Papers by Anna Venere Genova
Il riconoscimento facciale nella Computer Vision, 2018
Le nuove tecnologie stanno tracciando la strada verso l’estensione delle facoltà umane dando vita... more Le nuove tecnologie stanno tracciando la strada verso l’estensione delle facoltà umane dando vita ad una nuova interazione uomo-macchina sempre più naturale e simbiotica, volta ad espandere le facoltà ricettive dei sensi. Corpo e macchine si avvicinano sempre di più, annullando le distanze e rendendo più semplice l’accesso alle loro funzioni. Il volto è indubbiamente fonte di individualità, unicità e parte più sensibile del corpo umano in quanto segnato da un flusso continuo di espressioni, sede dell’identità personale e di per sé incisivo strumento di comunicazione. Ora più che mai il volto si assicura un ruolo fondamentale, diventando artefice e protagonista di queste nuove trasformazioni tecnologiche.
L’obiettivo dello studio che ho esposto nella mia tesi di laurea è stato quello di analizzare alcuni aspetti della Computer Vision (C.V.) finora riservati a professionalità specialistiche inerenti il settore dell’ingegneria e dell’informatica, ponendo l’attenzione sulle molteplici potenzialità di queste tecnologie nella società contemporanea. Esaminando, in questo modo, i processi che nel futuro porteranno a nuovi modi di concepire l’audiovisivo, alle nuove modalità di fruizione, interazione e comunicazione, e ponendo l’accento sui vantaggi che da esse possono derivare.
La C.V. studia i modelli e metodi per abilitare le macchine all’interpretazione delle informazioni visuali esplicitando i dati peculiari dell’immagine. È grazie a questi sistemi che gli occhi delle macchine (fotocamere digitali o occhi cibernetici) non sono più sguardi passivi, ma imparano a guardare, contestualizzare e interpretare tutto ciò che gli si pone davanti. A partire dalla definizione di Linda G. Shapiro e George Stockman, che per C.V. intendono il campo dove informazioni significative devono essere ricavate/estratte automaticamente dalle immagini con l’obiettivo di prendere decisioni utili riguardanti oggetti fisici reali e scene basate sulle immagini percepite, ho analizzato il campo di studio per approfondire i processi di comprensione e interpretazione delle immagini da parte delle macchine [...]
Thesis Chapters by Anna Venere Genova
Le macchine imparano a riconoscerci.
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Papers by Anna Venere Genova
L’obiettivo dello studio che ho esposto nella mia tesi di laurea è stato quello di analizzare alcuni aspetti della Computer Vision (C.V.) finora riservati a professionalità specialistiche inerenti il settore dell’ingegneria e dell’informatica, ponendo l’attenzione sulle molteplici potenzialità di queste tecnologie nella società contemporanea. Esaminando, in questo modo, i processi che nel futuro porteranno a nuovi modi di concepire l’audiovisivo, alle nuove modalità di fruizione, interazione e comunicazione, e ponendo l’accento sui vantaggi che da esse possono derivare.
La C.V. studia i modelli e metodi per abilitare le macchine all’interpretazione delle informazioni visuali esplicitando i dati peculiari dell’immagine. È grazie a questi sistemi che gli occhi delle macchine (fotocamere digitali o occhi cibernetici) non sono più sguardi passivi, ma imparano a guardare, contestualizzare e interpretare tutto ciò che gli si pone davanti. A partire dalla definizione di Linda G. Shapiro e George Stockman, che per C.V. intendono il campo dove informazioni significative devono essere ricavate/estratte automaticamente dalle immagini con l’obiettivo di prendere decisioni utili riguardanti oggetti fisici reali e scene basate sulle immagini percepite, ho analizzato il campo di studio per approfondire i processi di comprensione e interpretazione delle immagini da parte delle macchine [...]
Thesis Chapters by Anna Venere Genova
L’obiettivo dello studio che ho esposto nella mia tesi di laurea è stato quello di analizzare alcuni aspetti della Computer Vision (C.V.) finora riservati a professionalità specialistiche inerenti il settore dell’ingegneria e dell’informatica, ponendo l’attenzione sulle molteplici potenzialità di queste tecnologie nella società contemporanea. Esaminando, in questo modo, i processi che nel futuro porteranno a nuovi modi di concepire l’audiovisivo, alle nuove modalità di fruizione, interazione e comunicazione, e ponendo l’accento sui vantaggi che da esse possono derivare.
La C.V. studia i modelli e metodi per abilitare le macchine all’interpretazione delle informazioni visuali esplicitando i dati peculiari dell’immagine. È grazie a questi sistemi che gli occhi delle macchine (fotocamere digitali o occhi cibernetici) non sono più sguardi passivi, ma imparano a guardare, contestualizzare e interpretare tutto ciò che gli si pone davanti. A partire dalla definizione di Linda G. Shapiro e George Stockman, che per C.V. intendono il campo dove informazioni significative devono essere ricavate/estratte automaticamente dalle immagini con l’obiettivo di prendere decisioni utili riguardanti oggetti fisici reali e scene basate sulle immagini percepite, ho analizzato il campo di studio per approfondire i processi di comprensione e interpretazione delle immagini da parte delle macchine [...]