{"id":16184314,"url":"https://github.com/mattmezza/fva","last_synced_at":"2025-04-07T12:46:17.319Z","repository":{"id":16554183,"uuid":"19307897","full_name":"mattmezza/FVA","owner":"mattmezza","description":"Repository per il progetto di FVA: ear biometrics","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2014-06-03T21:34:02.000Z","size":2800,"stargazers_count":2,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":5,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-02-13T15:36:26.258Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":"http://biplab.unisa.it","language":"Java","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":"VulcanJS/Vulcan","license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/mattmezza.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null}},"created_at":"2014-04-30T09:05:45.000Z","updated_at":"2017-10-18T14:50:47.000Z","dependencies_parsed_at":"2022-09-05T15:11:42.666Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/mattmezza/FVA","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mattmezza%2FFVA","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mattmezza%2FFVA/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mattmezza%2FFVA/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/mattmezza%2FFVA/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/mattmezza","download_url":"https://codeload.github.com/mattmezza/FVA/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":247655989,"owners_count":20974273,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2024-10-10T07:09:48.329Z","updated_at":"2025-04-07T12:46:17.294Z","avatar_url":"https://github.com/mattmezza.png","language":"Java","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"Progetto FVA: Earify\n========\n#### Gruppo 2\n[Vai al wiki](https://github.com/mattmezza/FVA/wiki 'Vai al wiki')\n###### Matteo Merola, Carlo Branca, Simone Scalabrino\n\n### MODULO DI ESTRAZIONE DELLE CARATTERISTICHE DELL’ORECCHIO\n##### Input:\n- immagine orecchio segmentata;\n- username;\n- punteggio qualità;\n- Azione: registrazione/riconoscimento/verifica.\n\n##### Funzionalità principali:\n- Estrazione delle caratteristiche con uno o più algoritmi (definito in un file di configurazione);\n- Salvataggio del vettore delle caratteristiche, con associato lo username, in caso di registrazione.\n\n##### Output:\n- Uno o più vettori delle caratteristiche (a seconda del numero di algoritmi di feature extraction usati);\n- Username;\n- punteggio qualità;\n- Azione: registrazione /riconoscimento/verifica.\n\n##### Note:\nOccorre simulare l’input del modulo precedente: visualizzare una interfaccia  che permetta di scegliere una immagine di orecchio dal dispositivo, di inserire lo username e di specificare l’azione. Usare il valore fittizio 1 per il punteggio di qualità.\nIl numero ed il tipo di algoritmi per la feature extration da applicare sull’immagine in input è definito in un file di configurazione, ad esempio:\n* LBP: true;\n* PCA: true;\n* SIFT: false;\n* ...\n\n\nI vettori delle caratteristiche da restituire in output devono essere organizzati in una struttura di tipo chiave-valore (es. Hash Map: key=LBP, value=[11, 23, 55, 11, ...], key=..., value=...).\nIn caso di registrazione l’esecuzione termina dopo il salvataggio, altrimenti viene chiamato il modulo successivo con i parametri di output specificati sopra. Simulare chiamata al modulo successivo visualizzando gli output in una schermata.\n \n##### Dettagli\nImplementare un algoritmo di riconoscimento a vostra scelta ad esempio uno di quelli presentati a lezione. Il suggerimento è di implementare SIFT (specificato nelle slide “[Algoritmi_orecchio](https://www.dropbox.com/sh/5m1blyl48wdfj9j/5BFvD-WApF 'Scarica lezione')” presentate al corso e pubblicate all’indirizzo [dropbox](https://www.dropbox.com/sh/5m1blyl48wdfj9j/5BFvD-WApF 'Vai a dropbox'). In alternativa potete scegliere di implementare una versione modificata di LBP (nel caso vi verrà fornito del materiale utile) o proporre un altro algoritmo (che può essere sia uno di quelli visti a lezione sia uno trovato a seguito di vostre ricerche). In caso di algoritmo proposto da voi, questo verrà prima valutato ed eventualmente accettato.\nA lezione vi verranno poi forniti gli eventuali altri algoritmi già implementati in *C* e da integrare nella app. E’ importante che l’applicazione sia comunque predisposta a contenere più algoritmi di riconoscimento e a permettere di aggiungerne altri in futuro.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmattmezza%2Ffva","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fmattmezza%2Ffva","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmattmezza%2Ffva/lists"}