Scopri i vincitori dei vari contest:
Requisiti per le candidature e selezione dei vincitori.
Possono partecipare al premio contributi (papers) il cui l’autore (o almeno un suo co-autore) sia un giovane ricercatore (che ricopra posizioni di studente di dottorato, post doc, o figure simili); i documenti devono essere “accettati” per la presentazione alla conferenza ICIAP (come presentazione orale o come poster). Tutti i ricercatori di comprovata esperienza, co-autori di contributi candidati al premio, devono presentare una dichiarazione scritta che sottolinei l’importanza del lavoro svolto dal loro giovane co-autore (o co-autori). Contributi precedentemente pubblicati, invited papers e contributi realizzati in collaborazione con organizzatori della conferenza ICIAP in cui si assegnerà il premio, non sono ammissibili per il Caianiello Award, anche se l’autore principale dovesse essere un giovane ricercatore.
Il General Chair ICIAP istituirà un comitato ad hoc per il “Caianiello ICIAP paper Award”. Il comitato, composto da almeno 3 esperti, riceverà un massimo di 10 documenti candidati, tra quelli maggiormente apprezzati in un antecedente processo di revisione (ICIAP peer reviewing process). Per selezionare il vincitore, il comitato terrà conto principalmente dell’originalità del contributo e della rilevanza dell’argomento trattato. Laddove in una conferenza ICIAP dovesse essere prevista anche l’assegnazione del premio ICIAP Best Paper Award, un contributo candidato non potrà aggiudicarsi entrambi i premi.
Il premio consiste in una targa, un corrispettivo in denaro (euro 1.000) e un abbonamento gratuito all’associazione CVPL per un biennio. Se il documento premiato dovesse avere due o più giovani co-autori, il premio in denaro sarà suddiviso tra i vincitori. Il premio sarà conferito durante la Cena di Gala della conferenza CVPL. Il nome del vincitore (o dei vincitori) sarà pubblicato nella Newsletter CVPL e in questa pagina web.
Vincitori
| 2021 | Niccolò Biondi | Contrastive Supervised Distillation for Continual Representation Learning |
| 2019 | Vaibhav Bansal, Stuart James, Alessio Del Bue | RE-OBJ: Jointly learning the foreground and background for object instance reidentification |
| 2017 | Fabio Maria Carlucci, Lorenzo Porzi, Barbara Caputo,Elena Ricci, Samuel Rota Bulò | Just DIAL: Domain alignment Layers for Unsupervised Domain Adaptation |
| 2015 | Alessia Amelio, Clara Pizzuti | Average Common Submatrix: a New Image Distance Measure |
| 2013 | Radu Tudor Ionescu, Marius Popescu | Kernels for Visual Words Histograms |
| 2011 | Marcel Spehr | Sum-of-superellipses – A low parameter Model for Amplitude Spectra of Natural Images |
| 2009 | Roberto Toldo | Automatic estimation of the inlier threshold in robust multiple structures fitting |
| 2007 | Oswald Lanz | An information theoretic rule for sample size adaptation in particle filtering |
Deadline di presentazione della domanda: 30 settembre 2024
Modalità di partecipazione e selezione del vincitore:
Possono candidarsi i dottori che hanno discusso la tesi di dottorato in Italia o all’estero nei 2 anni antecedenti alla scadenza, e comunque non prima della deadline del bando precedente (30 giugno 2022). La tesi deve riguardare le tematiche di nostro interesse e il relatore deve essere affiliato CVPL. Entro la scadenza i candidati devono inviare una e-mail alla segreteria CVPL ( segreteria@cvpl.it ) contenente la propria domanda, specificando:
alla domanda va allegata la seguente documentazione (possibilmente tramite link su cloud storage, ad es. gdrive, wetransfer, ecc.):
Il candidato vincitore otterrà un premio in denaro pari a 1.000 €, oltre all’iscrizione gratuita all’associazione per un biennio.
Vincitori
| 2022 | Fabio Tosi | Deep Learning for 3D reconstruction |
| 2020 | Marcella Cornia | Learning to Describe Salient Objects in Images with Vision and Language |
| 2018 | Federica Arrigoni | Synchronization Problems in Computer Vision |
| 2018 | Lorenzo Baraldi | Multimedia technologies for video analysis, retrieval and description |
| 2018 | Vincenzo Carletti | Exact and Inexact Methods for Graph Similarity in Structural Pattern Recognition |
| 2018 | Leonardo Galteri | Deep learning for detection in compressed videos and images |
| 2018 | Wang Wei | Human Face and Behavior Analysis |
| 2016 | Alessia Saggese | Detecting and Indexing Moving Objects for Behavior Analysis by Video and Audio Interpretation |
| 2014 | Zhang Ma | From concepts to events: a progressive process for multimedia content analysis |
| 2012 | Claudio Persello | Advanced Techniques for the Classification of Very High Resolution and Hyperspectral Remote Sensing Images |
| 2010 | Marco Anisetti | Robust 3D Face Tracking |
Vincitori
| 2021 | Laya Rafiee Sevyeri, Thomas Fevens | AD-CGAN: Contrastive Generative Adversarial Network for Anomaly Detection |
| 2021 | Paolo Bruno, Roberto Amoroso, Marcella Cornia, Silvia Cascianelli, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara | Investigating Bidimensional Downsampling in Vision Transformer Models |
| 2021 | Andrea Bionda, Luca Frittoli, Giacomo Boracchi | Deep Autoencoders for Anomaly Detection in Textured Images using CW-SSIM |
| 2019 | Silvia Bucci, Antonio D’Innocente, Tatiana Tommasi | Tackling Partial Domain Adaptation with Self-Supervision (il premio quest’anno è stato dedicato in memoria al prof. Alfredo Petrosino) |
| 2017 | Giuseppe Boccignone, Vittorio Cuculo, Giuliano Grossi, Raffaella Lanzarotti, Raffaella Migliaccio | Virtual EMG via facial video analysis |
| 2015 | Giovanni Fusco, Luca Zini, Nicoletta Noceti, Francesca Odone | Structured Multi-Class Feature Selection for Effective Face Recognition Tree |
| 2013 | The-Ant Pham, Sabine Barrat, Mathieu Delalandre, Jean-Yves Ramel | An Efficient Indexing Scheme Based on Linked-Node m-ary Tree |
| 2011 | J. Santos Junior, O. Bellon, L. Silva, A. Vrubel, Universidade federal do Parrana, Curtiba, Brasil | Improving 3D reconstruction for digital art preservation |