martedì,
Ore 11.00
- 13.00,
Ca' Vignal 2, piano 1, stanza 47
Il ricevimento puo' essere svolto in modalità telematica (scrivere a: umberto.castellani@univr.it)
Umberto Castellani si occupa in generale di elaborazione delle immagini e nello specifico si interessa dei temi di intersezione tra computer vision, computer graphics e machine learning:
L'attività di ricerca è svolta principalmente nell'ambito di progetti europei, nazionali e locali. Si avvale di collaborazioni di aziende per lo sviluppo di videogiochi (http://www.mastergamedev.it/), di spin-off universitarie e altre aziende del territorio. E' molto attivo nella ricerca in ambito biomedicale per la caratterizzazione morfologica di patolgie psichiatriche.
Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 69.
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Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
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Computational Geometry | Shape analysis: development of local and global shape descriptors, extraction of curve skeletons from 3D meshes, mesh processing tools. Shape retrieval methodologies and benchmarking. |
Sistemi intelligenti
Computer graphics |
Image processing and computer vision | Basic image processing, e.g. image enhancement, interpolation (digital zooming). Image processing applied to medical images, 2D and 3D segmentation, feature extraction, texture analysis. Optical flow extraction and processing. | IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
Neuroimaging | The main activity is in the field of neuroimaging, including structural (diffusion MRI) and functional (EEG, fNIRS, functional MRI) imaging as well as perceptual analysis through cognitive science methods. The goal is to gain an holistic view of human brain when inspected in specific conditions by the integration of multi-modal multi-scale probing and modeling. In addition, advanced computer vision and pattern recognition methods are employed for designing numerical biomarkers for the characterization of healthy and pathological conditions. |
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 |
Carica | Organo collegiale |
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componente | Collegio dei Docenti del Dottorato in Informatica A.A 2022/2023 - Dipartimento Informatica |
componente | Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica |
Comitato scientifico del Corso di Perfezionamento e di Aggiornamento professionale in Tecniche di comunicazione aziendale - Dipartimento Management | |
Comitato Scientifico del Master in Direttore di Produzione in Videoclip e Comunicazione Multimediale | |
Comitato Scientifico del Master Universitario in Digital Content Creation (I livello) - Dipartimento Informatica | |
componente | Commissione AQ Laurea magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche - LM18-32 - Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica |
componente | Consiglio del Dipartimento di Informatica - Dipartimento Informatica |
CSS e script siti DOL