Modelli e metodi computazionali per l'elaborazione di segnali, immagini e metodi statistici per l’analisi di dati complessi ad alta dimensione
Il progetto si focalizza verso aspetti teorici e applicativi dell'analisi e elaborazione matematico-statistica di segnali, immagini, video e dati multidimensionali e verso lo sviluppo di nuovi metodi statistici e del relativo software per la data science.
Questa linea di ricerca rivolge particolare attenzione al recupero di segnali e immagini affetti da rumore, alla compressione, alla segmentazione e alla ricostruzione di immagini e video, al content-based data mining, alla rappresentazione e alla descrizione di forme, all'analisi multirisoluzione, all'elaborazione di immagini a colori, alla gestione, all'esplorazione, all'analisi e all'estrazione di nuova conoscenza da dati, eterogenei, complessi e ad elevata dimensione.
I principali ambiti applicativi sono: Beni Culturali, ambiente, difesa e sicurezza, salute, biologia, materiali, stampa 3D.
CHIAVI DI RICERCA: Metodi variazionali, analisi multirisloluzione, big data analysis, analisi multivariata, statistica bayesiana
PARTECIPANTI: UMBERTO AMATO, CLAUDIA ANGELINI, MARIA FRANCESCA CARFORA, PASQUALE CAROTENUTO, EMILIANO CRISTIANI, DANIELA DE CANDITIIS, http://-_ITALIA_DE FEIS, RICCARDO MARCH, GIOVANNI NICO, ANNALISA PASCARELLA, #GIULIANA#RAMELLA_undefined_undefined, DOMENICO VITULANO,
LINK: http://
PARTECIPANTI: UMBERTO AMATO, CLAUDIA ANGELINI, MARIA FRANCESCA CARFORA, PASQUALE CAROTENUTO, EMILIANO CRISTIANI, DANIELA DE CANDITIIS, http://-_ITALIA_DE FEIS, RICCARDO MARCH, GIOVANNI NICO, ANNALISA PASCARELLA, #GIULIANA#RAMELLA_undefined_undefined, DOMENICO VITULANO,
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