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Tesi etd-09272005-125856


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
Da San Martino, Giovanni
URN
etd-09272005-125856
Title
Elaborazione di Immagini con Tecniche di Swarm Intelligence
Struttura
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
INFORMATICA
Commissione
relatore Cardillo, Franco Alberto
relatore Starita, Antonina
Parole chiave
  • Nessuna parola chiave trovata
Data inizio appello
14/10/2005;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
14/10/2045
Riassunto analitico
I comportamenti di molte specie animali hanno da sempre incuriosito ed affascinato<br>i naturalisti. Molte specie di termiti, ad esempio, costruiscono nidi<br>con un’architettura molto complessa senza che esista alcun tipo di coordinazione<br>centrale. Analogamente alcuni tipi di pesci nuotano in banchi così<br>uniti e coordinati da sembrare un unico grande pesce.<br>All’occhio di un osservatore esterno sembra che ogni individuo sappia<br>esattamente cosa fare ad ogni istante. Il fatto risulta ancora più interessante<br>se si considera che la semplicità di ogni individuo non può spiegare la complessità e l’armonia del comportamento risultante a livello di gruppo (ogni<br>individuo è dotato di limitate capacità percettive e di ancor più limitate<br>capacità intellettive).<br>Questo tipo di coordinazione avviene in ambienti non statici e non può<br>quindi essere totalmente preordinata (è impossibile che, ad esempio, ogni<br>pesce stabilisca a priori l’esatta traiettoria che dovrà percorrere in acqua).<br>Il comportamento intelligente a livello di gruppo, al quale ci riferiamo<br>con il termine Swarm Intelligence, nasce dalla cooperazione degli individui<br>nell’ambiente.<br>Negli ultimi anni, i ricercatori che si occupano di intelligenza artificiale<br>si sono avvicinati a questi tipi di comportamento attirati dalle possibilità<br>insite in questo nuovo paradigma. Gli algoritmi basati su di esso, per la<br>maggior parte modellati sui corrispondenti esempi biologici, presentano le<br>stesse caratteristiche di quest’ultimi: flessibilità, robustezza, totale assenza<br>di controllo centrale, alta tolleranza ai guasti e auto-organizzazione.<br>Nonostante negli ultimi anni si sia visto un deciso incremento nella ricerca,<br>la pubblicazione di alcuni libri e l’apparire dei primi corsi universitari<br>sull’argomento, e nonostante siano state realizzate alcune notevoli applicazioni<br>(come, ad esempio, in routing e nel campo dell’ottimizzazione combinatoria),<br>lo studio dell’Intelligenza Collettiva è ancora ad uno stadio embrionale, particolarmente per quanto riguarda il lato teorico e formale.<br>Nel lavoro di tesi viene presentato un nuovo meccanismo di coordinazione<br>tra agenti basato sul paradigma dell’Intelligenza Collettiva (IC) nel quale gli<br>agenti di un sistema coordinano i loro movimenti, senza alcuna forma di<br>controllo centralizzato, in modo da muoversi nella direzione indicata dalla<br>maggioranza degli agenti stessi.<br>Dal meccanismo descritto viene ricavato un algoritmo per la registrazione<br>rigida di immagini, ovvero l’allineamento di immagini prese secondo modalità<br>differenti (ad esempio in tempi diversi, da angolazioni diverse, con strumenti<br>diversi).
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