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FONDAMENTI DI VISIONE ARTIFICIALE E BIOMETRIA

Michele NAPPI FONDAMENTI DI VISIONE ARTIFICIALE E BIOMETRIA

0522500084
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INFORMATICA
2019/2020



ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2016
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
972LEZIONE
MICHELE NAPPI T Curriculum
Obiettivi
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

CONOSCENZA CRITICA DEI FONDAMENTI DELLA BIOMETRIA CONIUGATA NEI VARI CONTESTI APPLICATIVI IN CUI È TRATTATA SOTTO FORMA DI IMMAGINE.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

LO STUDENTE AL TERMINE DEL CORSO:
•AVRÀ CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI PROBLEMATICHE INERENTI L’ANALISI E LA SINTESI DI DATI BIOMETRICI;
•SARÀ IN GRADO DI COMPRENDERE LA LOGICA DELLE TRASFORMATE E DEGLI OPERATORI MAGGIORMENTE UTILIZZATI NEL CONTESTO BIOMTRICO;
•SARÀ IN GRADO DI VALUTARE CRITICAMENTE QUALE TECNICA SI ADATTA MEGLIO ALL’AMBITO APPLICATIVO DI RIFERIMENTO ;
•SARÀ IN GRADO DI UTILIZZARE STRUMENTI COMPARATIVI PER MISURARE LE PRESTAZIONI DI UNA DETERMINATA TECNICA IN TERMINI DI EFFICIENZA ED EFFICACIA;
•SARÀ IN GRADO DI PROGETTARE E IMPLEMENTARE AUTONOMAMENTE STRATEGIE MIGLIORATIVE A PARTIRE DA TECNICHE BASE, IN PARTICOLARE INDIVIDUANDO APPROPRIATE SOLUZIONI PROGETTUALI PER SPECIFICI SISTEMI MULTIBIOMETRICI;
•SARÀ IN GRADO DI SOSTENERE CONVERSAZIONI SU TEMATICHE RELATIVE AGLI ASPETTI FONDAMENTALI DELLA DISCIPLINA FACENDO RICORSO AD UNA TERMINOLOGIA SCIENTIFICA ADEGUATA, E AGLI STRUMENTI DELLA RAPPRESENTAZIONE MATEMATICA E GRAFICA DEI PRINCIPALI FENOMENI DESCRITTI;
•REALIZZERÀ PROGETTI SOFTWARE DI MEDIE DIMENSIONI IN C O MATLAB
Prerequisiti
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE LE CONOSCENZE SUI FONDAMENTI DI ANALISI MATEMATICA E SUI CONCETTI BASE DELL’ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI.
Contenuti
1. L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA VISIONE 6H FRONTALI
2. TECNICHE FONDAMENTALI DI ELABORAZIONE DI IMMAGINI E VIDEO 6H FRONTALI + 3 LAB
3. CLASSIFICAZIONE DELLE SCENE, INDIVIDUAZIONE DI OGGETTI MOBILI E TRACCIAMENTO 6H FRONTALI + 4 LAB
4. TECNICHE DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO E APPROFONDITO PER L'ANALISI DI DATI VISUALI 6H FRONTALI + 6 LAB
5. ANALISI DI UN SISTEMA EVOLUTO DI VIDEO SORVEGLIANZA 6H FRONTALI + 2 LAB
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE LEZIONI FRONTALI (6 CFU) E LABORATORIO (3 CFU).
DURANTE LE ESERCITAZIONI SI PROPONE ALLO STUDENTE LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI NEL CONTESTO DELLA VISIONE ARTIFICIALE CON TECNICHE DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO E APPROFONDITO UTILIZZANDO PHYTON, MATLAB O LINGUAGGIO C . IL METODO DI RISOLUZIONE CONSISTE NELLA COMPRENSIONE DEL PROBLEMA, NELLA PIANIFICAZIONE DELLA SOLUZIONE, E INFINE NELLA RISOLUZIONE IMPLEMENTATIVA. QUEST’ULTIMA FASE PROMUOVE L’ABITUDINE A VALUTARE LA VALIDITÀ DELLA SOLUZIONE E A VERIFICARE LA COERENZA, NONCHÉ L’EFFICACIA E L’EFFICIENZA IN UN CONTESTO COMPARATIVO.
Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI AVERE APPRESO I PRINCIPI FONDAMENTALI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE APPLICATA ALLA COMPUTER VISION, AVENDO ACQUISITO LA CAPACITÀ AD INDIVIDUARE LA SOLUZIONE METODOLOGICA PIÙ APPROPRIATA AL CONTESTO APPLICATIVO DI RIFERIMENTO. IL VOTO, ESPRESSO IN TRENTESIMI CON EVENTUALE LODE, DIPENDERÀ DALLA MATURITÀ ACQUISITA SUI CONTENUTI DEL CORSO. AI FINI DELLA LODE SI TERRÀ CONTO DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE, IN TERMINI DI UTILIZZO DI LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO, E DELL’AUTONOMIA DI GIUDIZIO DIMOSTRATA.
DURANTE IL CORSO SI PROPORRÀ LO SVILUPPO DI UN PROGETTO PRATICO, DA SVOLGERE NELLE ORE DI LABORATORIO E NELLO STUDIO INDIVIDUALE A CASA, IN CUI LO STUDENTE A PARTIRE DA UNA METODOLOGIA DI IMAGING BASE, DOVRÀ PROGETTARE, IMPLEMENTARE E TESTARE IN MODALITÀ COMPARATIVA UNA SOLUZIONE INNOVATIVA APPLICATA AL CONTESTO IA APPLICATA ALLA COMPUTER VISION. IL TEST COMPARATIVO PREVEDE LA SCELTA DI UN DATABASE PUBBLICO SUI CUI È POSSIBILE MISURARE LE PRESTAZIONI IN TERMINI DI EFFICIENZA ED EFFICACIA. IL SW UTILIZZATO PER A SPERIMENTAZIONE SARÀ MATLAB O C.
PER ACCEDERE ALLA PROVA ORALE È NECESSARIO RAGGIUNGERE ALMENO 18.
LA PROVA ORALE CONSISTERÀ IN UN COLLOQUIO IN CUI VERRANNO COLMATE LE LACUNE EVENTUALMENTE RISCONTRATE NELLA PROVA DI LABORATORIO. PER GLI STUDENTI CHE AVESSERO FORNITO UNA SOLUZIONE EFFICIENTE ED EFFICACE, VERRÀ APPROFONDITO UN ARGOMENTO RELATIVO AL PUNTO 2 DELLA SEZIONE CONTENUTI DEL CORSO.
Testi
IL MATERIALE DIDATTICO, DISPENSE DEL DOCENTE, ESEMPI DI ESERCIZI SVOLTI E ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO, SONO DISPONIBILI ONLINE PER GLI STUDENTI SUL SITO DELL’INSEGNAMENTO (EL-PLATFORM).

•MODERNE TECNICHE DI ELABORAZIONE DI IMMAGINI E BIOMETRIA, M. NAPPI E D. RICCIO, ATHENA EDITORE, 2008
•DIGITAL IMAGE PROCESSING (THIRD EDITION), RAFAEL C. GONZALEZ AND PAUL WINTZ, ADDISON WESLEY, 1994
Altre Informazioni
•INDIRIZZO DI POSTA ELETTRONICA DEL DOCENTE: MNAPPI@UNISA.IT
•INDIRIZZI DEL SITO WEB DEL DOCENTE: BIPLAB.UNISA.IT, WWW.UNISA.IT/DOCENTI/MICHELENAPPI/INDEX
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2021-02-19]