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Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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3 9. eliminazione della possibilità di votare più di una volta a qualsiasi tipo di elezione o votazione. Questo metodo sarà utilizzato molto probabilmente alle prossime elezioni presidenziali messicane; 10. uso di apparati più generali di riconoscimento di oggetti e dell‟ambiente da poter utilizzare nei futuri robot domestici. Per comprendere bene l‟importanza che il riconoscimento facciale riveste nella comunità scientifica e non solo, basta menzionare il Face Recognition Grand Challenge (FRGC), una sorta di grande gara fra ricercatori accademici e di compagnie private volta allo sviluppo di nuovi algoritmi o di nuove tecnologie per il riconoscimento automatico di volti umani. Lo scopo principale del FRGC era quello di promuovere e far sviluppare la tecnologia del riconoscimento facciale, a supporto degli sforzi già messi in atto dal governo U.S.A. La gara, disputata fra Maggio 2004 e Marzo 2006, consisteva in due problemi di difficoltà crescente, ognuno ben definito tramite una serie di immagini di test e una sequenza di esperimenti da completare. Le tecniche pr incipali usate nel challenge possono essere suddivise in tre categorie: quella che utilizza immagini in alta risoluzione, quella che prevede un riconoscimento 3D e, infine, quella denominata “nuove tecniche”. La tesi riguarda quindi un‟applicazione tipica di Intelligenza Artificiale (IA) che si inquadra nel settore denominato Pattern recognition, che a sua volta è affrontato per mezzo di tecniche di Machine learning, ossia l‟addestramento di macchine finalizzato a eseguire azioni fino a poco tempo fa di sola competenza umana. Benché i problemi legati alla computer vision siano da anni oggetto di ricerca, nonostante si siano fatti molti passi in avanti, l‟interpretazione del contenuto delle immagini da parte delle macchine è ancora molto lontana dall‟essere paragonabile a quella umana, se non in certi specifici task. Compiti che sono considerati banali per un essere umano, come riconoscere una particolare forma o individuare il contorno di un oggetto, diventano problemi complessi se affidati ad un computer. Un elaboratore non ha infatti la percezione del contenuto informativo di una scena, la sua “visione” è limitata ad un insieme di valori numerici che rappresentano le tonalità dei pixel dell‟immagine e che di per sé non hanno alcun significato [I. Castelli, 2008]. L‟apprendimento della macchina può essere di due tipi: supervisionato o non supervisionato. Nel primo caso, la macchina apprende, o meglio estrapola, una nuova legge data una coppia di dati ingresso-uscita definiti da un supervisore, mentre nel secondo caso auto-apprende una qualche legge solamente dai dati in ingresso senza l‟intervento esterno di un supervisore. In verità, esiste anche un terzo tipo di
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Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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Informazioni tesi

  Autore: Duccio Picinotti
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Siena
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Marco Maggini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 106

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