Riconoscimento e localizzazione di carrelli per la spesa da immagini.

Il lavoro di tesi è stato svolto presso Datalogic ADC, azienda attiva nel campo dell'automazione industriale. La divisione presso cui mi sono recato per 6 mesi ha sede a Pasadena (California, USA) e si occupa principalmente di sistemi di visione e riconoscimento oggetti, con particolare applicazione al settore della grande distribuzione. L'azienda ha in catalogo diversi prodotti finalizzati ad automatizzare e velocizzare il processo di pagamento alle casse da parte dei clienti. In questo contesto, al mio arrivo, era necessario sviluppare un software che permettesse di riconoscere i comuni carrelli per la spesa quando sono inquadrati dall'alto, con posizione verticale della camera. Mi sono quindi occupato di sviluppare ed implementare un algoritmo che permetta di riconoscere i carrelli della spesa sotto ben precise ipotesi e dati iniziali. Come sarà spiegato più dettagliatamente in seguito, è necessario sia individuare la posizione del carrello sia il suo orientamento, al fine di ottenere in quale direzione si stia muovendo. Inoltre, per i diversi impieghi che si sono pensati per il software in oggetto, è necessario che l'algoritmo funzioni sia con carrelli vuoti, sia con carrelli pieni, anche parzialmente. In aggiunta a ciò il programma deve essere in grado di gestire immagini in cui siano presenti più di un carrello, identificando correttamente ciascuno di essi. Nel Capitolo 1 è data una più specifica introduzione al problema e all'approccio utilizzato per risolverlo. Il Capitolo 2 illustra nel dettaglio l'algoritmo utilizzato. Il Capitolo 3 mostra i risultati sperimentali ottenuti e il procedimento seguito per l'analisi degli stessi. Infine il Capitolo 4 espone alcuni accorgimenti che sono stati apportati all'algoritmo iniziale per cercare di velocizzarlo in vista di un possibile impiego, distinguendo i cambiamenti che introducono un leggero degrado delle prestazioni da quelli che non lo implicano. Il Capitolo 5 conclude sinteticamente questa trattazione ricordando i risultati ottenuti.

Schemi di soluzione numerica dell'equazione delle onde per l'individuazione di punti salienti in immagini

L’obiettivo di questa tesi è stato quello di migliorare l’efficacia e l’efficienza di una proposta allo stato dell’arte per l’individuazione di punti salienti in immagini digitali [1]. Questo algoritmo sfrutta le proprietà dell’equazione alle derivate parziali che modella l’evoluzione di un’onda. Per migliorarlo sono stati implementati alcuni schemi numerici di risoluzione dell’equazione delle onde bidimensionale e sono stati valutati rispetto allo schema già utilizzato. Sono stati implementati sia schemi impliciti sia schemi espliciti, tutti in due versioni: con interlacciamento con l’equazione del calore (diffusivi) e senza. Lo studio dei migliori schemi è stato approfondito e questi ultimi sono stati confrontati con successo con la versione precedentemente proposta dello schema esplicito INT 1/4 con diffusione [1]. In seguito è stata realizzata una versione computazionalmente più efficiente dei migliori schemi di risoluzione attraverso l’uso di una struttura piramidale ottenuta per sotto-campionamento dell’immagine. Questa versione riduce i tempi di calcolo con limitati cali di performance. Il tuning dei parametri caratteristici del detector è stato effettuato utilizzando un set di immagini varianti per scala, sfocamento (blur), punto di vista, compressione jpeg e variazione di luminosità noto come Oxford dataset. Sullo stesso sono stati ricavati risultati sperimentali che identificano la proposta presentata come il nuovo stato dell’arte. Per confrontare le performance di detection con altri detector allo stato dell’arte sono stati utilizzati tre ulteriori dataset che prendono il nome di Untextured dataset, Symbench dataset e Robot dataset. Questi ultimi contengono variazioni di illuminazione, momento di cattura, scala e punto di vista. I detector sviluppati risultano i migliori sull’Untextured dataset, raggiungono performance simili al miglior detector disponibile sul Symbench dataset e rappresentano il nuovo stato dell’arte sul Robot dataset.

Confronto tra dati telerilevati ad alta e media risoluzione geometrica (worldview e aster) per lo studio degli effetti dell' intrusione salina sulla vegetazione

Lo studio utilizza dati a media risoluzione e ad alta risoluzione per analizzare la condizione di stress a cui viene sottoposta la vegetazione a seguito del fenomeno dell'intrusione salina nell'acquifero sottostante.

La classificazione e regolamentazione dei dispositivi medici: Stato dell'arte e prossimi aggiornamenti

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.

Algoritmi di regolarizzazione con variazione totale nella ricostruzione di immagini di tomosintesi

La tomografia computerizzata (CT) è una metodica di diagnostica per immagini che consiste in una particolare applicazione dei raggi X. Essa, grazie ad una valutazione statistico-matematica (computerizzata) dell'assorbimento di tali raggi da parte delle strutture corporee esaminate, consente di ottenere immagini di sezioni assiali del corpo umano. Nonostante le dosi di radiazioni somministrate durante un esame siano contenute, questa tecnica rimane sconsigliata per pazienti sensibili, perciò nasce il tentativo della tomosintesi: ottenere lo stesso risultato della CT diminuendo le dosi somministrate. Infatti un esame di tomosintesi richiede poche proiezioni distribuite su un range angolare di appena 40°. Se da una parte la possibilità di una ingente diminuzione di dosi e tempi di somministrazione costituisce un grosso vantaggio dal punto di vista medico-diagnostico, dal punto di vista matematico esso comporta un nuovo problema di ricostruzione di immagini: infatti non è banale ottenere risultati validi come per la CT con un numero basso di proiezioni,cosa che va a infierire sulla mal posizione del problema di ricostruzione. Un possibile approccio al problema della ricostruzione di immagini è considerarlo un problema inverso mal posto e studiare tecniche di regolarizzazione opportune. In questa tesi viene discussa la regolarizzazione tramite variazione totale: verranno presentati tre algoritmi che implementano questa tecnica in modi differenti. Tali algoritmi verranno mostrati dal punto di vista matematico, dimostrandone ben posizione e convergenza, e valutati dal punto di vista qualitativo, attraverso alcune immagini ricostruite. Lo scopo è quindi stabilire se ci sia un metodo più vantaggioso e se si possano ottenere buoni risultati in tempi brevi, condizione necessaria per una applicazione diffusa della tomosintesi a livello diagnostico. Per la ricostruzione si è fatto riferimento a problemi-test cui è stato aggiunto del rumore, così da conoscere l'immagine originale e poter vedere quanto la ricostruzione sia ad essa fedele. Il lavoro principale dunque è stata la sperimentazione degli algoritmi su problemi test e la valutazione dei risultati, in particolare per gli algoritmi SGP e di Vogel, che in letteratura sono proposti per problemi di image deblurring.

Metodi di tipo level set per la segmentazione di immagini di nevi

La tesi in oggetto propone un algoritmo che viene incontro alla necessità di segmentare in modo regolare immagini di nevi. Si è fatto uso di metodi level set region-based in una formulazione variazionale. Tale metodo ha permesso di ottenere una segmentazione precisa, adattabile a immagini di nevi con caratteristiche molto diverse ed in tempi computazionali molto bassi.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la classificazione veglia-sonno

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.

Sull'impiego di dem globali e dati satellitari nella modellazione numerico-idraulica dei corsi d'acqua

Lo studio ha consentito la valutazione delle potenzialità di utilizzo di informazioni telerilevate da satellite, al fine di ottenere un DEM utilizzabile per simulazioni numerico - idrauliche. In particolare è stato utilizzato il DEM a scala globale fornito dalla missione SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), per acquisire la geometria del tratto medio inferiore del fiume Po. Ottenuto l'andamento plano altimetrico del corso d'acqua sono state effettuate simulazioni in condizioni di piena eccezionale e deflusso medio allo scopo di valutarne affidabilità e precisione. Vengono infine proposti tre metodi di modifica della geometria, fornita da SRTM, in modo tale da migliorare la rappresentazione dell'alveo di magra ed incrementarne le performance.

El lenguaje de las cosas di María José Ferrada: parole, versi e immagini. Proposta di traduzione di un libro di poesia illustrata per l'infanzia.

Il seguente elaborato presenta la proposta di traduzione verso l’italiano del libro di poesia per l’infanzia “El lenguaje de las cosas” (2011), dell’autrice cilena María José Ferrada, illustrato da Pep Carrió ed edito dalla casa editrice spagnola El Jinete Azul. “El lenguaje de las cosas” è composto da 24 brevi poesie in versi liberi, ognuna di esse dedicata a un diverso oggetto della casa: attraverso un linguaggio semplice e immediato e originali intrecci di metafore, l’autrice invita i lettori a guardare ciò che li circonda con occhi diversi, regalando loro qualche attimo di dolcezza e strappando sempre un sorriso. Tutti i componimenti sono accompagnati dalle raffinate illustrazioni di Pep Carrió e, pertanto, durante il processo di traduzione è stato necessario prestare particolare attenzione sia al livello del suono e del linguaggio poetico che alla stretta interazione tra parole e immagini. Il lavoro è suddiviso in diverse sezioni: una prima parte di presentazione del libro originale e della sua autrice; la proposta di traduzione con relativo commento alle problematiche traduttive e alle diverse strategie impiegate; le interviste realizzate all’editore Antonio Ventura e alla scrittrice María José Ferrada; e infine una breve analisi del ruolo della poesia nella letteratura per l’infanzia e delle prospettive editoriali della versione italiana del libro, accompagnata dalla rispettiva scheda di presentazione editoriale.

La trasformata di Radon e la sua applicazione nella ricostruzione di immagini

Scopo di questo lavoro è mostrare una soluzione al problema della ricostruzione delle immagini basata sullo strumento matematico della trasformata di Radon. In un primo momento si introdurrà il problema legato ad un particolare ambito, quello medico; ci si focalizzerà, infatti sui principi di funzionamento della TAC (tomografia assiale computerizzata)e si cercherà di chiarire dal punto di vista fisico come la trasformata di Radon del coefficiente di attenuazione del materiale sia utile per visualizzare degli organi o comunque degli oggetti che altrimenti non potrebbero essere visibili, se non rompendo la struttura che li contiene. Dopo aver raccontato un po' di storia della TAC, sarà necessario quindi definire tale trasformata, le sue principali proprietà e trovare una formula per la sua inversione. Si mostrerà che la sola formula d'inversione non potrà essere utilizzata a livello pratico; si ricaverà allora un algoritmo di retroproiezione filtrata, basato sulla trasformata di Radon, applicato per visualizzare delle immagini tramite TAC.

Integrazione delle immagini ecotomografiche nei sistemi per chirurgia robotica: Stato dell'arte e sviluppi futuri

L'elaborato si propone di analizzare la fusione di due tecnologie diverse, ma allo stesso modo rivoluzionarie. Da un lato abbiamo la chirurgia robotica (Robotic Assisted Surgery), reputata ormai la nuova frontiera della chirurgia mini-invasiva, dall'altro invece l'eco-tomografia, che in molti ipotizzano poter divenire lo 'stetoscopio' del futuro.

Un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con norma L1

Scopo dell'opera è implementare in maniera efficiente ed affidabile un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con termine regolativo in norma L1. In particolare due metodi, battezzati "OWL-QN per inversione" e "OWL-QN precondizionato", sono presentati e provati con numerose sperimentazioni. I metodi sono generati considerando le peculiarità del problema e le proprietà della trasformata discreta di Fourier. I risultati degli esperimenti numerici effettuati mostrano la bontà del contributo proposto, dimostrando la loro superiorità rispetto al metodo OWL-QN presente in letteratura, seppure adattato alle immagini.

Il metodo di steepest descent per la regolarizzazione di immagini

Scopo della tesi è la descrizione di un metodo per il calcolo di minimi di funzionali, basato sulla steepest descent. L'idea principale è quella di considerare un flusso nella direzione opposta al gradiente come soluzione di un problema di Cauchy in spazi di Banach, che sotto l'ipotesi di Palais-Smale permette di determinare minimi. Il metodo viene applicato al problema di denoising e segmentazione in elaborazione di immagini: vengono presentati metodi classici basati sull'equazione del calore, il total variation ed il Perona Malik. Nell'ultimo capitolo il grafico di un'immagine viene considerato come varietà, che induce una metrica sul suo dominio, e viene nuovamente utilizzato il metodo di steepest descent per costruire algoritmi che tengano conto delle caratteristiche geometriche dell'immagine.

Riconoscimento preliminare della forma di velivoli con tecniche di elaborazione delle immagini per applicazione a sistemi UAV

Uno dei problemi che ostacola la diffusione in ambito civile degli aerei senza pilota a bordo (UAV) è la gestione della sicurezza in volo. Gli UAV civili, infatti, popolando una regione di spazio aereo molto affollata e devono interagire con una moltitudine di altri mezzi aerei. Per questo motivo, risulta particolarmente critica l'implementazione di logiche di tipo Sense and Avoid, attraverso le quali un UAV deve essere in grado di "vedere" altri mezzi in rotta di collisione ed elaborare le azioni utili ad evitare l'impatto, decidendo se attuare una manovra autonoma di avoiding oppure delegarla al mezzo incontrato. Questa tesi descrive un primo approccio al problema del riconoscimento (Sense) dei mezzi aerei che un generico velivolo UAV può incontrare durante la normale condotta del volo. In particolare, si descrivono le strategie impiegate e gli ambienti software utilizzati per testare alcune procedure di riconoscimento delle immagini applicabili alla fase di detection dell'intruder, situazione tipica del caso di studio. I risultati sperimentali ottenuti dalla progettazione e dallo sviluppo di un apposito software, consistono nell'implementazione e successiva valutazione di diverse tecniche, individuando le criticità del problema.

Ricostruzione 3d da immagini rgb-d su piattaforma mobile

Viene proposto un porting su piattaforma mobile Android di un sistema SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) chiamato SlamDunk. Il porting affronta problematiche di prestazioni e qualità delle ricostruzioni 3D ottenute, proponendo poi la soluzione ritenuta ottimale.