Fotoritocco di immagini tramite algoritmi con la tecnica dell'inpainting

Descrizione e utilizzi di algoritmi di fotoritocco per modificare immagini in cui è presente un disturbo.

Dynamic Adaptive Streaming over Http: implementazione e analisi sperimentale di algoritmi di rate adaptation su client Android

Il lavoro svolto in questa tesi consiste nell'implementare un'applicazione Android per lo streaming video, conforme allo standard MPEG-DASH. L'obiettivo è quello di fornire un valido strumento al fine di eseguire delle analisi sperimentali su algoritmi particolari, detti di rate adaptation. MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over Http è uno standard emergente ed è considerato da molti il futuro dello streaming multimediale. Questa tecnologia consente di auto-regolare la qualità del video in base alle condizioni della rete, la capacità del dispositivo o le preferenze dell'utente. Inoltre, essendo uno standard, permette di rendere interoperabili i server e i device dei vari fornitori di contenuti multimediali. Nei primi capitoli introduttivi verrà presentato lo standard e i lavori correlati, successivamente verrà descritta la mia proposta applicativa: DashPlayer. In conclusione, verrà compiuta una valutazione sperimentali sugli algoritmi sopracitati che costituiscono la parte logico-funzionale dell'applicazione.

Algoritmi quantistici e classi di complessità

Solitamente il concetto di difficoltà è piuttosto soggettivo, ma per un matematico questa parola ha un significato diverso: anche con l’aiuto dei più potenti computer può essere impossibile trovare la soluzione di un sudoku, risolvere l’enigma del commesso viaggiatore o scomporre un numero nei suoi fattori primi; in questo senso le classi di complessità computazionale quantificano il concetto di difficoltà secondo le leggi dell’informatica classica. Una macchina quantistica, però, non segue le leggi classiche e costituisce un nuovo punto di vista in una frontiera della ricerca legata alla risoluzione dei celebri problemi del millennio: gli algoritmi quantistici implementano le proprietà straordinarie e misteriose della teoria dei quanti che, quando applicate lucidamente, danno luogo a risultati sorprendenti.

Algoritmi di Compressione secondo Lempel Ziv

Molti metodi di compressione lossless si basano sulle idee che nel 1977 i ricercatori israeliani Abraham Lempel e Jacob Ziv hanno presentato nell’articolo “A universal Algorithm for sequential Data Compression”. In questa tesi viene descritto il metodo di fattorizzazione LZ77, illustrato appunto da Lempel e Ziv, e vengono esposte le strutture dati fondamentali per la sua realizzazione. Sono inoltre descritti due algoritmi CPS1 e CPS2 che realizzano LZ77. Infine, sfruttando i dati raccolti sperimentalmente da Al-Haffedh et al. in “A Comparison of Index-Based Lempel-Ziv LZ77 Factorization Algorithms” [2012], gli algoritmi descritti vengono confrontati in termini di spazio e tempo.

Algoritmi di ottimizzazione per il bus touring problem.

Nel campo della Ricerca Operativa e dei problemi di ottimizzazione viene presentato un problema, denominato Bus Touring Problem (BTP), che modella una problematica riguardante il carico e l’instradamento di veicoli nella presenza di di vincoli temporali e topologici sui percorsi. Nel BTP, ci si pone il problema di stabilire una serie di rotte per la visita di punti di interesse dislocati geograficamente da parte di un insieme di comitive turistiche, ciascuna delle quali stabilisce preferenze riguardo le visite. Per gli spostamenti sono disponibili un numero limitato di mezzi di trasporto, in generale eterogenei, e di capacitá limitata. Le visite devono essere effettuate rispettando finestre temporali che indicano i periodi di apertura dei punti di interesse; per questi, inoltre, é specificato un numero massimo di visite ammesse. L’obiettivo é di organizzare il carico dei mezzi di trasporto e le rotte intraprese in modo da massimizzare la soddisfazione complessiva dei gruppi di turisti nel rispetto dei vincoli imposti. Viene presentato un algoritmo euristico basato su Tabu Search appositamente ideato e progettato per la risoluzione del BTP. Vengono presentati gli esperimenti effettuati riguardo la messa appunto dei parametri dell'algoritmo su un insieme di problemi di benchmark. Vengono presentati risultati estesi riguardo le soluzioni dei problemi. Infine, vengono presentate considerazioni ed indicazioni di sviluppo futuro in materia.

Implementazione di algoritmi di localizzazione di sorgenti audio

Questo progetto è stato ideato con lo scopo di implementare e simulare un algoritmo di stima della posizione di una sorgente sonora. E' stato scelto di utilizzare MATLAB come strumento di sviluppo. Tutti i dispositivi hardware utilizzati sono compatibili, interfacciabili tra loro ed ampiamente descritti all'interno di questo elaborato.

Superfici di suddivisione: teoria, algoritmi ed applicazioni

Le superfici di suddivisione sono un ottimo ed importante strumento utilizzato principalmente nell’ambito dell’animazione 3D poichè consentono di definire superfici di forma arbitraria. Questa tecnologia estende il concetto di B-spline e permette di avere un’estrema libertà dei vincoli topologici. Per definire superfici di forma arbitraria esistono anche le Non-Uniform Rational B-Splines (NURBS) ma non lasciano abbastanza libertà per la costruzione di forme libere. Infatti, a differenza delle superfici di suddivisione, hanno bisogno di unire vari pezzi della superficie (trimming). La tecnologia NURBS quindi viene utilizzata prevalentemente negli ambienti CAD mentre nell’ambito della Computer Graphics si è diffuso ormai da più di 30 anni, l’utilizzo delle superfici di suddivisione. Lo scopo di questa tesi è quello di riassumere, quindi, i concetti riguardo questa tecnologia, di analizzare alcuni degli schemi di suddivisione più utilizzati e parlare brevemente di come questi schemi ed algoritmi vengono utilizzati nella realt`a per l’animazione 3D.

Studi verdiani, traduzione e nuove tecnologie: Costruzione e analisi di due corpora bilingui paralleli di libretti d'opera

L’obiettivo del presente lavoro è illustrare la creazione di due corpora bilingui italiano-inglese di libretti d’opera di Giuseppe Verdi, annotati e indicizzati, e descrivere le potenzialità di queste risorse. Il progetto è nato dalla volontà di indagare l’effettiva possibilità di gestione e consultazione di testi poetici tramite corpora in studi translation-driven, optando in particolare per il genere libretto d’opera in considerazione della sua complessità, derivante anche dal fatto che il contenuto testuale è fortemente condizionato dalla musica. Il primo corpus, chiamato LiVeGi, si compone di cinque opere di Giuseppe Verdi e relativa traduzione inglese: Ernani, Il Trovatore, La Traviata, Aida e Falstaff; il secondo corpus, nominato FaLiVe, contiene l’originale italiano dell’opera Falstaff e due traduzioni inglesi, realizzate a circa un secolo di distanza l’una dall’altra. All’analisi del genere libretto e delle caratteristiche principali delle cinque opere selezionate (Capitolo 1), segue una panoramica della prassi traduttiva dei lavori verdiani nel Regno Unito e negli Stati Uniti (Capitolo 2) e la presentazione delle nozioni di Digital Humanities e di linguistica computazionale, all’interno delle quali si colloca il presente studio (Capitolo 3). La sezione centrale (Capitolo 4) presenta nel dettaglio tutte le fasi pratiche di creazione dei due corpora, in particolare selezione e reperimento del materiale, OCR, ripulitura, annotazione e uniformazione dei metacaratteri, part-of-speech tagging, indicizzazione e allineamento, terminando con la descrizione delle risorse ottenute. Il lavoro si conclude (Capitolo 5) con l’illustrazione delle potenzialità dei due corpora creati e le possibilità di ricerca offerte, presentando, a titolo d’esempio, due case study: il linguaggio delle protagoniste tragiche nei libretti di Verdi in traduzione (studio realizzato sul corpus LiVeGi) e la traduzione delle ingiurie nel Falstaff (attraverso il corpus FaLiVe).

Sperimentazione di algoritmi di localizzazione per sorgenti acustiche

L'obiettivo di questo elaborato è quello di realizzare un sistema di acquisizione real-time e low cost, in grado di stimare la posizione di una sorgente sonora. Per acquisizione real-time si intende un sistema in grado di seguire gli spostamenti della sorgente audio nell'ambiente, limitando il più possibile i tempi di latenza fra un'acquisizione e l'altra. A tal fine si sfrutteranno due coppie di microfoni, che concorrereranno in maniera sequenziale alla stima dell'angolo di arrivo del suono (e quindi della retta su cui giace il punto di provenienza del suono). Combinando i dati raccolti dai quattro microfoni sarà dunque possibile risalire alla posizione di provenienza della sorgente sonora. Il software (implementato in MATLAB) verrà ampiamente discusso nei seguenti capitoli, il suo scopo sarà quello di gestire l'acquisizione dati, garantire il funzionamento real-time e fornire una stima di posizione della sorgente sonora, mostrando il relativo errore commesso durante la misura, nel caso in cui si conosca a priori la posizione della sorgente.

Algoritmi per la correzione di distorsioni in immagini

Studio, analisi ed implementazione di algoritmi esistenti per la correzione di distorsioni in immagini, con introduzione delle semplificazioni necessarie per la sua realizzazione in dispositivi embedded. Introduzione di nuovi metodi di semplificazione. Calibrazione di una telecamera o un sistema di telecamere stereo con lenti wide angle o fisheye tramite opencv.

Disseminazioni in reti peer-to-peer attraverso algoritmi di gossip a due fasi

Gli algoritmi di gossip sono utilizzati per la disseminazione di messaggi in una rete peer-to-peer. La tesi tratta lo sviluppo, l'implementazione e l'analisi di quattro nuovi algoritmi di gossip "a due fasi". Gli algoritmi sono stati sviluppati e testati con il simulatore LUNES per poi essere analizzati in vari confronti con gli algoritmi classici dell'ambito, ovvero Fixed Probability e Conditional Broadcast. Le prove sono state effettuate su varie tipologie di grafi, ovvero Random, Scale-free, Small-world e K-Regular.

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.

Algoritmi euristici per problemi di sequenziamento su una macchina con vincoli sui tempi di completamento

Si analizzano diversi algoritmi euristici volti alla soluzione di problemi di scheduling su macchina singola con vincoli sui tempi di completamento, quali earliness, tardiness, manutenzione, ecc. e ne vengono mostrati i risultati.

Modelli e Algoritmi per Problemi di Coloring con il Linguaggio AMPL

Come il titolo suggerisce, due sono gli aspetti oggetto di questo elaborato: i modelli e gli algoritmi (con le rispettive criticità), e il linguaggio di modellazione AMPL. Il filo conduttore che integra le due parti, nonché mezzo ultimo per un’applicazione pratica dell’attività di modellazione, è l’ottimizzatore, la ”macchina” che effettua la risoluzione vera e propria dei suddetti modelli.

Algoritmi di segmentazione di immagini mediche

Nell'ambito dell'elaborazione delle immagini, si definisce segmentazione il processo atto a scomporre un'immagine nelle sue regioni costituenti o negli oggetti che la compongono. Ciò avviene sulla base di determinati criteri di appartenenza dei pixel ad una regione. Si tratta di uno degli obiettivi più difficili da perseguire, anche perché l'accuratezza del risultato dipende dal tipo di informazione che si vuole ricavare dall'immagine. Questa tesi analizza, sperimenta e raffronta alcune tecniche di elaborazione e segmentazione applicate ad immagini digitali di tipo medico. In particolare l'obiettivo di questo studio è stato quello di proporre dei possibili miglioramenti alle tecniche di segmentazione comunemente utilizzate in questo ambito, all'interno di uno specifico set di immagini: tomografie assiali computerizzate (TAC) frontali e laterali aventi per soggetto ginocchia, con ivi impiantate protesi superiore e inferiore. L’analisi sperimentale ha portato allo sviluppo di due algoritmi in grado di estrarre correttamente i contorni delle sole protesi senza rilevare falsi punti di edge, chiudere eventuali gap, il tutto a un basso costo computazionale.