Tesi di Dottorato

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<> smart galapagos islands. The design of a learning platform for digital economy, fun, innovation and education
(2017-02-13) Vaca Cardenas, Leticia Azucena; Pantano, Pietro; Bilotta, Eleonora
ogni branca della scienza. I sistemi complessi sono composti da diverse parti interconnesse e mutuamente interattive, il cui risultato è una serie di comportamenti altamente non prevedibili [49]. Lo studio multidisciplinare dei sistemi complessi negli ultimi anni ha portato all’introduzione di nuove e importanti prospettive e metodologie concettuali per affrontare problemi sociali e globali del 21esimo secolo. L’istruzione, in questo quadro, può essere considerata un sistema complesso che ha bisogno di essere adattato alle nuove necessità della società [175]. Al giorno d’oggi, la grande evoluzione delle Information and Communication Technologies (ICTs) ha dovuto riconsiderare i principi, le metodologie, gli strumenti e la formazione nel campo educativo. In fatti, diversi studi hanno dimostrato come gli studenti imparino in maniera più efficace quando l’apprendimento è partecipativo e interattivo. Allo stesso tempo, l’interesse degli insegnanti nei confronti di tali sistemi educativi è aumentato grazie al potenziale e alle caratteristiche peculiari che possiedono. Per esplorare la complessità degli attuali sistemi educativi, il principale obiettivo di questa ricerca è stato la progettazione di una piattaforma avanzata per l’apprendimento chiamata “The Smart Galápagos Islands”, per insegnanti, studenti e ricercatori. La progettazione del sistema ha incluso i seguenti steps: • Analisi delle necessità dell’utente attraverso: – Una prima sperimentazione con insegnanti Pre-service * Per introdurre la programmazione come strumento importante. * Per rendere gli insegnanti in formazione dei creatori digitali oltre che degli utenti digitali. * Per sviluppare le Computational Thinking (CT) Skills, e, * Per migliorare la Team Work Competency (TWC) – Un’indagine applicata a insegnanti di Economia Aziendale allo scopo di validare le ICT skills e i loro usi all’interno di una classe “Internet of Things” (IoT) e, – La collaborazione allo studio relativo ai Big Data over Smart Grid - A Fog Computing Perspective. Sviluppo delle componenti del sistema: – Il Serious game in Scratch sul viaggio di Darwin alla scoperta dell’evoluzione biologica. – La creazione dei diversi ambienti virtuali 3D nelle isole Galápagos, e – Una prima progettazione del sito web. La teoria di riferimento relativamente agli studi svolti, secondo diverse prospettive educative e scientifiche, è il costruttivismo. È inoltre legata alle opportunità offerte dalla Open Technology, dal concetto di Contamination Lab, e dall’istruzione STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts and Mathematics), incentrata sul "Do-it-Yourself" (DiY) e gli approcci di Co-working. I risultati hanno dimostrato che è molto significativo esplorare e incoraggiare il processo di integrazione di tecnologie all’avanguardia e di paradigmi quali l’ICT e l’IoT all’interno delle pratiche di insegnamento-apprendimento, così come le relative sfide emergenti a diversi livelli in quest’era digitale.
Background subtraction for moving object detection
(2017-02-13) Guachi Guachi, Lorena De Los Angeles; Pantano, Pietro; Cocorullo, Giuseppe; Perri, Stefania; Corsonello, Pasquale
Background Subtraction è una tecnica che si occupa di separare dei cornice di ingresso in significativi oggetti in movimento (foreground) con i rispettivi confini dei (background) oggetti statici che rimangono quiescente per un lungo periodo di tempo per ulteriori analisi. Questo lavora principalmente con telecamere fisse focalizzati sul migliorare la qualità della raccolta di dati al fine di "comprendere le immagini". Questa tecnica per il rilevamento di oggetti in movimento ha diffuse applicazioni nel sistema di visione artificiale con le moderne tecnologie ad alta velocità, insieme con la progressivamente crescente capacità del computer, che fornisce un’ampia gamma di soluzioni reali ed efficienti per la raccolta di informazioni attraverso l’immagine/video come sequenza di ingresso. Un accurato algoritmo per Background Subtraction deve gestire sfide come jitter fotocamera, automatiche regolazioni della fotocamera, i cambiamenti di illuminazione, il bootstrapping, camuffamento, apertura foreground, gli oggetti che vengono a fermarsi e muoversi di nuovo, background dinamici, ombre, scena con diversi oggetti e notte rumorosa. Questa tesi è focalizzata sullo studio della tecnica di Background Subtraction attraverso una panoramica delle sue applicazioni, le sfide, passi e diversi algoritmi che sono stati trovati in letteratura, al fine di proporre approcci efficaci per Background Subtraction per alto performance su applicazioni in tempo reale. Gli approcci proposti hanno consentito indagini di varie rappresentazioni utilizzati per modellare il background e le tecniche considerate per la regolazione dei cambiamenti ambientali, questo ha fornito capacità di vari combinazioni di colori invarianti per segmentare il foreground e anche per eseguire una valutazione comparativa delle versioni ottimizzate del Gaussian Mixture Model e il multimodale Background Subtraction che sono approcci con alte prestazioni per la segmentazione in tempo reale. Deep Learning è stato anche studiato attraverso l’uso di architettura auto-encoder per Background Subtraction
Sostenibilità ambientale e modelli agricoli innovativi nel bacino del Mediterraneo
(2016-05-17) Falco, Tiziana; Pantano, Pietro; Gagliardo, Piero

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