Il vulcanismo esplosivo : l'isola Ferdinandea: eruzione del 1831 nel mar di Sicilia

Il contenuto di questo volume non vuole rappresentare un testo didattico per lo studio in generale della vulcanologia in quanto in esso si tratta unicamente quell’a-spetto della disciplina che riguarda il vulcanismo esplosivo. In tal senso l’autore ritiene che questo testo possa essere utile per gli studenti di Scienze Geologiche che, vivendo nelle aree vulcaniche italiane di età quaternaria ed anche attive, possano, da laureati, svolgere attività professionali mirate alla individuazione e definizione di Pericolosità, Vulnerabilità e Rischio Vulcanico. Trattare gli argomenti che seguono non è stato facile e forse si poteva, in alcuni casi, renderli più semplici, ma talvolta la semplicità non sempre è sinonimo di precisione; inoltre, per descrivere certi aspetti non quantitativi si è costretti ad utilizzare un linguaggio quanto più possibile “ad hoc”. L’autore ha svolto la propria attività di ricerca in aree vulcaniche, sia in Italia che all’estero. Le ricerche in Italia sono state da sempre concentrate nelle aree di vulcanismo attivo in cui l’attività del vulcanologo è finalizzata fondamentalmente alla definizione della Pericolosità Vulcanica supporto indispensabile per la definizione dell’aree a Rischio Vulcanico, intendendo per Rischio il prodotto della Pericolosità per il Danno in termini, questo, di numero di vite umane ovvero di valore monetario dei beni a rischio nell’area vulcanica attiva. Le ricerche svolte dall’autore in Africa Orientale (Etiopia e Somalia) e nello Yemen hanno contribuito ad assimilare i concetti di vulcanologia regionale, rappresentata dall’ampia diffusione del vulcanismo di plateau, variabile per spessore dai 1500 ai 3000 metri, fra i quali si inseriscono, nella depressione dell’Afar, catene vulcaniche inquadrabili, dal punto di vista geodinamico, come “oceaniche” alcune delle quali attive e che si sviluppano per decine/centinaia di chilometri. Nelle aree vulcaniche italiane le difficoltà che sorgono durante il rilevamento risiedono nella scarsa continuità di affioramenti, talvolta incompleti per la descrizione delle variazioni di facies piroclastiche, non disgiunta dalla fitta vegetazione ovvero ur banizzazione specialmente nelle aree di vulcanismo attivo. Il rilevamento vulcanologico richiede competenze e l’adozione di scale adatte a poter cartografare le variazioni di facies piroclastiche che, a differenza dalle assise sedimentarie, in un’area vulcanica possono essere diffuse arealmente soltanto per alcune centinaia di metri. I metodi di studio delle rocce piroclastiche sono del tutto simili a quelli che si usano per le rocce clastiche, cioè dall’analisi delle strutture e delle tessiture alla litologica fino a quella meccanica; su questi clasti inoltre le determinazioni della densità, della mineralogia e della geochimica (Elementi in tracce e Terre Rare), ottenute sulla frazione vetrosa, rappresentano parametri talvolta identificativi di un’area vulcanica sorgente. Non esistono testi nei quali venga descritto come si debba operare nelle aree vulcaniche per le quali l’unica certezza unificante è rappresentata dall’evidenza che, nelle sequenze stratigrafiche, il termine al top rappresenta quello più relativamente recente mentre quello alla base indica il termine relativo più vecchio. Quanto viene riportato in questo testo nasce dall’esperienza che è stata acquisita nel tempo attraverso una costante azione di rilevamento che rappresenta l’uni- ca sorgente di informazione che un vulcanologo deve ricavare attraverso un attento esame dei depositi vulcanici (dalla litologia alla mineralogia, alla tessitura, etc.) la cui distribuzione, talvolta, può assumere un carattere interegionale in Italia nell’ambito dell’Olocene. Soltanto l’esperienza acquisita con il rilevamento produce, in un’area di vulcanismo attivo, risultati positivi per la definizione della Pericolosità, sapendo però che le aree vulcaniche italiane presentano caratteristiche ampiamente differenti e di conseguenza il modo di operare non può essere sempre lo stesso. Un esempio? Immaginate di eseguire un rilevamento vulcanico prima al Somma-Vesuvio e poi nei Campi Flegrei: sono mondi completamente differenti. L’autore desidera ribadire che questo testo si basa sulla esperienza acquisita sia come geologo sia come docente di Vulcanologia; pertanto il libro potrà forse risultare più o meno bilanciato, in forza dell’argomento trattato, in quanto durante l’attività di ricerca l’autore, come tutti, ha affrontato alcuni argomenti più di altri. Questo approccio può essere considerato valido per chiunque voglia scrivere un libro in maniera autonoma e originale, non limitandosi, come molte volte avviene, a tradurre in italiano un libro su tematiche analoghe diffuso, ad esempio, nel mondo anglosassone.Diversamente, si sarebbe potuto concepire un libro come un collage di capitoli scritti da vari autori, che magari avevano esperienza più specifica nei singoli argomenti, ma in tal senso si sarebbe snaturato lo spirito con cui si è impostato il progetto. L’autore, infine, ha fatto ricorso al contributo di altri autorevoli colleghi solo per temi importantissimi, ma in qualche modo complementari rispetto al corpus costitutivo del Vulcanismo Esplosivo.

An application of fractal image-set coding in facial recognition

Faces are complex patterns that often differ in only subtle ways. Face recognition algorithms have difficulty in coping with differences in lighting, cameras, pose, expression, etc. We propose a novel approach for facial recognition based on a new feature extraction method called fractal image-set encoding. This feature extraction method is a specialized fractal image coding technique that makes fractal codes more suitable for object and face recognition. A fractal code of a gray-scale image can be divided in two parts – geometrical parameters and luminance parameters. We show that fractal codes for an image are not unique and that we can change the set of fractal parameters without significant change in the quality of the reconstructed image. Fractal image-set coding keeps geometrical parameters the same for all images in the database. Differences between images are captured in the non-geometrical or luminance parameters – which are faster to compute. Results on a subset of the XM2VTS database are presented.

2D-3D Face Recognition Based on PCA and Feature Modelling

Hybrid face recognition, using image (2D) and structural (3D) information, has explored the fusion of Nearest Neighbour classifiers. This paper examines the effectiveness of feature modelling for each individual modality, 2D and 3D. Furthermore, it is demonstrated that the fusion of feature modelling techniques for the 2D and 3D modalities yields performance improvements over the individual classifiers. By fusing the feature modelling classifiers for each modality with equal weights the average Equal Error Rate improves from 12.60% for the 2D classifier and 12.10% for the 3D classifier to 7.38% for the Hybrid 2D+3D clasiffier.

Selecting, optimizing and fusing ‘salient’ Gabor features for facial expression recognition

This paper describes a novel framework for facial expression recognition from still images by selecting, optimizing and fusing ‘salient’ Gabor feature layers to recognize six universal facial expressions using the K nearest neighbor classifier. The recognition comparisons with all layer approach using JAFFE and Cohn-Kanade (CK) databases confirm that using ‘salient’ Gabor feature layers with optimized sizes can achieve better recognition performance and dramatically reduce computational time. Moreover, comparisons with the state of the art performances demonstrate the effectiveness of our approach.

Human cortical processing of colour and pattern

Investigated human visual processing of simple two-colour patterns using a delayed match to sample paradigm with positron emission tomography (PET). This study is unique in that the authors specifically designed the visual stimuli to be the same for both pattern and colour recognition with all patterns being abstract shapes not easily verbally coded composed of two-colour combinations. The authors did this to explore those brain regions required for both colour and pattern processing and to separate those areas of activation required for one or the other. 10 right-handed male volunteers aged 18–35 yrs were recruited. The authors found that both tasks activated similar occipital regions, the major difference being more extensive activation in pattern recognition. A right-sided network that involved the inferior parietal lobule, the head of the caudate nucleus, and the pulvinar nucleus of the thalamus was common to both paradigms. Pattern recognition also activated the left temporal pole and right lateral orbital gyrus, whereas colour recognition activated the left fusiform gyrus and several right frontal regions.

Effective pattern taxonomy mining in text documents

Many data mining techniques have been proposed for mining useful patterns in databases. However, how to effectively utilize discovered patterns is still an open research issue, especially in the domain of text mining. Most existing methods adopt term-based approaches. However, they all suffer from the problems of polysemy and synonymy. This paper presents an innovative technique, pattern taxonomy mining, to improve the effectiveness of using discovered patterns for finding useful information. Substantial experiments on RCV1 demonstrate that the proposed solution achieves encouraging performance.

Automatic tracking, super-resolution and recognition of human faces from surveillance video

Identifying an individual from surveillance video is a difficult, time consuming and labour intensive process. The proposed system aims to streamline this process by filtering out unwanted scenes and enhancing an individual's face through super-resolution. An automatic face recognition system is then used to identify the subject or present the human operator with likely matches from a database. A person tracker is used to speed up the subject detection and super-resolution process by tracking moving subjects and cropping a region of interest around the subject's face to reduce the number and size of the image frames to be super-resolved respectively. In this paper, experiments have been conducted to demonstrate how the optical flow super-resolution method used improves surveillance imagery for visual inspection as well as automatic face recognition on an Eigenface and Elastic Bunch Graph Matching system. The optical flow based method has also been benchmarked against the ``hallucination'' algorithm, interpolation methods and the original low-resolution images. Results show that both super-resolution algorithms improved recognition rates significantly. Although the hallucination method resulted in slightly higher recognition rates, the optical flow method produced less artifacts and more visually correct images suitable for human consumption.

Bengali handwritten character recognition using modified syntactic method

Several approaches have been proposed to recognize handwritten Bengali characters using different curve fitting algorithms and curvature analysis. In this paper, a new algorithm (Curve-fitting Algorithm) to identify various strokes of a handwritten character is developed. The curve-fitting algorithm helps recognizing various strokes of different patterns (line, quadratic curve) precisely. This reduces the error elimination burden heavily. Implementation of this Modified Syntactic Method demonstrates significant improvement in the recognition of Bengali handwritten characters.