Genoveffa TORTORA | Progetti

STRUMENTI A SUPPORTO DELLO SVILUPPO DI SISTEMI INFORMATIVI E APPLICAZIONI SOFTWARE

1) L’acquisizione dell’iride avviene mediante il sensore della fotocamera presente sul dispositivo mobile. L’iride è rilevata all’interno dell’immagine e viene segmentata mediante la trasformata di Hough; questa tecnica permette di estrarre zone circolari dall’immagine. Queste zone devono rispettare il vincolo di separabilità, ossia la zona deve essere ben delimitata all’interno dell’immagine. Mediante l’applicazione di una soglia, la regione corretta è selezionata. Una seconda applicazione della stessa tecnica permette di segmentare ed la regione della pupilla; l’iride viene quindi polarizzata. L’applicazione di un filtro fuzzy per l’equalizzazione dell’istogramma, permette di aumentare il contrasto dell’immagine, rendendo visibili particolari di interesse nell’immagine. A questo punto l’immagine viene decomposta in clusters tramite la tecnica della Quad Tree decomposition. Per ogni cluster computato, vengono calcolate entropia, magnitudo e direzione del gradiente. 2) Sebbene tecniche di ricerca basate sull’uso di metaeuristiche siano state ampiamente utilizzate, rimangono diversi aspetti ancora da analizzare. Un primo problema è legato alla diversa rappresentazione delle soluzioni tra i problemi di minimizzazione e selezione e quello di prioritizzazione nel caso si applichino metaeuristiche. Questo aspetto infatti impedisce una rapida applicazione dei progressi ottenuti in un problema agli altri. Relativamente alla generazione automatica di casi di test, il progetto si propone di risolvere i problemi legati alla manutenibilità e alla comprensibilità di test generati automaticamente dalle tecniche esistenti. Questi due aspetti sono fondamentali al fine di permettere una vasta adozione delle tecniche presentate dalla comunità scientifica da parte dei partner industriali.3) Il progetto di ricerca ha anche tra gli obbiettivi lo studio di metodi e tecniche in grado supportare i project manager nella stima dello sforzo/dei costi di sviluppo del software, che risulta essere un'attività cruciale per pianificare/monitorare le attività e allocare le risorse in modo adeguato. In particolare, la ricerca si focalizzerà sull'analisi e la sperimentazione di diverse tecniche di stima (come quelle di Machine Learning), e misure software (sia funzionale come COSMIC, sia non funzionali), con la possibilità di applicarli a contesti caratterizzati da una forte innovazione tecnologica, come per esempio le applicazioni web e le mobile app.4) Ci focalizzeremo sulla gestione della complessità multidisciplinare dei dati che provengono da un territorio abilitato spazialmente allo scopo di consentirne uno scambio fruttuoso. In particolare, si intende progettare un digital knowledge ecosystem, come ambiente aperto e condiviso con proprietà di scalabilità e sostenibilità in grado di realizzare servizi attraverso l'integrazione di quattro elementi orientati al territorio, ossia contenuti, comunità, politiche e pratiche, e tecnologia. L’obiettivo finale sarà fornire, sotto forma di proof-of-concept, evidenza dei vantaggi derivanti dall’adozione di questo nuovo modello di condivisione di informazioni/conoscenza e servizi, per migliorare la qualità di vita degli individui nella comunità di riferimento. La sperimentazione, che avverrà nel campo della sanità e in quello ambientale, potrà infatti mostrare come la conoscenza possa essere veicolata da e verso i prosumers, per un supporto alle decisioni che porti a migliorare i processi che coinvolgono quotidianamente individui e organizzazioni pubbliche e private, con conseguenti vantaggi per l’intera società.Inoltre, saranno investigate nuove metodologie per lo sviluppo di applicazioni finalizzate all’empowering di utenti guidate dall’User Experience e sull’analisi contestuale che miri a potenziare gli utenti in termini di self-efficacy e appartenenza alla community. Le metodologie proposte saranno valutate con esperimenti controllati, focus group e casi aziendali.