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Argomenti di tesi

  • Denoising di immagini
  • Despecling di immagini SAR e SAR polarimetriche
  • Metodi di elaborazione di immagini basati su sparsità
  • Super-risoluzione di immagini
  • Riconoscimento di dispositivi per applicazioni di sicurezza
  • Elaborazione di segnali e immagini per applicazioni forensi
  • Implementazione di reti di sensori mediante Arduino/Raspberry
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HDR License

HDR License

Copyright (c) CSP Lab. (Communications & Signal Processing Laboratory), Dept. Information Engineering, University of Florence, 2018

All data provided in the 'HDR dataset' are made freely available for scientific, non-commercial purposes such as academic research, teaching, or personal experimentation. Permission is granted to use and copy the provided data given that you agree to the following coniditions:

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VISION Dataset License

VISION Dataset License

Copyright (c) CSP Lab. (Communications & Signal Processing Laboratory), Dept Information Engineering, University of Florence, 2017

All data provided in the 'VISION dataset' are made freely available for scientific, non-commercial purposes such as academic research, teaching, or personal experimentation. Permission is granted to use and copy the provided data given that you agree to the following coniditions:

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Datasets

Note: The following links are available only via Mozilla Firefox as from 25/03/2020.

 

EVA-7K

The 'EVA-7K dataset' contains 7000 videos: native, altered and exchanged through social platforms. The altered contents include manipulations with FFmpeg, AVIdemux, Kdenlive and Adobe Premiere. The social platforms used to exchange the native and altered videos are Facebook, Tiktok, Youtube and Weibo.

 

HDR

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Pagina Personale Alessia De Rosa

 

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Università degli Studi di Firenze
Via S. Marta 3, 50139, Firenze, Italy
Tel: +39 055 2758550
Fax: +39 055 2758570
E-mail: alessia.derosa [AT] unifi.it

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Secure Signal Processing

e-FFT.rar

This archive includes a C++ prototype implementation of encrypted domain fast Fourier transform (e-FFT) based on Paillier homomorphic cryptosystem [1]. Both radix-2 and radix-4 decimation in time versions are provided. If you find the code useful, please cite the following reference:

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Pagina Personale Alessandro Piva

Alessandro Piva's PhotoProfessore Associato
Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Università degli Studi di Firenze
via S. Marta 3, 50139, Firenze, Italy
tel: +390552758584
e-mail: alessandro.piva [AT] unifi.it

 

 

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