L’Ingegneria dell’Informazione Multimediale

L'ingegneria dell'Informazione Multimediale

Lunedì 4 aprile presso la sede di Ingegneria del Cinema e dei Mezzi di Comunicazione del Politecnico di Torino si è tenuto il seminario sulle tecnologie per il riuso del patrimonio documentale audiovisivo. Alla cattedra il Dott. Alberto Messina, coordinatore di ricerca del Centro Ricerche RAI di Torino, che si occupa di tecniche di analisi del contenuto multimediale per la produzione e l’archiviazione automatica di contenuti televisivi. 

Primo e fondamentale step della presentazione è stato quello di definire il campo di studio dell’Ingegneria dell’Informazione Multimediale, ossia quello delle tecnologie e dei metodi per strutturare e rendere accessibili i contenuti multimediali digitali e i metadati ad essi correlati. Tale disciplina, divenuta chiave nella moderna industria dei broadcaster e dei media con la convergenza, si fonda sull’utilizzo di tecniche di documentazione automatica. Automatizzare non al fine di fare a meno dei documentatori, ma creare uno scenario in cui lasciare alle macchine il lavoro più tedioso e banale e alle persone un lavoro di alto livello. Quindi tecnologie per la documentazione automatica che apportano un valore aggiunto e non si sostituiscono all’uomo. 

L’attenzione verso tali tecnologie è oggi in forte crescita per una duplice esigenza: da un lato il moltiplicarsi di nuovi canali sul digitale terrestre, che hanno reso la notazione manuale estremamente onerosa e poco praticabile, dall’altro la disponibilità di budget che non sono aumentati, ma che anzi tendono a diminuire. 

Diverse sono state le tecnologie menzionate per la strutturazione e la caratterizzazione del contenuto, per citarne un paio possiamo nominare la Feature Extraction, per estrarre dei surrogati di contenuto, e il rilevamento dei cambi scena, cioè la possibilità di rilevare in un qualsiasi contenuto mediante il feature tracking (basandosi sulla variazione nell’andamento della caratteristica) il punto in cui la scena cambia, ad esempio per effetti di montaggio. 

Interessante è stato notare come il linguaggio televisivo tradizionale sia così standardizzato da permettere il riconoscimento dei generi e dei formati televisivi da parte delle macchine mediante approcci basati su reti neurali e clustering fuzzy con un margine di errore decisamente basso. 

Così anche le macchine sono in grado di comprendere la televisione.

A.S.