Immagini, Video ed Eventi, Analisi di una Scena con Camere RGB e Neuromorfiche

Obiettivo del corso è quello di fornire le conoscenze di modelli e strumenti per l’analisi di dati acquisiti attraverso videocamere RGB e camere neuromorfiche (event cameras).
In particolare:
– Conoscenza e comprensione dei modelli per la rappresentazione di immagini, video e flussi di eventi.
– Conoscenza e comprensione di modelli per la descrizione locale di contenuto di immagine.
– Conoscenza e comprensione dei modelli di stima del moto nei video e in flussi di eventi.
– Conoscenza e comprensione dei modelli di tracciamento di oggetti nei video.
– Conoscenza di strumenti di riconoscimento di oggetti in immagini, video e flussi di eventi.

Principali argomenti trattati nel corso:

• Acquisizione di immagini e video con camere RGB
• Acquisizione con camere neuromorfiche, caratteristiche distintive rispetto alle camere tradizionali
• Modelli per la rappresentazione del flusso di eventi
• Rilevazione e descrizione di punti di interesse nelle immagini
• Modelli per la stima del moto in video e flussi di eventi
• Modelli per il tracciamento di oggetti
• Integrazioni di Deep Neural Networks per il riconoscimento di oggetti.

Requisiti per partecipare:

• Matematica: gli studenti dovrebbero conoscere e saper applicare concetti e tecniche di analisi multivariata e algebra lineare.
• Programmazione: gli studenti dovrebbero conoscenze e competenze almeno basilari di programmazione in Python

prof. Pietro Pala

corso online

È possibile attivare il corso, su richiesta, in tutti i mesi dell’anno