bicego
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Curriculum
(pdf, it, 217 KB, 31/08/20)
Curriculum (English)
(pdf, en, 176 KB, 04/03/21)
La ricerca di Manuele Bicego si focalizza principalmente sulla Statistical Pattern Recognition, una disciplina che mira a studiare e sviluppare tecniche, algoritmi e modelli per l’analisi di dati reali, tipicamente caratterizzati in termini di classi o gruppi (categorie). In questo contesto Manuele Bicego ha prodotto contributi sia metodologici che applicativi, legati a diversi contesti, quali l’analisi di immagini e segnali, la biometria e, in maniera preponderante, la bioinformatica (analisi di dati di espressione genica, proteomica, metabolomica).
L’intensa attività scientifica in questi contesti è confermata dalle numerose pubblicazioni in importanti riviste e conferenze internazionali, dai premi e riconoscimenti ricevuti, dalla continua attività editoriale e di revisione, dalla partecipazione a vari progetti di ricerca finanziati, e dalle numerose collaborazioni instaurate con diversi centri di ricerca, corroborate da periodi anche lunghi di soggiorni e scambi.
Per maggiori informazioni si veda la pagina http://profs.sci.univr.it/~bicego
Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 45.
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| Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
|---|---|---|
| Bioinformatica e Biologia Computazionale | Implementazione e valutazione di tecniche di Pattern Recognition e Machine Learning per l'analisi di dati biologici. In particolare l'attenzione è rivolta alla definizione di soluzioni per “dati di conteggio” (dati che misurano il livello di presenza di entità, come dati di espressione o di proteomica) con tecniche probabilistiche. Il fuoco principale è sull'interpretabilità, oggigiorno necessaria nello sviluppo di soluzioni di bioinformatica. |
Bioinformatica e informatica medica
Life and medical sciences |
| Teorie e Tecniche del Riconoscimento | Il fuoco principale è sullo studio di tecniche automatiche per l'estrazione di informazioni da dati reali, tipicamente in termini di classi o categorie. CI si focalizza su modelli probabilistici, come HMM, Misture, Topic Models e kernel machines (SVM). In questi contesti ci si focalizza sul disegno di tecniche ibride generative discriminative, di nuove tecniche di classificazione e clustering, problemi di model selection e altro. Il fuoco è sulla rappresentazione e sull'utilizzo di tecniche non convenzionali di clustering e classificazione. Un altro settore di interesse è l'analisi di dati sequenziali, ad esempio con modelli di Markov a stati nascosti |
Sistemi intelligenti
Machine learning |
| Visione Computazionale | Studio di tecniche per l'analisi di immagini e video, con l'obiettivo di estrarre informazioni. In particolare: riconoscimento di oggetti 2D-3D, ricostruzione 3D, rilevamento di persone e classificazione, analisi di video, riconoscimento di attività, biometria (riconoscimento di facce, estrazioni di feature, biometria multimodale, biometria comportamentale) con applicazioni alla video sorveglianza e all'analisi di immagini bio-medicali |
Sistemi intelligenti
Artificial intelligence |
| Carica | Organo collegiale |
|---|---|
| componente | Collegio dei Docenti del Dottorato in Informatica A.A 2022/2023 - Dipartimento Informatica |
| componente | Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica |
| componente | Consiglio del Dipartimento di Informatica - Dipartimento Informatica |
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