• Artificial Intelligence
• Computer Vision
• Medical Image Analysis
• Emotion Recognition
• Object Recognition
• Signal Processing

Progetti di ricerca

• Work Package Leader nell’ambito del progetto: “SEARCHER ‑ Smart unmannEd AeRial vehiCles for Human likE monitoring” (2022 – 2023), Ministero della Difesa
  Mansioni svolte:
  • Coordinamento e supervisione del Work Package 1;
  • Progettazione e descrizione architettura IA da sviluppare nel progetto;
  • Progettazione e sviluppo algoritmi di deep learning basati su meccanismo di attenzione e neuroscienze.
• Staff Member nell’ambito del progetto: “A Brain Computer Interface (BCI) based System for Transferring Human Emotions inside Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)” (2022 – 2023), Sapienza Università di Roma
  Mansioni svolte:
  • Progettazione e implementazione di nuove architetture di deep learning per sintetizzare ed estrarre emozioni umane;
  • Raccolta di un dataset contenente dati sulle emozioni umane;
  • Sviluppo e valutazione in laboratorio delle soluzioni proposte.

• Staff Member nell’ambito del progetto: “SPECGEO – SPEctral GEOmetric methods in practice” (2019 – 2020), Sapienza Università di Roma
  Mansioni svolte:
  • Progettazione e sviluppo algoritmi di deep learning per la classificazione di noduli tiroidei;
  • Progettazione e sviluppo algoritmi per la fusione multimodale di feature;
  • Sviluppo e valutazione in laboratorio delle soluzioni proposte.

• Staff Member nell’ambito del progetto: “RA2M ‑ Augmented Reality for Mobile Applications” (2015 – 2018), Ministero della Difesa
  Mansioni svolte:
  • Progettazione e sviluppo di algoritmi per il rilevamento e la classificazione di dispositivi inesplosi;
  • Raccolta di un dataset contenente immagini ordigni bellici;
  • Valutazione in laboratorio delle soluzioni proposte.

Pubblicazioni

• Avola, D., Cinque, L., Fagioli, A., Foresti, G., & Mecca, A. (2021). Ultrasound medical imaging techniques: a survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(3), 1-38. DOI:10.1145/3447243
• Avola, D., Cinque, L., Fagioli, A., Foresti, G. L., & Massaroni, C. (2020). Deep temporal analysis for non-acted body affect recognition. IEEE Transactions on Affective Computing, 13(3), 1366-1377. DOI:10.1109/TAFFC.2020.3003816
• Avola, D., Cascio, M., Cinque, L., Fagioli, A., & Foresti, G. L. (2022). Human silhouette and skeleton video synthesis through Wi-Fi signals. International Journal of Neural Systems, 32(05), 2250015. DOI:10.1142/S0129065722500150
• Avola, D., Cinque, L., Fagioli, A., Foresti, G. L., Fragomeni, A., & Pannone, D. (2022). 3D hand pose and shape estimation from RGB images for keypoint-based hand gesture recognition. Pattern Recognition, 129, 108762. DOI:10.1016/j.patcog.2022.108762
• Avola, D., Cascio, M., Cinque, L., Fagioli, A., & Foresti, G. L. (2022). Affective Action and Interaction Recognition by Multi-View Representation Learning from Handcrafted Low-Level Skeleton Features. International Journal of Neural Systems, 2250040-2250040.DOI:10.1142/S012906572250040X
• Avola, D., Cascio, M., Cinque, L., Fagioli, A., Foresti, G. L., Marini, M. R., & Rossi, F. (2022). Real-time deep learning method for automated detection and localization of structural defects in manufactured products. Computers & Industrial Engineering, 172, 108512. DOI:10.1016/j.cie.2022.108512
• Avola, D., Cinque, L., Fagioli, A., & Foresti, G. L. (2022). SIRe-Networks: Convolutional neural networks architectural extension for information preservation via skip/residual connections and interlaced auto-encoders. Neural Networks, 153, 386-398. DOI:10.1016/j.neunet.2022.06.030
• Avola, D., Cascio, M., Cinque, L., Fagioli, A., & Petrioli, C. (2022). Person re-identification through Wi-Fi extracted radio biometric signatures. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 17, 1145-1158. DOI:10.1109/TIFS.2022.3158058
• Avola, D., Cascio, M., Cinque, L., Fagioli, A., & Foresti, G. L. (2021). LieToMe: An ensemble approach for deception detection from facial cues. International Journal of Neural Systems, 31(02), 2050068. DOI:10.1142/S0129065720500689
• Avola, D., Bacciu, A., Cinque, L., Fagioli, A., Marini, M. R., & Taiello, R. (2022).Study on transfer learning capabilities for pneumonia classification in chest-X-rays images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 221, 106833. DOI:10.1016/j.cmpb.2022.106833
• Avola, D., Cinque, L., Fagioli, A., Filetti, S., Grani, G., & Rodolà, E. (2021).Multimodal feature fusion and knowledge-driven learning via experts consult for thyroid nodule classification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 32(5), 2527-2534.DOI:10.1109/TCSVT.2021.3074414
• Avola, D., Cinque, L., Diko, A., Fagioli, A., Foresti, G. L., Mecca, A., … & Piciarelli, C. (2021). MS-Faster R-CNN: Multi-stream backbone for improved Faster R-CNN object detection and aerial tracking from UAV images. Remote Sensing, 13(9), 1670.DOI:10.3390/rs13091670