Theses

State of the Art of Open Source Eye Tracking / Wearable Systems and Software (ref. Angela Locoro and Silvia Corchs)

The student surveys, compares and tests the main tools and software that are freely available on the Web for eye tracking and/or wearable devices for the detection of physiometric signals

(Bachelor Science)

Application and Extension of Eye Tracking Tools to Data Visualization (ref. Angela Locoro and Silvia Corchs)

The student conducts experiments with users about tasks to be performed by looking at Data Visualizations while being tracked by an Eye Tracker. Results are elaborated with statistics techniques and discussed in a final thesis

(Bachelor or Master Thesis)

Quantitative and Qualitative Evaluation Metrics for Data Visualization (ref. Angela Locoro and Silvia Corchs)

The student identifies and compares some quantitative and qualitative metrics for the evaluation of Data Visualization and finds correlations among them

(Bachelor Thesis)

Study and applications about Explainable AI (ref. Angela Locoro)

The student should study state of the art tools and techniques for Explainable AI and apply some of them to specific datasets / models/ domains in order to reproducce / confirm / disconfirm / discover valid solutions to different aspects of the XAI problems

(Bachelor or Master Thesis)

Reference: Silvia Corchs

Application of machine learning techniques in the medical field to analyze and/or classify different types of data (tabular clinical data, images, etc.).

(Bachelor or Master Thesis)

Data Visualization quantitative and qualitative metrics (ref. Angela Locoro and Silvia Corchs)

Working within the MIT MASSVIS repository of Data Viz to extend researches about Data Viz quantitative metrics such as for example Memorability, Eye Fixations and the like, and the qualitative metrics of perceived value and ease of use. 

(Master Thesis)

Stato dell’arte di strumenti di eye tracking open source/dispositivi indossabili (rif. Angela Locoro e Silvia Corchs)

Lo studente rileva, confronta e testa i principali strumenti e software liberamente disponibili sul Web per l’eye tracking e/o i dispositivi indossabili per la rilevazione di segnali fisiometrici

(Tesi triennale)

Applicazione ed estensione degli strumenti di Eye Tracking alla visualizzazione dei dati (rif. Angela Locoro e Silvia Corchs)

Lo studente conduce esperimenti con gli utenti su task da eseguire osservando visualizzazioni di dati mentre viene monitorato da un Eye Tracker. I segnali fisiometrici risultanti vengono elaborati con tecniche statistiche e discussi in una tesi finale

(Tesi triennale o magistrale)

Metriche di valutazione quantitativa e qualitativa per la visualizzazione dei dati (rif. Angela Locoro e Silvia Corchs)

Lo studente individua e confronta alcune metriche quantitative e qualitative per la valutazione di visualizzazioni di dati e scopre correlazioni tra di esse

(Tesi triennale)

Studio e applicazioni dell’Explainable AI (rif. Angela Locoro)

Lo studente studia strumenti e tecniche all’avanguardia per l’Explainable AI e le applica ai dati / modelli/ domini specifici al fine di riprodurre / confermare / disconfermare / scoprire soluzioni valide a diversi aspetti dei problemi più comuni di XAI

(Tesi triennale o magistrale)

Rif. Silvia Corchs

Applicazione di tecniche di machine learning in ambito medicale per analizzare e/o classificare diverse tipologia di dati (dati clinici tabellari, immagini, etc).  

(Tesi triennale o magistrale)

Metriche e qualità percepita nella Data Visualization (rif. Angela Locoro and Silvia Corchs)

Lo studente lavorerà sul repository di Data Viz del progetto MIT MASSVIS per sistematizzare e sviluppare uno studio relativo all’individuazione di correlazioni tra metriche quali ad esempio la Memorability o le “Eye Fixations” e metriche qualitative quali la facilità d’uso. 

(Tesi Magistrale)