149 resultados para Morphing, classificazione
Resumo:
Il polietilene oggi è commercialmente noto con il nome di UHMWPE.
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La tesi è finalizzata ad una preliminare fase di sperimentazione di un algoritmo che, a partire da dati di acustica, sia in grado di classificare le specie di pesce presenti in cale mono e plurispecifiche. I dati sono stati acquisiti nella fascia costiera della Sicilia meridionale, durante alcune campagne di ricerca effettuate tra il 2002 e il 2011, dall’IAMC – CNR di Capo Granitola. Sono stati registrati i valori delle variabili ambientali e biotiche tramite metodologia acustica e della composizione dei banchi di pesci catturati tramite cale sperimentali: acciughe, sardine, suri, altre specie pelagiche e pesci demersali. La metodologia proposta per la classificazione dei segnali acustici nasce dalla fusione di logica fuzzy e teorema di Bayes, per dar luogo ad un approccio modellistico consistente in un compilatore naïve Bayes operante in ambiente fuzzy. Nella fattispecie si è proceduto alla fase di training del classificatore, mediante un learning sample di percentuali delle categorie ittiche sopra menzionate, e ai dati di alcune delle osservazioni acustiche, biotiche e abiotiche, rilevate dall’echosurvey sugli stessi banchi. La validazione del classificatore è stata effettuata sul test set, ossia sui dati che non erano stati scelti per la fase di training. Per ciascuna cala, sono stati infine tracciati dei grafici di dispersione/correlazione dei gruppi ittici e le percentuali simulate. Come misura di corrispondenza dei dati sono stati considerati i valori di regressione R2 tra le percentuali reali e quelle calcolate dal classificatore fuzzy naïve Bayes. Questi, risultando molto alti (0,9134-0,99667), validavano il risultato del classificatore che discriminava con accuratezza le ecotracce provenienti dai banchi. L’applicabilità del classificatore va comunque testata e verificata oltre i limiti imposti da un lavoro di tesi; in particolare la fase di test va riferita a specie diverse, a condizioni ambientali al contorno differenti da quelle riscontrate e all’utilizzo di learning sample meno estesi.
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In questa tesi si cercherà di passare in rassegna le caratteristiche fondamentali dei principali tipi galattici. Dopo un breve ex-cursus storico, si passerà al primo capitolo, nel quale si osserverà come le prime catalogazioni si siano basate sulla morfologia di questi oggetti. Si cercherà quindi di mostrare come molte grandezze fisiche siano strettamente legate all’aspetto che questi oggetti celesti mostrano. Nel secondo capitolo verranno trattate le principali caratteristiche fotometriche: si mostreranno isofote di galassie ellittiche, si accennerà al fenomeno dell’isophotal twist, si introdurranno diversi profili di brillanza, sia per galassie ellittiche che per galassie a spirale. Nel terzo ed ultimo capitolo si tratteranno le caratteristiche cinematiche dei due principali tipi galattici. Riusciremo, a questo punto, a trovare una relazione tra l’isophotal twist e le caratteristiche cinematiche delle galassie ellittiche. Dopo aver introdotto il concetto di dispersione di velocità, sarà possibile introdurre brevemente il piano fondamentale, importante relazione tra le caratteristiche principali delle galassie ellittiche. Si discuterà infine della particolare curva di rotazione delle galassie a spirale, la cui velocità si mantiene costante ben oltre i limiti di quanto si possa stimare osservando la materia visibile; questa peculiarità delle galassie a spirale ha portato direttamente all’idea che possa esserci della materia oscura in grado di esercitare una attrazione gravitazionale sulla materia ordinaria.
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Generic object recognition is an important function of the human visual system and everybody finds it highly useful in their everyday life. For an artificial vision system it is a really hard, complex and challenging task because instances of the same object category can generate very different images, depending of different variables such as illumination conditions, the pose of an object, the viewpoint of the camera, partial occlusions, and unrelated background clutter. The purpose of this thesis is to develop a system that is able to classify objects in 2D images based on the context, and identify to which category the object belongs to. Given an image, the system can classify it and decide the correct categorie of the object. Furthermore the objective of this thesis is also to test the performance and the precision of different supervised Machine Learning algorithms in this specific task of object image categorization. Through different experiments the implemented application reveals good categorization performances despite the difficulty of the problem. However this project is open to future improvement; it is possible to implement new algorithms that has not been invented yet or using other techniques to extract features to make the system more reliable. This application can be installed inside an embedded system and after trained (performed outside the system), so it can become able to classify objects in a real-time. The information given from a 3D stereocamera, developed inside the department of Computer Engineering of the University of Bologna, can be used to improve the accuracy of the classification task. The idea is to segment a single object in a scene using the depth given from a stereocamera and in this way make the classification more accurate.
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Con il presente elaborato ci si propone di analizzare le caratteristiche fondamentali dell’ambito normativo nel quale i dispositivi medici si collocano e le conseguenze di tale aspetto regolatorio sulla circolazione dei prodotti stessi nel mercato dell’Unione Europea, con particolare riguardo agli aspetti di classificazione in base alla classe di rischio.
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La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.
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La tesi approfondisce alcuni argomenti di teoria dei gruppi e fornisce alcuni esempi nella classificazione dei gruppi finiti di ordine dato.
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Il presente lavoro è inserito nel contesto di applicazioni che riguardano la pianificazione e gestione delle emergenze umanitarie. Gli aspetti che si sono voluti mettere in evidenza sono due. Da un lato l'importanza di conoscere le potenzialità dei dati che si hanno di fronte per poterli sfruttare al meglio. Dall'altro l'esigenza di creare prodotti che siano facilmente consultabili da parte dell'utente utilizzando due diverse tecniche per comprenderne le peculiarità. Gli strumenti che hanno permesso il presente studio sono stati tre: i principi del telerilevamento, il GIS e l'analisi di Change Detection.
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L’obiettivo di questo lavoro di tesi è stato quindi quello di ricercare e archiviare tutti i dati sperimentali di correnti ioniche umane ventricolari presenti in letteratura fino ad oggi, per costruire uno strumento di facile utilizzo per chiunque abbia la necessità di sviluppare o validare modelli matematici di potenziale d’azione. Partendo da una fase iniziale di ricerca vera e propria degli articoli in letteratura, utilizzando il motore di ricerca PubMed come strumento principale, sono stati estratti e archiviati tutti i dati di interesse, divisi per tipo di corrente, memorizzando le informazioni principali in un foglio di lavoro e salvando i dati sia come immagini che come vettori, per consentirne in futuro una rapida consultazione e un facile utilizzo.
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Questo elaborato scritto tratta la classificazione e la modellizzazione della fisica delle galassie. La prima parte illustra la classificazione morfologica delle galassie. Descrivo la classificazione di Hubble perché è la prima in ordine cronologico, la più semplice e la più importante. In seguito espongo le modifiche introdotte da Sandage e De Vaucouleurs. In particolare cerco di giustificare l’importanza delle classificazioni morfologiche come punto di partenza per una comprensione e una modellizzazione della fisica delle galassie. Nella seconda parte mi concentro sulle caratteristiche fotometriche e cinematiche interne relative a due particolari tipi di galassie: le Ellittiche e le Spirali. Approfondisco due argomenti in particolare: i profili di brillanza delle Ellittiche per quanto riguarda le caratteristiche fotometriche delle Ellittiche e le curve di rotazione delle Spirali, per le caratteristiche cinematiche delle Spirali. Questi due argomenti sono stati scelti perché il primo fornisce un modello analitico per descrivere la luminosità delle Ellittiche e il secondo permette di rappresentare, sempre tramite una modellizzazione, la cinematica delle Spirali, in particolar modo del loro disco.
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Valutazione della fattibilità dell’alterazione di immagini contenenti il volto di un individuo con il fine di ingannare sistemi automatici per la verifica dell’identità del possessore di un documento elettronico.
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Il presente lavoro di tesi si pone nell'ambito dell'analisi dati attraverso un metodo (QDanet_PRO), elaborato dal Prof. Remondini in collaborazine coi Dott. Levi e Malagoli, basato sull'analisi discriminate a coppie e sulla Teoria dei Network, che ha come obiettivo la classificazione di dati contenuti in dataset dove il numero di campioni è molto ridotto rispetto al numero di variabili. Attraverso questo studio si vogliono identificare delle signature, ovvero un'insieme ridotto di variabili che siano in grado di classificare correttamente i campioni in base al comportamento delle variabili stesse. L'elaborazione dei diversi dataset avviene attraverso diverse fasi; si comincia con una un'analisi discriminante a coppie per identificare le performance di ogni coppia di variabili per poi passare alla ricerca delle coppie più performanti attraverso un processo che combina la Teoria dei Network con la Cross Validation. Una volta ottenuta la signature si conclude l'elaborazione con una validazione per avere un'analisi quantitativa del successo o meno del metodo.
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La tesi presenta uno studio della libreria grafica per web D3, sviluppata in javascript, e ne presenta una catalogazione dei grafici implementati e reperibili sul web. Lo scopo è quello di valutare la libreria e studiarne i pregi e difetti per capire se sia opportuno utilizzarla nell'ambito di un progetto Europeo. Per fare questo vengono studiati i metodi di classificazione dei grafici presenti in letteratura e viene esposto e descritto lo stato dell'arte del data visualization. Viene poi descritto il metodo di classificazione proposto dal team di progettazione e catalogata la galleria di grafici presente sul sito della libreria D3. Infine viene presentato e studiato in maniera formale un algoritmo per selezionare un grafico in base alle esigenze dell'utente.
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In questo elaborato viene trattata la classificazione delle galassie ellittiche e a spirale. Per quanto riguarda gli aspetti morfologici viene in primo luogo esposta la sequenza di Hubble e in seguito tutte le sue declinazioni. Dopodichè viene svolta la parte che tratta gli aspetti fotometrici, ovvero i profili di brillanza delle galassie con le eventuali formule. Infine vengono considerate le caratteristiche cinematiche , trattando le curve di rotazione, che sono fondamentali per comprendere la dinamica delle galassie.