Davide Maltoni è Professore Ordinario al DISI, Dipartimento di Informatica: Scienza e Ingegneria (Università di Bologna).
Insegna Machine Learning e Architetture degli Elaboratori, presso i corsi di laurea (Magistrale e Triennale) di Ingegneria e Scienze Informatiche di Cesena.
I suoi principali interessi di ricerca sono nell'ambito di Computer Vision, Machine Learning e Computational Neuroscience. Vedi la scheda Temi di Ricerca per una selezione dei lavori scientifici più rilevanti nelle diverse aree.
I suoi principali indicatori bibliometrici (dal profilo Google Scholar).
Gran parte della sua ricerca applicata si colloca nel settore dei Sistemi Biometrici (riconoscimento di impronte digitali, volto, mano, valutazione di sistemi biometrici). Davide Maltoni è co-fondatore e co-direttore del laboratorio di Sistemi Biometrici BioLab, internazionalmente riconosciuto come centro di eccellenza nel settore. Davide Maltoni (insieme ad altri membrio del BioLab):
- (1997) ha proposto il primo metodo per l'estrazione di minuzie da immagini a livelli di grigio;
- (2000) ha sviluppato SFinGe, un metodo efficace per la generazione di impronte digitali sintetiche, oggi largamente utilizzato per la valutazione di sistemi biometrici (large scale);
- (2000-2006) ha organizzato quattro competizioni internazionali per algoritmi di riconoscimento di impronte digitali (FVC2000, FVC2002, FVC2004 and FVC2006). I database FVC costituiscono oggi i benchmark più utilizzati dalla comunità scientifica di riferimento;
- (2002) ha pubblicato il primo algoritmo in grado di soddisfare i vincoli FBI sul problema della classificazione automatica di impronte digitali;
- (2009) ha proposto Minutiae Cylinder Code (MCC), un matcher di impronte digitali allo stato dell'arte capace di eseguire più di 150 milioni di confronti al secondo su singolo PC (CPU+GPU);
- (2010) ha lanciato FVC-onGoing, una piattaforma web per la valutazione automatica di sistemi biometrici che vanta circa 2000 partecipanti registrati (università, aziende, privati) e più di 8000 algoritmi sottomessi;
- (2014) ha evidenziato per la prima volta la vulnerabilità dei documenti elettronici rispetto alle possibilità di inserire foto di volti morphed (face morphing attack).
- (2017) ha proposto face-demorphing, una delle prime tecniche realmente efficaci per il detection automatico di manipolazioni di volti tramite morphing.
Davide Maltoni è co-autore della monografia Handbook of Fingerprint Recognition la cui terza edizione è stata pubblicata da Springer nel 2022. La prima edizione del libro è stato premiata come miglior monografia dell'anno 2003 nel settore Computer Science dall'Associazione degli Editori Americani. Il libro è stato citato più di 7000 volte (al 2024).
Nell'ambito del Machine Learning, è stato uno dei primi ricercatori ad occuparsi di Continual Learning con Reti Neurali profonde. Le Reti Neurali sono soggette a un fenomeno noto come Catastrofic Forgetting che rende complesso il loro training incrementale: infatti, quando le reti sono addestrate con nuove informazioni le apprendono efficacemente ma al tempo stesso dimenticano quelle apprese in precedenza. Davide Maltoni (insieme ai sui collaboratori):
- (2017) ha introdotto CORe50, uno dei benckmark più utilizzati per Continual Learning in ambito Robotic Vision;
- (2018) è stato co-fondatore di ContinualAI, la più ampia organizzazione di ricerca no-profit sul Continual Learning;
- (2019) ha proposto CWR e AR1, tra i primi algoritmi efficaci per Class-Incremental Learning;
- (2020) ha introdotto Latent-Replay, che, in combinazione con CWR, è una delle tecniche più efficienti per l'addestramento di una Rete Neurale profonda su architetture con scarse capacità computazionali;
- (2021) ha supervisionato lo sviluppo di Avalanche, una delle più utilizzate librerie open-source per la ricerca su Continual Learning;
- (2024) ha dimostrato l'efficacia di tecniche di Continual Learning in ambito Navigazione Robotica e SLAM;
Davide Maltoni ha coordinato l'unità di ricerca dell'Università di Bologna nell'ambito dei progetti Europei: BioSec (FP6), Fidelity (FP7), Ingress (FP7), Sotamd (H2020), iMars (H2020), Einstein (Horizon Europe) per un finanziamento totale di oltre 2.5 milioni di €.
È co-inventore nell'ambito di quattro brevetti sul riconoscimento di impronte digitali, un brevetto sulla videosorveglianza e un brevetto sulla realtà aumentata.
È stato Associate Editor delle riviste internazionali: Pattern Recognition, IEEE Transactions on Information Forensic and Security e IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence.
Davide Maltoni è stato eletto IAPR (International Association for Pattern Recognition) Fellow nel 2010. Ha ricevuto il prestigioso Senior Biometrics Investigator Award (SBIA) da IAPR nel 2024. È stato infine eletto IEEE Fellow nel 2025.
