Galleria regionale Palazzo Bellomo Siracusa. Sono state avviate le acquisizioni dei dati per la realizzazione di un sistema di visione artificiale finalizzato a migliorare la fruizione e la gestione dei beni di interesse culturale della Galleria regionale di Palazzo Bellomo grazie all’utilizzo delle nuove tecnologie informatiche come la Computer vision e al Machine Learning.
Un sistema prototipale in cui gli algoritmi progettati saranno presentati entro la fine dell’anno nell’ambito del progetto “VEDI – Vision Exploitation for Data Interpretation” che mira alla realizzazione di un “Sistema integrato di Analisi Comportamentale e Visione Aumentata per il miglioramento dell’offerta e della fruizione negli spazi museali e naturali” finanziato grazie ai fondi PON Horizon 2020 del Ministero dello Sviluppo Economico.
A realizzarlo un partenariato costituito da Xenia Gestione Documentale, da Imc Service e dal centro di ricerca Cutgana dell’Università di Catania, diretto dal prof. Giovanni Signorello (responsabile scientifico del progetto insieme con il prof. Giovanni Maria Farinella del Dipartimento di Matematica e Informatica).
Proprio il prof. Farinella, insieme con quattro collaboratori, ha avviato la fase di acquisizione dei dati per la creazione di prototipi sperimentali che, analizzando in automatico i punti visto dai turisti per comprendere il comportamenti dei visitatori, consentiranno di migliorare la gestione e la fruizione dei contenuti all’interno di spazi museali e naturali della Galleria regionale di Palazzo Bellomo di Siracusa e anche del Monastero dei Benedettini e dell’Orto Botanico dell’Università di Catania.
Il visitatore, grazie ad un dispositivo “indossabile” come uno “smart glass” (ad esempio Hololens), potrà ricevere informazioni, nel momento in cui si sofferma sulla visione di un “bene” all’interno dello spazio museale o naturale che sta visitando, la propria esperienza.
I dati di visione saranno inviati in formato anonimo all’ente gestore per effettuare un’analisi comportamentale dei visitatori (tramite le tecnologie di Computer Vision per il riconoscimento degli ambienti e degli oggetti osservati dai visitatori, e di Machine Learning per l’analisi dei dati osservati nel tempo) al fine di trarne dei vantaggi sul miglioramento dell’offerta proposta.
L’elaborazione dei dati comportamentali – con la puntuale ricostruzione dei percorsi effettuati dai visitatori e delle preferenze espresse implicitamente con i loro comportamenti – permetterà all’ente gestore di attrezzare al meglio i percorsi museali o naturali, le aree info point, di migliorare il servizio di merchandising e di costituire uno strumento di verifica delle scelte effettuate ed eventualmente potrà fornire indicazioni sulle preferenze implicitamente espresse dai visitatori per migliorare la qualità del servizio offerto.
«Grazie alle tecnologie indossabili di ultima generazione gli enti gestori di un sito potrebbero informare in maniera efficace ed effettiva gli utenti sui percorsi e servizi considerando le preferenze raccolte durante le visite – spiegano i docenti Giovanni Signorello e Giovanni Maria Farinella dell’Università di Catania -.
La raccolta delle informazioni effettuate dal “Punto di Osservazione” coincidente con quello del visitatore potrebbe dare la possibilità all’ente gestore di offrire ai visitatori un servizio di localizzazione su mappa all’interno degli ambienti visitati e di “Memories” dell’esperienza di visita avuta, fornendo come gadget una registrazione video digitale realizzata in maniera automatica a partire dalle sequenze (snapshot) di opere osservate durante la sua visita».
Le tecnologie di Computer Vision e Machine Learning, applicate all’analisi comportamentale delle osservazioni dei visitatori, permetteranno anche di estrarre informazioni utili all’ente gestore per verificare l’efficacia delle pianificazioni dei percorsi e delle opere esposte per fornire un servizio migliore ai visitatori. Le tecniche sviluppate nel progetto VEDI potrebbero avere un impatto notevole anche in domini diversi da quello quello di attuale sperimentazione, quali customer analysis in punti vendita, sicurezza in aeroporti e monitoraggio in ambito industriale.
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