Annalisa FrancoCourse: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Progetto/Ricerca
Abstract: La tesi ha lo scopo di realizzare un sistema di riconoscimento biometrico in grado di confrontare ortopanoramiche (immagini radiografiche acquisite dai dentisti) con immagini radiografiche parziali dei denti ai fini della ricerca di persone in una watch list.
Advisor/Co-Advisor: Prof.ssa Annalisa Franco, Guido Borghi
Note: In collaborazione con il Dipartimento di Scienze Mediche Veterinarie. Richieste competenze di Visione Artificiale e Deep Learning. [...]
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Guido BorghiCourse: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Progetto/Ricerca
Abstract: la tesi verterà sullo sviluppo e/o l’utilizzo di un framework di Federated Learning (FL) per l’addestramento di modelli basati su Deep Learning e su dati sensibili biometrici. Il framework permetterà l’addestramento distribuito di modelli di Intelligenza Artificiale per il rilevamento di attacchi basati su Face Morphing.
L’addestramento distribuito rappresenta uno scenario differente da quello classico di Machine Learning in cui è disponibile un unico, grande dataset su cui effettuare il maniera centralizzata l’addestramento dei modelli: per tale motivo l’addestramento distribuito richiede analisi e soluzioni specifiche.
Advisor/Co-Advisor: Guido Borghi
Note: la scelta di impostare il lavoro di tesi più sul lato di ricerca o su quello applicativo verrà discussa con lo studente. Nel primo caso, il lavoro di tesi sarà possibilmente finalizzato alla pubblicazione scientifica, utile sia per entrare nel contesto aziendale sia per proseguire il proprio percorso all’interno dell’Università. Per questo motivo, viene richiesta la capacità di lavorare in gruppo, forte motivazione e voglia di fare bene.
Per approfondire l’argomento si consiglia di consultare i seguenti post e articoli scientifici:
CLARA: NVidia framework per il Federated Learning
Federated Learning (Google Presentation)
Incremental Training of Face Morphing Detectors [...]
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Guido BorghiCourse: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Progetto/Ricerca
Abstract: allo studente viene richiesto lo sviluppo di modelli avanzati per la stima automatica di misure antropometriche (ad esempio altezza, lunghezza braccia e gambe, circonferenza del bacino) a partire da immagini, quindi tramite tecniche non invasive. Possono eventualmente essere predetti anche dati personali, quali l’età e l’identità.
Lo studio di concentrerà su modelli di Machine e Deep Learning. Si predilige lo sviluppo di metodi multimodali, basati su quindi su immagini RGB e/o immagini di profondità (depth maps) e/o immagini termiche (thermal images) acquisite con specifici sensori.
Advisor/Co-Advisor: Guido Borghi
Note: la scelta di impostare il lavoro di tesi più sul lato di ricerca o su quello applicativo verrà discussa con lo studente. Nel primo caso, il lavoro di tesi sarà possibilmente finalizzato alla pubblicazione scientifica, utile sia per entrare nel contesto aziendale sia per proseguire il proprio percorso all’interno dell’Università. Per questo motivo, viene richiesta la capacità di lavorare in gruppo, forte motivazione e voglia di fare bene.
Per approfondire l’argomento si consiglia di consultare i seguenti articoli scientifici:
Baracca: a Multimodal Dataset for Anthropometric Measurements in Automotive [...]
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Guido BorghiCourse: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Ricerca
Abstract: la tesi si concentra nello sviluppo di sistemi per il riconoscimento automatico dell’identità di una persona tramite l’acquisizione di immagini del volto e modelli di Machine e Deep Learning. Si predilige lo sviluppo di metodi multimodali, basati su immagini RGB e/o immagini di profondità e/o immagini termiche.
Advisor/Co-Advisor: Guido Borghi
Note: la scelta di impostare il lavoro di tesi più sul lato di ricerca o su quello applicativo verrà discussa con lo studente. Nel primo caso, il lavoro di tesi sarà possibilmente finalizzato alla pubblicazione scientifica, utile sia per entrare nel contesto aziendale sia per proseguire il proprio percorso all’interno dell’Università. Per questo motivo, viene richiesta la capacità di lavorare in gruppo, forte motivazione e voglia di fare bene.
Per approfondire l’argomento si consiglia di consultare i seguenti articoli scientifici:
A Systematic Comparison of Depth Map Representations for Face Recognition
Face Verification from Depth using Privileged Information [...]
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