Facoltà di Ingegneria - Udu Lecce

TEORIA E TECNICHE DEL RICONOSCIMENTO
Docente
Dott. Cosimo Distante
Laureato in Scienze dell’Informazione con lode presso l’Università di Bari nel 1997.
Consegue il dottorato di ricerca in Ingegneria dei Materiali nel 2000 presso l’Università di
Lecce. Dal 1998 al 1999 è visiting scholar al Dipartimento di Computer Science
dell’Università del Massachusetts (Amherst), dove si occupa di problemi di apprendimento
automatico dei robot nel contesto della navigazione autonoma, sotto la guida dei Proff. A.
Barto e R. Grupen. Nello stesso periodo è faculty staff per l’insegnamento come assistente
del corso di Intelligenza Artificiale con il Prof. V. Lesser. Dal 2001 è ricercatore presso
l’IMM-CNR dove si occupa di problemi di riconoscimento automatico di pattern mono e
bidimensionali, studio di modelli auto-organizzanti mediante l’approccio neurale.
Responsabile del laboratorio di Elaborazione dei Segnali e delle Immagini dell’IMM, si
occupa di problemi di pattern recognition, computer vision, interfacce per sensori
intelligenti.
Corsi di Laurea in cui è svolto
• CdL Specialistica in Ingegneria Informatica
• CdL Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni orientamento "Apparati e
sistemi per le Telecomunicazioni"
• CdL Specialistica in Ingegneria delle Telecomunicazioni orientamento "Elettronica
per le Telecomunicazioni"
Settore Scientifico Disciplinare
ING-INF/03
Anno Periodo Crediti Ore di Ore di Ore di Ore di
Formativi
(CFU)
Teoria Esercitazione Progetto Laboratorio
II primo 6 36 14 5 -
Orario di ricevimento
Consulta il sito Internet della Facoltà di Ingegneria.
Obiettivi del modulo
Il corso fornisce gli elementi essenziali per la progettazione e lo sviluppo di un sistema di
riconoscimento automatico di oggetti del mondo reale denominati tipicamente pattern.
Lo scopo è quello di costruire un sistema di riconoscimento di pattern che sono percepiti
mediante l’uso di qualsiasi apparato sensoriale. In particolare, verrà considerato un
sistema di visione artificiale, e quindi, introdotti algoritmi di elaborazione delle immagini per
risolvere problemi di riconoscimento del mondo reale negli ambiti più svariati quali: la
videosorveglianza, demotica, robotica, biometria, telerilevamento, medico ed industriale
ecc. Il corso prevede lo svolgimento di lezioni ed esercitazioni numeriche in aula.
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