Thesis Proposals (Proposte di tesi)

Argomento 1: Explainable Activity Recognition

Tesi per laurea magistrale

Grazie all'analisi dei dati provenienti da svariati tipi di sensori che possono essere installati nell'ambiente e/o sui comuni dispositivi mobili (come smartphone e smartwatch) è possibile riconoscere in modo automatico le attività svolte dalle persone. Gli algoritmi di riconoscimento di attività sono solitamente basati su tecniche di machine learning. Mentre queste tecniche permettono di ottenere un riconoscimento accurato, non forniscono una spiegazione human-readable alle inferenze prodotte dal sistema. Ottenere una spiegazione comprensibile dall'uomo su come mai il sistema ha riconosciuto una particolare attività ha un duplice scopo: aiutare i data scientist nel comprendere meglio il modello di riconoscimento durante la sua costruzione e allo stesso tempo per fornire servizi context-aware più trasparenti e più raffinati. Nell'ambito dell'health-care, ad esempio, il continuo monitoraggio delle attività svolte da un paziente è utile per comprendere il suo stato di salute. Un sistema di riconoscimento di attività più trasparente permetterebbe quindi di comprendere a pieno (ad esempio a medici) il motivo dettagliato del comportamento di un paziente monitorato. Recentemente, sta emergendo una nuova categoria di algoritmi di machine learning chiamata Explainable Artificial Intelligence (XAI). Gli algoritmi di XAI permettono di ottenere modelli di machine learning capaci di "spiegare" ogni predizione ottenuta dal sistema. Lo scopo di questa tesi è quindi quello di progettare, implementare e valutare una tecnica di riconoscimento di attività umane innovativa basata su XAI. 

Requisiti: buone capacità di programmazione, machine learning, (opzionale) logica

Per ulteriori informazioni rivolgersi a Claudio Bettini o Gabriele Civitarese.

Il contesto che circonda l'utente (luogo in cui si trova, condizioni climatiche, giorno della settimana ed ora, conpresenza di persone, etc.) è un'informazione preziosa non solo per personalizzare servizi ma anche per comprendere al meglio le attività in corso di svolgimento e prevedere le future. Un filone di ricerca studiato da svariati anni in EveryWare Lab è proprio quello di sfruttare il contesto che circonda l'utente per supportare il riconoscimento di attività. In particolare, l'approccio che è stato adottato è quello di modellare il contesto e la sua relazione con le attività umane tramite tecniche simboliche (ad esempio ontologie). Le tecniche sviluppate in laboratorio prevedono in particolare di combinare la modellazione simbolica del contesto con tecniche di machine learning.

 

Argomento 1: Modellazione probabilistica del contesto per il riconoscimento di attività

Tesi per laurea magistrale

Questa tesi si propone di studiare metodi e tecniche per la modellazione probabilistica del contesto che circonda l'utente. Una modellazione probabilistica permette infatti di ottenere un sistema flessibile e robusto rispetto all'incertezza intrinseca dei dati ottenuti da sensori. Il candidato dovrà studiare e utilizzare strumenti come ontologie e knowledge-graph probabilistici per modellare in modo accurato il contesto e valutare l'efficacia della modellazione per il riconoscimento di attività umane, combinando questo approccio probabilistico con tecniche di machine learning già studiate in laboratorio.  

Requisiti: buone capacità di programmazione, machine learning, logica


Argomento 2: Creazione semi-automatica di Ontologie/Knowledge Graph 

Tesi per laurea magistrale

La modellazione del contesto che circonda l'utente viene normalmente svolta manualmente da ingegneri della conoscenza. Chiaramente, risulta complicato riuscire ad ottenere una modellazione esaustiva e corretta delle relazioni tra contesto e attività. Lo scopo di questa tesi è quella di progettare, implementare e valutare una tecnica semi-automatica per la creazione di ontologie/knowledge-graph per la modellazione del contesto. Queste informazioni possono ad esempio essere ottenute dal Web considerando descrizioni testuali di attività. Il candidato dovrà validare l'efficacia della tecnica proposta per il riconoscimento di attività umane.

Requisiti: buone capacità di programmazione, information retrieval, (preferibilmente) machine learning

 

Per ulteriori informazioni rivolgersi a Claudio Bettini o Gabriele Civitarese.

L’interazione con i dispositivi mobili avviene solitamente attraverso il touchscreen, che però non è utilizzabile da persone con limitata mobilità degli arti superiori. Le esistenti tecnologie assistive permettono di accedere a molte applicazioni sostituendo le interazioni che l'utente non riesce a compiere (es: tap) con altri che invece sono possibili per l'utente (es: premere un pulsante esterno). Tuttavia, l’interazione è spesso lenta, e pertanto non adatta alle applicazioni che richiedono di interagire rapidamente, come i giochi.
Presso il laboratorio EveryWare abbiamo ideato e sviluppato una soluzione che permette di superare questi limiti. Rimangono tuttavia molti aspetti da esplorare maggiormente.

 

Argomento: Interazione mediante suoni vocali personalizzati

Tesi per lauree magistrali

Uno dei possibili metodi di interazione per le persone con limitata mobilità degli arti superiori è attraverso suoni prodotti dalla bocca (es: vocali, clic con la lingua). Questa tesi consiste nella progettazione, implementazione e la validazione di un sistema di riconoscimento automatico di tali suoni mediante tecniche di machine learning. Si prevede la generazione di modelli personalizzati, al fine di adattarsi meglio alla voce di ciascun utente, soprattutto in presenza di difficoltà nella pronuncia.

Requisiti: machine learning, programmazione per dispositivi mobili, (opzionale) codifica e caratteristiche dell'informazione audio.

 

Argomento: Supporto per interazioni evolute

Tesi per lauree triennali o magistrali

Al momento, il nostro sistema supporta l’interazione attraverso gesture semplici, come tap e swipe. Questa tesi consiste nella progettazione, implementazione e la validazione di un modulo per il supporto delle gesture più complesse (es: pinch, rotate), macro (combinazioni di gesture) e gesture definite dall’utente (con la possibilità di memorizzare e richiamare questo tipo di gesture).

Requisiti: programmazione per dispositivi mobili.

 

Argomento: Supporto per azioni evolute

Tesi per lauree magistrali

Il prototipo realizzato permette all'utente con disabilità motorie di svolgere due tipi di azioni: premere un pulsante esterno e pronunciare dei suoni. Lo scopo di questo lavoro di tesi è di definire nuove tecniche che permettano di acquisire input da altre azioni, come i movimenti della testa, degli occhi, da strumenti sip&puff o anche da EEG portatili. Il lavoro prevede di analizzare, progettare, implementare e testare una o più di queste tecniche e di integrarle con il software attualmente disponibile.

Requisiti: machine learning, programmazione per dispositivi mobili, (opzionale) computer vision.

 

Argomento: ingegnerizzazione del sistema

Tesi per lauree triennali o magistrali

Il prototipo attualmente realizzato presso il laboratori EveryWare utilizza un'applicazione di configurazione. Lo scopo di questa tesi è quello di migliorare tale applicazione (per esempio per permetterne l'uso da parte delle persone con disabilità motorie), aggiungerne funzionalità (inclusa la condivisione di configurazioni di utilizzo tra vari utenti e la raccolta dati di analytics), renderla disponibile al pubblico e valutarne l'utilizzo in modo quantitativo.

Requisiti: programmazione per dispositivi mobili.

 

Il materiale didattico tradizionale (cartaceo) è spesso ricco di rappresentazioni visuali. Le motivazioni sono principalmente due. Nei primi anni di scolastici (scuola primaria) le immagini servono accrescere l'attenzione degli alunni. L'altra motivazione è che molti concetti, in particolare quelli delle discipline scientifiche, si esprimono più semplicemente in termini grafici (es: l'intersezione tra insiemi). Questo materiale risulta pertanto poco o per nulla accessibile alle persone con disabilità visive (non vedenti o ipovedenti). Il problema non viene risolto con il materiale didattico digitale: infatti le immagini continuano a non essere accessibile e spesso l'intero software didattico non è accessibile, in quanto ricco di animazioni e altre effetti multimediali. Da diversi anni questa problematica è allo studio all'interno del laboratorio EveryWare, che ha proposto alcunewhat soluzioni, come ad esempio un eserciziario di matematica per la scuola elementare accessibile a tutti i bambini. In questo ambito sono disponibili diversi lavori di tesi. E' disponibile una presentazione sintetica delle attività svolte in questo ambito con relativa bibliografia.

 

Argomento: sviluppo di giochi didattici accessibili con tecnologie di sviluppo cross-platform (completo)

Tesi per studenti triennali (adattabile anche a studenti magistrali)

Molte delle soluzioni realizzate dall'EveryWare lab in questo ambito sono state pubblicate e rese disponibili agli utenti finali. Per massimizzare il numero di persone che possono trarre vantaggio da queste applicazioni è necessario sviluppare sia per iOS che per Android. Risulta dunque conveniente sviluppare con tecniche Cross-Platform. Negli anni scorsi sono stati svolti alcuni lavori finalizzati a realizzare strumenti didattici accessibili con React Native: lo strumento si è mostrato abbastanza adatto allo scopo, ma ha mostrato dei limiti tecnici specifici che non rendono possibile lo sviluppo di soluzioni completamente accessibili. Per ovviare a questi problemi, in questi lavori di tesi si dovranno studiare per lo sviluppo di giochi didatti accessibili tramite tecnologie di sviluppo cross-platform, come ReactNative o Xamarin.

Requisiti: corso di MC (meglio se anche MOBIDEV), buone capacità di programmazione in Android e con tecnologie web. E' utile la conoscenza di React Native e della programmazione per iOS.

 

Argomento: ingegnerizzazione di AudioFunctions.web

Tesi per studenti triennali o magistrali

Presso il laboratorio EveryWare sono stati svolti diversi lavori finalizzati alla creazione di uno strumento in grado di supportare le persone con disabilità visive nello studio di funzioni matematiche. Sono state in particolare adottare delle tecniche di sonificazione, per trasmettere tramite audio l'andamento della funzione. Uno dei prototipi più recenti è stato realizzato con tecnologie web ed è attualmente disponibile. Il lavoro di tesi richiede di ingegnerizzare la soluzione, aggiungere alcune funzionalità (es: il supporto a vari formati di input delle funzioni, personalizzazione del formato di output grafico e sonoro) e farne un porting su dispositivi mobili.

Requisiti: corso di MC (meglio se anche MOBIDEV), buone capacità di programmazione con tecnologie web. E' utile la conoscenza di React Native e della programmazione per Android e iOS.

 

Argomento: audio augmented reality per l'esplorazione di documenti cartacei

Tesi per studenti triennali o magistrali

Le rappresentazioni grafiche (es: grafici di funzioni matematiche), per essere accessibili a persone con disabilità visive, sono spesso prodotte su fogli di carta o plastica in rilievo. Questi documenti però possono rappresentare una quantità limitata di informazioni di contesto (etichette, leggende, punti d'interesse), e non possono essere modificati una volta creati. Questo lavoro di tesi richiede lo sviluppo di un software che 1) riconosca il punto esplorato dall'utente sul foglio in rilievo attraverso tecniche di visione artificiale (per il riconoscimento della mano e delle dita) e 2) utilizzi quest'informazione per presentare ulteriori informazioni audio e verbali, riferite al punto esplorato. Come caso specifico d'uso si propone l'esplorazione di funzioni matematiche, e quindi si prevede l'integrazione col sistema Audiofunctions.web.

Requisiti: corso di MC (meglio se anche MOBIDEV), buone capacità di programmazione con tecnologie web. E' utile la conoscenza di React Native e della programmazione per Android e iOS.

 

Argomento: supporto all'insegnamento della lingua per bambini con disabilità visive (completo)

Tesi per studenti triennali o magistrali

Per bambini con disabilità visive, imparare a leggere e scrivere (anche digitalmente) è difficile perchè è una capacità che viene solitamente insegnata facendo uso di riferimenti visivi e simboli scritti su carta. Per supportare i bambini con disabilità visive nella costituzione di capacità linguistiche (es: conoscere l'ortografia delle parole, sillabe, riconoscere le rime), abbiamo sviluppato WordMelodies, un prototipo cross platform per dispositivi mobili che presenta una serie di esercizi linguistici, accessibili visivamente o mediante strumenti di accessibilità (braille o lettore vocale). Questa tesi richiede la reingegnerizzazione di WordMelodies per avere un codice più pulito e manutenibile, e lo sviluppo ed inclusione di ulteriori funzionalità, esercizi e contenuti. Si prevede inoltre la validazione del software con utenti finali.

Requisiti: corso di MC (meglio se anche MOBIDEV), buone capacità di programmazione con tecnologie web. E' utile la conoscenza di React Native e della programmazione per Android e iOS.

Uno dei principali problemi per molte persone con disabilità è quello di spostarsi in autonomia. I problemi principali sorgono per le persone con disabilità visive e motorie e necessitano di soluzioni eterogenee in grado di: calcolare la posizione indoor con alta precisione, riconoscere gli oggetti presenti nell'ambiente, trasmettere le informazioni in modo efficace agli utenti. E' disponibile una descrizione sintetica di queste attività, con relativa bibliografia.

 

Argomento: riconoscimento di oggetti tramite tecniche di computer vision

Tesi per lauree triennali o magistrali

Una soluzione proposta dal laboratorio EveryWare prevede l'utilizzo di tecniche di Augmented Reality per identificare gli ostacoli che si trovano lungo il percorso di un utente con disabilità visive. La tecnica attuale riesce a identificare la presenza di un ostacolo, ma non riesce a comprendere di quale ostacolo si tratti. Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di estendere la tecnica per riconoscere almeno alcune tipologie di ostacoli.

Requisiti: programmazione per dispositivi iOS, (opzionale) machine learning e computer vision.

 

Argomento: miglioramento e la validazione del riconoscimento degli ostacoli

Tesi per lauree triennali o magistrali

La tecnica per l'identificazione degli ostacoli utilizzata al momento sfrutta la camera di profondità disponibile sui nuovi dispositivi mobili al fine di stimare la distanza dell'ostacolo dall'utente. Tuttavia, la precisione di riconoscimento non è stata ancora valutata. Questa tesi richiede il miglioramento della tecnica esistente per superare alcune limitazioni (es: distinguere l'ostacolo dal pavimento), e la valutazione sperimentale della tecnica prodotta (su dataset standard o su un dataset nuovo da costituirsi come parte del progetto).

Requisiti: programmazione per dispositivi iOS, (opzionale) machine learning e computer vision.

 

Argomento: tecniche di guida con audio in 3D

Tesi per lauree triennali o magistrali

Per il supporto alla mobilità di persone con disabilità visive vengono spesso utilizzate istruzioni audio. Questo lavoro di tesi intende esplorare nuove tecniche di guida attraverso l'uso di audio spazializzato in 3D. Da un lato, tali tecniche di guida devono essere facili da seguire, anche in presenza di rumore ed altri suoni. Dall'altro alto, le istruzioni audio devono comunque permettere l'uso dell'udito per interagire con il mondo, ad esempio per riconoscere pericoli o parlare con altre persone.

Requisiti: programmazione per dispositivi iOS, (opzionale) programmazione audio.

 

Argomento: validazione di una tecnica di sonificazione esistente

Tesi per lauree triennali o magistrali

In lavori di ricerca precedenti, svolti da un diverso gruppo di ricerca, è stata proposta la tecnica di sonificazione esemplificata in questo video. Lo scopo del lavoro di tesi è sviluppare questa tecnica su dispositivi mobili, acquisendo le informazioni di profondità direttamente dal dispositivo stesso, oppure da un sensore di profondità esterno. La tecnica implementata sarà poi valutata con utenti e possibilmente confrontata con altre tecniche esistenti.

Requisiti: programmazione per dispositivi iOS, (opzionale) programmazione audio.

 

Argomento: Istruzioni audio in presenza di suoni ambientali

Tesi per lauree triennali o magistrali

Questa tesi intende esplorare l'effetto dei suoni presenti nell'ambiente sulla capacità degli utenti non vedenti di seguire le istruzioni verbali o audio. Si prevede inoltre lo sviluppo e la validazione di tecniche di compensazione al fine di adattare l'interazione al contesto in maniera dinamica.

Requisiti: programmazione per dispositivi iOS, (opzionale) programmazione audio.

 

Argomento: navigazione outdoor su percorsi creati ad hoc per un utente utilizzando tecniche di augmented reality

Tesi per lauree triennali o magistrali

Alcune soluzioni per supportare la navigazione indoor delle persone con disabilità visive prevedono questo approccio: una persona con disabilità visive viene accompagnata da una persona vedente lungo il percorso. Durante questa fase un device viene utilizzato per tenere traccia degli spostamenti (usando tecniche di augmented reality). In seguito la persona con disabilità visive può percorrere nuovamente lo stesso percorso (in entrambe le direzioni), supportata dall'applicazione che conosce quali spostamenti devono essere effettuati. Lo scopo di questi lavori di tesi è duplice: da un lato, usare lo stesso approccio descritto sopra per la navigazione outdoor, facendo però in modo che l'accompagnatore non debba fisicamente percorrere il tratto di strada, ma possa indicare su una mappa il percorso da seguire. L'altro contributo consiste nel migliorare il calcolo della posizione ottenuto tramite SO del dispositivo mobili (tipicamente GNSS+WiFi) con una tecnica basata su augmented reality, che sfrutta la conoscenza della posizione esatta di oggetti facilmente riconoscibili, come i cartelli stradali, ad esempio.

 

Requisiti: programmazione per dispositivi mobili (iOS o Android).

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