Marco Cristani

Marco 100.114,  1 marzo 2023
E-mail
marco|cristani*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.
Non presente dal
31 dicembre 2022
Note
 
Curriculum

I principali interessi di ricerca e competenze del Prof. Cristani riguardano il riconoscimento di pattern e l'apprendimento automatico e profondo (deep learning), l'intelligenza artificiale e la classificazione, l'elaborazione di immagini e videosequenze, la predizione e forecasting.

In particulare:

  • Il fuoco della sua ricerca è ora sul forecasting o predizione, mediante il quale è possibile prevedere l'andamento e i valori di un segnale. Specificatamente, si occupa di predizione multimodale, in cui il segnale da predirre non è una semplice serie numerica, ma anche un'immagine o un video. Per esempio, predirre quale possa essere l'impatto sul mercato di un particolare vestito o tessuto rientrà nei suoi ambiti di ricerca. Per questo, prof. Cristani si occupa di rappresentazioni latenti e spazi di embedding, nel campo dell'apprendimento automatico e profondo. 
  • si occupa di elaborazione dei segnali sociali per l'analisi del comportamento umano, con le principali applicazioni relative alla sorveglianza e alla sicurezza, all'interazione uomo-uomo e uomo-macchina, all'intelligenza ambientale e al settore del retailing. Specificatamente, si occupa di rilevazione di comportamenti in ambienti non supervisionati, con il focus specifico alla rilevazione di gruppi sociali.

Le attività di ricerca sono svolte nell'ambito di progetti comunitari, nazionali e industriali in diretta collaborazione con altre Università, centri di ricerca e aziende.

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 0.
Clicca sull'insegnamento per vedere orari e dettagli del corso.


Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.

MyUnivr
Vai al dipartimento di riferimento: Ingegneria per la medicina di innovazione
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
Computer forensics Accanto a discipline classiche quali il tracking e l'object detection per la sorveglianza, l'interesse è centrato su social signal processing. In questo settore l'obiettivo è di riuscire a catturare sotto forma di features i segnali sociali, ossia quei segnali che l'essere umano usa, spesso inconsciamente, per comunicare in maniera puramente non verbale con l'ambiente esterno (persone, interfacce). Tutto questo si traduce in parole chiavi quali feature design, feature learning, socially-driven features, social psychology models, proxemics, data fusion. Le applicazioni risultanti trovano naturalmente spazio nella sorveglianza, ma anche in ambito medico e multimediale. Sistemi intelligenti e analisi di dati
Sistemi intelligenti e analisi di dati
Image processing and computer vision Basic image processing, e.g. image enhancement, interpolation (digital zooming). Image processing applied to medical images, 2D and 3D segmentation, feature extraction, texture analysis. Optical flow extraction and processing. Sistemi intelligenti e analisi di dati
Sistemi intelligenti e analisi di dati
Sistemi avanzati per il riconoscimento Due sono gli ambiti principali di ricerca: 1) studio di descrittori di basso livello per addestrare classificatori avanzati; in questo caso, l'idea è di progettare descrittori compatti e informativi per l'object recognition e detection. Particolare enfasi viene data allo studio di descrittori giacenti su spazi non euclidei, come varietà Riemanniane, manipolando nozioni di Information Geometry 2) studio di tecniche di classificazione ibride generative e discriminative; qui l'obiettivo è di sfruttare le caratteristiche vincenti dei modelli generativi (misture di Gaussiane, modelli di Markov a stati nascosti, topic models) e dei modelli discriminativi (Support Vector Machines) combinandole attraverso meccanismi di embedding. In tal maniera, le misure di bontà dei classificatori risultanti superano quelle dei modelli di partenza. Sistemi intelligenti e analisi di dati
Sistemi intelligenti e analisi di dati
Video Surveillance and Monitoring This research aims at the analysis of people and the interpretation/recognition of human activities, possibly at the detection and prediction of events in unconstrained scenes, at individual, group and crowd level. In particular, the main target is on the analysis of nonverbal human behaviour, activities, and dialogue classification by considering vocal behavior, face & gazing, gesture & posture, space & environment. More specifically, the focus is on tracking and re-identification, object/person detection and classification, human pose estimation and activity recognition, automatic PTZ camera control, subjective surveillance, mobile sensing, data fusion. Sistemi intelligenti e analisi di dati
Sistemi intelligenti e analisi di dati
Vai al dipartimento di riferimento: Ingegneria per la medicina di innovazione




Altri incarichi
  • Ricercatore dal 01/10/07 al 28/02/10 Dipartimento di Informatica (attivo fino al 1 marzo 2010) [Dipartimento disattivato dal 01/03/10. Dipartimento disattivato (deliberazione del Senato Accademico del 22/12/2009). Attivato contestualmente il nuovo Dipartimento di informatica.]
  • Assegnista dal 23/09/02 al 30/09/07 Dipartimento di Informatica (attivo fino al 1 marzo 2010) [Dipartimento disattivato dal 01/03/10. Dipartimento disattivato (deliberazione del Senato Accademico del 22/12/2009). Attivato contestualmente il nuovo Dipartimento di informatica.]
  • Collaboratore Tecnico dal 23/09/02 al 08/06/07 Dipartimento di Informatica (attivo fino al 1 marzo 2010) [Dipartimento disattivato dal 01/03/10. Dipartimento disattivato (deliberazione del Senato Accademico del 22/12/2009). Attivato contestualmente il nuovo Dipartimento di informatica.]
  • Borsista dal 01/11/04 al 01/05/05 Dipartimento di Informatica (attivo fino al 1 marzo 2010) [Dipartimento disattivato dal 01/03/10. Dipartimento disattivato (deliberazione del Senato Accademico del 22/12/2009). Attivato contestualmente il nuovo Dipartimento di informatica.]
  • Professore ordinario dal 30/03/22 al 28/02/23 Dipartimento Informatica
  • Professore associato dal 01/11/14 al 29/03/22 Dipartimento Informatica
  • Ricercatore dal 01/03/10 al 31/10/14 Dipartimento Informatica
  • Professore supplente dal 01/10/07 al 31/03/09 Scuola Lettere e filosofia
  • Professore a contratto dal 23/09/02 al 30/09/07 Scuola Lettere e filosofia
  • Professore a contratto dal 01/10/06 al 31/12/22 Scuola Medicina e Chirurgia
  • Ricercatore dal 01/10/07 al 04/04/14 Scuola Scienze matematiche fisiche e naturali
Carica Organo collegiale
Collegio dei Docenti del Dottorato in Informatica - Dipartimento Informatica
componente Collegio dei Docenti del Dottorato in Ingegneria dei Sistemi Intelligenti - Dipartimento Ingegneria per la medicina di innovazione
componente Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica
componente Collegio didattico Interateneo di Ingegneria dell’Informazione - Dipartimento Ingegneria per la medicina di innovazione
componente Comitato Scientifico del Master in Computer game development - Dipartimento Informatica
Comitato Scientifico del Master Universitario in Digital Content Creation (I livello) - Dipartimento Informatica
componente Commissione Proprietà Industriale e Intellettuale e Spin off
componente Consiglio di Dipartimento Ingegneria per la Medicina di Innovazione - Dipartimento Ingegneria per la medicina di innovazione


© 2002 - 2024  Università degli studi di Verona
Via dell'Artigliere 8, 37129 Verona  |  P. I.V.A. 01541040232  |  C. FISCALE 93009870234