CODICE 108871 ANNO ACCADEMICO 2025/2026 CFU 6 cfu anno 1 COMPUTER SCIENCE 11964 (LM-18) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01 LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre PRESENTAZIONE Questo corso presenta le basi della Realtà Aumentata, considerando sia gli aspetti di Computer Vision necessari per acquisire conoscenza degli ambienti reali, sia gli elementi tecnici indispensabili per sviluppare applicazioni AR. Sarà illustrato il principale framework software per lo sviluppo di applicazioni AR, sempre con riferimento agli aspetti teorici e alle basi di riferimento. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Apprendere i fondamenti teorici e metodologici della Realtà Aumentata, dai concetti di visione computazionale 3D per la modellazione del mondo reale, alla sintesi degli ambienti virtuali e alla loro integrazione. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Al termine del corso, lo studente/la studentessa sarà in grado di: Comprendere i fondamenti teorici e metodologici della Realtà Aumentata Conoscere i concetti base della Computer Vision necessari per costruire un modello dell’ambiente reale Comprendere i concetti base della Realtà Virtuale per sintetizzare ambienti virtuali Capire le tecniche per allineare in modo coerente elementi reali e virtuali Sviluppare applicazioni di Realtà Aumentata utilizzando i principali strumenti e software all’avanguardia PREREQUISITI Algebra lineare: vettori, matrici, trasformazioni lineari. Programmazione imperativa MODALITA' DIDATTICHE Lezioni teoriche e pratiche Progetto: Sviluppo di un’applicazione di Realtà Aumentata utilizzando i metodi presentati nel corso. PROGRAMMA/CONTENUTO Introduzione alla Realtà Aumentata e al Continuum di Milgram Tecnologie (VST, OST, dispositivi portati a mano, AR spaziale) Nozioni base sul sistema visivo umano Allineamento reale-virtuale: tracciamento e calibrazione. Fondamenti di trasformazioni geometriche e pipeline grafica Modelli di display Tracciamento del mondo esterno: tecniche non basate sulla visione Computer vision: rilevamento di feature, tracciamento basato su immagini, SLAM, omografia e geometria epipolare Calibrazione della camera, SPAAM Coerenza visiva, tecnica del ghost Interazione (tracciamento delle mani, pulsanti virtuali, ecc.) Pratica: Unity, Vuforia, AR Core, Hololens TESTI/BIBLIOGRAFIA Materiale e riferimenti forniti dai docenti DOCENTI E COMMISSIONI MANUELA CHESSA Ricevimento: Su appuntamento via email: manuela.chessa@unige.it (il docente ha piu' insegnamenti per vari corsi di studi, specificare sempre il cognome e l'insegnamento) FABIO SOLARI Ricevimento: Su appuntamento via email: fabio.solari@unige.it (il docente ha piu' insegnamenti per vari corsi di studi, specificare sempre il cognome e l'insegnamento) LEZIONI INIZIO LEZIONI In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Progetto (lavoro di gruppo). Esame orale. Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa MODALITA' DI ACCERTAMENTO l progetto sarà valutato in base alla correttezza e all’efficienza della soluzione, considerando anche gli aspetti percettivi e la coerenza 3D/visiva. L’esame orale riguarderà gli aspetti teorici e algoritmici trattati nel corso. ALTRE INFORMAZIONI Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.
