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Questo elaborato ha lo scopo di presentare un algoritmo di clustering gerarchico per matrici iperspettrali ad alta risoluzione. Dato un set di immagini che contiene copie della stessa fotografia scattate a diverse lunghezza d'onda luminose, l'obiettivo è quello di determinare gli elementi che appaiono nell'immagine. Gli algoritmi che permettono di separare gli elementi costitutivi di un'immagine sono detti algoritmi di blind hyperspectral unmixing e trovano applicazioni in svariati campi tra cui l'analisi delle immagini. In particolare, sono utilizzati in medicina per esaminare le culture batteriche e in radiologia per la diagnostica di immagini, in chimica per analizzare il risultato di alcune reazioni e per monitorare l'inquinamento, ma anche nell'industria alimentare per controllare la qualità del cibo.
Über den Autor / die Autorin
Beatrice Matteo è nata a Castel San Pietro Terme nel 1998 e vive a Imola in provincia di Bologna. Si è laureata nel 2020 all'Università di Bologna alla facoltà di Matematica. Ha studiato in Francia all'Università Cergy-Paris e frequenta un master in statistica e data science all'Imperial College di Londra.
