Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Elaborazione Statistica dei Segnali ed Apprendimento Automatico per la Verifica di Inconsistenze Semantiche in Contenuti Multimediali 2020_RTDB_DEIB_7
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Statistical Signal Processing and Machine Learning for Semantic Inconsistencies Verification in Multimedia Content 2020_RTDB_DEIB_7
Descrizione sintetica in italiano	Gli strumenti di manipolazione dei media e le tecniche generative hanno rapidamente proliferato nel mondo digitale. Ad esempio, l'avvento delle reti GAN ha portato alla possibilità di realizzare manipolazioni realistiche che possono ingannare anche gli esperti. Tuttavia, questi approcci si basano su grandi quantità di dati e spesso alcuni dettagli semantici non sono perfetti quando si realizzano, con queste tecniche, manipolazioni complesse. L'obiettivo di questo progetto di ricerca è sviluppare una serie di strumenti forensi per determinare l'integrità, la coerenza semantica, l'origine e l'intento di risorse multimediali come audio, immagini, video e documenti. Particolare attenzione sarà dedicata all'analisi di contenuti multimediali che combinano flussi audio e video utilizzando congiuntamente tecniche avanzate di elaborazione statistica dei segnali e di apprendimento automatico.
Descrizione sintetica in inglese	Media manipulation tools and generative techniques have rapidly proliferated in the digital world. For example, the advent of GANs has led to realistic and seamless manipulations that can fool even experts. However, these approaches rely on large amounts of data and often fail in correctly modeling semantic details when complex manipulations and generation are attempted. The goal of this research project is to develop a set of forensic tools to determine the integrity, semantic consistency, source, and intent of media assets such as audio, images, videos, and documents. Particular attention will be devoted to the development of innovative approaches that combine statistical signal processing and machine learning to analyze media assets that combine audio and video streams.
Numero posti	1
Settore Concorsuale	09/F2 - TELECOMUNICAZIONI
S.S.D	ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	18/12/2020

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Organizzazione/Ente	Politecnico di Milano
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Milano

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Politecnico di Milano
Tipo	Academic
Paese	ITALY
Città	Milano
E-mail	concorsi@polimi.it
Sito web	https://www.polimi.it/en/faculty-and-staff/calls-and-competitions/calls-and-competitions-for-researchers/competitions-for-temporary-positions/

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	15/02/2021
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Other

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Good