Metodi informatico-matematici per la valutazione della similarità tra superfici (DIT.AD021.080)

Area tematica

Ingegneria, ICT e tecnologie per l'energia e i trasporti

Area progettuale

Struttura responsabile del progetto di ricerca

Istituto di matematica applicata e tecnologie informatiche "Enrico Magenes" (IMATI)

Responsabile di progetto

SILVIAMARIA BIASOTTI
Telefono: 003901064751
E-mail: biasotti@ge.imati.cnr.it

Abstract

Il progetto si prefigge l'integrazione di metodi matematici per l'analisi di superfici, eventualmente corredate di informazioni non geometriche (colore, riflettanza, proprietà fisiche), con tecniche avanzate di pattern recognition e intelligenza artificiale.
Da una parte i recenti sviluppi in ambito di analisi topologica dei dati, quali l'omologia persistente multi-parametro, e l'estensione a superfici di tecniche per il riconoscimento di feature, ad esempio la trasformata di Hough, stanno dando risultati promettenti per l'analisi combinata di geometria e proprietà multifattoriali.
Dall'altra parte, i recenti sviluppi di intelligenza artificiale, in particolare le cosiddette tecniche di "deep learning", stanno rivoluzionando il modo con cui si affrontano le tematiche di classificazione e riconoscimento in ambito di Computer Vision. L'estensione di tali tecniche a superfici implica un ripensamento delle metodologie di descrizione di una superficie e di come associarle informazioni non geometriche.

Obiettivi

L'obiettivo del progetto è lo studio e lo sviluppo di metodi per la descrizione e la classificazione di superfici e il riconoscimento su tali superficie di parti caratteristiche.

Tali metodi saranno validati nell'ambito dei beni culturali, ad esempio per la classificazione di manufatti e il confronto di elementi decorativi (e.g., cesellature e fregi) e stilistici presenti su manufatti completi e/o frammenti.

Inoltre, se ne valuterà l'applicazione in biologia computazionale per la simulazione in silico del riconoscimento del legame molecolare tra proteine e piccole molecole (static and dynamic docking), combinando caratteristiche geometriche con altre caratteristiche molecolari quali idrofobicità, potenziale elettrostatico, legami atomici, etc..

Data inizio attività

01/01/2019

Parole chiave

shape analysis, algebraic topology and geometry, pattern recognition

Ultimo aggiornamento: 17/04/2025