Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodi basati su deep learning per la verifica dell'integrità di dati multimediali |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Deep learning methods for the analysis of digital media integrity |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Communication engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Gli assegnisti dovranno acquisire solide conoscenze teoriche nei campi dell'intelligenza artificiale, delle reti neurali artificiali e dell'apprendimento profondo, con particolare attenzione alle reti neurali convoluzionali, ed alle reti generative avversarie. Dovranno quindi applicare tali strumenti per sviluppare nuovi algoritmi per la rivelazione e localizzazione di contraffazioni in immagini e video. Gli algoritmi prodotti dovranno fornire indicazioni sulla probabilità che sia stata compromessa l’integrità del dato e sulla natura della eventuale manipolazione. Dovranno inoltre generare una “heatmap” che permetta di localizzare la parte dell’immagine o video soggetta ad attacco. Le prestazioni degli algoritmi dovranno essere verificate sui principali dataset di riferimento nel settore e confrontate con le tecniche allo stato dell’arte. |
| Descrizione sintetica in inglese | The researchers will first acquire a solid background on machine learning, artificial neural networks, and deep learning, with special focus on convolutional neural networks, and generative adversarial networks. These tools will be then used to develop novel methods for the detection and localization of forgeries in images and videos. Such algorithms will provide in output a score related with the likelihood of integrity violation, and indications on the nature of the attack. Moreover, they will generate a heatmap to help localize the attack in the image or video. The performance of the algorithms will be validated on the main datasets used in the community and assessed against suitable state of the art references. |
| Data del bando | 19/06/2018 |
| Numero di assegnazioni per anno | 2 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 31933 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unina.it - Albo ufficiale n.3411/2018, www.dieti.unina.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 24000 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria elettrica e delle tecnologie dell'Informazione |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Napoli |
| Codice postale | 80125 |
| Indirizzo | Via Claudio,21 |
| Sito web | http://www.dieti.unina.it |
| cugnin@unina.it | |
| Telefono | +39 081 7683767 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 10/07/2018 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |