Elaborazione dei segnali per multimedia e telecomunicazioni
Focus
Elaborazione dei segnali multimediali, con particolare enfasi su audio e video. Ricerca su tematiche di visione artificiale, modellazione 3D da immagini, tecniche di pattern analysis (classificazione/riconoscimento di oggetti, volti, voci, suoni, eventi, azioni), elaborazione di segnali multidimensionali, analisi forense multi-modale, analisi, sintesi e elaborazione di suoni, acustica computazionale, elaborazione audio spazio-temporale, audio spaziale e 3D, analisi e rendering di scene acustiche; music information retrieval, ed altro ancora.
Comunicazioni wireless, con particolare attenzione a sistemi wireless cooperativi e cognitivi, sistemi multi-portante/multi-antenna (stima di canale, ricevitori soft-iterative, cancellazione di interferenti, allocazione di risorse channel-aware); elaborazione distribuita di segnali per reti di sensori wireless ad-hoc (localizzazione e sincronizzazione); metodi stocastici per aggregazione di dati di traffico e analisi in sistemi di trasporto intelligente; automazione domestica, e altro ancora.
Comunicazioni wireless, con particolare attenzione a sistemi wireless cooperativi e cognitivi, sistemi multi-portante/multi-antenna (stima di canale, ricevitori soft-iterative, cancellazione di interferenti, allocazione di risorse channel-aware); elaborazione distribuita di segnali per reti di sensori wireless ad-hoc (localizzazione e sincronizzazione); metodi stocastici per aggregazione di dati di traffico e analisi in sistemi di trasporto intelligente; automazione domestica, e altro ancora.
Risultati principali della ricerca
Una tecnica innovativa per analisi e rendering plenacustico di scene
Il gruppo ISP ha sviluppato recentemente una approccio innovativo all’analisi di campi acustici basato su schiere estese di microfoni, che fa un uso sinergico di elaborazione spazio-temporale e di tecniche di pattern analysis, per l’analisi e la modellazione della funzione plenacustica (campo acustico lungo tutti i possibili raggi che attraversano una finestra di osservazione). Ne è risultata la prima soundfield camera (equivalente audio della light field camera) in grado di acquisire snapshot plenacoustici del campo sonoro, che a loro volta possono essere analizzati e elaborati per estrarre, ricostruire e modificare la scena acustica. Il gruppo ISP ha anche sviluppato il primo prototipo di proiettore plenacustico (soundfield display), basato sullo stesso principio, in grado di riprodurre una scena acustica in ambienti arbitrari.
Modellazione interattiva di campi acustici
Il gruppo ISP ha recentemente sviluppato una tecnica di tracciamento di raggi e fasci acustici la cui efficienza whose è tale da consentire applicazioni di modellazione interattiva di campi acustici (ad es. virtual walkthrough in acustica architettonica, acustica virtuale in applicazioni di gaming, etc.). Questo metodo fa uso di una parametrizzazione innovativa dei raggi acustici che consente di costruire “al volo” il beam tree (che codifica l’intero campo acustico in ambienti 3D) attraverso un’operazione di lookup della struttura dati che raccoglie le informazioni di visibilità. Anche i raggi acustici possono essere tracciati al volo, attraverso un’operazione di lookup del beam-tree.
Monitoraggio No-Reference della qualità video
Il video trasmesso su una rete che tende a introdurre errori può subire un degrado a causa di perdite di pacchetti. Gli algoritmi di monitoraggio della qualità di tipo no-reference rappresentano il modo più pratico per misurare la qualità del video ricevuto. Questi metodi solitamente si basano sulla disponibilità del bistream corrotto, ma questo spesso non è possibile perchè il bitstream è criptato o elaborato da decodificatori realizzati da terze parti, e possono essere utilizzati soltanto i valori dei pixel nell’analisi. Il problema più importante è legato alla mancanza di informazioni su quali siano le regioni video perse. Il gruppo ISP ha sviluppato di recente un metodo innovativo per la stima MAP dei pattern dei macro-blocchi persi, che fa uso della sola informazione dei pixel decodificati. Questa può essere usata per il monitoraggio della qualità video no-reference.
Rivelazione delle tracce di compressioni JPEG anti-forensi
A causa della natura “lossy” delle codifiche per compressione, JPEG introduce tracce caratteristiche nelle immagini compresse. Un esperto forense potrebbe essere in grado di estrarre queste tracce analizzando l’istogramma dei coefficienti DCT e sfruttarle per l’identificazione di attività di alterazione di immagini. Un avversario esperto, d’altro canto, potrebbe tentare di nascondere le tracce della compressione JPEG compression aggiungendo un rumore di dithering nel dominio DCT. Abbiamo studiato la catena di elaborazione nel caso di compressione JPEG anti-forense. Mettendoci nei panni dell’analista forense, abbiamo dimostrato come sia possibile controbattere questo tipo di azioni anti-forensi rivelando revealing le tracce di compressione JPEG, indipendentemente dalla matrice di quantizzazione in uso. Il metodo è stato generalizzato al caso di compressioni JPEG multiple e di compressione video.
Inferenza Bayesiana per Intelligent Transportation Systems (ITS)
La capacità di tenere traccia del movimento di veicoli, persone e beni è un requisito di fondamentale importanza per la mobilità intelligente. Quello dei sistemi di trasporto intelligente è un paradigma innovativo che si basa su tecnologie per la sensoristica e il posizionamento dedicate alla stima e al controllo di flussi di traffico. Questa ricerca ha come obiettivo lo sviluppo di nuove metodologie di elaborazione per il “tracciamento” di target in movimento e per la ricostruzione dei campi di traffico globali a partire da dati provenienti da sensori in dispositivi fissi o mobili (ad es. navigatori o smart-phone abilitati alla localizzazione). Grazie a queste tecnologie è possibile ottenere elevati livelli di accuratezza anche in ambienti ostili, con alta densità di percorsi multipli, e in assenza di visibilità usando reti wireless short-range.
Wireless Cloud Network in applicazioni di monitoraggio e controllo industriale
Le reti wireless stanno introducendo una vera e propria rivoluzione nel settore del controllo di processi industriali e di controllo della qualità, poichè rappresentano una soluzione flessibile in grado di sostituire tecnologie basate su cavi. Negli ultimi anni abbiamo acquisito solida esperienza in aree come quella dell’esplorazione petrolifera, raffinerie, controllo ferroviario, e distribuzione di energia. Grazie a questo sappiamo come affrontare problemi come il controllo dei ritardi e dell’affidabilità di sistemi wireless per applicazioni industriali. Quello del Wireless Cloud Network (WCN) è un paradigma secondo cui maree di messaggi vengono inviate da sensori/attuatori verso stazioni host (e viceversa) attraverso reti autocontenute e dense, caratterizzate da nodi “cloud” che interagiscono fra loro in aria.
Reti eterogenee e micro o femto-celle per sistemi LTE
E’ previsto che il traffico cellulare cresca di tre ordini di grandezza nel prossimo decennio, con un probabile raddoppio ogni anno. Questa crescita sarà possibile solo facendo in modo che le stazioni base LTE pervadano il territorio e inter-operino con altri protocolli. Questa, di fatto, è l’essenza del paradigma HetNet. Un deployment virale di micro-celle nei prossimi anni richiede sistemi di backhauling ad alta capacità, basati su cavi (fibre ottiche e rame). Abbiamo brevettato e validato una nuova architettura di rete in grado di instradare segnali wireless su cavo (WoC), che integra nell’HetNet l’ultimo miglio esistente su rame, in modo tale da gestire le micro-celle multiple di sistemi di antenne distribuite. Il vantaggio principale di WoC è la flessibilità per possibili integrazioni in qualunque tipo di architettura di rete per sistemi di antenne a larga scala, con una notevole (x100) riduzione di emissioni di CO2 dovuti alla rete (cosiddette Green-network).
Il gruppo ISP ha sviluppato recentemente una approccio innovativo all’analisi di campi acustici basato su schiere estese di microfoni, che fa un uso sinergico di elaborazione spazio-temporale e di tecniche di pattern analysis, per l’analisi e la modellazione della funzione plenacustica (campo acustico lungo tutti i possibili raggi che attraversano una finestra di osservazione). Ne è risultata la prima soundfield camera (equivalente audio della light field camera) in grado di acquisire snapshot plenacoustici del campo sonoro, che a loro volta possono essere analizzati e elaborati per estrarre, ricostruire e modificare la scena acustica. Il gruppo ISP ha anche sviluppato il primo prototipo di proiettore plenacustico (soundfield display), basato sullo stesso principio, in grado di riprodurre una scena acustica in ambienti arbitrari.
Modellazione interattiva di campi acustici
Il gruppo ISP ha recentemente sviluppato una tecnica di tracciamento di raggi e fasci acustici la cui efficienza whose è tale da consentire applicazioni di modellazione interattiva di campi acustici (ad es. virtual walkthrough in acustica architettonica, acustica virtuale in applicazioni di gaming, etc.). Questo metodo fa uso di una parametrizzazione innovativa dei raggi acustici che consente di costruire “al volo” il beam tree (che codifica l’intero campo acustico in ambienti 3D) attraverso un’operazione di lookup della struttura dati che raccoglie le informazioni di visibilità. Anche i raggi acustici possono essere tracciati al volo, attraverso un’operazione di lookup del beam-tree.
Monitoraggio No-Reference della qualità video
Il video trasmesso su una rete che tende a introdurre errori può subire un degrado a causa di perdite di pacchetti. Gli algoritmi di monitoraggio della qualità di tipo no-reference rappresentano il modo più pratico per misurare la qualità del video ricevuto. Questi metodi solitamente si basano sulla disponibilità del bistream corrotto, ma questo spesso non è possibile perchè il bitstream è criptato o elaborato da decodificatori realizzati da terze parti, e possono essere utilizzati soltanto i valori dei pixel nell’analisi. Il problema più importante è legato alla mancanza di informazioni su quali siano le regioni video perse. Il gruppo ISP ha sviluppato di recente un metodo innovativo per la stima MAP dei pattern dei macro-blocchi persi, che fa uso della sola informazione dei pixel decodificati. Questa può essere usata per il monitoraggio della qualità video no-reference.
Rivelazione delle tracce di compressioni JPEG anti-forensi
A causa della natura “lossy” delle codifiche per compressione, JPEG introduce tracce caratteristiche nelle immagini compresse. Un esperto forense potrebbe essere in grado di estrarre queste tracce analizzando l’istogramma dei coefficienti DCT e sfruttarle per l’identificazione di attività di alterazione di immagini. Un avversario esperto, d’altro canto, potrebbe tentare di nascondere le tracce della compressione JPEG compression aggiungendo un rumore di dithering nel dominio DCT. Abbiamo studiato la catena di elaborazione nel caso di compressione JPEG anti-forense. Mettendoci nei panni dell’analista forense, abbiamo dimostrato come sia possibile controbattere questo tipo di azioni anti-forensi rivelando revealing le tracce di compressione JPEG, indipendentemente dalla matrice di quantizzazione in uso. Il metodo è stato generalizzato al caso di compressioni JPEG multiple e di compressione video.
Inferenza Bayesiana per Intelligent Transportation Systems (ITS)
La capacità di tenere traccia del movimento di veicoli, persone e beni è un requisito di fondamentale importanza per la mobilità intelligente. Quello dei sistemi di trasporto intelligente è un paradigma innovativo che si basa su tecnologie per la sensoristica e il posizionamento dedicate alla stima e al controllo di flussi di traffico. Questa ricerca ha come obiettivo lo sviluppo di nuove metodologie di elaborazione per il “tracciamento” di target in movimento e per la ricostruzione dei campi di traffico globali a partire da dati provenienti da sensori in dispositivi fissi o mobili (ad es. navigatori o smart-phone abilitati alla localizzazione). Grazie a queste tecnologie è possibile ottenere elevati livelli di accuratezza anche in ambienti ostili, con alta densità di percorsi multipli, e in assenza di visibilità usando reti wireless short-range.
Wireless Cloud Network in applicazioni di monitoraggio e controllo industriale
Le reti wireless stanno introducendo una vera e propria rivoluzione nel settore del controllo di processi industriali e di controllo della qualità, poichè rappresentano una soluzione flessibile in grado di sostituire tecnologie basate su cavi. Negli ultimi anni abbiamo acquisito solida esperienza in aree come quella dell’esplorazione petrolifera, raffinerie, controllo ferroviario, e distribuzione di energia. Grazie a questo sappiamo come affrontare problemi come il controllo dei ritardi e dell’affidabilità di sistemi wireless per applicazioni industriali. Quello del Wireless Cloud Network (WCN) è un paradigma secondo cui maree di messaggi vengono inviate da sensori/attuatori verso stazioni host (e viceversa) attraverso reti autocontenute e dense, caratterizzate da nodi “cloud” che interagiscono fra loro in aria.
Reti eterogenee e micro o femto-celle per sistemi LTE
E’ previsto che il traffico cellulare cresca di tre ordini di grandezza nel prossimo decennio, con un probabile raddoppio ogni anno. Questa crescita sarà possibile solo facendo in modo che le stazioni base LTE pervadano il territorio e inter-operino con altri protocolli. Questa, di fatto, è l’essenza del paradigma HetNet. Un deployment virale di micro-celle nei prossimi anni richiede sistemi di backhauling ad alta capacità, basati su cavi (fibre ottiche e rame). Abbiamo brevettato e validato una nuova architettura di rete in grado di instradare segnali wireless su cavo (WoC), che integra nell’HetNet l’ultimo miglio esistente su rame, in modo tale da gestire le micro-celle multiple di sistemi di antenne distribuite. Il vantaggio principale di WoC è la flessibilità per possibili integrazioni in qualunque tipo di architettura di rete per sistemi di antenne a larga scala, con una notevole (x100) riduzione di emissioni di CO2 dovuti alla rete (cosiddette Green-network).
