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Abstract
Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per
mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città
d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare,
creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di
rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una
caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto
nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio
(qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in
grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa.
L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città
turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo
originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System
(CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione
non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di
GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi
che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente
ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche
in assenza di una connessione internet.
L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica
sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto
nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al
tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance
recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali
fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da
avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al
caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia
per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine
si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una
sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo
più adatto al caso di studio.
Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla
distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non
essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon
compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user
experience quanto più coinvolgente.
Abstract
Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per
mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città
d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare,
creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di
rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una
caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto
nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio
(qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in
grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa.
L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città
turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo
originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System
(CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione
non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di
GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi
che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente
ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche
in assenza di una connessione internet.
L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica
sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto
nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al
tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance
recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali
fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da
avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al
caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia
per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine
si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una
sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo
più adatto al caso di studio.
Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla
distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non
essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon
compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user
experience quanto più coinvolgente.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Zagnoli, Andrea
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Computer Vision Android
Data di discussione della Tesi
11 Dicembre 2014
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Zagnoli, Andrea
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Computer Vision Android
Data di discussione della Tesi
11 Dicembre 2014
URI
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