Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Computer Vision e Deep Learning per l'analisi di immagini e video
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Computer Vision and Deep Learning for Image and Video Analysis
Descrizione sintetica in italiano	Si svilupperanno metodi basati su deep learning per l'analisi di immagini e video, con focus su scenari in cui sono disponibili abbondanti quantitá di dati ma l'annotazione è rara, la distribuzione dei dati è sbilanciata, lo stream di dati cambia nel tempo, e/o predizioni sono strutturate e di natura non deterministica. Attività comprende la progettazione e l'implementazione di metodi per vari task, come il rilevamento di anomalie in immagini e dati volumetrici, la localizzazione di azioni in video streams e la predizione multimodale di attività. Soluzioni sviluppate saranno validate utilizzando dati reali e casi d'uso provenienti da diversi domini, come l'ispezione industriale e la collaborazione uomo-robot...
Descrizione sintetica in inglese	This research aims at developing learning-based methods for image and video analysis, with focus on scenarios where lots of raw data is available but either annotation is scarce, distribution of data is highly unbalanced, data comes in as a stream that changes in time, and/or predictions are structured and non-deterministic. Activities include the design and implementation of methods for various vision tasks such as anomaly detection in images and volumetric data, action detection and localization in video streams, and multi-modal activity recognition and forecasting...
Numero posti	1
Settore Concorsuale	01/B1 - INFORMATICA
S.S.D	INF/01 - INFORMATICA
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	10/02/2023

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	To be defined
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	Libera Università di Bolzano
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bolzano

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Libera Università di Bolzano
Tipo	Academic
Paese	ITALY
Città	Bolzano
E-mail	personnel_academic@unibz.it
Sito web	https://www.unibz.it/
Telefono	+390471011300

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	05/06/2023 - alle ore 23:59
Come candidarsi	https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/6304-informatica-prof-lanz-oswald?group=16

 

Titoli di studio richiesti