Cigdem Beyan

Foto Cigdem,  1 marzo 2024
Qualifica
Professore associato
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
E-mail
cigdem|beyan*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.
Pagina Web personale
https://cbeyan.github.io/

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 2.
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Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea magistrale in Computer Engineering for Robotics and Smart Industry Machine learning & artificial intelligence (2023/2024)   9  eLearning (Teoria)
Dottorato in Informatica Multimodal Learning and Applications (2023/2024)   5   

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Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
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
Modellazione statistica di dati multimediali 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. Sistemi intelligenti
Artificial intelligence
Video Surveillance and Monitoring 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. Sistemi intelligenti
Artificial intelligence



Organizzazione

Strutture del dipartimento

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