Topic | People | Description | |
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Artificial intelligence standard compliant ACM 2012 | |||
Intelligent Agents |
Alberto Castellini Matteo Cristani Alessandro Farinelli |
Design and development of autonomous entities that can sense, model and interact with the environment in which they operate. Main research topics include: action planning, reinforcement learning, reasoning in face of uncertainty. | |
Modellazione statistica di dati multimediali |
Vittorio Murino |
Modellazione di immagini e video, utilizzando strumenti statistici e probabilistici, quali modelli generativi (misture di Gaussiane, modelli di Markov a stati nascosti), discriminativi (Kernel Machines) ed embedding generativi, in spazi euclidei e non. Tale modellazione porta ad applicazioni come riconoscimento e rivelamento di oggetti, tracking, che si collocano nell'ambito della video sorveglianza, analisi di dati medicali e nell'analisi di segnali sociali o social signal processing. In particolare, le mie specialità attuali sono la re-identificazione e la detection per la sorveglianza, la segmentazione e classificazione per l'analisi di segnali medicali e l'analisi di attività interattive per il social signal processing. | |
Multi-modal biomedical image processing |
Alessandro Daducci |
Computer vision and computational intelligence. Segmentation of multi-dimensional multi-modal data and objective validation of the outcomes. | |
Automated Reasoning |
Maria Paola Bonacina Matteo Cristani |
Automated theorem proving; Automated model building; Reasoning about programs; Strategy analysis; Distributed automated deduction; Theorem proving strategies: ordering-based strategies (resolution and rewriting), subgoal-reduction strategies, instance-based strategies; Decision procedures for satisfiability modulo theories and their application to check program properties | |
Rappresentazione della conoscenza |
Matteo Cristani Claudio Tomazzoli |
La rappresentazione della conoscenza è il settore di ricerca a cavallo tra Intelligenza Artificiale e Sistemi Informativi che si occupa del problema di elaborare informazione di natura non numerica. | |
Sistemi avanzati per il riconoscimento |
Vittorio Murino |
Due sono gli ambiti principali di ricerca: 1) studio di descrittori di basso livello per addestrare classificatori avanzati; in questo caso, l'idea è di progettare descrittori compatti e informativi per l'object recognition e detection. Particolare enfasi viene data allo studio di descrittori giacenti su spazi non euclidei, come varietà Riemanniane, manipolando nozioni di Information Geometry 2) studio di tecniche di classificazione ibride generative e discriminative; qui l'obiettivo è di sfruttare le caratteristiche vincenti dei modelli generativi (misture di Gaussiane, modelli di Markov a stati nascosti, topic models) e dei modelli discriminativi (Support Vector Machines) combinandole attraverso meccanismi di embedding. In tal maniera, le misure di bontà dei classificatori risultanti superano quelle dei modelli di partenza. | |
Multiagent Systems |
Matteo Cristani Alessandro Farinelli |
Design and development of multiagent systems, where intelligent agents can interact among them and with the environment. Main research topics include: task assignment, distributed constraint optimization, decentralized optimization, decentralized reinforcement learning, cooperative perception. | |
Video Surveillance and Monitoring |
Vittorio Murino |
This research aims at the analysis of people and the interpretation/recognition of human activities, possibly at the detection and prediction of events in unconstrained scenes, at individual, group and crowd level. In particular, the main target is on the analysis of nonverbal human behaviour, activities, and dialogue classification by considering vocal behavior, face & gazing, gesture & posture, space & environment. More specifically, the focus is on tracking and re-identification, object/person detection and classification, human pose estimation and activity recognition, automatic PTZ camera control, subjective surveillance, mobile sensing, data fusion. | |
Computer Vision |
Manuele Bicego Vittorio Murino |
Investigation of computational tools for the analysis of images and videos, with main goal of extracting useful information. In particular, 2D/3D object classification, 3D reconstruction, person detection and classification, video analysis and understanding, activity recognition, and in biometrics (face recognition and authentication, facial feature extraction, multimodal biometrics, behavioural biometrics) with application in video surveillance and biomedical image analysis. | |
Computer graphics standard compliant ACM 2012 | |||
Computational Geometry |
Umberto Castellani |
Shape analysis: development of local and global shape descriptors, extraction of curve skeletons from 3D meshes, mesh processing tools. Shape retrieval methodologies and benchmarking. | |
Machine learning standard compliant ACM 2012 | |||
Behavior analysis |
Vittorio Murino |
The goal is to study human inner and outer behavior in order to find possible brain correlates with the (outer) expressive behavior. In the context of behavioral diseases (e.g., autism, schizophrenia, Alzhaimer, Mild Cognitive Impairment, etc.), the main idea is to exploit computer vision and pattern recognition techniques to analyse nonverbal human behavior (face, posture, gesture, etc.) as well as neuroimaging data so to identify possible correlations or characteristic biomarkers. This research not only would support early diagnosis of the pathology but also the monitoring of the effects of the pharmacological treatment. | |
Biomedical data processing |
Alessandro Daducci |
Feature extraction and integration from multi-modal data using multi-scale sparse representations for the definition of numerical biomarkers. Pattern recognition and machine learning for medical imaging and behavioral analysis. | |
Neuroimaging Data Analysis |
Alessandro Daducci Vittorio Murino |
This domain regards the analysis of data coming from sensing devices measuring the brain strucural and functional information. The main utilised device is Magnetic Resonance Imaging (MRI) in its various modalities such as diffusion, structural, and functional MRI, as well as other sensors like EEG, fNIRS, MEG. The main goal is to better understanding brain functions by means of an integrated functional and structural analysis of the brain connectivity or of specific brain regions. This investigation is mainly performed with reference to neurological disorders - like autism and schizophrenia - and in comparison with control (healthy) subjects. | |
Decision Tree Optimization |
Ferdinando Cicalese |
One of the most studied data mining tasks in the literature is the classification task, consisting of learning a predictive relationship between input values and a desired output. A classification problem can also be viewed as an optimization problem, namely as the problem of building a model that maximizes the predictive accuracy—the number of correct predictions—in the test data (unseen during training). We are interested in the problem of optimizing the construction of decision trees. Decision trees are widely used in data mining and machine learning as comprehensible representation models, given that they can be easily represented in a graphical form and also as a set of classification rules, which can be expressed in natural language in the form of IF-THEN rules. | |
Pattern Recognition |
Manuele Bicego Umberto Castellani Alberto Castellini Vittorio Murino |
The main focus is on the study and development of automatic techniques and models able to extract information from real world data, typically in terms of classes or clusters. Special attention is on probabilistic models - like Hidden Markov Models, Mixtures, Topic Models - and on kernel machines - like Support Vector Machines. In these contexts the interest is in designing novel models/methodologies, like hybrid generative-discriminative methods, generative embeddings and kernels, novel classification or clustering schemes, model selection techniques and others. The focus is on reasoning on representation issues (how to extract features, how to process the original problem space) as well as on unconventional employment of standard techniques (like boosting or SVM for clustering). Another field of interest is the processing of sequential data (using for example Hidden Markov Model). |
Name | Description | URL |
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Algoritmi | Il gruppo persegue lo studio degli aspetti strutturali di problemi fondamentali in informatica e dei loro modelli. Lo scopo è porre le basi per la progettazione di algoritmi protocolli e sistemi migliori e comprenderne i limiti computazionali. Aree specifiche di interesse includono: progettazione di algoritimi, strutture dati, algoritmi su stringhe, complessità, ottimizzazione combinatoriale, codici e teoria dell’informazione, machine learning. I problemi investigati hanno forti connessioni con le aree della bioinformatica, delle reti di comunicazione, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale. | |
Algoritmi in Bioinformatica e Calcolo Naturale | Applicazione di metodi teorici e di analisi dati per modellare l’informazione sottostante ai processi biologici: algoritmi su grafi e stringhe per la biologia dei sistemi; strutture dati avanzate per sequenze di dati; misure di distanza tra sequenze biologiche; calcolo naturale (biotecnologico, e a membrane), riconoscimento di pattern, e apprendimento automatico da dati biomedicali. | |
ARLette - Laboratorio di Ragionamento Automatico | Il gruppo svolge ricerche in Ragionamento Automatico: dimostrazione di teoremi, procedure di decisione, soddisfacibilità modulo assegnamenti, costruzione di modelli, riscrittura, e applicazioni. | |
Biomedical Imaging | Tecniche di Imaging sperimentali e traslazionali principalmente sulle tecniche di Imaging a Risonanza Magnetica e Imaging Ottico | |
Intelligenza Artificiale (IA) | Il gruppo svolge ricerche in Intelligenza Artificiale: Ragionamento Automatico, Algoritmi di Ricerca, Rappresentazione della Conoscenza, Apprendimento Automatico, Sistemi Multi-Agenti e applicazioni. | |
ISLa - Intelligent Systems Lab | Intelligenza artificiale, statistical learning ed analisi dei dati per sistemi intelligenti | https://isla-lab.github.io/ |
K.Re.Art.I. | Rappresentazione della conoscenza tramite tecniche di IJntelligenza Artificiale | |
Logica | Logica in matematica ed informatica. | https://www.logicverona.it/ |
PARCO – Parallel Computing | Obiettivo del gruppo di ricerca è lo sviluppo e ottimizzazione di Software per sistemi di calcolo multi-core CPU/many-core GPU con vincoli di risorse (e.g., Edge Computing) e per sistemi di calcolo ad alte prestazioni (High-performance Computing – HPC). | |
Robotica, Intelligenza Artificiale e Controllo | Il gruppo di ricerca si occupa di robotica non convenzionale | |
Visione, Immagini, Pattern e Segnali (VIPS) | Le attività del gruppo VIPS sono rivolte all’analisi, al riconoscimento, alla modellazione e alla predizione di pattern e segnali multidimensionali e multimediali mediante metodi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Le competenze specifiche e i domini applicativi riguardano: elaborazione delle immagini, visione artificiale, riconoscimento di pattern, interazione uomo-macchina, grafica al calcolatore e modellazione digitale, realtà virtuale e mista, gaming e all’analisi e modellazione di dati in ambito biomedicale e delle neuroscienze a fini di ricerca di base e traslazionale. | http://vips.sci.univr.it/ |
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