Luigi
Di Stefano


Di Stefano
Professore Ordinario di Sistemi di elaborazione delle informazioni Università di Bologna Adjunct Faculty

Luigi Di Stefano è professore ordinario afferente al DISI (Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria) titolare dei corsi “Calcolatori Elettronici” (Laurea Triennale) e “Computer Vision and Image Processing” (Laurea Magistrale) presso la Scuola di Ingegneria dell’Università di Bologna. Inoltre, egli svolge il corso “Computer Vision” nel Master in Digital Technology Management – Artificial Intelligence Track della BBS (Bologna Business School). Luigi Di Stefano ha fondato e coordina il CVLab (Computer Vision Laboratory) dell’Università di Bologna, un gruppo di ricerca attivo nel settore della Computer Vision.
Luigi Di Stefano svolge attività di ricerca nel campo dell’elaborazione di immagini, della visione artificiale e del machine/deep learning. Luigi Di Stefano è autore di più di 160 pubblicazioni in sedi internazionali revisionate e di diversi brevetti. Nel 2009 è risultato vincitore del Runner-Up Paper Award della conferenza internazionale 3DIMPVT. Egli svolge regolarmente attività di revisione per le più importanti conferenze e riviste internazionali nel settore della computer vision.
Nei due trienni 2009-2011 e 2015-2017 è stato membro, come Consigliere Indipendente, del CdA di Datalogic SpA. Dal 2011 è consulente di Pirelli Tyres per l’area della visione artificiale. Nel 2020 ha fondato la start-up eyecan.ai, spin-off dell’Università di Bologna.

CORSI

La computer vision cerca di analizzare il contenuto delle immagini digitali attraverso un corpus molto esteso di tecniche provenienti da diversi settori. Queste includono, fra le altre, la teoria del segnale e dell’informazione, calcolo, geometria e algebra lineare, probabilità e statistica, ottimizzazione e apprendimento automatico.

Negli ultimi tre decenni la computer vision è diventata una tecnologia di processi fondamentale per realizzare l’ispezione e l’assemblaggio dei prodotti. Inoltre, grazie alle recenti scoperte nel campo del rilevamento ottico e dell’analisi, siamo testimoni di un crescente incremento della computer vision all’interno di prodotti comuni come auto, console di gioco, app, computer ed elettrodomestici.

Il corso fornirà una panoramica su alcune delle più efficaci tecniche di computer vision, oltre ad esempi di applicazione sia nel processo produttivo sia nel prodotto finale.

Digital Technology and Innovation Management