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Come seguire oggetti e persone grazie agli occhi di un computer: ce lo spiega un informatico veneto

Lunedì 1 Novembre 2021 di Marco Corazza
Kristian Simonato. Visual Object Tracking Challenge 2021

SAN MICHELE AL TAGLIAMENTO - Un informatico di San Michele al Tagliamento tra il gruppo di ricercatori premiati per aver sviluppato il miglior algoritmo di intelligenza artificiale nell'ambito del Visual Object Tracking. Kristian Simonato, 25 anni, che sul tema ha redatto la tesi magistrale in Comunicazione multimediale e tecnologie dell'informazione, ha coadiuvato il gruppo di lavoro composto dal tarvisiano Matteo Dunnhofer, dottorando in Ingegneria industriale e dell'informazione, e Christian Micheloni, di Buttrio, professore di Machine learning e Computer vision e direttore del Laboratorio di Machine learning and Perception. Il team dell'Università di Udine ha vinto il campionato del mondo Visual Object Tracking Challenge 2021, competizione internazionale che ha visto la partecipazione dei più importanti istituti di ricerca al mondo in intelligenza artificiale. «Sono entrato in un progetto già avviato spiega Kristian Simonato in supporto al programma di lavoro del dottorando Matteo Dunhofer che ha curato l'ideazione e l'implementazione della soluzione e del professor Christian Micheloni che ha diretto e supervisionato l'equipe. Stavo per laurearmi e avevo bisogno di sviluppare la tesi, così ho seguito la fase di startup». Il visual object tracking è uno dei problemi fondamentali della visione artificiale, la branca dell'intelligenza artificiale che studia metodi e algoritmi per permettere ai computer di percepire il mondo tramite immagini e video.


I CONTENUTI

«Quello su cui abbiamo lavorato commenta il giovane programmatore è un algoritmo abbastanza complesso perché si basa su casi reali e richiede lo sviluppo di sottoalgoritmi di elaborazione video in grado di mantenere l'attenzione su un oggetto predefinito senza mai perderlo di vista. Come fanno le persone quando fissano un oggetto con lo sguardo. Il contesto di long-term, ovvero di mantenimento dell'attenzione a lungo termine, introduce notevoli difficoltà perché necessita di inseguire un oggetto per lunghi periodi di tempo, cercando di superare ostacoli di varia natura, come variazioni di forma, colore o situazioni che possono far scomparire momentaneamente l'oggetto dal campo visivo. La sperimentazione ci ha consentito di individuare il percorso più efficace per creare una cascata di algoritmi su cui lavorare». La competizione si è svolta sabato 16 ottobre nell'ambito dell'International Conference on Computer Vision 2021. Lo scopo è quello di incentivare lo sviluppo di soluzioni sempre più performanti e viene organizzato ogni anno da un comitato composto dai più riconosciuti ricercatori nel campo della visione artificiale. Fra i team partecipanti spiccano realtà accademiche come l'Università di Oxford, il Politecnico di Zurigo, la Nanyang Technological University di Singapore e numerose università cinesi. «Sapevamo di lavorare a un ottimo progetto sottolinea Simonato ma non ci aspettavamo di vincere. Avevamo superato i risultati dei vincitori dello scorso anno nelle fasi preliminari e per noi era già un bel traguardo. Ottenere questo risultato è stata una grande soddisfazione».
 

Ultimo aggiornamento: 2 Novembre, 08:55 © RIPRODUZIONE RISERVATA
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