Dott. Dore Alessio 1. TEMATICHE DI RICERCA

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Dott. Dore Alessio 1. TEMATICHE DI RICERCA"

Transcript

1 Dott. Dore Alessio RELAZIONE SULL'ATTIVITA' E LE RICERCHE SVOLTE ALLA CONCLUSIONE DEL I ANNO DEL XXII CICLO DEL CORSO DI DOTTORATO DI RICERCA IN SCIENZE E INGEGNERIA DELLO SPAZIO 1. TEMATICHE DI RICERCA Le tematiche da me sviluppate hanno avuto per oggetto (non più di 2 o 3 righe, numerando gli argomenti, da riportarsi in forma succinta come nell 'esempio seguente: tali argomenti verranno riportati nel verbale dell'eventuale approvazione): 1) Metodi bio-inspired per l apprendimento e il modellamento delle interazioni; 2) Algoritmi di inseguimento su sequenze video basati sulla forma; 3) Fusione dati video e radio per la localizzazione e l inseguimento in Ambienti Intelligenti; (segue una descrizione di 2-5 pagine al massimo, che illustra le tematiche di cui sopra. Si raccomanda di rispettare la numerazione dei paragrafi sotto riportata). Gli algoritmi e le tecniche descritte nei punti 1.1, 1.2 e 1.3 si configurano come strumenti per la realizzazione di sistemi, detti Smart Space, atti a fornire servizi tramite attuatori (p.e. dispositivi mobili di comunicazione) in modo autonomo, adattivo, dipendente dal contesto ed in base all esperienza acquisita. Gli ambiti applicativi maggiormente investigati sono gli Smart Space per la sicurezza e per l Ambient Intelligence Nell ambito dell elaborazione video e di segnali multidimensionali, il riconoscimento di azioni è una delle linee di ricerca più attuali e complesse. L analisi automatica di eventi rilevati in una scena e l individuazione di quelli di interesse presenta rilevante interesse in diversi domini di applicazione come la sorveglianza intelligente [1]-[3], l analisi di eventi sportivi e il monitoraggio e controllo di anziani o disabili [4],[6]. Il lavoro è stato incentrato nello sviluppo di un algoritmo in grado di apprendere e modellare le interazioni tra più soggetti o tra un soggetto e un sistema artificiale. Questo approccio presenta vantaggi rispetto alla maggior parte dei lavori in letteratura che si focalizzano sulla rilevazione e sull analisi di azioni, infatti, in molte situazioni, queste derivano dalle interazioni del soggetto con altri soggetti o con l ambiente circostante. In questo ambito risulta di particolare interesse sviluppare algoritmi basati sulle osservazioni e sugli studi riguardanti i processi che si svolgono nel cervello umano al fine di imitarne le proprietà cognitive. Gli studi neurofisiologici riguardanti la formazione della coscienza svolti da Antonio Damasio [7] sono risultati una valida fonte di ispirazione per la realizzazione di algoritmi di apprendimento e modellamento delle interazioni. Secondo questi studi la coscienza deriva dalla capacità di distinguere tra ciò che è interno e ciò che è esterno rispetto all entità cognitiva (cioè all essere umano), ovvero, rispettivamente, il protoself e il core self. Sono state inoltre osservate strutture neurali che permettono di

2 memorizzare relazioni causali, dette second-order neural patterns, generati dalla variazione del proto-self (stato interno) determinato da un evento esterno core self. Questo processo è, però, generalmente transiente e solo alcuni second-order neural patterns sono memorizzati generando la cosiddetta core consciousness (ovvero la coscienza di ciò che è altro da sé) e che sono immagazzinati in una struttura detta Autobiographical Memory. Le relazioni causali apprese sono utilizzate tramite un meccanismo detto Autobiographical Self al fine di predire le conseguenze di eventi esterni sullo stato interno dell entità. In analogia a quanto appena descritto è stato sviluppato un algoritmo in grado di apprendere relazioni causali tra un sistema artificiale e i suoi utenti al fine di predire situazioni future ed essere in grado di operare decisioni anticipative. Questo algoritmo è stato inserito in architetture di sistemi in grado di fornire servizi agli utenti tramite attuatori in modo autonomo, adattivo e dipendente dal contesto (Smart Spaces). Coerentemente con la terminologia degli studi di Damasio si definiscono lo stato interno e quello esterno del sistema rispettivamente come stati proto e core, e gli eventi relativi ovvero le variazioni significative come eventi proto e core. L Autobiographical Memory è costituita da una collezione di sequenze di eventi proto e core alternati, opportunamente appresi per descrivere statisticamente la frequenza di occorrenza delle relazioni causali che coinvolgono il sistema mentre interagisce con i suoi utenti. A partire da questa descrizione probabilistica è stato realizzato un metodo per predire eventi futuri. L algoritmo di apprendimento si sviluppa secondo i seguenti passi: 1) Definizione degli stati proto X P e core X C come vettori di dati acquisiti dai sensori relativi al sistema e all esterno: X () t = x (), t x (), t, x () t (1) { 1 2 } { } P P P PN X () t = x (), t x (), t, x () t (2) C C1 C2 CM dove N e M sono il numero totale di segnali provenienti dai sensori relativi allo stato interno e a quello esterno. 2) Definizione degli eventi proto ε P e core ε C. Gli eventi devono essere significativi per le relazioni causali da immagazzinare. Gli stati in (1) e (2) sono quindi mappati nei cosiddetti super-stati Sx P (t) e Sx C (t) che definiscono ciò che è rilevato dai sensori tramite etichette semantiche o sub-simboliche l P (t) e l C (t). Questo processo necessita metodi di clustering (p.e. Self Organizing Maps SOMs in [8]) o classificazione dei vettori degli stati. La variazione dei superstati implica un evento che può essere temporalmente identificato: i j + ε P() t = lp( t ) lp( t ) (3) i j + ε C() t = lc( t ) lc( t ) (4) 3) Gli eventi sono memorizzati in sequenze di triplette proto-core-proto (ε - P,ε C, ε + P ) o core-proto-core (ε - C,ε P,ε + C ) per tenere in considerazione le conseguenze di un evento core/proto (esterno/interno) sullo stato proto/core (interno/esterno); nel primo caso si parlerà di memoria passiva, nel secondo di memoria attiva. Un processo di voting viene realizzato per ottenere una

3 stima della probabilità di occorrenza di un evento interno (o esterno) a seguito di uno esterno (o interno). 4) Memorizzazione della frequenza temporale di occorrenza degli eventi calcolata come t(ε P + )-t(ε C ) (memoria passiva) e t(ε C + )-t(ε P ) (memoria attiva). Un esempio di questo processo è descritto graficamente in Figura 1, dove viene evidenziato il fatto che gli eventi possono essere descritti come sistema di equazioni differenziali in analogia con i second order neural pattern di Damasio, come descritto più in dettaglio in [8]. Figura 1: Esempio di voting nella Autobiographical Memory. La memorizzazione di queste sequenze di eventi nella struttura descritta può essere realizzato in una fase di training off-line, oppure in modalità on-line in modo incrementale durante il funzionamento del sistema (in questo caso tenendo conto della non rappresentatività statistica dei dati memorizzati). Nella fase operativa del sistema, utilizzando i dati appresi, che rappresentano la memoria del sistema si procederà alla predizione secondo la seguente procedura: 1) Rilevazione di eventi proto ε P e core ε C in modo analogo a quanto realizzato nella fase di training 2) Investigazione della Autobiographical Memory passiva e attiva rispettivamente per ogni coppia consecutiva {ε P -,ε C }e{ε C-,ε P }per determinare l evento più probabile ε P + ed ε C +. 3) Viene stimato il ritardo di occorrenza dell evento più probabile in base ai dati appresi durante la fase di training. L algoritmo è stato testato in due diversi scenari: 1) laboratorio intelligente; 2) sorveglianza cognitiva. In entrambi i casi l obiettivo è l invio di messaggi di guida su un dispositivo portatile per condurre un utente verso un obiettivo in modo proattivo e dipendente dal contesto e dall esperienza appresa. In Tabella 1 sono descritti i risultati riguardanti la predizione di eventi inerenti all evoluzione dello stato interno del

4 sistema a seguito di azioni eseguite da un utente (p.e. modifica carico computazionale su un PC a seguito di un movimento di un utente verso tale PC). Questo permette al sistema di allocare gli utenti all interno del laboratorio in modo efficiente. Tabella 1 : Risultati di predizione nel caso del laboratorio intelligente In Tabella 2 sono illustrati i risultati relativi al caso della sorveglianza cognitiva in cui un guardiano è guidato verso un intruso tramite messaggi di guida visualizzati su un palmare. L Autobiographical Memory è utilizzata per apprendere i comportamenti dei due attori (guardia e ladro) in queste situazioni e predire i movimenti futuri al fine di inviare messaggi efficaci. La realizzazione di un simulatore di comportamento è risultata necessaria per la fase di apprendimento, i cui risultati sono stati poi testati in situazioni realistiche dove guardia e ladro sono rilevati all interno dell ambiente tramite metodi di inseguimento (tracking) da sequenze video acquisite da telecamere. Tabella 2 : Risultati di predizione nel caso della sorveglianza cognitiva Riferimenti Bibliografici 1.1 [1] C.S. Regazzoni, V. Ramesh and G.L. Foresti, Scanning the Issue/Technology - special issue on video processing, understanding and communications in third generation surveillance systems, Proceedings of the IEEE, vol. 89, n. 10, pp , 2001 [2] N. Robertson and I. Reid A general method for human activity recognition in video Computer Vision and Image Understanding, Vol. 104, n. 2, Nov [3] S. Park and M. M. Trivedi, Multi-person interaction and activity analysis: a synergistic trackand body-level analysis framework, Machine Vision and Applications: Special Issue on Novel Concepts and Challenges for the Generation of Video Surveillance Systems, August [4] C. Panagiotakis, I. Grinias, and G. Tziritas, Automatic human motion analysis and action recognition in athletics videos, European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2006, [5] S. J. McKenna, P. Gregor and A. F. Newell, "Scenario-based drama as a tool for investigating user requirements with application to home monitoring for elderly-people", F. Marquis-Faulkes,, Human-Centred Computing: Cognitive, Social and Ergonomic Aspects, 3 (2003) (Eds. D. Harris, V. Duffy, M. Smith and C. Stephanidis), pp June, Crete, Greece. [6] C. N. Scanaill, S. Carew, P. Barralon, N. Noury, D. Lyons, and G. M. Lyons, A Review of Approaches to Mobility Telemonitoring of the Elderly in Their Living Environment, Annals of Biomedical Engineering, vol. 34, n. 4, 2006 [7] A. R. Damasio, The Feeling of What Happens-Body, Emotion and the Making of Consciuousness. Harvest Books, 2000.

5 [8] A. Dore, A. F. Cattoni, and C. S. Ragazzoni Interaction modeling and prediction in Smart Spaces: a Bio-inspired approach based on Autobiographical Memory, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B, submitted 1.2. I sistemi descritti nel punto 1.1 richiedono tipicamente un analisi contestuale di una scena osservata da telecamere. La precisa localizzazione ed inseguimento (tracking) risulta essere di notevole importanza per le applicazioni descritte. Sono stati perciò investigati diversi metodi di tracking per concentrare l attenzione su metodi basati sulla forma in modo da ottenere congiuntamente informazioni sulla posizione e sulla posa delle persone (o oggetti) monitorati. La descrizione della forma è ottenuta tramite i corner (cioè i punti ad elevata curvatura nell immagine) ed è stato sviluppato un algoritmo basato sul Particle Filter per effettuare il tracking. Il Particle Filter [1] è una tecnica che permette di risolvere in modo approssimato il problema della stima dello stato ricorsiva Bayesiana in caso di sistemi non lineari affetti da rumore non Gaussiano. La densità di probabilità a posteriori è approssimata tramite campioni (particelle) che possono essere interpretati come possibili ipotesi dello stato a cui è associato un peso relativo alla sua probabilità. Tre passi fondamentali sono realizzati per ottenere la stima: 1) predizione; 2) aggiornamento; 3) ricampionamento. Nell algoritmo proposto [2],[3] lo stato è definito come vettore composto dalla posizione nell immagine di N corner dell oggetto. La predizione è ottenuta mediante un sistema autoregressivo del second ordine; l aggiornamento viene realizzato confrontando la forma e la posizione predette (ovvero lo stato predetto) con i corner estratti tramite cui si assegnano i pesi alle particelle. Il ricampionamento permette di eliminare quelle ipotesi poco probabili che possono condurre ad una stima non accurata replicando quelle più probabili. Risultati (vedi Figura 2) su sequenze reali dimostrano la Figura 2 : Risultati di tracking basato sulla forma in presenza di occlusioni capacità di inseguire oggetti non rigidi (persone) anche in presenza di occlusioni. Riferimenti Bibliografici 1.2 [1] B. Ristic, S. Arulapalam, and N. Gordon, Beyond the Kalman Filter, Artech House Publishers, [2] A.Dore, M. Asadi, and C.S. Regazzoni, "Multiple hypothesis shape tracking using particle filtering and Hough-based observation models," SPIE Electronic Imaging - Visual Communications and Image Processing, VCIP 2007, San Jose, CA, USA, January 2007

6 [3] A.Dore, M. Musso, and C.S. Regazzoni, "MAP Particle Selection in Shape-Based Object Tracking," IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2007, San Antonio, TX, USA, September La fusione dati [1] permette di processare congiuntamente i dati acquisiti da molteplici sensori per ottenere una descrizione maggiormente informativa della scena in esame. L utilizzo combinato di informazioni video e radio per l inseguimento di persone o veicoli dotati di dispositivi portabili (p.e. palmari) permette lo sfruttamento delle capacità complementari fornite dalle due tipologie di segnali. Infatti il tracking video garantisce un inseguimento di maggior precisione ma in cui il mantenimento dell identità non è molto robusto a causa delle occlusioni (sovrapposizione di oggetti nel piano immagine). La localizzazione radio presenta prestazioni di precisione decisamente inferiore fornendo però un mantenimento dell identità certo grazie all indirizzo MAC/IP associato al dispositivo. L approccio [2], [3] investigato utilizza la localizzazione video quando disponibile e le osservazioni radio quando l oggetto è occluso. Il Particle Filter è stato utilizzato per fondere i dati: la predizione è ottenuta da un modello di movimento autoregressivo del second ordine. L aggiornamento nel caso video deriva dal confronto tra la posizione predetta e quella rilevata. Nel caso in cui si abbia a disposizione solo osservazione radio una descrizione probabilistica parametrica della potenza ricevuta dal dispositivo in ogni punto dello spazio (mappa radio) è impiegata per determinare l accuratezza della predizione. In Figura 3 è illustrato un esempio in cui l utilizzo di informazioni radio permette il tracking anche Figura 3 : Esempio di tracking radio-video durante occlusioni. Riferimenti Bibliografici 1.2 [1] D.L. Hall and J. Llinas, Handbook of Multisensor Data Fusion CRC Press, New York, NY, 2004 [2] A.Dore, A. Cattoni, and C.S. Regazzoni, "A Particle Filter-Based Fusion Framework for Video- Radio Tracking in Smart-Spaces," IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance, AVSS 2007, London, UK, 5-7 September 2007 [3] A.F.Cattoni, A.Dore, and C.S. Regazzoni, "Video-Radio Fusion Approach for Target Tracking in Smart Spaces," International Conference on Information Fusion, FUSION 2007, Québec City, Québec, Canada, 9-12 July ELENCO DELLE PUBBLICAZIONI (dall'inizio dell'attività di ricerca) A.Dore, M. Asadi, and C.S. Regazzoni, "Multiple hypothesis shape tracking using particle filtering and Hough-based observation models," SPIE

7 Electronic Imaging - Visual Communications and Image Processing, VCIP 2007, San Jose, CA, USA, January 2007 A.Dore, M. Pinasco, and C.S. Regazzoni, "A Bio-inspired Learning Approach for the Classification of Risk Zones in a Smart Space" Online Learning for Classification Workshop, in conjunction with CVPR 2007, Minneapolis, MN, USA, June 2007 A.F.Cattoni, A.Dore, and C.S. Regazzoni, "Video-Radio Fusion Approach for Target Tracking in Smart Spaces," International Conference on Information Fusion, FUSION 2007, Québec City, Québec, Canada, 9-12 July 2007 A.Dore, M. Musso, and C.S. Regazzoni, "MAP Particle Selection in Shape- Based Object Tracking," IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2007, San Antonio, TX, USA, September 2007 A.Dore, A. Cattoni, and C.S. Regazzoni, "A Particle Filter-Based Fusion Framework for Video-Radio Tracking in Smart-Spaces," IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance, AVSS 2007, London, UK, 5-7 September 2007 M. Asadi, A.Dore, A. Beoldo, and C.S. Regazzoni, "Tracking by Using Dynamic Shape Model Learning in the Presence of Occlusion," IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance, AVSS 2007, London, UK, 5-7 September 2007 A.Dore, A. Calbi, L. Marcenaro, and C.S. Regazzoni, "Multimodal Cognitive System for Immersive User Interaction," ICST/ACM First International Conference on Immersive Communications, IMMERSCOM 2007, Bussolengo, Italy, October 2007 In revisione A. Dore, A. F. Cattoni, and C. S. Ragazzoni Interaction modeling and prediction in Smart Spaces: a Bio-inspired approach based on Autobiographical Memory, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B, submitted in Oct 2007 A. Dore, M. Pinasco, L. Ciardelli and C.S. Regazzoni Cognitive Video- Surveillance: anew approach to Intelligent Systems for Security IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, submitted in Nov PIANO DI STUDI (degli anni completati) Primo anno 3.1. Corso (Corsi) di... e/o scuole inserite nel piano di studi Sistemi e servizi cognitivi per l Intelligenza d Ambiente e le Telecomunicazioni (A4) - Prof. C.S. Regazzoni, Università di Genova Machine Learning (A21) - Dr. Marco Muselli, C.N.R.

8 International Computer Vision Summer School 2007 ICVSS Prof. R. Cipolla, University of Cambridge. Prof. S. Battiato, Università di Catania Tecniche di trasformazione di spazi vettoriali per analisi statistica multidimensionale (A17) - Dr. Gabriele Moser, Università di Genova (da sostenere) 4. PARTECIPAZIONE A SCUOLE, CORSI, ecc. (eventuale; non riportare la partecipazione a conferenze, convegni ecc.) International Computer Vision Summer School 2007 ICVSS 2007, Punta Sampieri, RG

Dott. Dore Alessio 1. TEMATICHE DI RICERCA

Dott. Dore Alessio 1. TEMATICHE DI RICERCA Dott. Dore Alessio RELAZIONE SULL'ATTIVITA' E LE RICERCHE SVOLTE ALLA CONCLUSIONE DEL III ANNO DEL XXII CICLO DEL CORSO DI DOTTORATO DI RICERCA IN SCIENZE E INGEGNERIA DELLO SPAZIO 1. TEMATICHE DI RICERCA

Dettagli

DALLA VISIONE NATURALE ALLA VISIONE ARTIFICIALE

DALLA VISIONE NATURALE ALLA VISIONE ARTIFICIALE DALLA VISIONE NATURALE ALLA VISIONE ARTIFICIALE Prof. Gian Luca Foresti Università di Udine Dipartimento di Matematica ed Informatica (DIMI) Laboratorio di Visione e Sistemi Real-Time (AVIRES) Gli esseri

Dettagli

Computazione per l interazione naturale: Modelli dinamici

Computazione per l interazione naturale: Modelli dinamici Computazione per l interazione naturale: Modelli dinamici Corso di Interazione Naturale Prof. Giuseppe Boccignone Dipartimento di Informatica Università di Milano boccignone@di.unimi.it boccignone.di.unimi.it/in_2015.html

Dettagli

Visione Computazionale

Visione Computazionale Il docente Visione Computazionale Introduzione al corso a.a. 2004/2005 Andrea FUSIELLO, Professore Associato Dip. Informatica, Ca Vignal 2, I piano, stanza 5 Email: andrea.fusiello@univr.it Web Page del

Dettagli

Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale Intelligenza Artificiale Anno Accademico 2008-2009 Anno Accademico 2008-2009 Introduzione alla Visione Artiificiale Introduzione alla Visione Artiificiale Sommario Introduzione Percezione Formazione delle

Dettagli

ATTIVITA SCIENTIFICA E DIDATTICA SVOLTA DAL PROF. CARLO S.REGAZZONI NEL TRIENNIO DICEMBRE 2005 DICEMBRE 2008

ATTIVITA SCIENTIFICA E DIDATTICA SVOLTA DAL PROF. CARLO S.REGAZZONI NEL TRIENNIO DICEMBRE 2005 DICEMBRE 2008 ATTIVITA SCIENTIFICA E DIDATTICA SVOLTA DAL PROF. CARLO S.REGAZZONI NEL TRIENNIO DICEMBRE 2005 DICEMBRE 2008 PREMESSA Il Prof. Ing. Carlo Regazzoni ha partecipato al Concorso a posti di Professore Universitario

Dettagli

MACHINE LEARNING e DATA MINING Introduzione. a.a.2015/16 Jessica Rosati jessica.rosati@poliba.it

MACHINE LEARNING e DATA MINING Introduzione. a.a.2015/16 Jessica Rosati jessica.rosati@poliba.it MACHINE LEARNING e DATA MINING Introduzione a.a.2015/16 Jessica Rosati jessica.rosati@poliba.it Apprendimento Automatico(i) Branca dell AI che si occupa di realizzare dispositivi artificiali capaci di

Dettagli

F O R M A T O E U R O P E O

F O R M A T O E U R O P E O F O R M A T O E U R O P E O P E R I L C U R R I C U L U M V I T A E INFORMAZIONI PERSONALI Nome Indirizzo Telefono Fax E-mail Linkedin Skype DEL COCO MARCO Nazionalità Italiana Data di nascita 28/06/1984

Dettagli

Attenzione! il valore della Rimodulazione è superiore alla cifra di Negoziazione

Attenzione! il valore della Rimodulazione è superiore alla cifra di Negoziazione Riepilogo Dipartimento ICT Dipartimento ICT nel 2005 diretta nel terzi fondi diretta Reti in Tecnologia Wireless 434.890 79.788 712.457 94.953 578.280 351.500 94.000 Internet di prossima generazione 639.484

Dettagli

ATTIVITÀ SCIENTIFICA Prof. ing. Leonarda CARNIMEO

ATTIVITÀ SCIENTIFICA Prof. ing. Leonarda CARNIMEO ATTIVITÀ SCIENTIFICA Prof. ing. Leonarda CARNIMEO Nella propria attività di ricerca la prof. Leonarda Carnimeo collabora con Docenti e Ricercatori appartenenti ad altre sedi universitarie in vari Programmi

Dettagli

Tecniche di Clustering basate sul Machine Learning

Tecniche di Clustering basate sul Machine Learning UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II Scuola Politecnica e delle Scienze di base Area didattica Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea in Informatica Tecniche di Clustering basate

Dettagli

LA STEREO FOTOMETRIA, OLTRE L IMMAGINAZIONE

LA STEREO FOTOMETRIA, OLTRE L IMMAGINAZIONE MADD-SPOT, 2, 2013 LA STEREO FOTOMETRIA, OLTRE L IMMAGINAZIONE DI ROBERTO MECCA Il mercato dell animazione 3D è in forte crescita in questi anni. Stampanti tridimensionali, nuovi strumenti per l analisi

Dettagli

Localizzazione e tracciamento indoor con e senza infrastrutture

Localizzazione e tracciamento indoor con e senza infrastrutture Localizzazione e tracciamento indoor con e senza infrastrutture Davide Merico (davide.merico@disco.unimib.it) Università degli Studi di Milano-Bicocca DISCo, NOMADIS TECH IT EASY - Telemobility Forum 08

Dettagli

Paolo Perlasca. Istruzione e formazione. Esperienza professionale. Attività di ricerca. Attività didattica

Paolo Perlasca. Istruzione e formazione. Esperienza professionale. Attività di ricerca. Attività didattica Paolo Perlasca Dipartimento di Informatica, Indirizzo: via Comelico 39/41, 20135 Milano Telefono: 02-503-16322 Email: paolo.perlasca@unimi.it Paolo Perlasca è ricercatore universitario confermato presso

Dettagli

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica)

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica) Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea Magistrale in Informatica CLASSE LM18 (Informatica) Manifesto degli Studi A.A. 2015-2016 (Regolamento didattico

Dettagli

Allegato 1 Capitolato tecnico Lotto 1 Rif. CIG 41947988CF

Allegato 1 Capitolato tecnico Lotto 1 Rif. CIG 41947988CF Allegato 1 Capitolato tecnico Lotto 1 Rif. CIG 41947988CF 1. Finalità del programma Il sistema SW da realizzare deve consentire la gestione dei dati di accelerazione provenienti da un braccialetto elettronico

Dettagli

Descrizione dell Offerta Formativa

Descrizione dell Offerta Formativa Descrizione dell Offerta Formativa Titolo dell Offerta Formativa TECNICHE AVANZATE DI PROGRAMMAZIONE Articolazione e Contenuti dell Offerta Formativa Il percorso è articolato in due moduli didattici, della

Dettagli

Master in Computer Game Dev. Interaction Design

Master in Computer Game Dev. Interaction Design Master in Computer Game Dev Interaction Design Il Docente Umberto Castellani (PhD) Ricercatore del Dipartimento di Informatica Università di Verona VIPS (Vision, Image Processing & Sound) (http://vips.sci.univr.it)

Dettagli

Analisi dei requisiti e casi d uso

Analisi dei requisiti e casi d uso Analisi dei requisiti e casi d uso Indice 1 Introduzione 2 1.1 Terminologia........................... 2 2 Modello del sistema 4 2.1 Requisiti hardware........................ 4 2.2 Requisiti software.........................

Dettagli

48 Laurea magistrale in Comunicazione multimediale Scienze

48 Laurea magistrale in Comunicazione multimediale Scienze 48 Laurea magistrale in Comunicazione multimediale Scienze C U R R I C O L A All interno del corso di laurea magistrale gli insegnamenti e le attività formative sono organizzate in modo da offrire percorsi

Dettagli

I corsi di Dottorato del Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari

I corsi di Dottorato del Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari I corsi di Dottorato del Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari Corsi di Dottorato in Ingegneria 1. PhD "Enzo Ferrari" in Industrial and Environmental Engineering: http://www.phd-enzoferrari.unimore.it

Dettagli

CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO -

CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO - 1 CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO - Corsi di Laurea in Informatica, Ing. Informatica, Ing. di Internet (a.a. 2015-2016) Roberto Basili 2 Overview WM&R: Motivazioni e prospettive

Dettagli

Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network

Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network Tecnica GPS RTK Multi-Reference Station: Sperimentazione sulla rete test Campania GPS Network Giovanni PUGLIANO (*), M. Elizabeth CANNON (**), Gérard LACHAPELLE (**) (*) Università degli Studi di Napoli

Dettagli

Sistemi video per il monitoraggio

Sistemi video per il monitoraggio Sistemi video per il monitoraggio Convegno "la qualità dell'assistenza nelle RSA" Fondazione Don Carlo Gnocchi, 19 Aprile 2011, Milano ACUBE PROJECT F. Tobia, O. Lanz Fondazione Bruno Kessler Tecnologie

Dettagli

Hardware Efficient Un singolo server può generare metadata per centinaia di telecamere simultaneamente

Hardware Efficient Un singolo server può generare metadata per centinaia di telecamere simultaneamente Vi-Search consente di raccogliere i veri benefits della tua rete di videosorveglianza permettendoti il recupero automatico e l analisi delle preziose informazioni contenute nelle registrazioni. Vi-Search

Dettagli

SCENE UNDERSTANDING FOR MOBILE ROBOTS

SCENE UNDERSTANDING FOR MOBILE ROBOTS DISS. ETH. NO 18767 SCENE UNDERSTANDING FOR MOBILE ROBOTS A dissertation submitted to ETH ZURICH for the degree of Doctor of Sciences presented by LUCIANO SPINELLO MSc Automation Engineering, Università

Dettagli

Università degli Studi di Genova. Facoltà di Ingegneria. Dipartimento di Ingegneria Biofisica ed Elettronica TESI DI LAUREA

Università degli Studi di Genova. Facoltà di Ingegneria. Dipartimento di Ingegneria Biofisica ed Elettronica TESI DI LAUREA Università degli Studi di Genova Facoltà di Ingegneria Dipartimento di Ingegneria Biofisica ed Elettronica TESI DI LAUREA Modellizzazione e predizione di interazioni tra soggetti non cooperanti tramite

Dettagli

La persona al centro della tecnologia informatica

La persona al centro della tecnologia informatica La persona al centro della tecnologia informatica La CMC (Computer-mediated communication) come strumento di interazione e organizzazione del lavoro, apprendimento e divertimento in un istituto alberghiero

Dettagli

COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ. Luisa Mich, Nicola Zeni

COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ. Luisa Mich, Nicola Zeni COMUNICARE LA CITTÀ COME DESTINAZIONE TURISTICA CULTURALE. UN METODO PER VALUTARE LA QUALITÀ DELLA COMUNICAZIONE ONLINE Luisa Mich, Nicola Zeni Schema [Il problema] L efficacia della comunicazione [L approccio]

Dettagli

EyeTower. EyeTower: Software di videosorveglianza intelligente Gestione e analisi video avanzata in un solo pacchetto

EyeTower. EyeTower: Software di videosorveglianza intelligente Gestione e analisi video avanzata in un solo pacchetto VIRTUAL IMAGING TECHNOLOGY : Software di videosorveglianza intelligente Gestione e analisi video avanzata in un solo pacchetto è l unico prodotto che integra in un unica piattaforma di videosorveglianza

Dettagli

Dalla Computer Vision alle interfacce naturali

Dalla Computer Vision alle interfacce naturali Dalla Computer Vision alle interfacce naturali METODI E MODELLI DI INTERAZIONE Social Q&A @vs_ar #askvisionary www.vision-ary.net 14/11/2014 TWITTER @VS_AR 2 Obiettivi del seminario 1. Fornire gli elementi

Dettagli

Percorso Video Game. Percorsi per la Laurea Magistrale in Informatica. Obiettivi generali. Sbocchi professionali

Percorso Video Game. Percorsi per la Laurea Magistrale in Informatica. Obiettivi generali. Sbocchi professionali Percorsi per la Laurea Magistrale in Informatica Percorso Video Game Docenti di riferimento: Dr. Dario Maggiorini, Dr. Laura Anna Ripamonti Sede di erogazione: Milano Obiettivi generali Il mercato dei

Dettagli

Dott. Raimondo De Laurentiis

Dott. Raimondo De Laurentiis Dott. Raimondo De Laurentiis RELAZIONE SULL'ATTIVITA' E LE RICERCHE SVOLTE ALLA CONCLUSIONE DEL II ANNO DEL XV CICLO DEL CORSO DI DOTTORATO DI RICERCA IN SCIENZE E INGEGNERIA DELLO SPAZIO 1. TEMATICHE

Dettagli

Strumenti di Analisi e Simulazione per l'ottimizzazione della Risposta a Crisi Internazionali

Strumenti di Analisi e Simulazione per l'ottimizzazione della Risposta a Crisi Internazionali http://www.corisa.it Strumenti di Analisi e Simulazione per l'ottimizzazione della Risposta a Crisi Internazionali Prof. Vincenzo Loia Ing. Walter Matta Speaker: Giovanni Acampora, PhD CORISA Il Consorzio,

Dettagli

Applicazioni in ambito biomedico e socio-sanitario di problemi inversi di grande complessità. Prof. Luca Zanni

Applicazioni in ambito biomedico e socio-sanitario di problemi inversi di grande complessità. Prof. Luca Zanni Applicazioni in ambito biomedico e socio-sanitario di problemi inversi di grande complessità Prof. Luca Zanni APPLICAZIONI IN AMBITO BIOMEDICO E SOCIO-SANITARIO DI PROBLEMI INVERSI DI GRANDECOMPLESSITÀ

Dettagli

CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO -

CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO - 1 CORSO DI WEB MINING E RETRIEVAL - INTRODUZIONE AL CORSO - Corsi di Laurea in Informatica, Ing. Informatica, Ing. di Internet (a.a. 2013-2014) Roberto Basili 2 Overview WM&R: Motivazioni e prospettive

Dettagli

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM CIRIACO CIRO PASQUALE. Luglio 2009

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM CIRIACO CIRO PASQUALE. Luglio 2009 CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM DI CIRIACO CIRO PASQUALE Luglio 2009 INDICE 1. DATI ANAGRAFICI, FORMAZIONE E STATO DI SERVIZIO 2. ATTIVITÀ DI RICERCA 3. ATTIVITÀ DIDATTICHE 4. PUBBLICAZIONI 5. ATTIVITÀ ORGANIZZATIVE

Dettagli

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM. Giulia Bruno

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM. Giulia Bruno CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM di Giulia Bruno Via Tofane 44 10141 Torino, Italia Telefono: +39 3483646696 E-mail: giulia.bruno@polito.it Dati personali Nata a Torino il 17 Febbraio 1982 Cittadina italiana.

Dettagli

La Laurea Magistrale in Informatica 2014-15

La Laurea Magistrale in Informatica 2014-15 Università degli studi di Udine La Laurea Magistrale in Informatica 2014-15 Consiglio del Corso di Studi (CCS) in Materie Informatiche Aprile 2014 E-mail: tutoratoinformatica@uniud.it Il piano di studi

Dettagli

Spettabile. Termine attività PREMESSA

Spettabile. Termine attività PREMESSA Spettabile Ogetto: Regione Lazio - Bando per l educazione permanente degli adulti. Misura 1.a di Sistema. Delibera Giunta Regionale n. 30 dell 11/01/2001 - (Pubblicato nel BUR Lazio n.5 del 20 febbraio

Dettagli

RELAZIONE ANNUALE CONSUNTIVA

RELAZIONE ANNUALE CONSUNTIVA 1 RELAZIONE ANNUALE CONSUNTIVA PROGRAMMA DI RICERCA SETTORE Legge 449/97 SETTORE: Strumenti, Ambienti e Applicazioni per la Società dell Informazione PROGETTO: P1 Reti Internet: efficienza, integrazione

Dettagli

Un sistema di Vision Inspection basato su reti neurali

Un sistema di Vision Inspection basato su reti neurali Un sistema di Vision Inspection basato su reti neurali Ludovico Buffon 1, Evelina Lamma 1, Fabrizio Riguzzi 1, Davide Formenti 2 1 Dipartimento di Ingegneria, Via Saragat 1, 44122 Ferrara (FE), Italia

Dettagli

Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di Intelligenza Artificiale

Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di Intelligenza Artificiale Esperienze di Apprendimento Automatico per il corso di lippi@dsi.unifi.it Dipartimento Sistemi e Informatica Università di Firenze Dipartimento Ingegneria dell Informazione Università di Siena Introduzione

Dettagli

Sviluppi Big Data per le Analisi statistiche

Sviluppi Big Data per le Analisi statistiche Sviluppi Big per le Analisi statistiche Alessandra Fasano e Nadia Mignolli Dipartimento per l integrazione, la qualità e lo sviluppo delle reti di produzione e ricerca (DIQR) dell Istituto Nazionale di

Dettagli

Punto della Situazione. Dipartimento di Informatica e Comunicazione Università degli Studi di Milano e-mail: cazzola@dico.unimi.it

Punto della Situazione. Dipartimento di Informatica e Comunicazione Università degli Studi di Milano e-mail: cazzola@dico.unimi.it Punto della Situazione Dipartimento di Informatica e Comunicazione Università degli Studi di e-mail: cazzola@dico.unimi.it Slide 1 of 8 EOS-DUE: Informazioni Generali. L (responsabile), Lorenzo Capra e

Dettagli

Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali

Sistemi Informativi Aziendali. Sistemi Informativi Aziendali DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA AUTOMATICA E GESTIONALE ANTONIO RUBERTI Cenni al Data Mining 1 Data Mining nasce prima del Data Warehouse collezione di tecniche derivanti da Intelligenza Artificiale,

Dettagli

BART SIMPSON!! Caratterizzazione e analisi segnali multidimensionali. Classificazione supervisionata. Biometria: riconoscimento impronte digitali

BART SIMPSON!! Caratterizzazione e analisi segnali multidimensionali. Classificazione supervisionata. Biometria: riconoscimento impronte digitali Ingegneria g Elettronica e delle Telecomunicazioni Orientamento Caratterizzazione e analisi segnali multidimensionali Classificazione supervisionata Biometria: riconoscimento impronte digitali Riconoscimento

Dettagli

CAPITOLO 3 Previsione

CAPITOLO 3 Previsione CAPITOLO 3 Previsione 3.1 La previsione I sistemi evoluti, che apprendono le regole di funzionamento attraverso l interazione con l ambiente, si rivelano una risorsa essenziale nella rappresentazione di

Dettagli

L uso dei Big Data per la Produzione Statistica

L uso dei Big Data per la Produzione Statistica Big e Analytics: modelli, analisi e previsioni, per valorizzare l enorme patrimonio informativo pubblico L uso dei Big per la Produzione Statistica Giulio Barcaroli Metodi, strumenti e supporto metodologico

Dettagli

Realtà Aumentata. Definizione Tecnologie: Applicazioni. HMD Tracker. Realtà Virtuale: il presente, il passato, Aumentata il futuro

Realtà Aumentata. Definizione Tecnologie: Applicazioni. HMD Tracker. Realtà Virtuale: il presente, il passato, Aumentata il futuro La Definizione Tecnologie: HMD Tracker Applicazioni La Diagramma del continuum realtà/virtualit /virtualità di Millmann ( 94) AR come parte della Mixed Reality Predomina la percezione del mondo reale,

Dettagli

Premessa. Presentazione

Premessa. Presentazione Premessa Nexera nasce come società del settore ICT, con una forte focalizzazione sulla ricerca tecnologica, e, sin dall inizio della sua attività, ha concentrato la propria attenzione al settore della

Dettagli

Big data ed eventi: quasi un tutorial. Prof. Riccardo Melen melen@disco.unimib.it

Big data ed eventi: quasi un tutorial. Prof. Riccardo Melen melen@disco.unimib.it Big data ed eventi: quasi un tutorial Prof. Riccardo Melen melen@disco.unimib.it Big Data Monitoraggio di reti e infrastrutture IT performance: data center, SOA/ESB, infrastrutture virtuali, configurazione

Dettagli

Apprendimento Automatico

Apprendimento Automatico Metodologie per Sistemi Intelligenti Apprendimento Automatico Prof. Pier Luca Lanzi Laurea in Ingegneria Informatica Politecnico di Milano Polo regionale di Como Intelligenza Artificiale "making a machine

Dettagli

DEIS Università degli studi di Bologna Viale Risorgimento 2 Bologna Tipo di azienda o settore Università Tipo di impiego Collaborazione professionale

DEIS Università degli studi di Bologna Viale Risorgimento 2 Bologna Tipo di azienda o settore Università Tipo di impiego Collaborazione professionale Date (da a) dal 25/09/2010 al 25/12/2010 Principali mansioni e Attività di supporto al progetto UE SMILING Date (da a) dal 01/06/2010 al 01/09/2010 Principali mansioni e Attività di supporto al progetto

Dettagli

AZIENDA SANITARIA PROVINCIALE DI ENNA

AZIENDA SANITARIA PROVINCIALE DI ENNA CURRICULUM VITAE INFORMAZIONI PERSONALI No me Bisignano Mario Data di nascita 05/06/1974 Qualifica DIRIGENTE INGEGNERE Amministrazione AZIENDA SANITARIA PROVINCIALE DI ENNA Incarico attuale e servizio

Dettagli

Un analisi della VQR04-10. A cura di P. Ciancarini, membro GEV area1 Riunione GRIN Milano, 20 novembre 2013

Un analisi della VQR04-10. A cura di P. Ciancarini, membro GEV area1 Riunione GRIN Milano, 20 novembre 2013 Un analisi della VQR04-10 A cura di P. Ciancarini, membro GEV area1 Riunione GRIN Milano, 20 novembre 2013 Agenda Il passato: come è stata impostata la VQR2004-2010 Il presente: analisi e conseguenze dei

Dettagli

Curriculum dell attività scientifica e professionale di Marina Popolizio

Curriculum dell attività scientifica e professionale di Marina Popolizio Curriculum dell attività scientifica e professionale di Marina Popolizio Titoli di Studio - Dottorato di Ricerca in Matematica conseguito presso l Università degli Studi di Bari in data 28-03-2008. Titolo

Dettagli

Agenda. Qualità e Misurazione: definizioni possibili. Modello QEST/LIME. Validazione degli indicatori di processo. Conclusioni

Agenda. Qualità e Misurazione: definizioni possibili. Modello QEST/LIME. Validazione degli indicatori di processo. Conclusioni Agenda Qualità e Misurazione: definizioni possibili Entità misurabili approccio IPO (Input-Processing-Output) approccio STAR (Software TAxonomy Revised) Analisi Multidimensionale Gestione dei progetti

Dettagli

Le tematiche da me sviluppate hanno avuto per oggetto:

Le tematiche da me sviluppate hanno avuto per oggetto: Dott. Luca Bixio RELAZIONE SULL'ATTIVITA' E LE RICERCHE SVOLTE ALLA CONCLUSIONE DEL SECONDO ANNO DEL XXIII CICLO DEL CORSO DI DOTTORATO DI RICERCA IN SCIENZE E INGEGNERIA DELLO SPAZIO 1. TEMATICHE DI RICERCA

Dettagli

LA METODOLOGIA DYNAMIC COMPUTATIONAL G.I.S.

LA METODOLOGIA DYNAMIC COMPUTATIONAL G.I.S. LA METODOLOGIA DYNAMIC COMPUTATIONAL G.I.S. Ing. Giuseppe Magro Associato in convenzione di ricerca con il Dipartimento di Ingegneria Energetica Nucleare e del Controllo Ambientale, D.I.E.N.C.A. - Università

Dettagli

Quali e-service per l'azienda e le reti di impresa Progetto Essence. Piattaforma ICT & Design

Quali e-service per l'azienda e le reti di impresa Progetto Essence. Piattaforma ICT & Design Quali e-service per l'azienda e le reti di impresa Progetto Essence Piattaforma ICT & Design IL SISTEMA REGIONALE DELLA RICERCA Università di Bologna Università di Ferrara Università ità di Modena e Reggio

Dettagli

IBM Analytic Surveillance Solution: soluzione innovativa per la videosorveglianza digitale

IBM Analytic Surveillance Solution: soluzione innovativa per la videosorveglianza digitale IBM Analytic Surveillance Solution: soluzione innovativa per la videosorveglianza digitale Cristiana Giansanti Senior IT Architect IBM Global Technology Services 2007 IBM Corporation Agenda L offerta di

Dettagli

Tecniche di riconoscimento statistico

Tecniche di riconoscimento statistico On AIR s.r.l. Tecniche di riconoscimento statistico Applicazioni alla lettura automatica di testi (OCR) Parte 1 - Introduzione generale Ennio Ottaviani On AIR srl ennio.ottaviani@onairweb.com http://www.onairweb.com/corsopr

Dettagli

CURRICULUM VITAE LEONARDO RIGUTINI

CURRICULUM VITAE LEONARDO RIGUTINI CURRICULUM VITAE LEONARDO RIGUTINI Ufficio Dipartimento Ingegneria dell Informazione Universit di Siena Via Roma, 56-53100 Siena (SI) Fax: 0577 233602 e mail: rigutini@dii.unisi.it Casa Via Dei Grifoni

Dettagli

MISSIONE AZIENDALE TRAMITE

MISSIONE AZIENDALE TRAMITE MISSIONE AZIENDALE progettazione, realizzazione, integrazione e conduzione di sistemi complessi con l utilizzo di nuove tecnologie per aziende ed enti pubblici TRAMITE Ricerca e Sviluppo per l ideazione,

Dettagli

È possibile caratterizzare un percorso formativo per gli studenti sulla base di due aree di specializzazione (indirizzi):

È possibile caratterizzare un percorso formativo per gli studenti sulla base di due aree di specializzazione (indirizzi): Percorsi per la Laurea Magistrale in Informatica Percorso Video Game Docenti di riferimento: Dario Maggiorini, Laura Anna Ripamonti Sede di erogazione: Milano LIKE THIS! Obiettivi generali Il mercato dei

Dettagli

Curriculum Vitae di Elisa Ricci

Curriculum Vitae di Elisa Ricci Curriculum Vitae di Elisa Ricci A. Dati Personali Nome e Cognome: Elisa Ricci Data di nascita: 20 Febbraio 1979 Luogo di nascita: Marsciano (Perugia) Stato Civile: Nubile Residenza: Via del progresso,

Dettagli

Gestione della QoS: Il progetto IKNOS

Gestione della QoS: Il progetto IKNOS Gestione della QoS: Il progetto IKNOS Ottimizzazione Tatiana Onali Tatiana Onali, CNIT & Università di Cagliari Obiettivi di ottimizzazione Per una gestione ottima della QoS, le infrastrutture di rete

Dettagli

Monitoring Attention with Twitter Vigilance

Monitoring Attention with Twitter Vigilance Monitoring Attention with Twitter Vigilance http://www.disit.org/tv Esempi Accessibili Paolo Nesi DISIT Lab, Distributed [Systems and internet Data Intelligence and] Technologies Lab Dep. of Information

Dettagli

Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina. G. Bruno Ronsivalle Università Sapienza di Roma Università di Macerata

Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina. G. Bruno Ronsivalle Università Sapienza di Roma Università di Macerata Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina 01101010100010010100000 100101001010101001010000 101001001010100101001000 10010010100101010101010 000101001010001111001010 101010101010101010101000 101010101010101010100100

Dettagli

POLITECNICO DI BARI RICONOSCIMENTO DI VOLTI MEDIANTE H.M.M. SUPPORTATO DA RETI NEURALI

POLITECNICO DI BARI RICONOSCIMENTO DI VOLTI MEDIANTE H.M.M. SUPPORTATO DA RETI NEURALI POLITECNICO DI BARI FACOLTÀ DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA TESI DI LAUREA IN CALCOLATORI ELETTRONICI RICONOSCIMENTO DI VOLTI MEDIANTE H.M.M. SUPPORTATO DA RETI NEURALI Relatore:

Dettagli

ERSEC: un sistema di misura multisensore per guida autonoma di veicoli intelligenti. Gabriella Caporaletti EICAS Automazione S.p.A

ERSEC: un sistema di misura multisensore per guida autonoma di veicoli intelligenti. Gabriella Caporaletti EICAS Automazione S.p.A ERSEC: un sistema di misura multisensore per guida autonoma di veicoli intelligenti Gabriella Caporaletti EICAS Automazione S.p.A Si parte da lontano 1992-97: SISTEMA INTEGRATO DI CONTROLLO VETTURA DRIVE-BY-COMPUTER

Dettagli

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D)

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D) ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI () Calcolo delle corrispondenze Affrontiamo il problema centrale della visione stereo, cioè la ricerca automatica di punti corrispondenti tra immagini Chiamiamo

Dettagli

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM FABIO SCOTTI

CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM FABIO SCOTTI CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM DI FABIO SCOTTI 30 Ottobre 2003 Indice Dati anagrafici e stato di servizio 1 Attività di ricerca 2 Attività didattiche 3 Pubblicazioni 4 1. DATI ANAGRAFICI E STATO DI SERVIZIO

Dettagli

Introduzione alle tecniche di Data Mining. Prof. Giovanni Giuffrida

Introduzione alle tecniche di Data Mining. Prof. Giovanni Giuffrida Introduzione alle tecniche di Data Mining Prof. Giovanni Giuffrida Programma Contenuti Introduzione al Data Mining Mining pattern frequenti, regole associative Alberi decisionali Clustering Esempio di

Dettagli

I Sistemi Informativi Geografici. Laboratorio GIS 1

I Sistemi Informativi Geografici. Laboratorio GIS 1 I Sistemi Informativi Geografici Laboratorio GIS 1 Sistema Informativo Geografico Strumento computerizzato che permette di posizionare ed analizzare oggetti ed eventi che esistono e si verificano sulla

Dettagli

Abstract: this work describes the implementation

Abstract: this work describes the implementation Roberto Stomeo, Giovanni Cortese, Fabrizio Davide Telecom Italia Learning Services Davide Dardari, Andrea Conti, Oreste Andrisano IEIIT-CNR, DEIS Università degli Studi di Bologna NOTE COSTRUZIONE DI MAPPE

Dettagli

PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni

PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni FASE 1: Definizione del Piano di Formazione di massima per i quattro filoni tecnologici individuati Di seguito vengono proposti i piani

Dettagli

INGEGNERIA INFORMATICA E ROBOTICA CORSO DI LAUREA MAGISTRALE

INGEGNERIA INFORMATICA E ROBOTICA CORSO DI LAUREA MAGISTRALE INGEGNERIA INFORMATICA E ROBOTICA CORSO DI LAUREA MAGISTRALE Obiettivo didattico CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA INFORMATICA E ROBOTICA Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica

Dettagli

Automi Cellulari ed emergenza: una ricerca con studenti universitari

Automi Cellulari ed emergenza: una ricerca con studenti universitari Automi Cellulari ed emergenza: una ricerca con studenti universitari G. Faraco Dipartimento di Matematica, Università della Calabria, Cubo 30/B, 87036 Rende (CS), Italia. E-mail: gefa@mat.unical.it R.

Dettagli

DIGITAL SIGNAL PROCESSING. Prof. Marina Ruggieri. Ing. Tommaso Rossi

DIGITAL SIGNAL PROCESSING. Prof. Marina Ruggieri. Ing. Tommaso Rossi Benvenuti al al modulo di: di: ELABORAZIONE NUMERICA DEI SEGNALI 6CFU DIGITAL SIGNAL PROCESSING macroarea: Ingegneria Prof. Marina Ruggieri ruggieri@uniroma2.it Ing. Tommaso Rossi tommaso.rossi@uniroma2.it

Dettagli

Domenico Soldo Ingegnere

Domenico Soldo Ingegnere Curriculum VITÆ Novembre 2010 Domenico Soldo Dati personali Nome Cognome Data di nascita Indirizzo abitazione E-mail P. IVA Domenico Soldo 21/03/1983 Viale Liguria, 60, 74121, Taranto, Italy d.soldo@aeflab.net

Dettagli

F ORMATO EUROPEO INFORMAZIONI PERSONALI. Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA PER IL CURRICULUM VITAE

F ORMATO EUROPEO INFORMAZIONI PERSONALI. Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA PER IL CURRICULUM VITAE F ORMATO EUROPEO PER IL CURRICULUM VITAE INFORMAZIONI PERSONALI Nome ARMANDO STERNIERI Nazionalità Italiana Data di nascita 21 GENNAIO 1966 ESPERIENZA LAVORATIVA Principali mansioni e responsabilità Principali

Dettagli

La Visione Artificiale: Controllo di Qualità, Fotogrammetria e Realtà Virtuale

La Visione Artificiale: Controllo di Qualità, Fotogrammetria e Realtà Virtuale La Visione Artificiale: Controllo di Qualità, Fotogrammetria e Realtà Virtuale D. Prattichizzo G.L. Mariottini F. Moneti M. Orlandesi M. Fei M. de Pascale A. Formaglio F. Morbidi S. Mulatto SIRSLab Laboratorio

Dettagli

Università e trasferimento tecnologico

Università e trasferimento tecnologico UNIVERSITÀ DI BOLOGNA CENTRO INTERDIPARTIMENTALE DI RICERCA INDUSTRIALE INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES (CIRI-ICT) Prof. Marco Chiani Direttore Responsabili scientifici: Prof. F. Callegati,

Dettagli

Modellistica Medica. Maria Grazia Pia INFN Genova. Scuola di Specializzazione in Fisica Sanitaria Genova Anno Accademico 2002-2003

Modellistica Medica. Maria Grazia Pia INFN Genova. Scuola di Specializzazione in Fisica Sanitaria Genova Anno Accademico 2002-2003 Modellistica Medica Maria Grazia Pia INFN Genova Scuola di Specializzazione in Fisica Sanitaria Genova Anno Accademico 2002-2003 Lezione 1 Introduzione al corso Obiettivi Programma Esercitazioni Prerequisiti

Dettagli

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/

Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15. http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Nuovo Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica AA14-15 http://www.dis.uniroma1.it/~ccl_ii/site/ Laurea Magistrale L obiettivo della laurea magistrale in Ingegneria informatica (Master of Science

Dettagli

Data Mining. Gabriella Trucco gabriella.trucco@unimi.it

Data Mining. Gabriella Trucco gabriella.trucco@unimi.it Data Mining Gabriella Trucco gabriella.trucco@unimi.it Perché fare data mining La quantità dei dati memorizzata su supporti informatici è in continuo aumento Pagine Web, sistemi di e-commerce Dati relativi

Dettagli

Casi di studio e progetti sull'innovazione informatica dei servizi logistici Rete Alta Tecnologia dell Emilia-Romagna Piattaforma ICT & Design

Casi di studio e progetti sull'innovazione informatica dei servizi logistici Rete Alta Tecnologia dell Emilia-Romagna Piattaforma ICT & Design Casi di studio e progetti sull'innovazione informatica dei servizi logistici Rete Alta Tecnologia dell Emilia-Romagna Piattaforma ICT & Design Lucia Mazzoni, ASTER IL SISTEMA REGIONALE DELLA RICERCA Università

Dettagli

Smart Cities : 10 Febbraio 2014. Smart Security per Smart Cities Trend Tecnologici. Auditorim- Assolombarda via Pantano Milano

Smart Cities : 10 Febbraio 2014. Smart Security per Smart Cities Trend Tecnologici. Auditorim- Assolombarda via Pantano Milano : Trend Tecnologici Trend tecnologici per la sicurezza delle città intelligenti Luca Bertoletti Hyperion Srl Direttivo ClubTi - Milano 10 Febbraio 2014 Auditorim- Assolombarda via Pantano Milano Security

Dettagli

Agenda. Obiettivi. Attività principali di ricerca. Arrività secondarie di ricerca. Pubblicazioni. Conclusioni e Sviluppi futuri

Agenda. Obiettivi. Attività principali di ricerca. Arrività secondarie di ricerca. Pubblicazioni. Conclusioni e Sviluppi futuri Curriculum: Sistemi avanzati di manifattura Relazione del Primo Anno Embedding intelligence in smart materials for micro-machining machining Coordinatore: Prof. Giovanni Legnani Tutor: Prof. Rodolfo Faglia

Dettagli

Tecnologie su base semantica e Ubiquitous computing per il supporto alle decisioni in ambito ospedaliero

Tecnologie su base semantica e Ubiquitous computing per il supporto alle decisioni in ambito ospedaliero Tecnologie su base semantica e Ubiquitous computing per il supporto alle decisioni in ambito ospedaliero Michele Ruta Politecnico di Bari Crescenzio Scioscia Policlinico di Bari SMAU Business 2010 10-11

Dettagli

UniRoma2 - Ingegneria del Software 1 1

UniRoma2 - Ingegneria del Software 1 1 Object Oriented Analysis - OOA La fase di OOA definisce, secondo un approccio ad oggetti, COSA un prodotto software deve fare (mentre la fase di OOD definisce, sempre secondo un approccio ad oggetti, COME

Dettagli

Capacità Tecnologiche per l Homeland Security: la piattaforma G8 e le infrastrutture critiche Milano, 5 Febbraio 2010

Capacità Tecnologiche per l Homeland Security: la piattaforma G8 e le infrastrutture critiche Milano, 5 Febbraio 2010 Capacità Tecnologiche per l Homeland Security: la piattaforma G8 e le infrastrutture critiche Milano, 5 Febbraio 2010 Ing. Francesco Vinelli Ingegneria Grandi Sistemi 2009 SELEX Sistemi Integrati Confidential

Dettagli

Prof. A. Bemporad, Ing. S. Di Cairano 26 Maggio 2005. Esercitazione di Tecnologia dei Sistemi di Controllo

Prof. A. Bemporad, Ing. S. Di Cairano 26 Maggio 2005. Esercitazione di Tecnologia dei Sistemi di Controllo Università degli Studi di Siena Prof. A. Bemporad, Ing. S. Di Cairano 26 Maggio 2005 Esercitazione di Tecnologia dei Sistemi di Controllo Implementazione di controllori con xpc target Questa esercitazione

Dettagli

TechnoAware Profilo TechnoAware s.r.l. -

TechnoAware Profilo TechnoAware s.r.l. - TechnoAware Profilo TechnoAware produce tecnologie e soluzioni per ambienti intelligenti. Fondata nel 2003 TechnoAware nasce dall esperienza e competenza del gruppo di ricerca ISIP40 dell Università di

Dettagli

VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ

VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ COMPETITIVITA 2.0? VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ F.Boccia/B.IT sas 1 SOMMARIO PROGETTAZIONE ASSISTITA DA CAE/SIMULAZIONE/SUPERCALCOLO LOGISTICA INTELLIGENTE

Dettagli

Questo documento riporta informazioni generali sul progetto europeo QALL-ME. Il pubblico al quale si rivolge è ampio e generico e il suo scopo

Questo documento riporta informazioni generali sul progetto europeo QALL-ME. Il pubblico al quale si rivolge è ampio e generico e il suo scopo QALL-ME EXECUTIVE SUMMARY Autore: Bernardo Magnini Presso: ITC-irst, Trento, Italia Introduzione Questo documento riporta informazioni generali sul progetto europeo QALL-ME. Il pubblico al quale si rivolge

Dettagli

Curriculum Valerio Lacagnina Dati personali Data di nascita: 05 maggio 1966 Luogo di nascita: Palermo Titoli di studio (1998) Dottore di Ricerca in "Scienze Finanziarie per l'impresa", sede amministrativa

Dettagli