Contatto: Sergio Canazza Antonio Rodà

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1 Questa e` una lista parziale delle proposte per tesine triennali riguardanti argomenti di Ing. Informatica. Alla fine di ogni proposta e` indicato il docente da contattare per avere maggiori informazioni. Proposte aggiuntive si possono trovare tra gli annunci sul forum Proposte di Tesi del DEI o contattando direttamente i docenti, inclusi quelli non presenti tra i contatti in questa lista. Si noti che alcune tesine potrebbero essere gia` state assegnate e che l assegnazione di una tesina ad uno studente che la richiede non avviene in maniera automatica. METODI AUTOMATICI PER LA CONSERVAZIONE DEI BENI CULTURALI SONORI Sono attivabili vari progetti finalizzati all conservazione di beni culturali sonori, in particolare vecchie registrazioni su disco o nastro magnetico: - riproduzione della musica incisa su disco fonografico a partire da un fotografia del supporto - individuazione automatica (con tecniche di signal processing e/o machine learning) di elaborazioni subite dall audio - individuazione automatica (con tecniche di computer vision e di machine learning) di danni, difetti, alterazioni presenti sulla superficie di nastri magnetici Contatto: Sergio Canazza ; Antonio Rodà (roda@dei.unipd.it) INSTALLAZIONI INTERATTIVE MUSEALI All interno di questo progetto, le tesine possono riguardare: - la simulazione di player analogici (grammofono, magnetofono multitraccia) - la simulazione di strumenti musicali antichi (ad es. flauto di Pan dell antico Egitto) Contatto: Sergio Canazza ; Antonio Rodà (roda@dei.unipd.it) HUMAN- COMPUTER INTERACTION (HCI) Sono disponibili principalmente tesine compilative, ma anche tesine sperimentali qualora lo studente possieda già esperienza di progettazione software. Una tesina compilativa richiede di studiare lo stato dell'arte in un settore di ricerca dell'interazione uomo- computer (esempi: social computing; accessibilità; progettazione della user experience). Una tesina sperimentale richiede la progettazione e l'implementazione di una interfaccia utente innovativa, o una parte di essa, su dispositivi mobili. Contatto: Carlo Fantozzi (carlo.fantozzi@unipd.it)

2 FEATURE SOFT- BIOMETRICHE PER IL RICONOSCIMENTO DI PERSONE Le feature soft- biometriche sono caratteristiche con cui una persona appare in un'immagine. Tali caratteristiche sono invarianti nel tempo, perciò possono essere utilizzate per collegare la stessa persona vista in due momenti diversi di un flusso video (attività definita "re- identificazione"). Questa tesina si concentra sull'analisi e sul confronto di tali feature, e su come sia possibile impiegarle nei sistemi di re- identificazione di persone Contatto: Stefano Ghidoni (ghidoni@dei.unipd.it) BODY POSE ESTIMATION PER INTERFACCE UOMO- ROBOT I sistemi di collaborazione uomo- robot possono essere gestiti tramite un'interfaccia molto naturale da usare: la posa del corpo umano. Questa tesina affronta lo studio delle diverse tecniche di valutazione della postura del corpo (body pose estimation) utilizzate per la comunicazione con i robot. Contatto: Stefano Ghidoni (ghidoni@dei.unipd.it) SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE E SISTEMI DI REPUTAZIONE NELLE SCELTE COLLETTIVE I sistemi di raccomandazione permettono di selezionare, all'interno di un ampio catalogo, un numero limitato di prodotti personalizzati sulla base delle preferenze dell'utente. I sistemi di reputazione permettono di ordinare un serie di alternative sulla base dei rating (preferenze) espressi dagli utenti. La tesina richiede l'analisi degli algoritmi classici in letteratura che combinano sistemi di raccomandazione e sistemi di reputazione, la progettazione e l'implementazione di un nuovo algoritmo che integri queste due tipologie di sistemi per le scelte di gruppo. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE BASATI SU TAG La tesina richiede lo studio degli algoritmi classici usati in sistemi di raccomandazione basati su tag e l'analisi di dati sperimentali già ottenuti dall'applicazione di uno di questi algoritmi su un problema reale.

3 UN SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE DI DOCUMENTI SCIENTIFICI La tesina richiede la progettazione e l'implementazione di un sistema di raccomandazione di documenti scientifici tra ricercatori di una stessa sede. Tesi in collaborazione con Giorgio Maria Di Nunzio. ALGORITMI DI STABLE MATCHING PER L'ASSEGNAMENTO DI STUDENTI A SCUOLE La tesina richiede lo studio degli algoritmi classici di stable matching usati all'estero in problemi reali per la suddivisione di un grande numero di studenti in un certo numero di scuole in base alle preferenze degli studenti, in base a vincoli di priorità e vincoli di capacità delle scuole, l'implementazione di uno di tali algoritmi e l'analisi sperimentale su dati reali. ALGORITMI DI STABLE MATCHING PER LO SCAMBIO DI RENI La tesina richiede lo studio degli algoritmi classici di stable matching usati all'estero per lo scambio di reni, l'implementazione di uno di tali algoritmi e l'analisi sperimentale su dati reali e/o la progettazione di algoritmi innovativi simili da utilizzare in altri contesti applicativi. RAGIONAMENTO CON PREFERENZE IN AAL La tesina richiede di analizzare formalismi per il ragionamento con preferenze nel modello di comportamento di un robot per ambient assisted living. Tesi in collaborazione con Stefano Ghidoni. QUANTUM ROBOTICS La tesina richiede di studiare e confrontare gli algoritmi utilizzati nell'ambito della robotica quantistica. Tesi in collaborazione con Stefano Ghidoni e Pino Vallone.

4 ALGORITMI E STRUTTURE DATI IN BIOINFORMATICA Le tesine possono essere compilative oppure implementative/sperimentali e riguardano l applicazione di algoritmi e strutture dati all analisi di sequenze biologiche. In una tesina compilativa viene richiesto di studiare alcuni approcci alla soluzione di un problema e farne un analisi critica comparativa. In una tesina implementativa viene richiesto di implementare un algoritmo e analizzarne le performance, anche confrontandosi eventualmente con altri tool. Contatto: Cinzia Pizzi (cinzia.pizzi@dei.unipd.it) ESECUZIONE AUTOMATICA DELLA MUSICA Il progetto prevede l analisi di esecuzioni musicali umane, allo scopo di modellare i meccanismi dell espressività musicale e implementare un pianista virtuale in grado di simulare il comportamento di un musicista umano. All interno di questo progetto, possono venire individuati vari compiti per tesi e tesine. AFFECTIVE COMPUTING Con Affettive Computing si intende la capacità di un calcolatore di riconoscere e manifestare emozioni. In particolare, questo progetto mira a studiare come la musica sollecita emozioni e sensazioni negli ascoltatori, al fine di riconoscerle automaticamente mediante algoritmi di machine learning. RICONOSCIMENTO EVENTI SONORI Obiettivo della tesina è lo studio e la sperimentazione di algoritmi per la localizzazione e il riconoscimento automatico di eventi sonori mediante tecniche di machine learning. Le applicazioni previste sono sistemi di sorveglianza audio- video e sistemi di tele- assistenza per anziani

5 AMBIENTI TECNOLOGICAMENTE AUMENTATI PER L APPRENDIMENTO Progettazione e sviluppo di serious game per facilitare l apprendimento. In particolare, si prevede di sviluppare giochi per reactive floor, un pavimento interattivo in corso di sperimentazione in alcune scuole del territorio. SIMILARITY SEARCH Le tesine riguardano algoritmi per la ricerca di oggetti simili in large collezioni di dati multidimensionali. In particolare, le tesine si focalizzano su tecniche di locality sensitive hashing, algoritmi per nearest neighbour, algoritmi per diversity. Ogni tesina consiste nello studio ed eventuale implementazione di alcuni algoritmi proposti in letteratura. Contatto: Francesco Silvestri (silvestri@dei.unipd.it) ALGORITMI PER L ESTRAZIONE DI SOTTOGRAFI Le tesine riguardano algoritmi per l'estrazione di sottografi da un grafo dato in input. Le tesine si focalizzano su algoritmi che sfruttano proprietà dell input (e.g., density) o caratteristiche della piattaforma di calcolo (e.g., parallelismo o gerarchia di memoria). Ogni tesina consiste nello studio ed eventuale implementazione di alcuni algoritmi proposti in letteratura. Contatto: Francesco Silvestri (silvestri@dei.unipd.it) METODI DI SAMPLING PER L IDENTIFICAZIONE DI SOTTOGRAFI FREQUENTI L identificazione di sottografi frequenti e` una primitiva fondamentale nell analisi di vari tipi di reti (e.g., social networks, reti biologiche). La tesina richiede di studiare e potenzialmente implementare metodi basati sul sampling per l estrazione di sottografi frequenti da reti di grandi dimensioni, applicando tali metodi a reti reali di gradi dimensioni (social network e/o reti biologiche). Contatto: Fabio Vandin (fabio.vandin@unipd.it) MACHINE LEARNING E APPLICAZIONI BIOMEDICHE Tecniche di machine learning trovano sempre maggiore applicazione nell analisi di grandi moli di dati biologici e biomedici. La tesina richiede di studiare diverse tecniche di machine learning, in particolare di deep learning, ed il loro utilizzo in ambito biomedico. Contatto: Fabio Vandin (fabio.vandin@unipd.it)