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In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

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Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2014/2015

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative
4
F
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2014/2015
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative
4
F
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S02792

Coordinatore

Marco Cristani

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

II sem. dal 2 mar 2015 al 12 giu 2015.

Obiettivi formativi

Il corso di Sistemi Avanzati del Riconoscimento vuole essere un insegnamento altamente applicativo, in cui vengono presentati alcuni strumenti teorici derivati da algoritmi standard di Teorie e Tecniche del Riconoscimento, con un alto livello di applicabilità a problemi reali. A testimonianza di questo fatto, gli argomenti di Sistemi Avanzati per il Riconoscimento verranno presentati sottoforma di problemi, associati ai quali verranno proposte tecniche e tecnologie risolutive. Gli strumenti presentati saranno corredati di codice MATLAB, in modo tale da verificarne la ricaduta pratica direttamente su calcolatore. Tale codice rappresenta in molti casi risultato di ricerche recenti, e rappresenta pertanto un valore aggiunto notevole nella preparazione dello studente, sia che la sua prospettiva sia nell’ambito accademico che industriale.

Programma

PROBLEMA: Detezione e riconoscimento di entità: persone, volti, scenari e oggetti in generale. TECNICHE ASSOCIATE: Generative Learning, Discriminative Learning, Hybrid Learning, Boosting. Descrittori: GIST, SIFT (accenni), covarianze, SURF, SDALF, Bag of Words.
PROBLEMA: Modellazione di entità in movimento: tracking di oggetti singoli, gruppi di oggetti, action recognition, expression recognition. TECNICHE ASSOCIATE: Monte Carlo Methods (Particle Filtering), Online Learning. Descrittori: Spline, Snakes

Modalità d'esame

Progetto o seminario

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Materiale e documenti