diff --git a/relazione IVA/relazione IVA.tex b/relazione IVA/relazione IVA.tex
@@ -0,0 +1,63 @@
+\documentclass[a4paper, 12pt]{article}
+\usepackage{listings}
+\usepackage{color}
+\usepackage[latin1]{inputenc}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage[]{algorithm2e}
+\definecolor{deepblue}{rgb}{0,0.5,0.8}
+\definecolor{dkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+\definecolor{gray}{rgb}{0.5,0.5,0.5}
+\definecolor{mauve}{rgb}{0.58,0,0.82}
+
+\lstset{
+  otherkeywords={},
+  language = python,
+  aboveskip = 2mm,
+  belowskip = 2mm,
+  showstringspaces = false,
+  columns = flexible,
+  basicstyle = {\small\ttfamily},
+  numbers = none,			% def = left
+  numberstyle = \small\color{gray},
+  breaklines = false,			%scelgo se troncare le righe o meno
+  breakatwhitespace = true,
+  tabsize = 3,
+  emph = {True, False, return},          
+  emphstyle=\color{mauve},   
+}
+
+\begin{document}
+\begin{center}
+\LARGE\textbf{TVPR: Top View Person Re-identification}\\
+\vspace{1em}
+\small{Adel Massimo Ramadan, adel.massimo.ramadan@gmail.com\\
+Riccardo Reali, finokkio@gmail.com\\
+Ciolini Alberto, albeciolo@stud.unifi.it}\\
+\vspace{0.75em}
+X agosto 2017
+\end{center}
+\begin{center}
+\end{center}
+
+\tableofcontents
+\newpage
+
+\section{Introduzione}		%----------------------- Introduzione-------------------------------------------------------------------------------
+Un importante compito per sistemi muti-camera distribuiti è il riconoscimento di un individuo in scene diverse, a tempi diversi: questo è noto come problema di \emph{Person Re-identification}.\\
+La Person Re-identification è un'importante disciplina di settori come \emph{Human Computer Interaction},  \emph{Screen Monitoring}, \emph{Ambient Assisted Living} e molti altri rami di ricerca della \emph{Computer Vision}.
+Si possono avere casi d'uso \emph{Online} o \emph{Offline}: nel primo caso l'analisi sul soggetto è immediata; mentre nel secondo caso si analizza la scena in differita (spesso avendo a disposizione una quantità di informazioni maggiore).\\
+Nel caso studiato il contesto è quello di un sistema offline, basato su un sistema di \emph{depht cameras}\footnote{Asus Xtion Pro Live | \href{https://www.asus.com/3D-Sensor}}: le osservazioni di questo sistema vanno a comporre il dataset \emph{TVPR}\footnote{Università Politecnica delle Marche: \href{http://vrai.dii.univpm.it/re-id-dataset}}. In questo dataset sono presenti 23 video, ognuno nel formato 640x480, a un frame rate prossimo a 30fps, e disponibile in formato non compresso (\emph{.ONI}); in questi video compaiono 100 persone nel loro normale modo di fare quotidiano.
+
+\section{Obiettivi}        %----------------------- Obiettivi-------------------------------------------------------------------------------
+Il principale obiettivo di questo progetto consiste nella realizzazione di un sistema in grado di stabilire se, dato un soggetto osservato al tempo $t_{0}$, questo sia presente o meno in un altra osservazione effettuata al tempo $t_{1}$.
+\begin{center}
+\includegraphics[scale=0.1]{immagini/img-01.png}
+\end{center}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[scale=0.1]{immagini/img-02.png}
+\caption{Il primo mockup dell'estensione}
+\end{figure}
+
+\end{document}
diff --git a/relazione IVA/relazione IVA.toc b/relazione IVA/relazione IVA.toc
@@ -0,0 +1,2 @@
+\contentsline {section}{\numberline {1}Introduzione}{2}
+\contentsline {section}{\numberline {2}Obiettivi}{2}
diff --git a/01_classifyPersons.m → s1classifyPersons.m b/01_classifyPersons.m → s1classifyPersons.m
diff --git a/02_centralFrameDetector.m → s2centralFrameDetector.m b/02_centralFrameDetector.m → s2centralFrameDetector.m
@@ -1,8 +1,9 @@
 % A questo punto io do per scontato di avere nella cartella person-i i suoi
 % relativi frame
 if(~exist(path, 'var'))
-    path = '../img/g001/person2';
+    path = '../img/g001/person8';
 end
+bg_frame = imread( strcat(path,'/background.png') ); %assegno frame di backGround
 
 %al solito, qui ci metto tutti i frame
 frame_names = dir(strcat(path,'/*.png'));

diff --git a/03_cutNormalizeAndBBox.m → s3cutNormalizeAndBBox.m b/03_cutNormalizeAndBBox.m → s3cutNormalizeAndBBox.m
@@ -1,4 +1,4 @@
-path = '../img/g001/person2';
+path = '../img/g001/person8';
 frame_names = dir(strcat(path,'/*rame*.png'));
 new_folder = '/Normalized';
 bg_frame = imread( strcat(path,'/background.png') ); %assegno frame di backGround
@@ -54,11 +54,10 @@
         % Calculate bounding box for connected components
 
         propied = regionprops(L,'BoundingBox');
-        hold on
 
         % Plot Bounding Box 
         for n = 1:size(propied,1)%da sistemare qui e siamo felici ciolo
-            rectangle('Position',propied(n).BoundingBox,'EdgeColor','g','LineWidth',2)
+            %rectangle('Position',propied(n).BoundingBox,'EdgeColor','g','LineWidth',2)
             s = regionprops(bw,'centroid');
             % Concatenate structure array containing centroids into a single matrix
             centroids_x = cat(1, centroids_x, s.Centroid(1));
@@ -90,7 +89,6 @@
         iteration = iteration + 1;
     end
 end
-hold off;
-plot(centroids_x, centroids_y)
-hold on;
-plot(centroids_x, centroids_y, 'x')
+fig = plot(centroids_x, centroids_y, 'lineWidth', 8)
+axis off
+saveas(fig,strcat(new_path,'trajectory.png'));