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Dario ALLEGRA

Professore associato di Informatica [INFO-01/A]

Dario Allegra consegue la Laurea Triennale in Informatica nel 2012 and la laurea Magistrale in Informatica nel 2014 all'Università di Catania. Ottiene il dottorato di Ricerca in Matematica e Informatica nel 2018 presso l'Università di Catania conducendo le sue attività di ricerca anche presso l'Università di Berna nel 2017. Da maggio 2022 ad aprile 2025 è ricercatore a tempo determinato di tipo B al Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Catania. Da maggio 2025 ad oggi è professore associato nello stesso dipartimento. È autore di oltre 50 articoli scientifici presentati presso riviste e conferenze internazionali. È stato guest editor per diverse Special Issue su riviste di carattere internazionale e chair di numerosi workshop internazionali. I suoi interessi di ricerca riguardano l'Image Processing, Il Machine Learning e la Computer Vision applicati soprattutto all'analisi di immagini/video di alimenti e alla valorizzazione del patrimonio culturale. È membro della IEEE Signal Processing Society e dell'associazione Eurographics. È stato coinvolto in numerosi progetti finanziati da istituzioni nazionali e internazionali oltre che da aziende multinazionali come ST Microelectronics, intervenendo sia come partecipante che come coordinatore. I suoi articoli affrontano problemi che richiedano l'utilizzo di algoritmi basati sull'imaging per poter essere risolti. Tra questi: compressione delle immagini e video, ottimizzazione del colore, estrazione di fingerprint da documenti, riconoscimento e classificazione di immagini di cibo, stima dei valori nutrizionali da contenuti multimediali, rilevamento e rimozione di artefatti da immagini o video e altro. È docente nei corsi di Laurea Triennale e Magistrale di Informatica dell'Università di Catania dal 2018. I suoi insegnamenti riguardano l'elaborazione delle immagini, audio e dei video partendo dalla rappresentazione digitale di tali media.

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Ultimo aggiornamento: 23/06/2025

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I suoi interessi di ricerca riguardano l'Image Processing, Il Machine Learning e la Computer Vision applicati soprattuto all'analisi di immagini/video di alimenti e alla valorizzazione del patrimonio culturale. I suoi articoli affrontano problemi che richiedano l'utlizzo di algoritmi basati sull'imaging per poter essere risolti. Tra questi: compressione delle immagini con l'uso del re-indexing, ottimizzazione del colore, estrazione di fingerprint da documenti, riconoscimento e classificazione di immagini di cibo, stima dei valori nutrizionali da contenuti multimediali, rilevamento e rimozione di artefatti da immagini o video e altro.

30/09/2025
Inizio delle lezioni di Audio Processing 2025/2026

Si comunica a tutti gli studenti interessati che giovedì 2 ottobre 2025 alle 12:00, inizierà il corso di Audio Processing per l'a.a. 2025/2026. L'orario è consultabile qui. Si ricorda che tutte le informazioni sull'insegnamento, sul suo svolgimento e sugli esami sono presenti nel Syllabus, pertanto, ne è caldamente consigliata la lettura. Infine, è importante accedere al Team e al canale Telegram del corso. Codici e link per l'accesso sono inclusi nel Syllabus.

30/09/2025
Inizio delle lezioni di Multimedia e Laboratorio (LM-18) 2025/2026

Si comunica a tutti gli studenti interessati che mercoledì 1 ottobre 2025 alle 11:00, inizierà il corso di Multimedia e Laboratorio per l'a.a. 2025/2026, Laurea Magistrale. L'orario è consultabile qui. Si ricorda che tutte le informazioni sull'insegnamento, sul suo svolgimento e sugli esami sono presenti nel Syllabus, pertanto, ne è caldamente consigliata la lettura. Infine, è importante accedere al Team e al canale Telegram del corso. Codici e link per l'accesso sono inclusi nel Syllabus.

30/09/2025
Inizio delle lezioni di Interazione e Multimedia e Laboratorio (M-Z) 2025/2026

Si comunica a tutti gli studenti interessati che giovedì 2 ottobre 2025 alle 8:00, inizierà il corso di Interazione e Multimedia e laboratorio (canale M-Z)  per l'a.a. 2025/2026. L'orario è consultabile qui. Si ricorda che tutte le informazioni sull'insegnamento, sul suo svolgimento e sugli esami sono presenti nel Syllabus, pertanto, ne è caldamente consigliata la lettura. Infine, è importante accedere al Team e al canale Telegram del corso. Codici e link per l'accesso sono inclusi nel Syllabus.