BECATTINI FEDERICO

Federico
Becattini
Ricercatore Legge 240/10 - tempo determinato

Presentazione

Federico Becattini è un Tenure-Track Assistant Professor (RTD-B) presso l'Università di Siena, Italia. Ha conseguito il dottorato di ricerca nel 2018 presso l'Università degli Studi di Firenze sotto la supervisione del Prof. Alberto Del Bimbo e del Prof. Lorenzo Seidenari. I suoi interessi di ricerca si concentrano principalmente su intelligenza artificiale, computer vision e deep learning, lavorando in diversi campi come la guida autonoma, la comprensione del comportamento umano e la visione neuromorfica, nonché il applicazioni per la valorizzazione di beni culturali e sistemi di raccomandazione per la moda. Ha un forte interesse per le reti neurali con memoria, che ha impiegato in numerose pubblicazioni internazionali, tra cui conferenze e riviste di alto livello come CVPR, ECCV, IEEE TPAMI e ACM TOMM. Su questo tema ha tenuto anche tutorial in convegni internazionali quali ICIAP 2022 e ACM MM 2022 e corsi di dottorato presso l’Università di Firenze e l’Università di Siena. Recentemente, ha anche co-organizzato i workshop “Facial and Body Expressions” a ICPR2020, “Towards a Complete Analysis of People: From Face and Body to Clothes (T-CAP)” a ICIAP2021 e ICPR2022, “Multimedia Computing to Fashion Recommendation (MCFR)” a ACM MM 2022 e “1st International Workshop and Challenge on People Analysis: From Face, Body, and Fashion to 3D Virtual Avatars (WCPA)” a ECCV 2022. È coautore di circa 50 articoli scientifici su riviste e conferenze internazionali ed è Associate Editor della rivista International Journal of Multimedia Information Retrieval (IJMIR). Svolge anche il ruolo di revisore per conferenze e riviste di alto livello nel campo computer vision e del multimedia.

Orari di ricevimento

  • Venerdi' dalle 14:30 alle 15:30
    Luogo: Ufficio del docente
    Nota: Contattare precedentemente via mail per concordare luogo o modalità (presenza/online) del ricevimento

Curriculum Vitae

Attività didattica

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2024/2025

Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale ENGINEERING MANAGEMENT A.A. 2023/2024

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2023/2024

Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale ENGINEERING MANAGEMENT A.A. 2022/2023

ANNO ACCADEMICO DI ESPLETAMENTO: 2022/2023

Anno di corso: 2 Corso di Laurea Magistrale ENGINEERING MANAGEMENT A.A. 2021/2022

Attività di ricerca

Ultime pubblicazioni:

  • Ciamarra, A., Becattini, F., Seidenari, L., Del Bimbo, A. (2024). FLODCAST: Flow and depth forecasting via multimodal recurrent architectures. PATTERN RECOGNITION, 150 [10.1016/j.patcog.2024.110337]. - dettaglio
  • Marchetti, F., Becattini, F., Seidenari, L., Bimbo, A.D. (2024). SMEMO: Social Memory for Trajectory Forecasting. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE [10.1109/TPAMI.2024.3356755]. - dettaglio
  • Cultrera, L., Becattini, F., Seidenari, L., Pala, P., Bimbo, A.D. (2024). Addressing Limitations of State-Aware Imitation Learning for Autonomous Driving. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT VEHICLES, 10 [10.1109/TIV.2023.3336063]. - dettaglio
  • Becattini, F., Bisogni, C., Loia, V., Pero, C., Hao, F. (2023). Head Pose Estimation Patterns as Deepfake Detectors. ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING, COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS [10.1145/3612928]. - dettaglio
  • Cultrera, L., Becattini, F., Seidenari, L., Pala, P., Del Bimbo, A. (2023). Explaining autonomous driving with visual attention and end-to-end trainable region proposals. JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING [10.1007/s12652-023-04550-8]. - dettaglio