CIOCCA GIANLUIGI

Ruolo: 
Professore associato
Settore scientifico disciplinare: 
INFORMATICA (INF/01)
Telefono: 
0264487922
Stanza: 
U14, Piano: P01, Stanza: 1009
Viale Sarca, 336 - 20126 MILANO
Orario di ricevimento: 

Su appuntamento

Biografia

Gianluigi Ciocca è attualmente professore associato presso l'Università di Milano-Bicocca (Italia). Dal 1998 al 2003 è stato fellow presso l'Institute of Multimedia Information Technologies del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Nel 2003 entra a far parte del Laboratorio di Imaging and Vision dell'Università di Milano-Bicocca. Dal 2014 è anche membro di NeuroMi, il Centro di Neuroscienze (Italia) di Milano. Ha conseguito la laurea in Informatica presso l'Università di Milano (Italia) nel 1998. Nel 2006 ha conseguito il titolo di Dottore in Informatica presso l'Università di Milano-Bicocca (Italia). I suoi attuali interessi di ricerca si concentrano sull'analisi di immagini e video, sulle tecniche di pattern recognition e sugli algoritmi di classificazione applicate ai dati multimediali (immagini, video, oggetti 3D). Il suo contributo scientifico comprende 27 articoli a riviste internazionali, 2 brevetti, 56 documenti di conferenze iternazionali e 8 capitoli di libri.

Pubblicazioni

  • Aslan, S., Ciocca, G., Mazzini, D., & Schettini, R. (In corso di stampa). Benchmarking algorithms for food localization and semantic segmentation. INTERNATIONAL JOURNAL OF MACHINE LEARNING AND CYBERNETICS. Dettaglio
  • Buzzelli, M., Albé, A., & Ciocca, G. (2020). A vision-based system for monitoring elderly people at home. APPLIED SCIENCES, 10(1), 374. Dettaglio
  • Bianco, S., Buzzelli, M., Ciocca, G., & Schettini, R. (2020). Neural architecture search for image saliency fusion. INFORMATION FUSION, 57, 89-101. Dettaglio
  • Marelli, D., Bianco, S., & Ciocca, G. (2020). IVL-SYNTHSFM-v2: A synthetic dataset with exact ground truth for the evaluation of 3D reconstruction pipelines. DATA IN BRIEF, 29(4/20). Dettaglio
  • Ciocca, G., Micali, G., & Napoletano, P. (2020). State Recognition of Food Images Using Deep Features. IEEE ACCESS, 8, 32003-32017. Dettaglio