Studio e valutazione sperimentale di tecniche di radio fingerprinting per navigazione indoor con dispositivi mobili Android

Lo studio effettuato raccoglie informazioni al fine di svolgere un’analisi globale delle tecniche attualmente in uso, o in fase di studio, nel campo della localizzazione di dispositivi all’interno di un ambiente chiuso, ovvero laddove non è possibile sfruttare la copertura del sistema GPS. La panoramica è frutto dell’analisi e dello studio di paper tecnici pubblicati dai collaboratori dell’IEEE, fruibili all’interno del portale IEEE Xplore. A corredo di questo studio è stata sviluppata una applicazione per dispositivi Android basata sulla tecnica del Wi-Fi fingerprint; l’applicazione, che rappresenta un primo approccio alle tecniche di localizzazione, è a tutti gli effetti un sistema standalone per la localizzazione, consente cioè di costruire sia la mappa per la localizzazione, partendo da un ambiente sconosciuto, sia di ottenere la posizione dell’utente all’interno di una mappa conosciuta. La tesi si conclude con una analisi dei risultati e delle performance ottenute dall’applicazione in un uso comune, al fine di poter valutare l’efficacia della tecnica presa in considerazione. I possibili sviluppi futuri sono analizzati in un capitolo a parte e trovano spazio in ambienti nei quali si vogliono offrire servizi "context-based", ovvero basati sulla posizione esatta dell’utente.

Progettazione e implementazione di una piattaforma per la localizzazione indoor basata su tecniche di radio fingerprinting e data-crowdsourcing

Questa tesi ha come scopo principale l'analisi delle diverse tecnologie di localizzazione in ambito indoor, analizzando in particolare l'utilizzo del Wifi RSS Fingerprinting. La tecnica del Wifi RSS Fingerprinting è una tecnica per la localizzazione all'interno di ambienti chiusi, che consiste nella definizione di un 'impronta'(fingerprint) in un punto preciso dell'ambiente(definito reference point), andando a inserire in un database i valori di potenza del segnale ricevuto(RSS) da ogni access point rilevato all'interno di quel determinato reference point. Per l'implementazione di questa tecnica è stato sviluppato un applicativo con un architettura client-server. Il client è stato sviluppato in ambiente Android, realizzando una applicazione per la gestione della fase di salvataggio di nuovi fingerprint e per la fase di localizzazione della posizione corrente, tramite l'utilizzo dei vari fingerprint precedentemente inseriti all'interno del DB. Il server, sviluppato in Node.js(framework Javascript), gestirà le diverse richieste ricevute dal client tramite delle chiamate AJAX, prelevando le informazioni richieste direttamente dal database. All'interno delle applicativo sono stati implementati diversi algoritmi per la localizzazione indoor, in modo da poter verificare l'applicabilità di questo sistema in un ambito reale. Questi algoritmi sono stati in seguito testati per valutare l'accuratezza e la precisione di ciascuno, andando ad individuare gli algoritmi migliori da utilizzare in base a scenari diversi.

HTML5, Javascript and modern browser technologies: toward a web based framework for device fingerprinting

Mentre navighiamo siamo veramente certi che i nostri dati e la nostra privacy siano al sicuro? I browser e le tecnologie di cui fanno uso possono rivelare una miriade di informazioni. Al crescere delle informazioni reperibili, si inizia a superare una massa critica che può permettere l'identificazione. Il device fingerprinting è proprio il rilevamento di questa tipologia di dati. HTML5 e le nuove API che esso mette a disposizione aumentano a dismisura le modalità per fare fingerprinting. Durante lo sviluppo della presente tesi è stato realizzato un framework molto potente che verrà mostrato nel dettaglio. Come a seguito di un disastro aereo, l'ingegneria aeronautica si mette all'opera per scovare i punti deboli allo scopo di rendere più robusti gli aerei di nuova generazione, noi con la presente tesi vogliamo dare il nostro contributo al miglioramento del web del futuro. Affinchè la nostra privacy sia veramente nelle nostre mani e possiamo essere artefici del nostro domani.

Non-evolutive pattern recognition techniques: An application in medical image diagnostics

Lo studio dell’intelligenza artificiale si pone come obiettivo la risoluzione di una classe di problemi che richiedono processi cognitivi difficilmente codificabili in un algoritmo per essere risolti. Il riconoscimento visivo di forme e figure, l’interpretazione di suoni, i giochi a conoscenza incompleta, fanno capo alla capacità umana di interpretare input parziali come se fossero completi, e di agire di conseguenza. Nel primo capitolo della presente tesi sarà costruito un semplice formalismo matematico per descrivere l’atto di compiere scelte. Il processo di “apprendimento” verrà descritto in termini della massimizzazione di una funzione di prestazione su di uno spazio di parametri per un ansatz di una funzione da uno spazio vettoriale ad un insieme finito e discreto di scelte, tramite un set di addestramento che descrive degli esempi di scelte corrette da riprodurre. Saranno analizzate, alla luce di questo formalismo, alcune delle più diffuse tecniche di artificial intelligence, e saranno evidenziate alcune problematiche derivanti dall’uso di queste tecniche. Nel secondo capitolo lo stesso formalismo verrà applicato ad una ridefinizione meno intuitiva ma più funzionale di funzione di prestazione che permetterà, per un ansatz lineare, la formulazione esplicita di un set di equazioni nelle componenti del vettore nello spazio dei parametri che individua il massimo assoluto della funzione di prestazione. La soluzione di questo set di equazioni sarà trattata grazie al teorema delle contrazioni. Una naturale generalizzazione polinomiale verrà inoltre mostrata. Nel terzo capitolo verranno studiati più nel dettaglio alcuni esempi a cui quanto ricavato nel secondo capitolo può essere applicato. Verrà introdotto il concetto di grado intrinseco di un problema. Verranno inoltre discusse alcuni accorgimenti prestazionali, quali l’eliminazione degli zeri, la precomputazione analitica, il fingerprinting e il riordino delle componenti per lo sviluppo parziale di prodotti scalari ad alta dimensionalità. Verranno infine introdotti i problemi a scelta unica, ossia quella classe di problemi per cui è possibile disporre di un set di addestramento solo per una scelta. Nel quarto capitolo verrà discusso più in dettaglio un esempio di applicazione nel campo della diagnostica medica per immagini, in particolare verrà trattato il problema della computer aided detection per il rilevamento di microcalcificazioni nelle mammografie.

Implementazione e valutazione delle prestazioni di algoritmi di localizzazione Indoor basati su dispositivi Beacon

Questo elaborato di tesi ha lo scopo di illustrare un'applicazione realizzata per dispositivi Android in grado di localizzare l'utente all'interno di un ambiente indoor sfruttando l'utilizzo dei Beacon e dare una valutazione dei risultati ottenuti. L'utente potrà registrare i dispositivi Beacon in suo possesso all'interno dell'applicazione, caricare la planimetria di un ambiente e configurarlo indicando esattamente quale Beacon si trova in una determinata posizione. Infine potrà scegliere quale tra i tre algoritmi implementati (Prossimità, Triangolazione e Fingerprinting) utilizzare per visualizzare la propria posizione sulla mappa. I tre algoritmi sono stati sottoposti a vari test che hanno permesso di analizzare le differenze tra di essi in termini di accuratezza e le performance generali dell'applicativo.

Applicazione di tecniche untarget molecolari e chimiche per la ricerca di allergeni vegetali in alimenti

I frutti secchi ed i semi commestibili hanno comprovati benefici per la salute, essendo il loro consumo relazionato con la riduzione del rischio di malattie croniche. Tuttavia, questi alimenti hanno un elevato potenziale allergico per una parte della popolazione mondiale. A causa del fatto che le allergie alimentari sono in aumento, diventa importante conoscere tutti i componenti presenti in un alimento, anche se in tracce. Il Regolamento UE n°1169/2011 ha normalizzato le leggi sull’etichettatura delle sostanze che causano allergie ed intolleranze alimentari. Di conseguenza, vi è l'urgente necessità di metodi specifici e affidabili in grado di rilevare allergeni negli alimenti che permettano di garantire la sicurezza alimentare e la conformità delle etichette, migliorando così la vita dei consumatori allergici. Sebbene le tecniche immunologiche siano più specifiche per l’identificazione di proteine allergeniche, le tecniche basate sul DNA sono più adatte per matrici alimentari molto complesse o nel caso di alimenti che hanno subito numerosi processi di trasformazione, mostrandosi come metodi alternativi affidabili. L’obiettivo di questo lavoro di tesi è stato quello di sviluppare una metodica per il rilevamento di specie allergeniche vegetali (frutta a guscio e semi commestibili) in matrici alimentari usando la tecnica del DNA Barcoding e la tecnica della Real-Time PCR. I vantaggi di queste tecniche sono, oltre alla necessità di quantità minime di campione, la possibilità di identificare varie specie allergeniche in simultaneo, anche dopo che queste abbiano subito processi di lavorazione. Si è inoltre fatta un’analisi fingerprinting dei composti volatili su matrici alimentari attraverso il gascromatografo HERACLES II. Le metodiche sviluppate possono fungere come metodi di screening veloci ed affidabili nella riduzione di possibili contaminazioni dei prodotti alimentari, rilevando la presenza o confermando l'assenza di allergeni.