Città pronte per il futuro: clustering intelligente e sostenibile, monitoraggio dei rifiuti e biometria sicura nelle infrastrutture urbane.

This thesis collects all the research work done by the PhD Candidate in the Joint Open Lab of TIM which granted his doctoral fellowship. With the advent of 5G technology, novel opportunities emerge for integrating artificial intelligence applications for smart cities. The primary focus on this thesis lies in the exploration of methodologies applicable in a smart city context. First, we started with unsupervised clustering. The aim is to store in a dataset of the points of interest of the cities and through clustering group them and retrieve their names when a user needs which monument is the image that he took in that moment. Emphasis was placed on evaluating the similarity between images and image batches with subsequent assignement to their closest counterparts. Secondly, we studied a method to detect trash and to detect the person who threw the trash. Additionally, we explored the face liveness spoofing attack. Considering the limitations of many spoofing datasets, which often include only screen and print attacks, we proposed a strategy to augment existing datasets by incorporating a 3D Mask attack. Moreover, we proposed a way to extend existing datasets by adding a 3D Mask attack. Since most of the spoofing datasets have only screen and print attack adding a new attack to these datasets will raise the possibility of making new models that will be able to defend also from the 3D Mask attacks other than just screen and print attacks. Protecting our face recognition system from face liveness spoofing attacks might lead to a higher use of smart access using the face instead of a pin code, a plastic card or a simple key. Finally, other minor topics have been studied and implemented during the PhD years; for the sake of completeness they have been mentioned in the appendix of this thesis: “Pollution forecast with weather data”, “Compensation System”, “Video Summarization”, “Age-Sex Detection for target advertisement” and “ID Card Reader”.

Questa tesi raccoglie tutto il lavoro di ricerca svolto dal candidato al dottorato nel Joint Open Lab di TIM, che ha concesso la borsa di dottorato. Con l'avvento della tecnologia 5G, emergono nuove opportunità per integrare applicazioni di intelligenza artificiale nelle smart cities. Il focus principale di questa tesi è l'esplorazione di metodologie applicabili in un contesto di smart city. Inizialmente abbiamo iniziato con il clustering non supervisionato. L'obiettivo è archiviare in un dataset i punti di interesse delle città e attraverso il clustering raggrupparli e recuperare i loro nomi quando un utente ne ha bisogno, ad esempio, per identificare il monumento in un'immagine che ha scattato in quel momento. E' stata posta enfasi sulla valutazione della similarità tra immagini e gruppi di immagini, con successiva assegnazione ai loro corrispondenti più vicini. In secondo luogo, abbiamo studiato un metodo per rilevare i rifiuti e individuare la persona che li ha gettati. Inoltre, abbiamo esplorato l'attacco di falsificazione della vitalità del volto. Considerando le limitazioni di molti dataset di falsificazione che spesso includono solo attacchi a schermo ed a stampa, abbiamo proposto una strategia per ampliare i dataset esistenti incorporando un attacco con maschera 3D. Poiché la maggior parte dei dataset di falsificazione comprende solo attacchi a schermo e a stampa, aggiungere un nuovo attacco a questi dataset aumenterà la possibilità di creare nuovi modelli in grado di difendersi anche dagli attacchi con maschera 3D, oltre che dagli attachi da schermo e stampa. Proteggere il nostro sistema di riconoscimento dagli attacchi di falsificazione della vitalità del volto potrebbe portare ad un maggiore utilizzo di accessi smart tramite il volto invece di un codice PIN, una carta di plastica o una semplice chiave. Infine, durante gli anni di dottorato sono stati studiati e implementati anche altri argomenti minori; per completezza sono stati menzionati nell'appendice di questa tesi: "Previsione dell'inquinamento tramite dati metereologici", "Sistemi di compensazione", "Sommario dei video", "Rilevamento di età e sesso per pubblicità mirata", e "Lettore di carta di identità".