Master Thesis

Utilizzo di GAN per la generazione di impronte digitali con doppia identità

Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche Type: Progetto/Ricerca Abstract: È stato dimostrato che è possibile generare impronte digitali con doppia identità in grado di frodare sistemi automatici di riconoscimento. D’altra parte, le tecniche attualmente utilizzate generano impronte digitali che possono presentare artefatti facilmente… Read More »Utilizzo di GAN per la generazione di impronte digitali con doppia identità

Analisi delle capacità dei Large Language Model (LLM) tramite ChatGPT

Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche Type: Progetto/Ricerca Abstract: Predisposizione e esecuzione di un insieme di esperimenti per l’analisi delle capacità dei Large Language Model (LLM) interfacciandosi con ChatGPT tramite le API di OpenAI. Advisor/Co-Advisor: Prof. Matteo Ferrara Note: Richieste conoscenze di Deep Learning.… Read More »Analisi delle capacità dei Large Language Model (LLM) tramite ChatGPT

Identificazione degli esemplari di delfino sulla base dell’analisi della pinna dorsale

Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche Type: Progetto/Ricerca Abstract:I singoli esemplari di delfino possono essere riconosciuti in base all’analisi della pinna dorsale e della presenza di eventuali cicatrici, ferite, incisioni. Obiettivo della tesi è lo sviluppo di un sistema di visione che sia… Read More »Identificazione degli esemplari di delfino sulla base dell’analisi della pinna dorsale

Analisi dei denti rinvenuti in contesti archeologici o forensi

Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche Type: Progetto/Ricerca Abstract: L’analisi di sottilissime sezioni del dente può rivelare numerosissime informazioni sulla persona quali l’età o il tipo di alimentazione, analisi particolarmente utili in contesti archeologici. Per questo tipo di analisi l’immagine della sezione del… Read More »Analisi dei denti rinvenuti in contesti archeologici o forensi

Reinforcement learning models for path planner

Course: Master’s Degree in Computer Science and Engineering Type: Research at VisLab Abstract: Analysis, development and testing of reinforcement-learning model for: Low level planner (control) High level planner (decision-making) Advisor/Co-Advisor: Prof. Matteo Ferrara Note: Base knowledge of deep learning is required

Deep learning models for path planner

Course: Master’s Degree in Computer Science and Engineering Type: Research at VisLab Abstract: Analysis, development and testing of deep learning models for: Object based motion forecasting integrated with path planner High level planner (decision-making) Advisor/Co-Advisor: Prof. Matteo Ferrara Note: Base knowledge of deep learning is required