New Project Proposal
INTERNAL PROPOSALS
- Electroencephalographic signals: work on motor imagination and execution.
- Electroencepholographic signals: work on (inner and vocalized) speech recognition.
- Feasibilty study on physiological signals and emotion elicitation through audio signals.
- Leap motion.
EXTERNAL PROPOSALS:
- SOFTWARE DEVELOPER POSITION at Xnext s.r.l. (Xnext® is a deep tech SME that produces and markets X-ray inspection solutions), click for details.
- THESIS PROPOSALS at DIGITAL ATTITUDE, click here for more details.
Ongoing Projects
The project purpose is to analyse a subject physiological signal in a stressing environment, thus the experiment takes place on a two-way transit street (not controlled by traffic lights).
The experimental protocol its repeated for 4 trials and is described in the following:
- 1 minute baseline recording;
- the volunteer walks safely back and forth om the side walk for 30 + 30 meters;
- a resting time is given to the volunteer;
- 1 minute baseline recording;
- the volunteer crosses the street two times to return to the starting point;
- a resting time is given to the volunteer.
The data recorded through Shimmer3 EMG and Shimmer3 GSR+ (http://www.shimmersensing.com/) are: electromyographic (EMG) signal, galvanic skin response (GSR) signal, temperature, blood pressure, inertial signals.
The devices are reported in the figures on the left side, with the volunteer's permission.
The project purpose is to analyse if there is a difference in a subject physiological response while he/she is listening to a heterogeneous audio playlist. This playlist is composed by tracks labelled as stressful or relaxing.
The experimental protocol is described in the following:
- 7 stressful and 7 relaxing audio tracks are randomly selected from a playlist;
- 150 seconds baseline recording;
- the volunteer listen to a 60 seconds track;
- 15 seconds are given to the volunteer to judge the track as stressful or relaxing.
The last two points are repeated for all the selected tracks.
The data recorded through Shimmer3 GSR+ (http://www.shimmersensing.com/) are: heart rate and GSR.
The project purpose is to analyse the subjective response of volunteers exposed to a heterogeneous experimental paradigm through means of electroencephalography.
The data are collected through the Unicorn Hybrid Black (g.tec medical engineering GmbH) using it with dry electrodes to assess the possibility of having more comfortable devices for electroencephalographic signal recording.
Concluded Projects
Master Thesis
Degree in Computer Science
- Inner speech recognition from EEG signals, Elisa Cazzaniga.
- A fine-tuned playlist recommender system based on emotions, Mattia Marchi.
- Emotion recognition with neural network attention based model, Elia Fabbris.
- Progettazione di un'infrastruttura per un sistema di interazione tra veicoli a guida autonoma e pedoni, Dario Gerosa.
- Analisi degli stati affettivi in situazioni e soggetti eterogenei facendo uso delle loro risposte fisiologiche, Alessandra Grossi.
- Studio delle tecniche di validazione per applicazioni di realtà aumentata, Gabriella Magli.
- Multimodal emotion analysis, Alessandro Mangone.
- Sexist memes detection with multi-task learning, Stefano Capra.
- Emotion/sentiment recognition and classification of audio files from soundtracks, Danilo Deponti.
- Measuring human affective state for personalized and adaptive sound experience, Marta Giltri.
- Processing and analysis of electrophysiological data, Aurora Saibene.
Degree in Theory and Technology of Communication
- Didattica accessibile: sviluppo di un'interfaccia web per educare e sensibilizzare i bambini sul tema della sostenibilità, Maria Rachele De Battista.
- Brain assessment: neural signal analyses, BCI applications and ethical issues, Mirko Caglioni.
- Speech Emotion Recognition: tecnologie e questionari come strumenti per la valutazione delle emozioni nella popolazione anziana, Alice Cattelan.
- Analisi della misoginia online: la misoginia nei meme italiani, Matteo Parisi.
- Personality, emotions and physiological responses to relaxing sounds, David Rota.
- Rilevamento e monitoraggio dei dati fisiologici da stimoli audio per il riconoscimento delle emozioni, Sonia Secco.
- Didattica a distanza: correlazioni tra le caratteristiche visive della lezioni e le rivisualizzazioni degli studenti, Alex Zanardini.
- Clustering di brani musicali non supervisionato: raggruppamenti per emozione suscitata e genere musicale, Thomas Bellardone.
- The MAMI project - designing web architecture to disclose the problem of online misogyny, Sofia Bellotti.
- La distanza sociale nell'epoca del COVID-19: un esperimento in ambiente digitale, Andrea D'Amato.
- Picture-in-picture e voice-over: uno studio sperimentale su due tipologie di DaD a confronto durante l'emergenza da COVID-19, Alessandro Di Crescenzo.
- Affective Computing e Marketing: il ruolo delle emozioni nella pubblicità italiana ai tempi del Covid-19, Monica Ayman Boctor Mikhail.
- Positive Affective Computing: studio di un approccio ecologico alla dislessia, Roberta Maria Randazzo.
- Podcast marketing e nostalgia mediale, uno studio di caso sul podcast "Compact Disk", Francesco Vasques.
- Rilevamento e analisi multimediale di meme misogini presenti in rete: l'influenza del contenuto testuale, Annalisa Bachir.
- Analisi della correlazione tra emozioni, creatività e interessantezza dei video pubblicati sui social network, Filippo Borgia.
- Affective computing: analisi teorica e studio sulla relazione tra personalità e stato affettivo, Roberta Di Mauro.
- Rilevamento e analisi multimediale di meme misogini presenti in rete: l'influenza del contenuto pittorico, Francesca Frigerio.
- Studio della risposta fisiologica per l'analisi comportamentale dei pedoni, Elena Maria Manisera.
- Correlazione di dati fisiologici e comportamentali con lo stato affettivo, Eleonora Pizzi.
- Beyond mouse and keyboard: implementation of eye and face tracking for low cost pc interaction, Alessandro Rosti.
- Risposta fisiologica come indicatore di stato d'animo durante la lettura di testi in differenti condizioni psicologiche e comportamentali, Mattia Severgnini.
- Valutazione della qualità delle immagini subacquee: analisi soggettiva e oggettiva, Matteo Angeli.
- Multimodal classification of sexist content in memes, using textual and visual features, Gaia Campisi.
- Automatic detection of sexism on the web: visual analysis and multimodal classification, Monica Mantovani.
- Analisi della creatività e della interessantezza dei video nei social network, Valeria Strano.
Degree in Data Science
Undergraduate Thesis
Degree in Computer Science
- Techniques for EEG signal denoising, Xin Hui Chen.
- Riconoscimento sincerità e sarcasmo nel parlato, Davide Vanoli.
- Riconoscimento delle emozioni dal parlato basato sul genere, Mattia Rigolli.
- Applicazioni di tecniche di OCR su contenuti memetici, Cesare Bagnolini.
- Piattaforma MAMI: sviluppo di una web application per la raccolta e classificazione di meme misogini, Gabriele De Mattia.
- Ottimizzazione di immagini subacquee con MATLAB, Alessio Gui.
- Analisi dati inerziali e fisiologici con sensori indossabili, Andrea Gusmara.
- Electroencephalographic signal processing and analysis for Brain Computer Interfaces, Gabriele Esposito.
- Classificazione delle emozioni attraverso dati fisiologici, Luca Ferri.
- Riconoscimento delle emozioni attraverso dati EEG, Giuseppe Magazzù.
- Classificazione multimodale di contenuti sessisti, Michele Stellacci.
- Analisi dei dati fisiologici nell'ambito di un attraversamento pedonale, Gianluca Toffanin.
- Tecniche di rimozione artefatti per segnali EEG, Gianluca Tremolada.
- Tecniche di deep learning per segnali audio, Daniele Valmacco.
- Studio della risposta fisiologica per l'analisi del comportamento dei pedoni, Lisa Cocchia.
- Audio denoising using deep convolutional autoencoder models, Andrea Coppola.
- Multi-task learning per il riconoscimento di pubblicità sessite, Silvia Di Resta.
- Analisi di segnali EMG nel contesto di un attraversamento pedonale, Andrea Monzani.
- Analisi dati fisiologici in risposta a stimoli audio, Samuele Pasi.
- Preprocessing e analisi di dati psicofisiologici nel contesto di un esperimento di psicologia cognitiva, Marco Pellegrino.
- Sviluppo di un'applicazione Android che correla dati eye tracker e segnali fisiologici nello scenario di lettura di un testo, Claudio Rustioni.
- Analisi di segnali EEG tramite convoluzione wavelet, Lorenzo Sasso.
- Il territorio attraverso le immagini, Giulia Tognon.
- Analisi di interessantezza dei video, Tommaso Vitali.
- Misogyny in images, Ilaria Erba.
- Machine learning for audio stimuli, Matteo Frigerio.
- Correlation between physiological signals and states of stress-relax induced by video 1, Dario Gerosa.
- Correlation between physiological signals and states of stress-relax induced by video 2, Marta Giltri.
- Machine learning for social media data analysis, Alessandro Mangone.
- How does the emotion induced by an image influence image quality assessment?, Giorgio Pilotti.
- Image processing for underwater images, Federico Raiti.
Other Degrees
- Valutazione della qualità delle immagini subacquee mediante un approccio psico-visuale, Siria Diaco (Degree in Statistical and Economic Sciences).