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GR-09 - GRAphics and INtelligent Systems - GRAINS

Classificazione video non supervisionata / semi-supervisionata

azienda Tesi esterna in azienda    


Parole chiave IA, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, DEEP LEARNING

Riferimenti BARTOLOMEO MONTRUCCHIO

Riferimenti esterni Enrico Busto enrico.busto@add-for.com

Gruppi di ricerca GR-09 - GRAphics and INtelligent Systems - GRAINS

Tipo tesi RICERCA

Descrizione Quando ci sono centinaia o migliaia di telecamere che producono flussi video tutto il giorno, E' molto utile disporre di un algoritmo che analizzi tali flussi al posto di un essere umano. Oggi queste tecnologie esistono, si chiamano Convolutional Neural Networks per la classificazione video [1]. Il rovescio della medaglia di tali reti neurali e' che abbiamo un numero fisso di casi in cui viene addestrata la rete, il che va bene per il benchmarking degli algoritmi su un set di dati specifico ma non per le applicazioni reali (telecamere di sicurezza) in cui non sappiamo specificamente per quale scena l'algoritmo dovrebbe dare un segnale di allarme. Quindi abbiamo bisogno di produrre una rappresentazione astratta della scena video (embedding) [2] per classificare la scena in un modo non supervisionato [3].
[1] https://arxiv.org/pdf/1705.07750.pdf
[2] https://arxiv.org/pdf/1810.06951.pdf
[3] https://arxiv.org/pdf/1810.06951.pdf
[4] http://charuaggarwal.net/ICDE16_research_420.pdf

Conoscenze richieste Python, matematica avanzata, abilita' di astrazione, esperienza con almeno uno tra TensorFlow / PyTorch


Scadenza validita proposta 01/06/2020      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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