CURRICULUM VITAE

DI GIOVANNI PUGLISI

Dati Anagrafici

Luogo e data di nascita: Acireale (CT) 25 Marzo 1980

Affiliazione

Dipartimento di Matematica ed Informatica – Università di Catania

Cittadella Universitaria - Viale A. Doria 6 – Italia

Tel.: + 39 095 738 3094 - Fax: +39 095 330094

E-mail: puglisi@dmi.unict.it

Web: http://www.dmi.unict.it/~puglisi

IPLab@CT: http://www.dmi.unict.it/~iplab

Posizione Attuale

Dal 2 Febbraio 2009 presta servizio come Assegnista di Ricerca presso la Facoltà di Scienze Mat.

Fis. Nat. - Università di Catania, Corso di Laurea in Informatica (Settore disciplinare INF/01

Informatica) con programma di ricerca “Studio e sviluppo di tecniche originali per la video

stabilizzazione digitale su dispositivi mobili”.

1. Formazione

Dottore di Ricerca in Informatica XXI Ciclo, Università degli Studi di Catania. Tesi dal titolo:

“Advanced Approaches for Robust Digital Video Stabilization”. Tutor: Prof. S. Battiato. Titolo

conseguito il 19 Marzo 2009.

Stage Aziendale di durata annuale (dal 05/12/2006 al 05/12/2007) presso l’STMicroelectronics con

titolo “Algoritmi e tecniche per la stabilizzazione di sequenze video digitali”. Tutor Aziendale Ing.

Arcangelo Ranieri Bruna, Tutor Accademico Prof. Sebastiano Battiato.

Diploma di Licenza della Scuola Superiore di Catania rilasciato dall’Istituto Superiore di

Catania per la Formazione di Eccellenza il 15 Novembre 2005 con voti 70/70 e lode, con tesi dal

titolo: “Tecniche avanzate di vettorializzazione in SVG mediante segmentazione statistica”.

Relatori: Prof. Giovanni Gallo, Prof. Sebastiano Battiato.

Abilitazione alla professione di Ingegnere conseguita nel Luglio 2005.

Laurea in Ingegneria Informatica conseguita l’ 11/04/2005, presso l'Università di Catania, con

votazione finale pari a 110/110 e lode, con una tesi dal titolo: “Realizzazione di un simulatore P2P

per l’analisi del comportamento dei free-rider nel protocollo BitTorrent”. Relatore: Prof. Giovanni

Schembra.

Maturità Scientifica P.N.I. conseguita nel Luglio del 1999 presso il Liceo Scientifico “Leonardo”

di Giarre (CT) con votazione 100/100.

2. Attività Didattica

2.1 Attività di Docenza Universitaria

Multimedia per Dispositivi Mobili (6 CFU) - Corso di Laurea Specialistica in Informatica,

Facoltà di Scienze MM. FF. NN., Università degli Studi di Catania, A.A. 2008/2009.

Laboratorio di Informatica (3 CFU) - Corso di Laurea Triennale in Tecniche Applicate alla

Conservazione e Restauro di Beni Culturali, Facoltà di Scienze MM. FF. NN., Università degli

Studi di Catania, A.A. 2009/2010

2.2 Seminari effettuati

Interventi di docenza (12 ore) nell’ambito del corso di formazione rivolto alle forze dell’ordine e

personale giudiziario tenuto nel Settembre 2008 per conto dell’Associazione Telefono Arcobaleno

Onlus. Temi trattati: reti di calcolatori.

Seminario sul tema “Statistical Based Vectorization for Standard Vector Graphics”, tenutosi nel

Maggio 2006 presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Catania

nell’ambito del ciclo dei Seminari tenuto dai Dottorandi.

Seminario sul tema “JAI ed ImageJ”, tenutosi nel Gennaio 2007 nell’ambito del corso di

Multimedia presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Catania.

Seminario sul tema “Digital Video Stabilization”, tenutosi nel Maggio 2007 nell’ambito del corso di

Computer Vision presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Catania.

Seminario sul tema “SIFT (Scale Invariant Feature Transform)”, tenutosi nel Novembre 2007

presso AST Imaging Group, STMicroelectronics Catania.

Seminario sul tema “Statistical Region Merging (SRM)”, tenutosi nel Novembre 2007 presso AST

Imaging Group, STMicroelectronics Catania.

Seminario sul tema “Segmentazione di immagini”, tenutosi nel Maggio 2008 nell’ambito del corso

di Multimedia presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Catania.

Seminario sul tema “Image pipeline nei dispositivi mobile”, tenutosi nel Dicembre 2009

nell’ambito del corso di Computer Vision presso il Dipartimento di Matematica e Informatica

dell’Università di Catania.

2.3 Attività di tutorato

Correlatore scientifico di 6 Tesi di Laurea del Corso di Laurea in Informatica dell’Università di

Catania con tematiche relative alla conversione raster-vettoriale, la stabilizzazione video digitale e

la creazione automatica di collage.

3. Partecipazione a convegni, workshop e scuole estive

4th

Conference Eurographics Italian Chapter, Catania (Italia), 2006 (ha presentato [NC1]).

Primo Grid Tutorial, Catania (Italia), 2006.

Miniscuola WOA, Catania (Italia), 2006.

La Visione delle Macchine, Palermo, 2006.

5th

Conference Eurographics Italian Chapter, Trento (Italia), 2007 (ha presentato [NC3]).

14th

International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), Modena (Italia), 2007 (ha

presentato [IC2]).

First International Computer Vision Summer School (ICVSS), Ragusa, 2007.

29th

Eurographics, Hersonisson (Grecia), 2008 (ha presentato [IC4]).

9th

International Conference on Multimedia & Expò (ICME), Hannover (Germania), 2008 (ha

presentato [IC3]).

Second International Computer Vision Summer School (ICVSS), Ragusa, 2008.

Third International Computer Vision Summer School (ICVSS), Ragusa, 2009.

4. Attività Editoriali

Co-autore del seguente testo scientifico internazionali:

Image Processing for Embedded Devices, Eds. S. Battiato, A. R. Bruna, G. Messina, G. Puglisi,

Applied Digital Imaging ebook series, Bentham Science Publisher, 2010 (to appear).

Svolge attività di revisione in qualità di Invite Reviewer per le seguenti riviste e conferenze

internazionali:

Journal of Electronic Imaging (JEI)

IEE Electronics Letters.

International Conference on Image Processing (ICIP) 2008, 2009, 2010

International Conference on Computer Vision and Applications (VISAPP) 2010

IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS) 2009

ACM Workshop on Multimedia in Forensics, Security and Intelligence (MiFor) 2010

5. Partecipazione a Progetti di Ricerca

Contratti di ricerca tra il DMI e il gruppo AST Catania Lab di STMicrolectronics dal titolo

“Stabilizzazione di Sequenze Video” avente come oggetto l’individuazione di tecniche ed algoritmi

avanzati per la stabilizzazione di sequenze video digitali acquisite medianti dispositivi consumer.

(Luglio 2006 – Luglio 2007, Aprile 2009-Aprile 2010). Responsabile Scientifico: Prof. Sebastiano

Battiato.

Contratto di ricerca tra il Consorzio Catania Ricerche dell’Università di Catania e il CoRFilac

(Consorzio Ricerca Filiera Lattiero Casearia) di Ragusa su tematiche legate al cosiddetto “Animal

Behaviour”. In tale contesto ci si propone di automatizzare, attraverso l’ausilio di sistemi video

opportuni, la rilevazione statistica del comportamento statico e dinamico di un allevamento di

mucche all’interno di un ambiente controllato (Luglio 2008- Settembre 2008). Responsabile

scientifico: Prof. Sebastiano Battiato.

5. Attività di Ricerca

5.1 Conversione raster-vettoriale

Nella grafica raster le immagini vengono rappresentate come una matrice di elementi chiamati pixel

(Picture Element) ognuno dei quali descrive il colore associato ad uno specifico punto in relazione

ad un particolare spazio di colore. In questo tipo di rappresentazione gli elementi che compongono

l’immagine non possono essere spostati e modificati in modo individuale. Inoltre se si aumentano le

dimensioni delle immagini si aumenta la dimensione dei pixel e viene intaccata la nitidezza, la

definizione e qualità dell’immagine rendendola frastagliata e confusa. Le immagini raster d’altra

parte riescono a dare un effetto fotorealistico con sfumature e ombreggiature. Nella grafica

vettoriale i dati dell’immagine vengono tradotti in formule matematiche che contengono tutte le

istruzioni necessarie per tracciarla. L’immagine vettoriale può essere ingrandita e ridimensionata

senza perdere nitidezza (scalabilità). L’attività di ricerca è stata rivolta allo sviluppo di una tecnica

di vettorializzazione di immagini raster con buone prestazioni e di facile utilizzo (basso numero di

parametri). In particolare la tecnica realizzata si basa su due passi: segmentazione statistica

dell’immagine tramite l’algoritmo Statistical Region Merging (Nielsen and Nock 2004) e

successiva vettorializzazione tramite semplici euristiche [NC1], [IS1], [NC2]. Ulteriori

miglioramenti sono stati ottenuti operando sull’ordine di rendering delle singole regioni [NC3],

[IC1].

5.2 Stabilizzazione video digitale

La stabilizzazione video è un elemento chiave nei dispositivi mobili di acquisizione video. Essa

permette infatti di eliminare dalla sequenza acquisita quei fastidiosi tremoli introdotti dai movimenti

non voluti della camera [BC3]. In collaborazione con il gruppo AST Imaging di Catania sono state

sviluppate varie tecniche di video stabilizzazione digitale. Alcuni approcci proposti effettuano la

stima del moto tramite block matching (tecniche tipicamente utilizzate nell’ambito della

compressione) in combinazione con dei filtri adattativi per la rimozione di outliers [IC3], [IC5],

[IC14], [IJ2], [P1]. Sono state inoltre proposte tecniche di stabilizzazione video digitale basate sul

matching di varie feature: SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [IC2], [IC7] e integral

projection [IJ1]. Maggiore robustezza degli algoritmi proposti è stata ottenuta tramite l’introduzione

di un modulo di filtraggio dei pattern periodici. In tali regioni gli stimatori locali di moto, in genere,

falliscono. Il modulo proposto, tramite semplici feature estratte nel dominio della frequenza,

individua i pattern periodici tramite un classificatore basato su regole fuzzy [IS4], [IC6].

5.3 Smart photo sticking

La generazione di un collage che riassuma il contenuto di un insieme di foto può risultare semplice

per un operatore umano ma estremamente complesso per un computer. L’attività di ricerca è stata

rivolta allo studio di metodi automatici di generazione di collage. In particolare la tecnica sviluppata

consta di due fasi: estrazione delle regioni salienti dalle immagini e loro posizionamento tramite GA

(algoritmi genetici) nel collage [IS2]. L’algoritmo proposto è stato inoltre utilizzato nell’ambito dei

beni culturali [NC5]. Tale lavoro di ricerca è stato svolto in collaborazione con il gruppo del prof.

Raimondo Schettini dell’Università degli Studi di Milano Bicocca

http://www.ivl.disco.unimib.it/Schettini/index.html.

5.4 Mosaici Artificiali

I mosaici sono immagini create “mettendo assieme” piccoli tasselli poligonali colorati La creazione

di mosaici digitali di qualità artistica è una delle sfide della Computer Graphics. I mosaici digitali

sono un tipo di arte in cui un'immagine è composta da una collezione di piccole immagini chiamate

“tile” (tasselli). Partendo dalla stessa immagine è possibile ottenere differenti tipi di mosaico a

seconda del dataset di tile e dei vincoli considerati [BC1]. Sono stati sviluppati vari algoritmi basati

sui seguenti passi: creazione di un campo vettoriale in base al contenuto dell’immagine tramite

Gradient Vector Flow (C. Xu and J. L. Prince, 1998); posizionamento delle tessere tramite delle

euristiche basate sul campo vettoriale creato [IS3], [IC4]. L’algoritmo proposto è stato inoltre esteso

al mondo 3D [IC11].

5.5 Animal Science

Nel contesto Animal Science, è stata proposta una soluzione per la stima automatica del Body

Condition Score a partire da immagini digitali. Il Body Condition Scoring (BCS) è un metodo di

stima visuale impiegato da tecnici del settore Animal Science per la valutazione della riserva

corporea di energia di animali da latte (es. mucche da latte, bufali, ecc.). I dati raccolti mediante la

valutazione BCS vengono solitamente analizzati e utilizzati allo scopo di migliorare i prodotti finali

e/o il management delle aziende. L’algoritmo proposto permette di stimare il BCS di una mucca in

maniera più oggettiva cosi che le aziende possono analizzare dati più affidabili [IC8], [IC9], [IC10].

5.6 Studio petrografico di sezioni sottili

Lo studio petrografico di sezioni sottili di ceramiche antiche è effettuato mediante il metodo di

caratterizzazione di Whitbread (1995) che consente l’identificazione del reperto grazie allo studio

della matrice ed degli inclusi che lo compongono e costituiscono la cosiddetta fabric. Un approccio

più oggettivo e “standardizzato” applicato alla definizione di fabric può portare ad un notevole

miglioramento nello studio delle ceramiche archeologiche permettendo anche la definizione di

sottogruppi o sottofabric, che consentano di definire uno o più centri di produzione ceramica.

Risulta dunque di notevole interesse lo sviluppo di una tecnica basata sull’analisi di immagini

digitali per determinare alcune caratteristiche della fabric di reperti ceramici di interesse

archeologico. Ci si è concentrati sull’analisi ed identificazione automatica delle componenti il

corpo ceramico attraverso osservazioni a luce polarizzata con uno o due nicols [NC4].

5.7 Riduzione del rumore

Al fine di ridurre il rumore presente in un’immagine occorre conoscere l’entità del suo degrado. Si

vogliono infatti eliminare le fluttuazioni indesiderate preservando tuttavia i dettagli presenti

nell’immagine. Attualmente sono in corso delle ricerche volte a stimare in maniera non-

supervisionata, i parametri statistici del rumore al fine di adattare meglio i relativi algoritmi di

rimozione, avendo cura di filtrare via nella stima, le zone altamente texturizzate che altrimenti

introdurrebbero dei valori alterati [IC12].

6. Elenco Completo delle Pubblicazioni (Ordinato cronologicamente e distinto per

tipologia)

Libri Editi

[EB1] Image Processing for Embedded Devices, Eds. S. Battiato, A. R. Bruna, G. Messina, G.

Puglisi, Applied Digital Imaging ebook series, Bentham Science Publisher, 2010 (to appear).

Capitoli di Libri (Internazionali)

[BC1] S. Battiato, G. Di Blasi, G. Gallo, G. Puglisi, Digital Reproduction of Ancient Mosaics,

Chapter in Digital Imaging for Cultural Heritage Preservation: Analysis, Restoration and

Reconstruction of Ancient Artworks, CRC Press/Taylor & Francis, Digital Imaging and Computer

Vision Book series, 2010 (to appear).

[BC2] S. Battiato, G. Puglisi, A. R. Bruna, A. Capra, M. Guarnera, Fundamentals and HW/SW

Partitioning, Chapter in Image Processing for Embedded Devices, Applied Digital Imaging ebook

series, Bentham Science Publisher, 2010 (to appear).

[BC3] T. Meccio, G. Puglisi, G. Spampinato, Video Stabilization, Chapter in Image Processing for

Embedded Devices, Applied Digital Imaging ebook series, Bentham Science Publisher, 2010 (to

appear).

Capitoli di Libri (Nazionali)

[NBC1] S. Battiato, G. M. Farinella, G. Messina, G. Puglisi, Digital Video Forensics: Status e

Prospettive, Chapter in IISFA Memberbook 2010 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A.

Attanasio - Experta, Italy 2010 (to appear).

Riviste Internazionali

[IJ1] A. Bosco, A. Bruna, S. Battiato, G. Bella and G. Puglisi, Digital Video Stabilization through

Curve Warping Techniques, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 54, Issue 2, pp.

220-224, 2008.

[IJ2] S. Battiato, A. R. Bruna, G. Puglisi, A Robust Block Based Image/Video Registration

Approach for Mobile Imaging Devices, IEEE Transactions on Multimedia, 2010 (to appear).

Collane Internazionali

[IS1] S. Battiato, G. M. Farinella, G. Puglisi, Statistical Based Vectorization for Standard

Vector Graphics, In Proceedings of International Conference on Computaional Science ICCS 2006

- Fifth International Workshop on Computer Graphics and Geometric Modeling, CGGM 2006

Reading (UK) - Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3992, pp.334-341, 2006.

[IS2] S. Battiato, G. Ciocca, F. Gasparini, G. Puglisi, R. Schettini, Smart Photo Sticking, In

Proceedings of the 5th

Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval 2007 – Paris, July 2007 -

Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4918, pp. 211-223, 2007.

[IS3] S. Battiato, C. Guarnera, G. di Blasi, G. Gallo, G. Puglisi - A Novel Artificial Mosaic

Generation Technique Driven by Local Gradient Analysis – In Proceedings of International

Conference on Computational Science ICCS 2008 - Seventh International Workshop on Computer

Graphics and Geometric Modeling, CGGM 2008 – Crakow (Poland) - Lecture Notes in Computer

Science, Vol. 5102, pp. 76-85, June 2008.

[IS4] G. Puglisi, S. Battiato, Periodic Pattern Detection for Real-Time Application, Proceedings

of 8th International Workshop on Fuzzy Logic and Applications (WILF), Lecture Notes in

Computer Science, Vol. 5571, pp. 271-278, 2009.

Conferenze Internazionali (con Proceedings e Referees)

[IC1] S. Battiato, G. Puglisi, A Novel Rendering Strategy for SVG Vectorization, In Proceedings

of SVGOpen 2007, Tokyo (JP), September 2007.

[IC2] S. Battiato, G. Gallo, G. Puglisi, S. Scellato, SIFT Features Tracking for Video

Stabilization, In Proceedings of IEEE International Conference on Image Analysis and Processing

(ICIAP), pp. 825-830, Modena (Italy), September 2007.

[IC3] S. Battiato, G. Puglisi, A. R. Bruna, A Robust Video Stabilization System by Adaptive

Motion Vectors Filtering, In Proceedings IEEE International Conference on Multimedia & Expo

(ICME), pp. 373-376, Hannover (Germany), 2008.

[IC4] S. Battiato, G. Di Blasi, G. Gallo, G. C. Guarnera and G. Puglisi, Artificial Mosaic by

Gradient Vector Flow, In Proceedings of Eurographics 2008 – Short Papers, pp. 53-56, Crete

(Greece).

[IC5] A. Bruna, A. Capra, S. Battiato, G. Puglisi, Digital Video Stabilization in modern and next

generation imaging system, In Proceedings of NEM Summit, Saint-Malo (France), 2008.

[IC6] S. Battiato, G. Puglisi, A. R. Bruna, Regular Texture Removal for Video Stabilization, In

Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Tampa (USA), 2008.

[IC7] S. Battiato, G. Gallo, G. Puglisi, S. Scellato, Fuzzy-based Motion Estimation for Video

Stabilization using SIFT Interest Points, In Proceedings of SPIE Electronic Imaging 2009 -

System Analysis for Digital Photography V EI-7250 - San Josè (CA, USA), January 2009.

[IC8] G. Azzaro, M. Caccamo, J.D. Ferguson, S. Battiato, G.M. Farinella, G.C. Guarnera, G.

Puglisi, G. Licitra, Modeling Cow Body Shape for Objective Estimation of Body Condition

Score from Digital Images, In Proceedings of Joint Meeting of ADSA, CSAS, and ASAS,

Montreal (Canada), July 2009 (Abstract).

[IC9] S. Battiato, G. M. Farinella, G. C. Guarnera, G. Puglisi, G. Azzaro, M. Caccamo, Assessment

of Cow's Body Condition Score Through Statistical Shape Analysis and Regression Machines,

In Proceedings of International Workshop on Applications of Pattern Analysis, Cumberland Lodge

(UK), September 2010.

[IC10] S. Battiato, G.M. Farinella, G.C. Guarnera, G. Puglisi, G. Azzaro, M. Caccamo, G. Licitra, J.

D. Ferguson, Estimation of Cow’s Body Condition Score From Images, In Proceedings of

International Workshop on Visual observation and analysis of animal and insect behavior (VAIB)

2010- Satellite event of the 20th International Conference of Pattern Recognition ICPR, Istanbul

(Turkey), August 2010.

[IC11] S. Battiato, G. Puglisi, 3D Ancient Mosaics, In Proceedings of ACM Multimedia Technical

Demos, Firenze (Italy), October 2010 (to appear).

[IC12] S. Battiato, G. Puglisi, R. Rizzo, Characterization of Signal Perturbation Using Voting

Based Curve Fitting for Multispectral Images, in Proceedings of the International Conference on

Image Processing (ICIP), Hong Kong, 2010 (to appear).

[IC13] S. Battiato, G. M. Farinella, G. C. Guarnera, T. Meccio, G. Puglisi, D. Ravì, R. Rizzo, Bags

of Phrases with Codebooks Alignment for Near Duplicate Image Detection, in Proceedings of

ACM Workshop on Multimedia in Forensics, Security and Intelligence (MiFor 2010), in

conjunction with the 2010 ACM Multimedia (ACM-MM) – Firenze (Italy), October 2010 (to

appear).

[IC14] S. Battiato, A. R. Bruna, G. Puglisi, Random-Temporal Block Selection for Video

Stabilization, In Proceedings of IS&T/SPIE Electronic Imaging, San Francisco Airport,

California, USA, January 2011 (to appear).

Conferenze Nazionali (con Proceedings e Referees)

[NC1] S. Battiato, G.M. Farinella, G. Puglisi, SVG Vectorization by Statistical Region Merging,

In Proceedings of 4th Conference Eurographics Italian Chapter pp.15-21 - Catania, 22-24 February

2006.

[NC2] S. Battiato, G. Puglisi, G. Impoco, Vectorialization of Raster Color Images, In

Proceedings of II Conferenza Nazionale del Gruppo del Colore - Milano, September 2006.

[NC3] S. Battiato, G. Puglisi, Rendering Order Optimization for SVGStat Improvement, In

Proceedings of 5th Conference Eurographics Italian Chapter 2007, Trento, February 2007.

[NC4] G. Barone, S. Battiato, G. Gallo, P. Mazzoleni, G. Puglisi, F. Stanco, Il problema del

riconoscimento automatico delle caratteristiche petrografiche in sezione sottile di ceramiche

di interesse archeologico, In Proceedings of VI Convegno AIAR – Associazione Italiana di

Archeometria – Pavia, February 2010 (Abstract).

[NC5] S. Battiato, S. Bianco, G. Ciocca, F. Gasparini, G. Puglisi, S. Schettini, Smart Photo

Sticking for Intangible Cultural Heritage, In Proceedings of Minisymposium Image Analysis

Maethods for Cultural Heritage, SIMAI 2010, Cagliari (Italy) – June 2010 (Abstract)

[NC6] S. Battiato, G. M. Farinella, G. C. Guarnera, G. Puglisi, Advanced Analysis of Image

Collections for Digital Investigation: Status and Perspectives, In Proceedings of the

Minisymposium Image and Video Forensics, SIMAI 2010, Cagliari (Italy) – June 2010 (Abstract);

Brevetti

[P1] A. R. Bruna, S. Battiato, and G. Puglisi, Method of filtering a video sequence image from

spurious motion effects. US Patent Pending (Application US 12/272591, November 2008).

Catania, lì 25 Settembre 2010 Giovanni Puglisi