Browsing Università Ca' Foscari Venezia by Author "Pelillo, Marcello"

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  • Salamone, Johnny <1990> (Università Ca' Foscari Venezia, 2018-07-11)
    Lo scopo di questo progetto di tesi, dopo uno studio sui papers di Speaker CLustering di riferimento, è di reimplementare l'algoritmo di clustering che mirando in un implementazione migliore in termini di prestazioni che ...
  • Pelosin, Francesco <1992> (Università Ca' Foscari Venezia, 2018-03-21)
    To be defined
  • Villani, Francesco <1999> (Università Ca' Foscari Venezia, 2023-03-16)
    In recent years, machine learning has become the de-facto standard for different human and computer tasks, spanning from pattern recognition, language understanding, detection of cyber-threats and many more disciplines. ...
  • Signori, Marco <1983> (Università Ca' Foscari Venezia, 2014-03-11)
    This thesis is about a study of the behaviour of the dominant-set clustering (DS) using a measure of similarity that derives from the Euler kernel (Euler-Gauss DS), a kernel which relies on a nonlinear and robust cosine ...
  • Torcinovich, Alessandro <1992> (Università Ca' Foscari Venezia, 2021-07-06)
    Come l'attento lettore avrà dedotto dal titolo, questa tesi pone alcune basi empiriche, assieme ad altrettante considerazioni teoriche, verso la definizione di una metodologia finalizzata a migliorare task di weakly ...
  • Giudice, Lorenzo <1992> (Università Ca' Foscari Venezia, 2019-07-10)
    Vessel pattern identification helps traffic management and collision avoidance in port areas. Suggested routes for ships, also called certified paths, can be extracted by performing data mining techniques on Automatic ...
  • Zonelli, Mattia <1998> (Università Ca' Foscari Venezia, 2022-10-21)
    In this work, we address the jigsaw puzzle solving task, proposing an automated pipeline to assess the adjacency relationship among tiles and order them. In particular, we compare two approaches Relaxation Labeling (ReLab) ...
  • Cina', Antonio Emanuele <1995> (Università Ca' Foscari Venezia, 2023-01-27)
    Il successo senza precedenti dell'apprendimento automatico (ML) in diverse applicazioni è stato intrinsecamente favorito dalla crescente disponibilità di potenza di calcolo e di grandi insiemi di dati di addestramento, con ...