Prof.

CAGNONI Stefano

Professore di II fascia
Parco Area delle Scienze, 181/A 43124 PARMA
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  • Ricerca

Dal 1997 al 2004 è stato ricercatore (SSD ING-INF/05) presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Parma.
Dal dicembre 2004 è Professore Associato presso lo stesso Dipartimento ed è responsabile del laboratorio di Sistemi Intelligenti Bio-ispirati (IBIS Lab).

Formazione
Laurea in Ingegneria Elettronica presso l'Università di Firenze (1988).
Dottorato di Ricerca in Bioingegneria presso l'Università di Firenze (consorzio centrosud, sede amministrativa Bologna) (1993).
Post-doc, con una borsa CNR, presso il Whitaker College Biomedical Imaging and Computation Laboratory del Massachusetts Institute of Technology (1993-1994).
Borsa post-dottorato presso l'Università di Firenze (1995-1996).

Attività di Ricerca
L’attività di ricerca riguarda, per la parte di ricerca di base, il soft computing, con particolare riguardo al calcolo evolutivo e le reti neurali, e la visione artificiale e, per la parte di ricerca applicata, le loro applicazioni a problemi di pattern recognition e di robotica.

Nel settore delle reti neurali, l'attività di ricerca ha riguardato lo sviluppo di sistemi modulari di reti per applicazioni di visione artificiale e per l'elaborazione subsimbolica di dati non numerici.
E' stata inoltre proposta una modifica per ottimizzare la dimensione dei classificatori prodotti dall'algoritmo Learning Vector Quantization e l'algoritmo stesso è stato poi applicato al riconoscimento di targhe automobilistiche.

Nel settore del calcolo evoluzionistico, oltre a partecipare alle attività scientifiche e organizzative di EvoNET, la rete di eccellenza europea su tale tematica (1997-2005, anno di chiusura del progetto UE), sono state realizzate applicazioni degli algoritmi genetici all'ottimizzazione di filtri per l'analisi di segnali monodimensionali e per la segmentazione di immagini basata su contorni. E' stata inoltre utilizzata la programmazione genetica per creare elaborazioni a falsi colori con un processo evolutivo interattivo, di cui l'utente è parte integrante, e per definire la strategia ottima di gioco di un robot portiere che si è poi distinto nell'edizione 1999 della RoboCup. Inoltre, utilizzando un approccio originale basato sulla programmazione cellulare, è stata realizzata un'applicazione per il riconoscimento delle targhe automobilistiche.
Sono stati inoltre studiati algoritmi efficienti di programmazione genetica, particolarmente indicati per ottenere, in tempi relativamente brevi, programmi per elaborare immagini binarie in modo estremamente rapido. Utilizzando tali tecniche sono stati sviluppati classificatori di caratteri a bassa risoluzione che, pur mantenendo un’accuratezza analoga a quella di un classificatore neurale usato come riferimento, consentono di ottenere un incremento della velocità di classificazione di circa 10 volte.
Ha inoltre studiato strategie di coevoluzione di sistemi eterogenei, che ha come obiettivo a lungo termine la definizione di algoritmi coevolutivi di problem-solving basati sulla simulazione di ecosistemi in cui popolazioni di tipo diverso evolvano in modo cooperativo e siano in grado di organizzarsi in modo tale che ciascuna possa ottimizzare una specifica parte della soluzione al problema da risolvere.
Recentemente, l'attività di ricerca ha riguardato lo studio di aspetti teorici e applicativi della Particle Swarm Optimization, con particolare riguardo alle sue possibili applicazioni alla visione artificiale e alla sua implementazione su processori grafici ad elevato parallelismo.

Nel settore della visione artificiale la ricerca si è concentrata soprattutto su tecniche di basso livello ed, in particolare, sulla segmentazione basata su contorni e su regioni, finalizzata, in una prima fase, all'estrazione dell'informazione 3D da sequenze di immagini tomografiche e, in seguito, al riconoscimento dello spazio libero per applicazioni di navigazione robotica autonoma.
Sono state inoltre sperimentate architetture di calcolo massivamente parallele basate su automi cellulari per implementare algoritmi di ricostruzione prospettica e di optical-flow.
Sono stati inoltre progettati e realizzati prototipi di sensori ibridi, composti da una telecamera tradizionale associata ad un sensore omnidirezionale. Tale sistema consente di ottenere un campo visivo esteso a 360 gradi, a bassa risoluzione, unitamente ad un campo visivo più ridotto, ma a risoluzione più elevata. Le due situazioni corrispondono, a grandi linee, a quanto accade nell’occhio umano, in cui coesistono la cosiddetta visione periferica (ad ampio campo visivo e bassa risoluzione) e la cosiddetta visione foveale (ad alta risoluzione, in un intorno del fuoco di attenzione). La contemporanea presenza di due sensori permette inoltre di ottenere informazione di tipo stereo sulla scena osservata.
Tali sensori sono stati applicati a problemi di navigazione e di obstacle avoidance in campo robotico, nonché a problemi di sorveglianza.
Più recentemente l’attività ha riguardato applicazioni dei sistemi basati su hardware grafico ad elevato parallelismo che sono stati sviluppati a metodi basati su modelli per l’individuazione e riconoscimento di oggetti in ambienti outdoor (es. segnali stradali) e al riconoscimento di postura e azioni di persone in ambienti indoor nell’ambito delle tecnologie assistive, la domotica e la sorveglianza.

Finanziamenti ottenuti
L’attività di ricerca si è svolta nell’ambito di progetti finanziati da MIUR, CNR, ASI ed ENEA, nonché nell'ambito di convenzioni stipulate, direttamente o nell'ambito di progetti regionali di trasferimento tecnologico, tra il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione e imprese. Fra quelli più recenti, ha coordinato, come responsabile scientifico, un progetto per lo sviluppo di una scheda basata su un'architettura neurale su silicio per la realizzazione di sistemi embedded di visione artificiale e ha partecipato ad un progetto finalizzato alla realizzazione di un illuminatore con capacità di auto-taratura per applicazioni di controllo di qualità in ambito industriale.
E' stato co-responsabile di un progetto per l'analisi automatica di pantografi di motrici ferroviarie finanziato da RFI, di cui successivamente sono stati acquisiti i diritti ed è stata realizzata l’ingegnerizzazione da parte di Henesis srl, Parma, che attualmente commercializza il sistema e con cui il laboratorio ha una stretta collaborazione.
E' stato coordinatore locale di un progetto Marie Curie ITN riguardante l'applicazione di tecniche di soft computing all'elaborazione e all'analisi di immagini mediche.

Altre attività
Ha organizzato workshop, corsi di approfondimento, numeri speciali di riviste e svolge un'intensa attività di revisione per conferenze e riviste internazionali.

E' stato editor-in-chief della rivista "Journal of Artificial Evolution and Applications" (2007-2009)

Membro del Consiglio Direttivo e segretario (2006-2007) dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale (AI*IA).

Chairman dell’evento annuale EvoIASP (1999-2016), inizialmente come workshop, poi come track della conferenza EvoApplications, dedicato alle applicazioni del calcolo evoluzionistico all’elaborazione e all’analisi di immagini e segnali. Negli anni 2001 e 2002 è stato general chair del convegno EvoWorkshops (attualmente "EvoApplications").
Chairman e organizzatore delle edizioni 2005 e 2006 di GSICE, giornata di Studio Italiana sul Calcolo Evolutivo, e di SECEVITA 2007, Scuola Estiva su Calcolo Evolutivo e Vita Artificiale, poi confluiti nel convegno WIVACE ("Workshop Italiano su Vita Artificiale e Calcolo Evolutivo") di cui è membro del comitato scientifico.
Chairman del workshop sul Calcolo Evolutivo organizzato nell'ambito di ECAI 2006.
Co-Chair (2005-2016), del workshop MedGEC (Medical applications of Genetic and Evolutionary Computation) che si svolge nell'ambito di GECCO (Genetic and Evolutionary Computation Conference).

Co-editor del numero speciale di “EURASIP Journal of Applied Signal Processing” dedicato a “Analisi ed elaborazione di immagini e segnali con tecniche genetiche ed evolutive” (luglio 2003).
Co-editor del numero speciale di “Pattern Recognition Letters” (2006) e di un numero speciale di "Evolutionary Computation" (2008) sullo stesso argomento.

Organizzatore di “EvoNet Summer School on Evolutionary Computation 2003”.

Revisore per numerose riviste internazionali e membro del comitato di programma delle conferenze EuroGP, EvoApplGenetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), IEEE Conference on Evolutionary Computation (CEC), European Conference on Artificial Life (ECAL), International Conference on Evolvable Systems (ICES), Frontiers of Evolutionary Algorithms (FEA), Parallel Problem Solving from Nature (PPSN), Online Conference on Soft Computing, Nature and Bio-inspired Computing (NABIC), Soft Computing for Pattern Recognition (SOCPAR), Hybrid Intelligent Systems (HIS).

E' stato membro dell'Advisory Board di Perada (Azione Coordinata, finanziata dalla UE, su 'Pervasive Adaptation').

Ha ottenuto l’”Evostar Award” (2009) per il contributo al settore del calcolo evolutivo.

Ha un H-index di 19 (Google, 15 dal 2011) / 12 (Scopus) [Gennaio 2016]

Anno accademico di espletamento: 2019/2020

Anno accademico di espletamento: 2018/2019

Anno accademico di espletamento: 2017/2018

Anno accademico di espletamento: 2016/2017

Anno accademico di espletamento: 2015/2016

Anno accademico di espletamento: 2014/2015

Anno accademico di espletamento: 2013/2014

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