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

Elaborazione di video tramite un software web per la computer vision

La tesi tratta i temi di computer vision connessi alle problematiche di inserimento in una piattaforma Web. Nel testo sono spiegate alcune soluzioni per includere una libreria software per l'emotion recognition in un'applicazione web e tecnologie per la registrazione di un video, catturando le immagine da una webcam.

Deep learning for computer vision: a comparison between convolutional neural networks and hierarchical temporal memories on object recognition tasks

In recent years, Deep Learning techniques have shown to perform well on a large variety of problems both in Computer Vision and Natural Language Processing, reaching and often surpassing the state of the art on many tasks. The rise of deep learning is also revolutionizing the entire field of Machine Learning and Pattern Recognition pushing forward the concepts of automatic feature extraction and unsupervised learning in general. However, despite the strong success both in science and business, deep learning has its own limitations. It is often questioned if such techniques are only some kind of brute-force statistical approaches and if they can only work in the context of High Performance Computing with tons of data. Another important question is whether they are really biologically inspired, as claimed in certain cases, and if they can scale well in terms of "intelligence". The dissertation is focused on trying to answer these key questions in the context of Computer Vision and, in particular, Object Recognition, a task that has been heavily revolutionized by recent advances in the field. Practically speaking, these answers are based on an exhaustive comparison between two, very different, deep learning techniques on the aforementioned task: Convolutional Neural Network (CNN) and Hierarchical Temporal memory (HTM). They stand for two different approaches and points of view within the big hat of deep learning and are the best choices to understand and point out strengths and weaknesses of each of them. CNN is considered one of the most classic and powerful supervised methods used today in machine learning and pattern recognition, especially in object recognition. CNNs are well received and accepted by the scientific community and are already deployed in large corporation like Google and Facebook for solving face recognition and image auto-tagging problems. HTM, on the other hand, is known as a new emerging paradigm and a new meanly-unsupervised method, that is more biologically inspired. It tries to gain more insights from the computational neuroscience community in order to incorporate concepts like time, context and attention during the learning process which are typical of the human brain. In the end, the thesis is supposed to prove that in certain cases, with a lower quantity of data, HTM can outperform CNN.

Applicazioni di realtà aumentata in ambito museale

La realtà aumentata, unitamente a quella mista, stanno rapidamente prendendo pieno all'interno di molti aspetti della vita umana. Scopo di questo lavoro è di analizzare tecnologie e tecniche esistenti al fine di applicarle ad un caso reale, la rilevazione e la sovrapposizione di un oggetto digitale tridimensionale ad uno presente in un museo.

Studio ed implementazione di algoritmi di stereo vision in ambito mobile: l'applicazione "SuperStereo"

L'analisi di un'immagine con strumenti automatici si è sviluppata in quella che oggi viene chiamata "computer vision", la materia di studio proveniente dal mondo informatico che si occupa, letteralmente, di "vedere oltre", di estrarre da una figura una serie di aspetti strutturali, sotto forma di dati numerici. Tra le tante aree di ricerca che ne derivano, una in particolare è dedicata alla comprensione di un dettaglio estremamente interessante, che si presta ad applicazioni di molteplici tipologie: la profondità. L'idea di poter recuperare ciò che, apparentemente, si era perso fermando una scena ed imprimendone l'istante in un piano a due dimensioni poteva sembrare, fino a non troppi anni fa, qualcosa di impossibile. Grazie alla cosiddetta "visione stereo", invece, oggi possiamo godere della "terza dimensione" in diversi ambiti, legati ad attività professionali piuttosto che di svago. Inoltre, si presta ad utilizzi ancora più interessanti quando gli strumenti possono vantare caratteristiche tecniche accessibili, come dimensioni ridotte e facilità d'uso. Proprio quest'ultimo aspetto ha catturato l'attenzione di un gruppo di lavoro, dal quale è nata l'idea di sviluppare una soluzione, chiamata "SuperStereo", capace di permettere la stereo vision usando uno strumento estremamente diffuso nel mercato tecnologico globale: uno smartphone e, più in generale, qualsiasi dispositivo mobile appartenente a questa categoria.

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.

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.