ASSEGNO DI RICERCA 174/2012 - Miglioramento delle performance di un sistema di computer vision nei compiti di processamento e riconoscimento di alto livello, grazie all’utilizzo di assunzioni basate su modelli

Vacancy type: 
Number: 
ISTC-AdR-174-2012-TN
Issue date: 
Lunedì, 26 Marzo, 2012
Closing date: 
Lunedì, 23 Aprile, 2012
Number of people: 
1
Venue: 
TRENTO

É indetta una selezione pubblica, per titoli e colloquio, per il conferimento di n. 1 (uno) - “Assegno Post Dottorale” per lo svolgimento di attività di ricerca inerenti l’Area Scientifica "ICT - Information and Communication Technolgy" da svolgersi presso l'Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del CNR sede di Trento che effettua ricerca nell'ambito del progetto: “Detection of Crisis in Socio-Material Systems via Visual-Cognitive-Social Processes”, finanziato dalla Provincia Autonoma di Trento tramite il bando “Unità di Ricerca 2011”, per la seguente tematica: “Miglioramento delle performance di un sistema di computer vision nei compiti di processamento e riconoscimento di alto livello, grazie all’utilizzo di assunzioni basate su modelli”, sotto la responsabilità scientifica della Dott.ssa Roberta Ferrario.


Programma di ricerca: Il progetto si concentra sulla rilevazione delle situazioni critiche che si verificano nei complessi processi visuali-cognitivi-sociali, ovvero processi consistenti nel vedere una scena, formarsi una credenza o un’aspettativa e avviare un’interazione, in cui vi è una mutua influenza di tutte le componenti visual-cognitivo-sociali. Tali processi saranno analizzati all’interno di un sistema socio-materiale, in cui sia esseri umani che apparecchi tecnologici partecipano a e mettono in atto tale complesso processo. L’obiettivo del progetto è quello di creare una prospettiva più ampia e comprensiva sfruttando i risultati ottenuti nelle discipline specifiche coinvolte nel progetto (filosofia, informatica, scienze cognitive, sociologia) per poter permettere l’implementazione di sistemi socio-materiali consapevoli delle criticalità che possono emergere nei processi di visione-cognizione-interazione sociale. Il risultato finale dovrebbe essere un modello ontologico che catturi le intuizioni provenienti dalle diverse discipline, ottenute facendo uso dei propri paradigmi, metodologie e concetti specifici. Il/la candidato/a selezionato/a sarà inizialmente coinvolto/a nella fase di analisi della letteratura sulle criticalità dei compiti di visione artificiale (in particolare criticalità nelle funzioni dell’apparecchio visivo e nella transizione dall’output visivo dell’apparecchio all’interpretazione della scena da parte di un essere umano). Successivamente dovrà potenziare gli algoritmi con nuova informazione di alto livello, proveniente dalle analisi cognitiva e sociologica.


Titolo di studio: Diploma di Laurea


Requisiti:


a)      Titolo di dottore di ricerca di durata minima triennale in Ingegneria informatica o Scienze dell’Informazione o Scienze Informatiche o Ingegneria elettronica o Ingegneria delle telecomunicazioni o Ingegneria automatica o Ingegneria dell’informazione o Informatica o Matematica o Scienze Matematiche o Scienze Cognitive o Psicologia o Scienze Psicologiche o Fisica o Scienze Fisiche;
b)      Tutti i titoli conseguiti all’estero (diploma di laurea, dottorato ed eventuali altri titoli) dovranno essere, di norma, preventivamente riconosciuti in Italia secondo la legislazione vigente in materia (informazioni sul sito del Ministero dell’Università e della Ricerca Scientifica: www.miur.it. L'equivalenza dei predetti titoli conseguiti all'estero che non siano già stati riconosciuti in Italia con la prevista procedura formale predetta, verrà valutata, unicamente ai fini dell'ammissione del candidato alla presente selezione, dalla commissione giudicatrice costituita ai sensi dell’art. 6, comma 1 del Disciplinare;
c)       curriculum professionale idoneo allo svolgimento di attività di ricerca, e in particolare: pubblicazioni su riviste scientifiche su tematiche di computer vision e in particolare sorveglianza e monitoraggio socialmente intelligente e social signal processing;
d)      documentata esperienza nell'ambito della tematica di cui all’art. 1 e in particolare:
i)        esperienza nell'ambito di ricerca sopra indicato;
ii)       esperienze pregresse in gruppi di ricerca nazionali e internazionali;
iii)     esperienza di ricerca e/o qualificazioni specifiche nel campo dei metodi e delle tecniche di monitoraggio socialmente intelligente e social signal processing, di transcodifica semantica di stream di dati e algoritmi di computer vision;
f)        conoscenza della lingua inglese;
g)        conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri).