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CODICE 90539
ANNO ACCADEMICO 2025/2026
CFU
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01
LINGUA Inglese
SEDE
  • GENOVA
PERIODO 2° Semestre

PRESENTAZIONE

L'insegnamento 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

Apprendere i principi fondamentali della visione artificiale, che vanno dagli algoritmi di basso livello agli approcci di alto livello basati sul deep learning.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Conoscenza dei principali metodi di computational vision, compresi i metodi classici e quelli basati su deep learning. Capacità di progettare e realizzare un algoritmo di CV di media difficoltà e di analizzare/modificare algoritmi realizzati da altri. Capacità di analizzare i risultati ottenuti in modo critico ed esaustivo. Capacità di presentare i metodi studiati con un uso adeguato dei termini tecnici e degli strumenti. 

PREREQUISITI

Analisi e algebra lineare

Elaborazione di immagini e machine learning

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni teoriche (22 ore), laboratori guidati (18 ore) + progetto (individuale o a coppie) da 1 CFU 

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • filtri e caratteristiche locali, punti di interesse invarianti di scala, descrittori e corrispondenze tra punti.
  • Analisi del movimento e flusso ottico.
  • Visione 3D.
  • Rappresentazioni di immagini.
  • Rilevamento di oggetti.
  • Segmentazione delle immagini
  • Stima della posa e riconoscimento di azioni

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale fornito dai docenti (slide, puntatori a testi e articoli scientifici) reperibili su Aulaweb

Libro online di riferimento http://szeliski.org/Book/

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica https://corsi.unige.it/corsi/8759/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

  • Durante il semestre i docenti somministrano alcuni compiti che devono essere svolti e consegnati per poter accedere all'esame. 

  • Inoltre gli studenti dovranno svolgere un progetto su un tema scelto tra alcune possibilità offerte dai docenti, svolgimento individuale o a coppie

  • Una prova orale comprendente domande relative al programma svolto, compresi i compiti e il progetto, costituirà la fase finale della valutazione.

  • Il voto d'esame sara formato pesando  50% progetto e 50% orale.  

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

  • La conoscenza dei principali metodi di visione computazionale è valutata con la prova orale.
  • La capacità di progettare e implementare un algoritmo CV di media difficoltà è valutata con il progetto finale
  • la capacità di analizzare/modificare algoritmi creati da altri è valutata con compiti attività pratiche.
  • La capacità di analizzare i risultati ottenuti in modo critico ed esaustivo è valutata durante l'orale, con domande sul progetto.
  • La capacità di presentare i metodi studiati con un uso adeguato di termini e strumenti tecnici è valutata attraverso relazione di progetto e prova orale.

ALTRE INFORMAZIONI

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento.