Concetto SPAMPINATO
Temi di ricerca
- Computer Vision
- Machine Learning and Deep Learning
- Continual Learning
- Generative and Foundation Models
- Multimodal and Vision-Language Learning
- AI for Biomedical and Underwater Applications
Aggiornato al 23/09/2026
Concetto Spampinato consegue nel 2004 la Laurea quinquennale in Ingegneria Informatica con votazione di 110/110 e lode presso l’Università degli Studi di Catania. Dal 2005 al 2008 frequenta il Dottorato di Ricerca presso lo stesso Ateneo, conseguendo il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni. Durante il percorso di formazione e la successiva attività accademica svolge periodi di ricerca presso prestigiose istituzioni internazionali, tra cui la School of Informatics della University of Edinburgh (UK), la Queen Mary University of London (UK) e la University of Central Florida (USA).
Dal 2009 al 2014 è assegnista di ricerca presso l’Università degli Studi di Catania e, dal dicembre 2014, ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica (DIEEI), nel settore dei Sistemi di Elaborazione delle Informazioni. Dal 1° novembre 2021 è Professore Ordinario di Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi di Catania. Dal 2018 è inoltre Courtesy Faculty Member presso il Center for Research in Computer Vision della University of Central Florida (USA) ed è Courtesy Faculty Member presso la Northwestern University (USA).
È fondatore e responsabile del PeRCeiVe.AI Lab (Pattern Recognition and Computer Vision Laboratory) dell’Università di Catania, che conta attualmente circa 25 membri tra professori, ricercatori, post-doc, dottorandi e personale tecnico.
Ha ricoperto il ruolo di Area Chair in alcune delle principali conferenze internazionali di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Computer Vision, tra cui NeurIPS, CVPR, ECCV, AAAI e WACV, ed è regolarmente membro dei comitati di programma di conferenze internazionali del settore. Ha inoltre svolto attività editoriale per riviste internazionali, tra cui IEEE Transactions on Multimedia, Computer Vision and Image Understanding, Pattern Recognition Letters, Multimedia Systems e Multimedia Tools and Applications. È membro dell’IEEE, della International Association for Pattern Recognition (IAPR) e dell’European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS).
Ricopre diversi incarichi scientifici e istituzionali nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e della trasformazione digitale. È Presidente del Centro per l’Informatica, la Digitalizzazione e l’Intelligenza Artificiale (CIDIA) dell’Università di Catania e Delegato del Rettore per l’“AI per l’innovazione”. È inoltre membro del Collegio del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale – area Salute e Scienze della Vita e membro del Consiglio di Amministrazione della Fondazione FAIR.
È stato ed è responsabile scientifico e coordinatore di numerosi progetti di ricerca e innovazione nazionali e internazionali nel campo dell’Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni, finanziati nell’ambito di programmi europei, nazionali e regionali. Tra i progetti più recenti figurano AI4NATURE, SINTESI e TOGETHER, oltre a numerose iniziative di ricerca e trasferimento tecnologico sviluppate in collaborazione con università, enti di ricerca, istituzioni e imprese nazionali e internazionali.
È autore di oltre 300 pubblicazioni scientifiche su riviste e atti di conferenze internazionali, incluse numerose pubblicazioni nelle principali venue internazionali di Computer Vision e Machine Learning, quali IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS), International Journal of Computer Vision (IJCV), Computer Vision and Image Understanding (CVIU), NeurIPS, CVPR, ICCV ed ECCV.
Le attività di ricerca di Concetto Spampinato si collocano principalmente nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, del Machine Learning e della Computer Vision, con particolare attenzione allo sviluppo di modelli di Deep Learning capaci di apprendere, interpretare e ragionare su informazioni visuali e multimodali. Le principali linee di ricerca riguardano il Continual Learning e i modelli di apprendimento ispirati ai meccanismi cognitivi e neurobiologici, i modelli generativi e i foundation models, il multimodal e vision-language learning, l’Explainable AI e lo sviluppo di metodologie per l’identificazione, la classificazione, la segmentazione e la comprensione di immagini e video. Una parte significativa dell’attività è inoltre dedicata all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale a problemi scientifici e reali, con particolare riferimento all’imaging biomedicale e all’Underwater Computer Vision. In quest’ultimo ambito, l’attività di ricerca riguarda lo sviluppo di sistemi intelligenti per l’analisi automatica di immagini e video subacquei, il riconoscimento, il tracciamento e il conteggio delle specie marine, la stima della loro abbondanza e biomassa e, più in generale, l’impiego di Computer Vision e foundation models per il monitoraggio della biodiversità e degli ecosistemi marini.
Per dettagli su attività di ricerca e pubblicazioni recenti visitare https://scholar.google.it/citations?user=Xc2rx8j4O7UC&hl=en
GUIDA ALLA RICHIESTA DI TESI
PREREQUISITI:
- è consigliabile chiedere la tesi SOLO se mancano al più due materie al completamento del piano di studi;
- è consigliabile chiedere la tesi solo se nelle materie che insegna il docente si è superato l’esame con un voto uguale o superiore a 27.
REQUISITI:
- il/la candidato/a è tenuto a proporre un argomento di tesi inerente i contenuti della materia di riferimento e gli interessi accademici del docente che possono essere trovati alla sezione attività di ricerca alla pagina del docente sul sito del DIEEI
- è necessario fornire una breve descrizione (250-300 parole) dell’argomento di tesi, corredata di indicazioni bibliografiche, da inviare via mail unitamente alla richiesta dell’appuntamento.
TEMPI:
- l’inizio effettivo del lavoro di tesi (che richiede la frequenza presso il laboratorio e il monitoraggio periodico da parte del docente dei progressi svolti dal/dalla candidato/a) deve avvenire entro C*25/4 (arrotondato per eccesso) giorni prima del termine di consegna della tesi per la sessione di laurea alla quale il/la candidato/a aspira a presentarsi, dove C è il numero di CFU previsti per la tesi nel proprio corso di laurea (ad es., se la tesi vale 3 CFU, la tesi deve essere richiesta entro 19 giorni dalla data di consegna);
- in ogni caso, sarà possibile prevedere i tempi della laurea solo dopo che il/la tesista avrà completato una prima parte della tesi:
- scrittura dei capitoli di introduzione e stato dell’arte;
- produzione dei risultati sperimentali preliminari;
- in base alla qualità degli scritti prodotti e ai risultati preliminari ottenuti, si stimerà il tempo necessario al completamento, fermo restando che la data definitiva della laurea potrà essere stabilita solo DOPO il completamento dell’intera tesi e la valutazione positiva da parte del docente;
- la tesi completa deve essere consegnata ENTRO una settimana dal termine di caricamento sul Portale studenti, al fine di garantire al docente il tempo necessario per la correzione.
MODALITA’ DI REDAZIONE E CORREZIONE:
- la tesi deve essere scritta in Latex, secondo il template https://www.overleaf.com/read/dhzvwpgrrhcm
- il docente corregge tesi consegnate in formato PDF;
- il docente non lavora alle tesi durante le vacanze natalizie e pasquali, né durante le ferie estive.
CONSIDERAZIONI LINGUISTICHE:
- la tesi può essere redatta in italiano o in inglese; in entrambi i casi, il docente segnala errori linguistici, ma la loro correzione spetta al tesista; si presume che un candidato alla laurea conosca il linguaggio tecnico e la forma appropriati al caso.
Guida alle tesi di laurea
PREREQUISITI:
- è consigliabile chiedere la tesi SOLO se mancano al più due materie al completamento del piano di studi;
- è consigliabile chiedere la tesi solo se nelle materie che insegna il docente si è superato l’esame con un voto uguale o superiore a 27.
REQUISITI:
- il/la candidato/a è tenuto a proporre un argomento di tesi inerente i contenuti della materia di riferimento e gli interessi accademici del docente che possono essere trovati alla sezione attività di ricerca alla pagina del docente sul sito del DIEEI
- è necessario fornire una breve descrizione (250-300 parole) dell’argomento di tesi, corredata di indicazioni bibliografiche, da inviare via mail unitamente alla richiesta dell’appuntamento.
TEMPI:
- l’inizio effettivo del lavoro di tesi (che richiede la frequenza presso il laboratorio e il monitoraggio periodico da parte del docente dei progressi svolti dal/dalla candidato/a) deve avvenire entro C*25/4 (arrotondato per eccesso) giorni prima del termine di consegna della tesi per la sessione di laurea alla quale il/la candidato/a aspira a presentarsi, dove C è il numero di CFU previsti per la tesi nel proprio corso di laurea (ad es., se la tesi vale 3 CFU, la tesi deve essere richiesta entro 19 giorni dalla data di consegna);
- in ogni caso, sarà possibile prevedere i tempi della laurea solo dopo che il/la tesista avrà completato una prima parte della tesi:
- scrittura dei capitoli di introduzione e stato dell’arte;
- produzione dei risultati sperimentali preliminari;
- in base alla qualità degli scritti prodotti e ai risultati preliminari ottenuti, si stimerà il tempo necessario al completamento, fermo restando che la data definitiva della laurea potrà essere stabilita solo DOPO il completamento dell’intera tesi e la valutazione positiva da parte del docente;
- la tesi completa deve essere consegnata ENTRO una settimana dal termine di caricamento sul Portale studenti, al fine di garantire al docente il tempo necessario per la correzione.
MODALITA’ DI REDAZIONE E CORREZIONE:
- la tesi deve essere scritta in Latex, secondo il template https://www.overleaf.com/read/dhzvwpgrrhcm
- il docente corregge tesi consegnate in formato PDF;
- il docente non lavora alle tesi durante le vacanze natalizie e pasquali, né durante le ferie estive.
CONSIDERAZIONI LINGUISTICHE:
- la tesi può essere redatta in italiano o in inglese; in entrambi i casi, il docente segnala errori linguistici, ma la loro correzione spetta al tesista; si presume che un candidato alla laurea conosca il linguaggio tecnico e la forma appropriati al caso.