L’attività di ricerca nel campo della Visione e più in generale nell’Analisi dei Dati Multidimensionale trova i propri fondamenti sia nelle tre aree fondamentali della Visione Artificiale (basso, medio e alto livello) sia nel campo degli Algoritmi Genetici e dell’Apprendimento Computazionale e Statistico. Problemi classici come Segmentazione, Feature Detection and Selection, Classificazione e ricostruzione 3D sono stati affrontati sia adottando algoritmi fondamentali della letteratura sia attraverso la definizione e la validazione di nuove e più accurate metodologie orientate a specifici campi di ricerca. Inoltre, data le specificità dei campi di interesse si è resa necessaria l’individuazione e la definizione di nuove metriche e ciò al fine di garantire una più accurata risposta delle metodiche proposte. In particolare i nuovi metodi, proposti in letteratura, sono stati sviluppati, per una loro validazione, su immagini biomediche in cui sono stati analizzati sia gli aspetti microscopici e sia quelli macro, coinvolgendo l’analisi cellulare, l’analisi automatica del fondo retinico, la capillaroscopia della mucosa orale, la tomografia discreta e le immagini ecografiche fetali.
Altro campo di ricerca riguarda l’e-learning in cui gli obiettivi riguardano lo sviluppo di strumenti e le tecniche per la ricerca di materiale didattico on line insieme alle loro strutture. Le tecniche utilizzate sono quelle classiche di data mining, del text mining e del clustering, riferendosi anche a tecniche di analisi di immagini per l'analisi delle componenti multimediali delle pagine web.

Persone:
Strutturati: Prof. Domenico Tegolo, Dott. Cesare Valenti, Dott. Biagio Lenzitti, Dott. Giosuè Lo Bosco
Dottorandi: Giusy Sciortino, Hadi Hamad