Scanner 3D con proiettore e videocamera

In questa dissertazione viene descritto un sistema sviluppato per ottenere una rappresentazione a tre dimensioni in real time di una superficie. Il sistema si avvale di alcune tecniche di ottimizza- zione e di trattamento dell’immagine e sfrutta dispositivi comuni e di facile reperibilita`: una videocamera e un proiettore.

Aumentare la realta' aumentata: il caso del First-Person Shooter Game sul Conte Luigi Ferdinando Marsili

Questa trattazione verterà sull'analisi di un sistema di gioco tra due individui, tra loro interagenti mediante handeld device, in un contesto immersivo posto in un luogo chiuso di natura museale. L'intera struttura, sviluppata nell'ambito del Corso di Sistemi ed Applicazioni Multimediali nell'anno 2010-2011, vuole porre un'innovazione rispetto agli scenari esistenti: laddove un'interazione museale richieda spesso la staticità dell'utilizzatore del servizio, il mezzo del gioco richiede invece la manipolazione e il movimento all'interno del luogo, garantendo un coinvolgimento maggiormente accentuato rispetto alla normale fruizione dei contenuti. Inoltre, la scelta alla base della realizzazione realizzazione si affida allo strumento multimediale e sempre più diffuso costituito dalle tecniche di Realtà Aumentata, che appongono aggiunte digitali all'ambiente circostante e permettono di modellare strutture d'informazione e manipolazione percepibili solo tramite apposite interfacce, ma pienamente inserite in un tessuto reale. La componente innovativa in questo schema è però portata da un'ulteriore aspetto, quello della cooper- azione di due dispositivi in contemporanea attori dell'interazione che, attraverso l'azione sulle informazioni esistenti, consentono di produrre modifiche rilevabili da ciascuno dei coinvolti.

OGRE: analisi di un motore grafico 3D

In questa tesi descriveremo e analizzeremo il motore grafico OGRE, acronimo di Object-Oriented Graphics Rendering Engine. La scelta di analizzare proprio questo motore grafico è legata a diverse considerazioni. Innanzitutto, OGRE è rilasciato con licenza open source e quindi rende disponibile il suo codice sorgente. Questo è molto importante, in un contesto di studio e sperimentazione come quello universitario, perché permette di comprendere e analizzare anche il funzionamento interno del motore grafico. Inoltre, OGRE è un progetto maturo e stabile con una vasta comunità di sviluppatori e utilizzatori alle spalle. Esiste molta documentazione a riguardo, tra wiki, libri e manuali, e un forum molto attivo per la richiesta di aiuto e consigli. A conferma, sia della bontà del progetto che delle ottime prestazioni del motore grafico, basta dire che OGRE è utilizzato anche da applicazioni commerciali, come videogame, editor 3D e simulatori. Infine, la caratteristica che contraddistingue OGRE da tutti gli altri motori grafici è il fatto di essere "solamente" un motore di rendering puro. Ciò significa che qualsiasi funzionalità non direttamente legata al rendering, come ad esempio la gestione degli input dell'utente, non è supportata da OGRE. Anche se questo può sembrare un difetto, in realtà ciò permetterà di concentrarci solamente sugli aspetti legati al rendering che, in un motore grafico, costituiscono la parte fondamentale.

Frame-driven Extraction of Linked Data and Ontologies from Text

Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.

Introduzione dell'e-marketing in Cina: il caso di Dolce&Gabbana

La tesi mira ad introdurre il web marketing cinese alle imprese italiane.

Dai videogiochi al gaming: analisi del fenomeno della Gamification

Analisi sul fenomeno della Gamification

Sicurezza di rete, analisi del traffico e monitoraggio.

Il lavoro è stato suddiviso in tre macro-aree. Una prima riguardante un'analisi teorica di come funzionano le intrusioni, di quali software vengono utilizzati per compierle, e di come proteggersi (usando i dispositivi che in termine generico si possono riconoscere come i firewall). Una seconda macro-area che analizza un'intrusione avvenuta dall'esterno verso dei server sensibili di una rete LAN. Questa analisi viene condotta sui file catturati dalle due interfacce di rete configurate in modalità promiscua su una sonda presente nella LAN. Le interfacce sono due per potersi interfacciare a due segmenti di LAN aventi due maschere di sotto-rete differenti. L'attacco viene analizzato mediante vari software. Si può infatti definire una terza parte del lavoro, la parte dove vengono analizzati i file catturati dalle due interfacce con i software che prima si occupano di analizzare i dati di contenuto completo, come Wireshark, poi dei software che si occupano di analizzare i dati di sessione che sono stati trattati con Argus, e infine i dati di tipo statistico che sono stati trattati con Ntop. Il penultimo capitolo, quello prima delle conclusioni, invece tratta l'installazione di Nagios, e la sua configurazione per il monitoraggio attraverso plugin dello spazio di disco rimanente su una macchina agent remota, e sui servizi MySql e DNS. Ovviamente Nagios può essere configurato per monitorare ogni tipo di servizio offerto sulla rete.

Sviluppo di algoritmi per l'automazione di misure industriali

Oggi, grazie al continuo progredire della tecnologia, in tutti i sistemi di produzione industriali si trova almeno un macchinario che permette di automatizzare determinate operazioni. Alcuni di questi macchinari hanno un sistema di visione industriale (machine vision), che permette loro di osservare ed analizzare ciò che li circonda, dotato di algoritmi in grado di operare alcune scelte in maniera automatica. D’altra parte, il continuo progresso tecnologico che caratterizza la realizzazione di sensori di visione, ottiche e, nell’insieme, di telecamere, consente una sempre più precisa e accurata acquisizione della scena inquadrata. Oggi, esigenze di mercato fanno si che sia diventato necessario che macchinari dotati dei moderni sistemi di visione permettano di fare misure morfometriche e dimensionali non a contatto. Ma le difficoltà annesse alla progettazione ed alla realizzazione su larga scala di sistemi di visione industriali che facciano misure dimensioni non a contatto, con sensori 2D, fanno sì che in tutto il mondo il numero di aziende che producono questo tipo di macchinari sia estremamente esiguo. A fronte di capacità di calcolo avanzate, questi macchinari necessitano dell’intervento di un operatore per selezionare quali parti dell’immagine acquisita siano d’interesse e, spesso, anche di indicare cosa misurare in esse. Questa tesi è stata sviluppata in sinergia con una di queste aziende, che produce alcuni macchinari per le misure automatiche di pezzi meccanici. Attualmente, nell’immagine del pezzo meccanico vengono manualmente indicate le forme su cui effettuare misure. Lo scopo di questo lavoro è quello di studiare e prototipare un algoritmo che fosse in grado di rilevare e interpretare forme geometriche note, analizzando l’immagine acquisita dalla scansione di un pezzo meccanico. Le difficoltà affrontate sono tipiche dei problemi del “mondo reale” e riguardano tutti i passaggi tipici dell’elaborazione di immagini, dalla “pulitura” dell’immagine acquisita, alla sua binarizzazione fino, ovviamente, alla parte di analisi del contorno ed identificazione di forme caratteristiche. Per raggiungere l’obiettivo, sono state utilizzate tecniche di elaborazione d’immagine che hanno permesso di interpretare nell'immagine scansionata dalla macchina tutte le forme note che ci siamo preposti di interpretare. L’algoritmo si è dimostrato molto robusto nell'interpretazione dei diametri e degli spallamenti trovando, infatti, in tutti i benchmark utilizzati tutte le forme di questo tipo, mentre è meno robusto nella determinazione di lati obliqui e archi di circonferenza a causa del loro campionamento non lineare.