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COMPUTATIONAL VISION

CODICE 90539
ANNO ACCADEMICO 2017/2018
CFU 6 cfu al 1° anno di 9014 INFORMATICA (LM-18) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01
SEDE GENOVA (INFORMATICA)
PERIODO 2° Semestre

PRESENTAZIONE

Il corso offre un'introduzione all'analisi di dati visuali. In particolare affronta i problemi della comprensione automatica del contenuto di immagini e video.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Gli studenti riceveranno una panoramica di metodi allo stato dell'arte per la comprensione della semantica di una scena. Impareranno a conoscere i problemi inerenti la rappresentazione  del contenuto di immagini a partire da esempi e approfondiranno diversi tipi di modelli di apprendimento della rappresentazione, inclusi esempi di rete profonda. Inoltre studieranno il problema della classificazione e categorizzazione di immagini. Alla fine del corso si analizzeranno anche possibili estensioni che incorporino informazioni aggiuntive, per esempio la profondità e il movimento. 

 

MODALITA' DIDATTICHE

 Modalità mista: lezioni, attività pratiche, progetto

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • Lezioni introduttive
    • Ripasso di elementi di elaborazione di immagini (filtri, feature, istogrammi, rappresentazioni di colore, ...) e di apprendimento automatico (algoritmi di clustering e di classificazione)
    • Formulazione di problemi: confronto tra immagini, retrieval di immagini, classificazione di immagini 
  • Rappresentare immagini in modo adattivo
    • I primi approcci: istogrammi, insiemi di punti e bag-of-keypoints
    • Codifiche sparse su dizionari overcompleti predefiniti
    • Apprendimento di dizionari da esempi (dictionary learning)
    • Approcci coding-pooling 
    • Architetture profonde
  • Argomenti aggiuntivi: usare il contesto, gestire ed utilizzare informazione temporale e di profondità, affrontare il problema della visualizzazione dei risultati 
  • Progetti e casi di studio

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale fornito dai docenti (slide e articoli scientifici)

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FRANCESCA ODONE (Presidente)

LORENZO ROSASCO (Presidente)

ANNALISA BARLA

NICOLETTA NOCETI

ALESSANDRO VERRI

LEZIONI

MODALITA' DIDATTICHE

 Modalità mista: lezioni, attività pratiche, progetto

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

  • 50% teoria (esame orale)
  • 50% pratica (progetto+seminario)
  • la partecipazione attiva (in classe o attraverso il forum del corso) sarà valutata e contribuirà alla valutazione finale. 

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

  • consegna puntuale degli elaborati
  • partecipazione attiva in classe e sul forum del corso (aulaweb)
  • progetto finale su un caso di studio (datathon-like) e presentazione dei risultati ottenuti 
  • esame orale

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
16/02/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
02/07/2018 09:00 GENOVA Scritto aula VB
27/07/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
21/09/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
28/02/2019 09:00 GENOVA Esame su appuntamento