Network of Excellence
AIM@SHAPE: Advanced and Innovative
Models And Tools for the development of
Semantic-based systems for Handling,
Acquiring, and Processing knowledge
Embedded in multidimensional digital objects
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Bianca Falcidieno (responsabile), Monica De Martino, Roberto Di Cintio, Franca Giannini, Roberta Maggi, Marina Monti, Caterina Pienovi, Corrado Pizzi, Alfonso Quarati, Michela Spagnuolo, Riccardo Albertoni, Marco Attene, Alessio Bertone, Silvia Biasotti, Chiara Catalano, Simone Marini, Michela Mortara, Giuseppe Patanè, Francesco Robbiano, Claudio Montani (ISTI CNR Pisa), Sandra Burlando, Marinella Pescaglia |
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Parole chiave: |
Shape Semantics, Shape Knowledge acquisition, structuring and representation , Semantic web |
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Abstract: |
AIM@SHAPE si propone di integrare a livello europeo la ricerca di eccellenza nella rappresentazione, nella modellazione e nell'analisi della conoscenza associata a forme digitali, dove con il termine di forma digitale (shape) si identificano oggetti che sono caratterizzati da apparenza visuale in spazi di 2, 3 o più dimensioni, quali schizzi, disegni, immagini, modelli 3D, video e animazioni. Le cosiddette forme digitali sono rappresentazioni digitali di oggetti, realmente esistenti o solo virtuali, che siano processabili automaticamente attraverso l'utilizzo di calcolatori. Forme digitali possono essere utilizzate in svariati contesti che includono il Disegno Industriale (e.g. modelli di prodotti CAD, prototipi acquisiti attraverso scanner laser), le Applicazioni Medicali (e.g. tomografia o raggi X), l'Intrattenimento (e.g. animazioni, attori virtuali), l'Utilizzo personale (immagini, video), i Sistemi Informativi Geografici (e.g. mappe o modelli tridimensionali di terreni) e svariati altri contesti. Il concetto di forma digitale racchiude al suo interno tutte le istanze di un oggetto che hanno natura geometrica e, quindi, sono caratterizzate principalmente dalla forma o dalla distribuzione spaziale e che possano essere rappresentate in un contesto digitale, senza tener conto del formato, dell'utilizzo, della dimensione, etc. Tutte le forme sono caratterizzate dall'avere una geometria (che rappresenta l'estensione spaziale dell'oggetto), possono essere descritte attraverso strutture (parti caratteristiche dell'oggetto e decomposizione in parti salienti), possono avere alcuni attributi (colori, textures, etichette associate all'intero oggetto, a sottoparti o a punti caratteristici), possono avere un valore semantico (significato, scopo) e, infine, possono variare in relazione al trascorrere del tempo (e.g. storia, metamorfosi, animazione, video). Mentre lo sviluppo delle tecnologie hardware e software consente di acquisire e rappresentare il contenuto geometrico della forma in modo completo, l'interazione con il contenuto semantico di una forma digitale è ancora ben lungi dall'essere soddisfacente. Infatti, sebbene esistano strumenti per visualizzare una forma digitale anche in contesti web non specializzati (e.g. browser plug-ins come SVG o VRML per forme 3D), attualmente non esistono strumenti adatti ad interagire con il contenuto semantico racchiuso nelle forme digitali. E' impossibile, ad esempio, fare una ricerca di forme digitali basandosi solamente sul loro significato semantico. Questo fatto, è parzialmente dovuto alla mancanza di metodi per l'estrazione del contenuto semantico a partire dalle forme digitali (annotazione semantica) e, parzialmente, all'evoluzione della ricerca nel contesto della modellazione di forme che sino ad ora si è focalizzata principalmente sugli aspetti geometrici della forma. L'obiettivo scientifico finale di AIM@SHAPE è di andare oltre il livello di rappresentazione puramente geometrico verso una rappresentazione della semantica delle forme digitali. Questo obiettivo scientifico sarà raggiunto attraverso lo sviluppo di un nuovo campo di ricerca multidisciplinare che integri profondamente la Grafica Computazionale e la Visione con le Tecnologie della Conoscenza. Il nucleo dell'integrazione consisterà nell'uniformare l'approccio alla modellazione di forme e alla semantica ad esse associata, utilizzando metodi di formalizzazione della conoscenza, in particolare metadata e ontologie, che forniscono regole per legare la semantica alla forma di un oggetto o delle sue parti. L'obiettivo è arrivare ad una architettura multi-layer per modelli di shape, nei quali il contenuto geometrico sia organizzato a livelli crescenti di astrazione: geometrico, strutturale e semantico. La ricerca di AIM@SHAPE intende contribuire allo sviluppo di Semantic-based Knowledge Systems, applicando il sistema strutturale del Semantic Web ai dati multimediali multidimensionali; inoltre, attraverso un concetto di forma uniformante condiviso, AIM@SHAPE intende sviluppare un Digital Shape Workbench, che fungerà da repository di modelli e di strumenti per il riutilizzo, la generazione e la condivisione del contenuto di una forma digitale. |
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Durata: |
gennaio 2004 - dicembre 2007 |
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Coordinatore: |
Bianca Falcidieno |
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Partner: |
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