Sperimentazione con una libreria per la decodifica di bar code in immagini

In questa tesi viene studiata la libreria zbar.h il cui compito è decodificare i barcode presenti in immagini. Per acquisire le immagini si utilizzano funzioni contenute nella libreria OpenCV. Successivamente viene creata un'interfaccia tra OpenCV e ZBar. Vengono effettuati alcuni test per verificare l'efficienza sia di ZBar e sia dell'interfaccia. Concludendo, si crea una nuova libreria in cui sono inglobate le funzioni di ZBar e l'interfaccia OpenCV-ZBar

Analysis of morphological and functional heterogeneity in ct perfusion images of lung tumours

Questa tesi si propone di innovare lo stato dell’arte dei metodi di analisi dell’eterogeneità in lesioni polmonari attualmente utilizzati, affiancando l’analisi funzionale (emodinamica) a quella morfologica, grazie allo sviluppo di nuove feature specifiche. Grazie alla collaborazione tra il Computer Vision Group (CVG) dell’Università di Bologna e l’Unità Operativa di Radiologia dell’IRCCS-IRST di Meldola (Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico – Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori), è stato possibile analizzare un adeguato numero di casi reali di pazienti affetti da lesioni polmonari primitive, effettuando un’analisi dell’eterogeneità sia su sequenze di immagini TC baseline sia contrast-enhanced, consentendo quindi un confronto tra eterogeneità morfologica e funzionale. I risultati ottenuti sono infine discussi sulla base del confronto con le considerazioni di natura clinica effettuate in cieco da due esperti radiologi dell’IRCCS-IRST.

Architetture, tecnologie ed applicazioni dei droni

Le tematiche presentate in questa tesi fanno parte di una disciplina in ampio sviluppo nella ricerca scientifica moderna denominata “Dronistica”. I droni possiedono caratteristiche fisiche differenti in base alle esigenze dettate dall'ambito di utilizzo. La dronistica è infatti una disciplina molto varia e completa grazie alla versatilità dei dispositivi utilizzati, principalmente però tratta aeromobili a pilotaggio remoto e la loro applicazione nella computer vision. Nonostante il ricco hardware ed i molteplici software attualmente a disposizione dei ricercatori, questo settore è attualmente nelle prime fasi di vita; le prospettive di miglioramento e di sviluppo infatti sono ampie ed in mano a chi si occuperà di effettuare operazioni di ricerca e sperimentazione in tale campo. Nel seguente lavoro viene presentata la dronistica sotto ogni suo aspetto fondamentale, ponendo particolare attenzione ai dettagli tecnici ed alle applicazioni presenti e future. Il lavoro svolto inizia descrivendo la storia dei droni, presentando una panoramica sui modelli, le normative attualmente in vigore ed una classificazione delle applicazioni. La parte centrale della tesi tratta invece gli aspetti tecnici della dronistica, descrivendo le tecnologie hardware e le tecnologie software attualmente disponibili sul mercato. L'ultima parte descrive invece il legame tra i droni e la computer vision, il loro interfacciamento, le applicazioni ed i vantaggi di tale combinazione, mostrando inoltre casi di studio di diverse facoltà tra cui quella di Ingegneria e Scienze Informatiche di Cesena. Infine termina con una conclusione riguardante il lavoro svolto ed una prospettiva sugli sviluppi futuri.

Autocalibrazione di una telecamera utilizzando una singola vista

Viene proposto un metodo completo di autocalibrazione degli intrinseci della telecamera utilizzando una singola vista, sfruttando i punti di fuga riconosciuti nell'immagine. La metodologia è suddivisa in quattro fasi fondamentali: estrazione dei segmenti dall’immagine, clusterizzazione dei segmenti, stima di un punto di fuga da ogni cluster e determinazione dei punti di fuga ortogonali. Viene fornita un nuova metodologia per la determinazione dei punti di fuga, dai cluster di segmenti identificati. Inoltre vengono proposti degli approcci euristici che favoriscono la selezione della terna corretta di punti di fuga ortogonali. L’approccio proposto è completamente modulare e sufficientemente flessibile per poter essere adattato a esigenze diverse. Le prestazioni dell’approccio vengono valutate confrontando altre due proposte alternative, a cui viene sottoposto il medesimo set di immagini, ognuna dotata di diverse caratteristiche. I risultati di questi esperimenti evidenziano la bontà dell’approccio proposto.

Messa a punto di un sistema di microscopia per l'analisi quantitativa di segnali fluorescenti

L’elaborato di tesi, che rientra nell’ambito di un progetto di collaborazione tra l’equipe del laboratorio ICM “Silvio Cavalcanti”, coordinato dal professor Giordano, e il CVG (Computer Vision Group) coordinato dal professor Bevilacqua, mira alla messa a punto di un sistema di misura quantitativa di segnali fluorescenti, tramite l’elaborazione di immagini acquisite in microscopia ottica.

Progettazione e implementazione di un sistema di autorizzazione elettronico per il trasporto auto di persone disabili con validazione biometrica

Notizie riguardanti scandali relativi al utilizzo inappropriato di contrassegni per disabili sono all’ordine del giorno. Situazioni meno popolari dal punto di vista mediatico, ma altrettanto gravi a livello sociale coinvolgono tutti quegli individui che si prodigano a falsificare contrassegni oppure ad utilizzarli anche in mancanza del disabile, eventualmente anche successivamente al decesso del medesimo. Tutto questo va inevitabilmente a discapito di tutti coloro che hanno reale diritto e necessità di usufruire delle agevolazioni. Lo scopo di questa tesi è quindi quello di illustrare un possibile sistema per contrastare e possibilmente debellare questo malcostume diffusissimo in Italia. La proposta è quella di dematerializzare il pass cartaceo sostituendolo con un equiva- lente elettronico, temporaneo e associato non più ad una targa, ma all’individuo stesso. Per farlo si ricorrerà all’uso di tecniche di autenticazione attraverso sistemi biometrici, quali il riconoscimento facciale, vocale, di espressioni facciali e gestures.

Realtà Aumentata applicata alla manutenzione tecnica di macchinari industriali

La tesi, svolta per il completamento della Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, tratta la realizzazione di un progetto prototipo di Computer Vision (CV) e Realtà Aumentata (RA) per la manutenzione tecnica di macchinari industriali attraverso l'utilizzo di dispositivi mobili See-Through. Lo scopo è stato, oltre lo studio dello stato dell'arte in materia, provare con mano e rendere maggiormente visibili al pubblico questi nuovi rami dell'informatica. Il prototipo creato è stato inserito in un contesto aziendale, con misurazioni e prove sul campo. Partendo da una breve introduzione sulla realtà aumentata, nel primo capitolo viene descritto il progetto sviluppato, diviso in due sottoprogetti. Il primo, svolto solamente in una fase iniziale e presentato nel secondo capitolo, espone la realizzazione di un'applicazione mobile per lo streaming video con l'aggiunta di contenuti grafici aumentati. Il secondo, progettato e sviluppato in totale autonomia, rappresenta un prototipo demo di utilizzo della RA. La realizzazione viene illustrata nei capitoli successivi. Nel terzo capitolo si introducono gli strumenti che sono stati utilizzati per lo sviluppo dell'applicazione, in particolare Unity (per il development multi-piattaforma), Vuforia (per gli algoritmi di CV) e Blender (per la realizzazione di procedure di manutenzione). Il quarto capitolo, la parte più rilevante della trattazione, descrive, passo dopo passo, la creazione dei vari componenti, riassumendo in modo conciso e attraverso l'uso di figure i punti cardine. Infine, il quinto capitolo conclude il percorso realizzato presentando i risultati raggiunti e lasciando spunto per possibili miglioramenti ed aggiunte.

Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping

In un mondo che richiede sempre maggiormente un'automazione delle attività della catena produttiva industriale, la computer vision rappresenta uno strumento fondamentale perciò che viene già riconosciuta internazionalmente come la Quarta Rivoluzione Industriale o Industry 4.0. Avvalendomi di questo strumento ho intrapreso presso l'azienda Syngenta lo studio della problematica della conta automatica del numero di foglie di una pianta. Il problema è stato affrontato utilizzando due differenti approcci, ispirandosi alla letteratura. All'interno dell'elaborato è presente anche la descrizione progettuale di un ulteriore metodo, ad oggi non presente in letteratura. Le metodologie saranno spiegate in dettaglio ed i risultati ottenuti saranno confrontati utilizzando i primi due approcci. Nel capitolo finale si trarranno le conclusioni sulle basi dei risultati ottenuti e dall'analisi degli stessi.

Sperimentazione con algoritmi per l'analisi di nuvole di punti per applicazioni di guida autonoma

Al giorno d’oggi quasi tutte le persone possiedono un mezzo motorizzato che utilizzano per spostarsi. Tale operazione, che risulta semplice per una persona, può essere compiuta da un robot o un autoveicolo in modo autonomo? La risposta a questa domanda è si, ma se ad una persona serve solo un po’ di pratica per guidare, questa azione non risulta altrettanto immediata per dei veicoli motorizzati. In soccorso ad essi vi è la Computer Vision, un ramo dell’informatica che, in un certo senso, rende un elaboratore elettronico in grado di percepire l’ambiente circostante, nel modo in cui una persona fa con i propri occhi. Oggi ci concentreremo su due campi della computer vision, lo SLAM o Simultaneous Localization and Mapping, che rende un robot in grado di mappare, attraverso una camera, il mondo in cui si trova ed allo stesso tempo di localizzare, istante per istante, la propria posizione all’interno di esso, e la Plane Detection, che permette di estrapolare i piani presenti all’interno di una data immagine.

Sistema di visione stereo su architettura ZYNQ

Lo scopo della tesi è creare un’architettura in FPGA in grado di ricavare informazioni 3D da una coppia di sensori stereo. La pipeline è stata realizzata utilizzando il System-on-Chip Zynq, che permette una stretta interazione tra la parte hardware realizzata in FPGA e la CPU. Dopo uno studio preliminare degli strumenti hardware e software, è stata realizzata l’architettura base per la scrittura e la lettura di immagini nella memoria DDR dello Zynq. In seguito l’attenzione si è spostata sull’implementazione di algoritmi stereo (rettificazione e stereo matching) su FPGA e nella realizzazione di una pipeline in grado di ricavare accurate mappe di disparità in tempo reale acquisendo le immagini da una camera stereo.

A deep learning-based approach for 3D people tracking

Questa tesi si occupa dell’estensione di un framework software finalizzato all'individuazione e al tracciamento di persone in una scena ripresa da telecamera stereoscopica. In primo luogo è rimossa la necessità di una calibrazione manuale offline del sistema sfruttando algoritmi che consentono di individuare, a partire da un fotogramma acquisito dalla camera, il piano su cui i soggetti tracciati si muovono. Inoltre, è introdotto un modulo software basato su deep learning con lo scopo di migliorare la precisione del tracciamento. Questo componente, che è in grado di individuare le teste presenti in un fotogramma, consente ridurre i dati analizzati al solo intorno della posizione effettiva di una persona, escludendo oggetti che l’algoritmo di tracciamento sarebbe portato a individuare come persone.

Valutazione sperimentale di metodologie di rettificazione e impatto su algoritmi di visione stereo

Ricavare informazioni dalla realtà circostante è un obiettivo molto importante dell'informatica moderna, in modo da poter progettare robot, veicoli a guida autonoma, sistemi di riconoscimento e tanto altro. La computer vision è la parte dell'informatica che se ne occupa e sta sempre più prendendo piede. Per raggiungere tale obiettivo si utilizza una pipeline di visione stereo i cui passi di rettificazione e generazione di mappa di disparità sono oggetto di questa tesi. In particolare visto che questi passi sono spesso affidati a dispositivi hardware dedicati (come le FPGA) allora si ha la necessità di utilizzare algoritmi che siano portabili su questo tipo di tecnologia, dove le risorse sono molto minori. Questa tesi mostra come sia possibile utilizzare tecniche di approssimazione di questi algoritmi in modo da risparmiare risorse ma che che garantiscano comunque ottimi risultati.

Analysis of Local Search Methods for 3D Data

In questa tesi sono stati analizzati alcuni metodi di ricerca per dati 3D. Viene illustrata una panoramica generale sul campo della Computer Vision, sullo stato dell’arte dei sensori per l’acquisizione e su alcuni dei formati utilizzati per la descrizione di dati 3D. In seguito è stato fatto un approfondimento sulla 3D Object Recognition dove, oltre ad essere descritto l’intero processo di matching tra Local Features, è stata fatta una focalizzazione sulla fase di detection dei punti salienti. In particolare è stato analizzato un Learned Keypoint detector, basato su tecniche di apprendimento di machine learning. Quest ultimo viene illustrato con l’implementazione di due algoritmi di ricerca di vicini: uno esauriente (K-d tree) e uno approssimato (Radial Search). Sono state riportate infine alcune valutazioni sperimentali in termini di efficienza e velocità del detector implementato con diversi metodi di ricerca, mostrando l’effettivo miglioramento di performance senza una considerabile perdita di accuratezza con la ricerca approssimata.

Sviluppo di un algoritmo di Object Detection per la privacy in ambito industriale

In questa tesi è descritto il lavoro svolto presso un'azienda informatica locale, allo scopo di ricerca ed implementazione di un algoritmo per individuare ed offuscare i volti presenti all'interno di video di e-learning in ambito industriale, al fine di garantire la privacy degli operai presenti. Tale algoritmo sarebbe stato poi da includere in un modulo software da inserire all'interno di un applicazione web già esistente per la gestione di questi video. Si è ricercata una soluzione ad hoc considerando le caratteristiche particolare del problema in questione, studiando le principali tecniche della Computer Vision per comprendere meglio quale strada percorrere. Si è deciso quindi di implementare un algoritmo di Blob Tracking basato sul colore.

Detecting social patterns within 20th century documentary photos: a deep learning based approach

The job of a historian is to understand what happened in the past, resorting in many cases to written documents as a firsthand source of information. Text, however, does not amount to the only source of knowledge. Pictorial representations, in fact, have also accompanied the main events of the historical timeline. In particular, the opportunity of visually representing circumstances has bloomed since the invention of photography, with the possibility of capturing in real-time the occurrence of a specific events. Thanks to the widespread use of digital technologies (e.g. smartphones and digital cameras), networking capabilities and consequent availability of multimedia content, the academic and industrial research communities have developed artificial intelligence (AI) paradigms with the aim of inferring, transferring and creating new layers of information from images, videos, etc. Now, while AI communities are devoting much of their attention to analyze digital images, from an historical research standpoint more interesting results may be obtained analyzing analog images representing the pre-digital era. Within the aforementioned scenario, the aim of this work is to analyze a collection of analog documentary photographs, building upon state-of-the-art deep learning techniques. In particular, the analysis carried out in this thesis aims at producing two following results: (a) produce the date of an image, and, (b) recognizing its background socio-cultural context,as defined by a group of historical-sociological researchers. Given these premises, the contribution of this work amounts to: (i) the introduction of an historical dataset including images of “Family Album” among all the twentieth century, (ii) the introduction of a new classification task regarding the identification of the socio-cultural context of an image, (iii) the exploitation of different deep learning architectures to perform the image dating and the image socio-cultural context classification.