video avrebbero portato a una marea di contenuti video non organizzati, i ricercatori hanno sviluppato tecnologie di ricerca video per diversi anni. Il video retrieval continua a essere una delle aree di ricerca più interessanti e in rapida crescita nel campo della tecnologia multimediale. Nel progettare il nostro sistema, abbiamo preso in considerazione i vincoli e le limitazioni esistenti e abbiamo sviluppato un'applicazione che non solo soddisfa i requisiti dell'utente, ma rappresenta anche uno dei metodi più innovativi nel campo della computer vision. Abbiamo incorporato algoritmi avanzati di apprendimento automatico come stream, fstream e R-CNN per addestrare il set di dati estratto. Dopo aver addestrato il modello utilizzando R-CNN, abbiamo utilizzato l'autoencoder per costruire il modello. L'architettura progettata per il recupero dei video è accurata e può essere utilizzata per ulteriori approcci. Questo sistema applicativo può essere impiegato in molti campi, come l'elaborazione di immagini mediche, il sistema di monitoraggio del traffico, ecc.