DOCENTI

ZANUTTIGH PIETRO

Professore associato

ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI

Office: Stanza 216

Phone: 7782

E-mail: pietro.zanuttigh@dei.unipd.it

Office hours: Luogo: DEI/A stanza 216
Note: Contattare il docente via email (zanuttigh@dei.unipd.it) o al telefono (7782) per fissare un appuntamento.

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2024

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2022 / Anno Accademico: 2024

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ4106669 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ4106669 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ4106669 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ4106669 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2023 / Anno Accademico: 2024

Networks and multimedia (i.c.)
Codice: INQ4106668 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Networks and multimedia (i.c.)
Codice: INQ4106668 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Networks and multimedia (i.c.)
Codice: INQ4106668 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Networks and multimedia (i.c.)
Codice: INQ4106668 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2024

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2022 / Anno Accademico: 2023

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2023

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ2100681 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ2100681 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Internet and multimedia (i.c.)
Codice: INQ2100679 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Internet and multimedia (i.c.)
Codice: INQ2100679 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (mod. b) (b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (mod. b) (b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2023

Machine learning (numerosita' canale 2)
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2023

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2022

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2022 / Anno Accademico: 2022

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ2100681 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Computer vision (mod. b)
Codice: INQ2100681 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Internet and multimedia (i.c.)
Codice: INQ2100679 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Internet and multimedia (i.c.)
Codice: INQ2100679 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (b)
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (mod. b) (b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (mod. b) (b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2022

Machine learning (numerosita' canale 2)
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2022

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2021 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Digital processing for life and health (i.c)
Codice: INQ0092521 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2021

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2021

Machine learning (mod. b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Machine learning (mod. b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2021

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2020 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2020

Machine learning (mod. b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Machine learning (mod. b)
Codice: INQ0092522 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2020

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Computer vision
Codice: INP9087844 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Machine learning
Codice: INP9087775 / Ordinamento: 2019 / Anno Accademico: 2019

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2018

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2017 / Anno Accademico: 2018

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2018

Machine learning
Codice: SCP8082660 / Ordinamento: 2018 / Anno Accademico: 2018

Machine learning - apprendimento automatico
Codice: INP6075419 / Ordinamento: 2017 / Anno Accademico: 2018

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2017

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2017

Computer vision - visione computazionale (numerosita' canale 2)
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2017 / Anno Accademico: 2017

Elaborazione di dati tridimensionali (numerosita' canale 2)
Codice: INL1001836 / Ordinamento: 2009 / Anno Accademico: 2017

Computer vision - visione computazionale
Codice: INP6075837 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2016

Image and video analysis - analisi di immagini e video
Codice: INP4064217 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2015

Image and video analysis - analisi di immagini e video
Codice: INP4064217 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2014

Analisi di immagini e video
Codice: INP3050136 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2013

Source coding - codifica di sorgente
Codice: INN1029415 / Ordinamento: 2008 / Anno Accademico: 2012

Pietro Zanuttigh è nato nel 1978. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'università di Padova nel 2003 e ha conseguito il dottorato nel 2007. E' stato "visiting researcher" presso l'University of New South Wales (Sydney, Australia) nel 2006 e nel 2010 per svolgere attività di ricerca sulla compressione di dati multimediali con il prof. David Taubman. Nel 2007 ha preso servizio come ricercatore presso l'Università di Padova e dal 2020 è Professore Associato presso la stessa università. Attualmente lavora presso il laboratorio di Tecnologia e Telecomunicazioni Multimediali e la sua attività di ricerca riguarda principalmente l'acquisizione, compressione ed elaborazione di dati tridimensionali.

I suoi temi principali di ricerca sono:
- Tecniche di domain adaptation e incremental learning per reti neurali;
- L'acquisizione di scene 3D con sensori Time-of-Flight;
- La fusione di dati provenienti da sensori 3D di tipo diverso;
- Metodi di deep learning applicati a immaginie e dati 3D;
- La segmentazione ed analisi semantica di immagini e dati 3D;
- La compressione congiunta di immagini e depth maps relative alla stessa scena;
- La compressione scalabile di rappresentazioni multi-view;
- La ricerca per contenuto e la classificazione di modelli 3D;
- Sistemi di hand gesture recognition.

E' co-autore di 2 libri e numerose pubblicazioni su riviste internazionali e conference proceedings. Il suo H-index è 24 secondo Google Scholar e 18 su Elsevier Scopus. Detiene anche alcuni brevetti. Ha partecipato a diversi progetti Europei (VITRA, MUSTEEL, Mu-Blast), nazionali e finanziati dall'università.

E' stato guest editor per l'IEEE Multimedia Magazine e per l'Int. Journal of Digital Multimedia Broadcasting, organizzatore del "1st IEEE Int. Workshop on Vision and Graphics Computing for Multimedia Communications" e del "6th IEEE GTTI Thematic Meeting on Multimedia Signal Processing" e membro del technical committee di varie conferenze e workshop tra cui ICIP, ICME ed EUSIPCO.

Per il curriculum dettagliato si veda il file PDF.

Download Curriculum PIETRO ZANUTTIGH

La lista completa delle pubblicazioni è consultabile all'indirizzo https://medialab.dei.unipd.it/members/pietro-zanuttigh/