1 / 6

HUM

HUM. présentation 30.01.09. Machine 1: analyse image et coeur. usb. Machine 2: rendu graphique. Machine 3: rendu sonore. LAN osc. Carte 2 écrans. Carte son 8 sorties. Enceintes. Projecteurs. Architecture matérielle. Webcam. Analyse vidéo. Base de connaissance.

Télécharger la présentation

HUM

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. HUM présentation 30.01.09

  2. Machine 1: analyse image et coeur usb Machine 2: rendu graphique Machine 3: rendu sonore LAN osc Carte 2 écrans Carte son 8 sorties Enceintes Projecteurs Architecture matérielle Webcam

  3. Analyse vidéo Base de connaissance Analyse du comportement Intelligence artificielle Moteur graphique Moteur sonore Architecture software

  4. Collaboration • Numediart • HUM fait partie de la session #5, dans le projet «Visitor-influenced evolutionary/emergent visualization in interactive installations» • intervenants: • Jean-Julien Filatriau • Xavier • Todor Todoroff • Brass • Résidence en cours jusqu’à fin mars • Prêt de matériel: projecteurs, enceintes, câblage, pc • Présentation publique début avril (date à définir)

  5. Collaboration • La collaboration avec Numediart porte principalement sur le « coeur » de l’installation, càd: • Caractérisation poussée de la scène observée • Analyse des différentes entités repérées • Analyse de l'entièreté de la scène • Analyse des relations entre les entités • Détection des comportements de la scène entière et de chaque entité • Détection de la rareté d’événements • Mécanisme d’apprentissage • Stockage des données observées • Statistiques • Mécanisme de génération automatique intégrant les données observées

  6. But & deadline • Deadline • Début avril 2009, un prototype fonctionnel doit être prêt pour la présentation publique au Brass • Prototype: • Analyse des différentes entités • Comportement des entités, sur une série de variables basiques: • Position x,y • Agitation • Détection de la rareté • Génération automatique basique basé sur ces données, reproduction 1-1 • Si plus, tant mieux...

More Related