Q4081958 (Q4081958): Difference between revisions
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| description / en | description / en | ||
Project in Italy | Project Q4081958 in Italy | ||
Revision as of 20:01, 26 January 2022
Project Q4081958 in Italy
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project Q4081958 in Italy |
Statements
71,876.34 Euro
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143,752.68 Euro
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50.0 percent
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SEEONE VISION TECHNOLOGY S.R.L.
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IL PROBLEMA DI CLASSIFICARE LE DIVERSE TIPOLOGIE DI DIFETTI CHE SI POSSONO PRESENTARE SU MATERIALI RAW DI DIVERSA NATURA VIENE TIPICAMENTE AFFRONTATO CON TECNICHE CLASSICHE DI COMPUTER VISION CHE SFRUTTANO ?FEATURE VISUALI? PRELIMINARMENTE IDENTIFICATE DA ESPERTI UMANI SULLA BASE DELLA LORO ESPERIENZA ED INTUIZIONE (UNA FASE CHE VIENE NORMALMENTE CHIAMATA FASE DI ?FEATURE ENGINEERING?). QUESTE TECNICHE CHE SFRUTTANO CARATTERISTICHE INGEGNERIZZATE DA ESPERTI UMANI (?HAND-ENGINEERED?), HANNO PORTATO ALLA NASCITA DI UN VASTISSIMO INSIEME DI DESCRITTORI CHE RISULTANO INVARIANTI SIA ALLE TIPICHE DEFORMAZIONI GEOMETRICHE E RADIOMETRICHE INTRODOTTE DAI SISTEMI DI ACQUISIZIONE, SIA AL VARIARE DELLE CONDIZIONI AMBIENTALI E DI ILLUMINAZIONE. ALGORITMI COME, PER ESEMPIO: ?SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM? (SIFT), ?SPEEDED UP ROBUST FEATURES? (SURF) OPPURE ?HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT? (HOG) SI SONO MOLTO DIFFUSI PROPRIO PER LE LORO CARATTERISTICHE DI INVARIANZA ALLE PRINCIPALI TRASFORMAZIONI (Italian)
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SCANDICCI
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