Tecnologie di elaborazioni di immagini e di segnali audio nei sistemi informativi

Alessandro Vinciarelli    Tel. +41 277 217 724

Programmazione. Elementi di probabilita' e statistica.

Al termine del corso gli studenti dovranno aver acquisito la capacita' di risolvere problemi di classificazione, nel campo dell'elaborazione di immagini. video e segnali audio, applicando le metodologie presentate nel corso.

Immagini, Video e Segnali Audio

Dispositivi Digitali di Acquisizione d'Immagini (cenni)- Tipi di Immagini (Binarie, Livello di Grigio, a Colori)- Rappresentazione del Colore (RGB, HSV)- Esempi di riconoscitori di immagini (OCR e Riconoscitori di Facce) e loro struttura- Estrazione delle Features e Classificazione - Video - Concetti basilari, Frames e Formati- Esempi di Riconoscitori (cenni) Dispositivi Digitali di Acquisizione di Suoni (cenni)- Formati Principali del segnale audio - Riconoscitori vocali e loro struttura - Estrazione delle Features e Classificazione.

Metodi Bayesiani Di Classificazione

Richiami di Statistica (Media, Varianza, Covarianza) - Richiami Di Teoria della Probabilita` (Probabilita` Condizionate, Teorema di Bayes) - Teoria Bayesiana della Decisione nel caso di Features di tipo continuo- Classificatori, Discriminanti e Superfici di Decisione - Densita` Normale ( Densita` Normale Univariata e Multivariata) - Funzioni Discriminanti per la Densita` Normale - Teoria della Detezione del segnale (cenni)- Curve ROC- Teoria Bayesiana della Decisione nal caso di Features di tipo discreto (cenni)

R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork. Pattern Classification (2nd.edition), Wiley Interscience, 2001 (secondo capitolo)

Ulteriore materiale didattico sara' reso disponibile agli studenti durante il corso.