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GR-09 - GRAphics and INtelligent Systems - GRAINS
Classificazione video non supervisionata / semi-supervisionata
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
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