"Meme e Computer vision" è un lavoro di tesi di laurea magistrale che si concentra sull'analisi degli internet meme utilizzando sistemi di computer vision. Lo studio esamina sei servizi di riconoscimento automatico di contenuto, tra cui Amazon Rekognition, Clarifai, Google Vision, Imagga, Keras EfficientNetB7 e Microsoft Azure, nell'identificazione e classificazione delle immagini. La ricerca analizza il modo in cui questi sistemi di computer vision percepiscono e classificano i vari elementi all'interno dei meme di Internet, confrontando le loro prestazioni e rivelando le differenze nella loro interpretazione di questi artefatti digitali multimodali. Utilizzando tecniche di rilevamento degli oggetti, lo studio classifica gli elementi dei meme, estraendo informazioni ed etichette per confrontare i risultati tra i diversi sistemi di computer vision.
Inoltre, la tesi esplora la capacità di questi sistemi di comprendere il contesto culturale e semiotico dei meme, valutando se le loro priorità si concentrano sugli aspetti formali o sui significati del contenuto all'interno del contesto.
