Descrizione: L’attività del gruppo di ricerca si sviluppa nei settori di Pattern Recognition e della Visione Artificiale. Più precisamente le principali tematiche di interesse sono le seguenti.
Studio ed analisi di tecniche per la progettazione di sistemi di classificazione ad elevata affidabilità. Tra le soluzioni originali presentate da esponenti del gruppo su riviste e a congressi internazionali figurano lo studio e lo sviluppo di sistemi di classificazione costituiti da classificatori cooperanti, sistemi di classificazione per problemi a due classi, sistemi di classificazione per problemi cost-sensitive, nuovi algoritmi evolutivi per l'apprendimento automatico di reti Bayesiane (gli algoritmi sviluppati sono stati utilizzati per il miglioramento delle prestazioni di ensemble di classificatori), tecniche innovative di estrazione di feature (feature extraction) per il riconoscimento di scriventi in manoscritti antichi.
Studio ed analisi di tecniche per la realizzazione di sistemi di analisi automatica di immagini biomediche, tali da migliorare sia la sensibilità della diagnosi (cioè l’accuratezza nel riconoscere tutti i casi maligni) sia la sua specificità (l’abilità di evitare falsi riconoscimenti di situazioni benigne che porterebbero ad un incremento di ulteriori esami improduttivi). In particolare la ricerca si è focalizzata sulle tecniche di analisi sia per immagini senologiche (raggi X, ecografia, MRI) che per immagini del fondo oculare.
Coordinatore: DE STEFANO Claudio (Ingegneria Elettrica e dell'Informazione "Maurizio Scarano")
Settore ERC del gruppo:
PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
PE6_7 - Artificial intelligence, intelligent systems, multi agent systems