915 resultados para Android Computervision Computer Vision Sift HSV


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Visual correspondence is a key computer vision task that aims at identifying projections of the same 3D point into images taken either from different viewpoints or at different time instances. This task has been the subject of intense research activities in the last years in scenarios such as object recognition, motion detection, stereo vision, pattern matching, image registration. The approaches proposed in literature typically aim at improving the state of the art by increasing the reliability, the accuracy or the computational efficiency of visual correspondence algorithms. The research work carried out during the Ph.D. course and presented in this dissertation deals with three specific visual correspondence problems: fast pattern matching, stereo correspondence and robust image matching. The dissertation presents original contributions to the theory of visual correspondence, as well as applications dealing with 3D reconstruction and multi-view video surveillance.

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The term Ambient Intelligence (AmI) refers to a vision on the future of the information society where smart, electronic environment are sensitive and responsive to the presence of people and their activities (Context awareness). In an ambient intelligence world, devices work in concert to support people in carrying out their everyday life activities, tasks and rituals in an easy, natural way using information and intelligence that is hidden in the network connecting these devices. This promotes the creation of pervasive environments improving the quality of life of the occupants and enhancing the human experience. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. Ambient intelligent systems are heterogeneous and require an excellent cooperation between several hardware/software technologies and disciplines, including signal processing, networking and protocols, embedded systems, information management, and distributed algorithms. Since a large amount of fixed and mobile sensors embedded is deployed into the environment, the Wireless Sensor Networks is one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes which can be deployed in a target area to sense physical phenomena and communicate with other nodes and base stations. These simple devices typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). WNS promises of revolutionizing the interactions between the real physical worlds and human beings. Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. To fully exploit the potential of distributed sensing approaches, a set of challengesmust be addressed. Sensor nodes are inherently resource-constrained systems with very low power consumption and small size requirements which enables than to reduce the interference on the physical phenomena sensed and to allow easy and low-cost deployment. They have limited processing speed,storage capacity and communication bandwidth that must be efficiently used to increase the degree of local ”understanding” of the observed phenomena. A particular case of sensor nodes are video sensors. This topic holds strong interest for a wide range of contexts such as military, security, robotics and most recently consumer applications. Vision sensors are extremely effective for medium to long-range sensing because vision provides rich information to human operators. However, image sensors generate a huge amount of data, whichmust be heavily processed before it is transmitted due to the scarce bandwidth capability of radio interfaces. In particular, in video-surveillance, it has been shown that source-side compression is mandatory due to limited bandwidth and delay constraints. Moreover, there is an ample opportunity for performing higher-level processing functions, such as object recognition that has the potential to drastically reduce the required bandwidth (e.g. by transmitting compressed images only when something ‘interesting‘ is detected). The energy cost of image processing must however be carefully minimized. Imaging could play and plays an important role in sensing devices for ambient intelligence. Computer vision can for instance be used for recognising persons and objects and recognising behaviour such as illness and rioting. Having a wireless camera as a camera mote opens the way for distributed scene analysis. More eyes see more than one and a camera system that can observe a scene from multiple directions would be able to overcome occlusion problems and could describe objects in their true 3D appearance. In real-time, these approaches are a recently opened field of research. In this thesis we pay attention to the realities of hardware/software technologies and the design needed to realize systems for distributed monitoring, attempting to propose solutions on open issues and filling the gap between AmI scenarios and hardware reality. The physical implementation of an individual wireless node is constrained by three important metrics which are outlined below. Despite that the design of the sensor network and its sensor nodes is strictly application dependent, a number of constraints should almost always be considered. Among them: • Small form factor to reduce nodes intrusiveness. • Low power consumption to reduce battery size and to extend nodes lifetime. • Low cost for a widespread diffusion. These limitations typically result in the adoption of low power, low cost devices such as low powermicrocontrollers with few kilobytes of RAMand tenth of kilobytes of program memory with whomonly simple data processing algorithms can be implemented. However the overall computational power of the WNS can be very large since the network presents a high degree of parallelism that can be exploited through the adoption of ad-hoc techniques. Furthermore through the fusion of information from the dense mesh of sensors even complex phenomena can be monitored. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas:Low Power Video Sensor Node and Video Processing Alghoritm and Multimodal Surveillance . Low Power Video Sensor Nodes and Video Processing Alghoritms In comparison to scalar sensors, such as temperature, pressure, humidity, velocity, and acceleration sensors, vision sensors generate much higher bandwidth data due to the two-dimensional nature of their pixel array. We have tackled all the constraints listed above and have proposed solutions to overcome the current WSNlimits for Video sensor node. We have designed and developed wireless video sensor nodes focusing on the small size and the flexibility of reuse in different applications. The video nodes target a different design point: the portability (on-board power supply, wireless communication), a scanty power budget (500mW),while still providing a prominent level of intelligence, namely sophisticated classification algorithmand high level of reconfigurability. We developed two different video sensor node: The device architecture of the first one is based on a low-cost low-power FPGA+microcontroller system-on-chip. The second one is based on ARM9 processor. Both systems designed within the above mentioned power envelope could operate in a continuous fashion with Li-Polymer battery pack and solar panel. Novel low power low cost video sensor nodes which, in contrast to sensors that just watch the world, are capable of comprehending the perceived information in order to interpret it locally, are presented. Featuring such intelligence, these nodes would be able to cope with such tasks as recognition of unattended bags in airports, persons carrying potentially dangerous objects, etc.,which normally require a human operator. Vision algorithms for object detection, acquisition like human detection with Support Vector Machine (SVM) classification and abandoned/removed object detection are implemented, described and illustrated on real world data. Multimodal surveillance: In several setup the use of wired video cameras may not be possible. For this reason building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. Energy efficiency for wireless smart camera networks is one of the major efforts in distributed monitoring and surveillance community. For this reason, building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. The Pyroelectric Infra-Red (PIR) sensors have been used to extend the lifetime of a solar-powered video sensor node by providing an energy level dependent trigger to the video camera and the wireless module. Such approach has shown to be able to extend node lifetime and possibly result in continuous operation of the node.Being low-cost, passive (thus low-power) and presenting a limited form factor, PIR sensors are well suited for WSN applications. Moreover techniques to have aggressive power management policies are essential for achieving long-termoperating on standalone distributed cameras needed to improve the power consumption. We have used an adaptive controller like Model Predictive Control (MPC) to help the system to improve the performances outperforming naive power management policies.

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Riconoscere un gesto, tracciarlo ed identificarlo è una operazione complessa ed articolata. Negli ultimi anni, con l’avvento massivo di interfacce interattive sempre più sofisticate, si sono ampliati gli approcci nell’interazione tra uomo e macchina. L’obiettivo comune, è quello di avere una comunicazione “trasparente” tra l’utente e il computer, il quale, deve interpretare gesti umani tramite algoritmi matematici. Il riconoscimento di gesti è un modo per iniziare a comprendere il linguaggio del corpo umano da parte della macchina. Questa disciplina, studia nuovi modi di interazione tra questi due elementi e si compone di due macro obiettivi : (a) tracciare i movimenti di un particolare arto; (b) riconoscere tale tracciato come un gesto identificativo. Ognuno di questi due punti, racchiude in sé moltissimi ambiti di ricerca perché moltissimi sono gli approcci proposti negli anni. Non si tratta di semplice cattura dell’immagine, è necessario creare un supporto, a volte molto articolato, nel quale i dati grezzi provenienti dalla fotocamera, necessitano di filtraggi avanzati e trattamenti algoritmici, in modo tale da trasformare informazioni grezze, in dati utilizzabili ed affidabili. La tecnologia riguardo la gesture recognition è rilevante come l’introduzione delle interfacce tattili sui telefoni intelligenti. L’industria oggi ha iniziato a produrre dispositivi in grado di offrire una nuova esperienza, la più naturale possibile, agli utenti. Dal videogioco, all’esperienza televisiva gestita con dei piccoli gesti, all’ambito biomedicale, si sta introducendo una nuova generazione di dispositivi i cui impieghi sono innumerevoli e, per ogni ambito applicativo, è necessario studiare al meglio le peculiarità, in modo tale da produrre un qualcosa di nuovo ed efficace. Questo lavoro di tesi ha l’obiettivo di apportare un contributo a questa disciplina. Ad oggi, moltissime applicazioni e dispositivi associati, si pongono l’obiettivo di catturare movimenti ampi: il gesto viene eseguito con la maggior parte del corpo e occupa una posizione spaziale rilevante. Questa tesi vuole proporre invece un approccio, nel quale i movimenti da seguire e riconoscere sono fatti “nel piccolo”. Si avrà a che fare con gesti classificati fini, dove i movimenti delle mani sono compiuti davanti al corpo, nella zona del torace, ad esempio. Gli ambiti applicativi sono molti, in questo lavoro si è scelto ed adottato l’ambito artigianale.

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Negli ultimi anni si è assistito ad una radicale rivoluzione nell’ambito dei dispositivi di interazione uomo-macchina. Da dispositivi tradizionali come il mouse o la tastiera si è passati allo sviluppo di nuovi sistemi capaci di riconoscere i movimenti compiuti dall’utente (interfacce basate sulla visione o sull’uso di accelerometri) o rilevare il contatto (interfacce di tipo touch). Questi sistemi sono nati con lo scopo di fornire maggiore naturalezza alla comunicazione uomo-macchina. Le nuove interfacce sono molto più espressive di quelle tradizionali poiché sfruttano le capacità di comunicazione naturali degli utenti, su tutte il linguaggio gestuale. Essere in grado di riconoscere gli esseri umani, in termini delle azioni che stanno svolgendo o delle posture che stanno assumendo, apre le porte a una serie vastissima di interessanti applicazioni. Ad oggi sistemi di riconoscimento delle parti del corpo umano e dei gesti sono ampiamente utilizzati in diversi ambiti, come l’interpretazione del linguaggio dei segni, in robotica per l’assistenza sociale, per indica- re direzioni attraverso il puntamento, nel riconoscimento di gesti facciali [1], interfacce naturali per computer (valida alternativa a mouse e tastiera), ampliare e rendere unica l’esperienza dei videogiochi (ad esempio Microsoft 1 Introduzione Kinect© e Nintendo Wii©), nell’affective computing1 . Mostre pubbliche e musei non fanno eccezione, assumendo un ruolo cen- trale nel coadiuvare una tecnologia prettamente volta all’intrattenimento con la cultura (e l’istruzione). In questo scenario, un sistema HCI deve cercare di coinvolgere un pubblico molto eterogeneo, composto, anche, da chi non ha a che fare ogni giorno con interfacce di questo tipo (o semplicemente con un computer), ma curioso e desideroso di beneficiare del sistema. Inoltre, si deve tenere conto che un ambiente museale presenta dei requisiti e alcune caratteristiche distintive che non possono essere ignorati. La tecnologia immersa in un contesto tale deve rispettare determinati vincoli, come: - non può essere invasiva; - deve essere coinvolgente, senza mettere in secondo piano gli artefatti; - deve essere flessibile; - richiedere il minor uso (o meglio, la totale assenza) di dispositivi hardware. In questa tesi, considerando le premesse sopracitate, si presenta una sistema che può essere utilizzato efficacemente in un contesto museale, o in un ambiente che richieda soluzioni non invasive. Il metodo proposto, utilizzando solo una webcam e nessun altro dispositivo personalizzato o specifico, permette di implementare i servizi di: (a) rilevamento e (b) monitoraggio dei visitatori, (c) riconoscimento delle azioni.

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Questa tesi si inserisce nel filone di ricerca dell'elaborazione di dati 3D, e in particolare nella 3D Object Recognition, e delinea in primo luogo una panoramica sulle principali rappresentazioni strutturate di dati 3D, le quali rappresentano una prerogativa necessaria per implementare in modo efficiente algoritmi di processing di dati 3D, per poi presentare un nuovo algoritmo di 3D Keypoint Detection che è stato sviluppato e proposto dal Computer Vision Laboratory dell'Università di Bologna presso il quale ho effettuato la mia attività di tesi.

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Negli ultimi anni la ricerca nella cura dei tumori si è interessata allo sviluppo di farmaci che contrastano la formazione di nuovi vasi sanguigni (angiogenesi) per l’apporto di ossigeno e nutrienti ai tessuti tumorali, necessari per l’accrescimento e la sopravvivenza del tumore. Per valutare l’efficacia di questi farmaci antiangiogenesi esistono tecniche invasive: viene prelevato tramite biopsia un campione di tessuto tumorale, e tramite analisi microscopica si quantifica la densità microvascolare (numero di vasi per mm^2) del campione. Stanno però prendendo piede tecniche di imaging in grado di valutare l’effetto di tali terapie in maniera meno invasiva. Grazie allo sviluppo tecnologico raggiunto negli ultimi anni, la tomografia computerizzata è tra le tecniche di imaging più utilizzate per questo scopo, essendo in grado di offrire un’alta risoluzione sia spaziale che temporale. Viene utilizzata la tomografia computerizzata per quantificare la perfusione di un mezzo di contrasto all’interno delle lesioni tumorali, acquisendo scansioni ripetute con breve intervallo di tempo sul volume della lesione, a seguito dell’iniezione del mezzo di contrasto. Dalle immagini ottenute vengono calcolati i parametri perfusionali tramite l’utilizzo di differenti modelli matematici proposti in letteratura, implementati in software commerciali o sviluppati da gruppi di ricerca. Al momento manca un standard per il protocollo di acquisizione e per l’elaborazione delle immagini. Ciò ha portato ad una scarsa riproducibilità dei risultati intra ed interpaziente. Manca inoltre in letteratura uno studio sull’affidabilità dei parametri perfusionali calcolati. Il Computer Vision Group dell’Università di Bologna ha sviluppato un’interfaccia grafica che, oltre al calcolo dei parametri perfusionali, permette anche di ottenere degli indici sulla qualità dei parametri stessi. Questa tesi, tramite l’analisi delle curve tempo concentrazione, si propone di studiare tali indici, di valutare come differenti valori di questi indicatori si riflettano in particolari pattern delle curve tempo concentrazione, in modo da identificare la presenza o meno di artefatti nelle immagini tomografiche che portano ad un’errata stima dei parametri perfusionali. Inoltre, tramite l’analisi delle mappe colorimetriche dei diversi indici di errore si vogliono identificare le regioni delle lesioni dove il calcolo della perfusione risulta più o meno accurato. Successivamente si passa all’analisi delle elaborazioni effettuate con tale interfaccia su diversi studi perfusionali, tra cui uno studio di follow-up, e al confronto con le informazioni che si ottengono dalla PET in modo da mettere in luce l’utilità che ha in ambito clinico l’analisi perfusionale. L’intero lavoro è stato svolto su esami di tomografia computerizzata perfusionale di tumori ai polmoni, eseguiti presso l’Unità Operativa di Diagnostica per Immagini dell’IRST (Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori) di Meldola (FC). Grazie alla collaborazione in atto tra il Computer Vision Group e l’IRST, è stato possibile sottoporre i risultati ottenuti al primario dell’U. O. di Diagnostica per Immagini, in modo da poterli confrontare con le considerazioni di natura clinica.

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The quality of fish products is indispensably linked to the freshness of the raw material modulated by appropriate manipulation and storage conditions, specially the storage temperature after catch. The purpose of the research presented in this thesis, which was largely conducted in the context of a research project funded by Italian Ministry of Agricultural, Food and Forestry Policies (MIPAAF), concerned the evaluation of the freshness of farmed and wild fish species, in relation to different storage conditions, under ice (0°C) or at refrigeration temperature (4°C). Several specimens of different species, bogue (Boops boops), red mullet (Mullus barbatus), sea bream (Sparus aurata) and sea bass (Dicentrarchus labrax), during storage, under the different temperature conditions adopted, have been examined. The assessed control parameters were physical (texture, through the use of a dynamometer; visual quality using a computer vision system (CVS)), chemical (through footprint metabolomics 1H-NMR) and sensory (Quality Index Method (QIM). Microbiological determinations were also carried out on the species of hake (Merluccius merluccius). In general obtained results confirmed that the temperature of manipulation/conservation is a key factor in maintaining fish freshness. NMR spectroscopy showed to be able to quantify and evaluate the kinetics for unselected compounds during fish degradation, even a posteriori. This can be suitable for the development of new parameters related to quality and freshness. The development of physical methods, particularly the image analysis performed by computer vision system (CVS), for the evaluation of fish degradation, is very promising. Among CVS parameters, skin colour, presence and distribution of gill mucus, and eye shape modification evidenced a high sensibility for the estimation of fish quality loss, as a function of the adopted storage conditions. Particularly the eye concavity index detected on fish eye showed a high positive correlation with total QIM score.

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La città medievale di Leopoli-Cencelle (fondata da Papa Leone IV nell‘854 d.C. non lontano da Civitavecchia) è stata oggetto di studio e di periodiche campagne di scavo a partire dal 1994. Le stratigrafie investigate con metodi tradizionali, hanno portato alla luce le numerose trasformazioni che la città ha subìto nel corso della sua esistenza in vita. Case, torri, botteghe e strati di vissuto, sono stati interpretati sin dall’inizio dello scavo basandosi sulla documentazione tradizionale e bi-dimensionale, legata al dato cartaceo e al disegno. Il presente lavoro intende re-interpretare i dati di scavo con l’ausilio delle tecnologie digitali. Per il progetto sono stati utilizzati un laser scanner, tecniche di Computer Vision e modellazione 3D. I tre metodi sono stati combinati in modo da poter visualizzare tridimensionalmente gli edifici abitativi scavati, con la possibilità di sovrapporre semplici modelli 3D che permettano di formulare ipotesi differenti sulla forma e sull’uso degli spazi. Modellare spazio e tempo offrendo varie possibilità di scelta, permette di combinare i dati reali tridimensionali, acquisiti con un laser scanner, con semplici modelli filologici in 3D e offre l’opportunità di valutare diverse possibili interpretazioni delle caratteristiche dell’edificio in base agli spazi, ai materiali, alle tecniche costruttive. Lo scopo del progetto è andare oltre la Realtà Virtuale, con la possibilità di analizzare i resti e di re-interpretare la funzione di un edificio, sia in fase di scavo che a scavo concluso. Dal punto di vista della ricerca, la possibilità di visualizzare le ipotesi sul campo favorisce una comprensione più profonda del contesto archeologico. Un secondo obiettivo è la comunicazione a un pubblico di “non-archeologi”. Si vuole offrire a normali visitatori la possibilità di comprendere e sperimentare il processo interpretativo, fornendo loro qualcosa in più rispetto a una sola ipotesi definitiva.

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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

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Questa tesi si propone di innovare lo stato dell’arte dei metodi di analisi dell’eterogeneità in lesioni polmonari attualmente utilizzati, affiancando l’analisi funzionale (emodinamica) a quella morfologica, grazie allo sviluppo di nuove feature specifiche. Grazie alla collaborazione tra il Computer Vision Group (CVG) dell’Università di Bologna e l’Unità Operativa di Radiologia dell’IRCCS-IRST di Meldola (Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico – Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori), è stato possibile analizzare un adeguato numero di casi reali di pazienti affetti da lesioni polmonari primitive, effettuando un’analisi dell’eterogeneità sia su sequenze di immagini TC baseline sia contrast-enhanced, consentendo quindi un confronto tra eterogeneità morfologica e funzionale. I risultati ottenuti sono infine discussi sulla base del confronto con le considerazioni di natura clinica effettuate in cieco da due esperti radiologi dell’IRCCS-IRST.

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Le tematiche presentate in questa tesi fanno parte di una disciplina in ampio sviluppo nella ricerca scientifica moderna denominata “Dronistica”. I droni possiedono caratteristiche fisiche differenti in base alle esigenze dettate dall'ambito di utilizzo. La dronistica è infatti una disciplina molto varia e completa grazie alla versatilità dei dispositivi utilizzati, principalmente però tratta aeromobili a pilotaggio remoto e la loro applicazione nella computer vision. Nonostante il ricco hardware ed i molteplici software attualmente a disposizione dei ricercatori, questo settore è attualmente nelle prime fasi di vita; le prospettive di miglioramento e di sviluppo infatti sono ampie ed in mano a chi si occuperà di effettuare operazioni di ricerca e sperimentazione in tale campo. Nel seguente lavoro viene presentata la dronistica sotto ogni suo aspetto fondamentale, ponendo particolare attenzione ai dettagli tecnici ed alle applicazioni presenti e future. Il lavoro svolto inizia descrivendo la storia dei droni, presentando una panoramica sui modelli, le normative attualmente in vigore ed una classificazione delle applicazioni. La parte centrale della tesi tratta invece gli aspetti tecnici della dronistica, descrivendo le tecnologie hardware e le tecnologie software attualmente disponibili sul mercato. L'ultima parte descrive invece il legame tra i droni e la computer vision, il loro interfacciamento, le applicazioni ed i vantaggi di tale combinazione, mostrando inoltre casi di studio di diverse facoltà tra cui quella di Ingegneria e Scienze Informatiche di Cesena. Infine termina con una conclusione riguardante il lavoro svolto ed una prospettiva sugli sviluppi futuri.

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Viene proposto un metodo completo di autocalibrazione degli intrinseci della telecamera utilizzando una singola vista, sfruttando i punti di fuga riconosciuti nell'immagine. La metodologia è suddivisa in quattro fasi fondamentali: estrazione dei segmenti dall’immagine, clusterizzazione dei segmenti, stima di un punto di fuga da ogni cluster e determinazione dei punti di fuga ortogonali. Viene fornita un nuova metodologia per la determinazione dei punti di fuga, dai cluster di segmenti identificati. Inoltre vengono proposti degli approcci euristici che favoriscono la selezione della terna corretta di punti di fuga ortogonali. L’approccio proposto è completamente modulare e sufficientemente flessibile per poter essere adattato a esigenze diverse. Le prestazioni dell’approccio vengono valutate confrontando altre due proposte alternative, a cui viene sottoposto il medesimo set di immagini, ognuna dotata di diverse caratteristiche. I risultati di questi esperimenti evidenziano la bontà dell’approccio proposto.

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L’elaborato di tesi, che rientra nell’ambito di un progetto di collaborazione tra l’equipe del laboratorio ICM “Silvio Cavalcanti”, coordinato dal professor Giordano, e il CVG (Computer Vision Group) coordinato dal professor Bevilacqua, mira alla messa a punto di un sistema di misura quantitativa di segnali fluorescenti, tramite l’elaborazione di immagini acquisite in microscopia ottica.

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Notizie riguardanti scandali relativi al utilizzo inappropriato di contrassegni per disabili sono all’ordine del giorno. Situazioni meno popolari dal punto di vista mediatico, ma altrettanto gravi a livello sociale coinvolgono tutti quegli individui che si prodigano a falsificare contrassegni oppure ad utilizzarli anche in mancanza del disabile, eventualmente anche successivamente al decesso del medesimo. Tutto questo va inevitabilmente a discapito di tutti coloro che hanno reale diritto e necessità di usufruire delle agevolazioni. Lo scopo di questa tesi è quindi quello di illustrare un possibile sistema per contrastare e possibilmente debellare questo malcostume diffusissimo in Italia. La proposta è quella di dematerializzare il pass cartaceo sostituendolo con un equiva- lente elettronico, temporaneo e associato non più ad una targa, ma all’individuo stesso. Per farlo si ricorrerà all’uso di tecniche di autenticazione attraverso sistemi biometrici, quali il riconoscimento facciale, vocale, di espressioni facciali e gestures.

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La tesi, svolta per il completamento della Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, tratta la realizzazione di un progetto prototipo di Computer Vision (CV) e Realtà Aumentata (RA) per la manutenzione tecnica di macchinari industriali attraverso l'utilizzo di dispositivi mobili See-Through. Lo scopo è stato, oltre lo studio dello stato dell'arte in materia, provare con mano e rendere maggiormente visibili al pubblico questi nuovi rami dell'informatica. Il prototipo creato è stato inserito in un contesto aziendale, con misurazioni e prove sul campo. Partendo da una breve introduzione sulla realtà aumentata, nel primo capitolo viene descritto il progetto sviluppato, diviso in due sottoprogetti. Il primo, svolto solamente in una fase iniziale e presentato nel secondo capitolo, espone la realizzazione di un'applicazione mobile per lo streaming video con l'aggiunta di contenuti grafici aumentati. Il secondo, progettato e sviluppato in totale autonomia, rappresenta un prototipo demo di utilizzo della RA. La realizzazione viene illustrata nei capitoli successivi. Nel terzo capitolo si introducono gli strumenti che sono stati utilizzati per lo sviluppo dell'applicazione, in particolare Unity (per il development multi-piattaforma), Vuforia (per gli algoritmi di CV) e Blender (per la realizzazione di procedure di manutenzione). Il quarto capitolo, la parte più rilevante della trattazione, descrive, passo dopo passo, la creazione dei vari componenti, riassumendo in modo conciso e attraverso l'uso di figure i punti cardine. Infine, il quinto capitolo conclude il percorso realizzato presentando i risultati raggiunti e lasciando spunto per possibili miglioramenti ed aggiunte.