Classificazione di oggetti in immagini attraverso il modello Bag of Visual Words

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.

High precision radial velocities with giano spectra

Radial velocities measured from near-infrared (NIR) spectra are a potential tool to search for extrasolar planets around cool stars. High resolution infrared spectrographs now available reach the high precision of visible instruments, with a constant improvement over time. GIANO is an infrared echelle spectrograph and it is a powerful tool to provide high resolution spectra for accurate radial velocity measurements of exo-planets and for chemical and dynamical studies of stellar or extragalactic objects. No other IR instruments have the GIANO's capability to cover the entire NIR wavelength range. In this work we develop an ensemble of IDL procedures to measure high precision radial velocities on a few GIANO spectra acquired during the commissioning run, using the telluric lines as wevelength reference. In Section 1.1 various exoplanet search methods are described. They exploit different properties of the planetary system. In Section 1.2 we describe the exoplanet population discovered trough the different methods. In Section 1.3 we explain motivations for NIR radial velocities and the challenges related the main issue that has limited the pursuit of high-precision NIR radial velocity, that is, the lack of a suitable calibration method. We briefly describe calibration methods in the visible and the solutions for IR calibration, for instance, the use of telluric lines. The latter has advantages and problems, described in detail. In this work we use telluric lines as wavelength reference. In Section 1.4 the Cross Correlation Function (CCF) method is described. This method is widely used to measure the radial velocities.In Section 1.5 we describe GIANO and its main science targets. In Chapter 2 observational data obtained with GIANO spectrograph are presented and the choice criteria are reported. In Chapter 3 we describe the detail of the analysis and examine in depth the flow chart reported in Section 3.1. In Chapter 4 we give the radial velocities measured with our IDL procedure for all available targets. We obtain an rms scatter in radial velocities of about 7 m/s. Finally, we conclude that GIANO can be used to measure radial velocities of late type stars with an accuracy close to or better than 10 m/s, using telluric lines as wevelength reference. In 2014 September GIANO is being operative at TNG for Science Verification and more observational data will allow to further refine this analysis.

Simulation of bistatic radar experiments with deep space missions

L’obiettivo del lavoro esposto nella seguente relazione di tesi ha riguardato lo studio e la simulazione di esperimenti di radar bistatico per missioni di esplorazione planeteria. In particolare, il lavoro si è concentrato sull’uso ed il miglioramento di un simulatore software già realizzato da un consorzio di aziende ed enti di ricerca nell’ambito di uno studio dell’Agenzia Spaziale Europea (European Space Agency – ESA) finanziato nel 2008, e svolto fra il 2009 e 2010. L’azienda spagnola GMV ha coordinato lo studio, al quale presero parte anche gruppi di ricerca dell’Università di Roma “Sapienza” e dell’Università di Bologna. Il lavoro svolto si è incentrato sulla determinazione della causa di alcune inconsistenze negli output relativi alla parte del simulatore, progettato in ambiente MATLAB, finalizzato alla stima delle caratteristiche della superficie di Titano, in particolare la costante dielettrica e la rugosità media della superficie, mediante un esperimento con radar bistatico in modalità downlink eseguito dalla sonda Cassini-Huygens in orbita intorno al Titano stesso. Esperimenti con radar bistatico per lo studio di corpi celesti sono presenti nella storia dell’esplorazione spaziale fin dagli anni ’60, anche se ogni volta le apparecchiature utilizzate e le fasi di missione, durante le quali questi esperimenti erano effettuati, non sono state mai appositamente progettate per lo scopo. Da qui la necessità di progettare un simulatore per studiare varie possibili modalità di esperimenti con radar bistatico in diversi tipi di missione. In una prima fase di approccio al simulatore, il lavoro si è incentrato sullo studio della documentazione in allegato al codice così da avere un’idea generale della sua struttura e funzionamento. È seguita poi una fase di studio dettagliato, determinando lo scopo di ogni linea di codice utilizzata, nonché la verifica in letteratura delle formule e dei modelli utilizzati per la determinazione di diversi parametri. In una seconda fase il lavoro ha previsto l’intervento diretto sul codice con una serie di indagini volte a determinarne la coerenza e l’attendibilità dei risultati. Ogni indagine ha previsto una diminuzione delle ipotesi semplificative imposte al modello utilizzato in modo tale da identificare con maggiore sicurezza la parte del codice responsabile dell’inesattezza degli output del simulatore. I risultati ottenuti hanno permesso la correzione di alcune parti del codice e la determinazione della principale fonte di errore sugli output, circoscrivendo l’oggetto di studio per future indagini mirate.