Promuovere la specificazione del colore attraverso l'intelligenza artificiale: Algoritmi, applicazioni e studi percettivi.

Questa tesi esplora ampiamente l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del deep learning per la specificazione automatica dei colori. per la specificazione automatica del colore, in particolare nel contesto dei beni culturali. culturale. La specificazione del colore consiste nel misurare un colore in un determinato spazio di colore. Sebbene la definizione la definizione possa sembrare semplice, potrebbe essere banale a causa di fattori quali le condizioni di illuminazione, la variabilità dei materiali e delle superfici. condizioni di illuminazione, variabilità dei materiali e delle superfici, interazione ambientale, ecc. Al centro di questa ricerca c'è la sfida di un'accurata resa e specificazione del colore, un aspetto critico nella conservazione dei beni culturali. e delle specifiche del colore, un aspetto critico nella conservazione e nella presentazione dei manufatti culturali. La tesi inizia con un'analisi approfondita degli strumenti e dei metodi di specificazione del colore e metodi tradizionali di specificazione del colore, come gli spettrofotometri e i colorimetri, evidenziandone i limiti di accuratezza, efficienza e adattabilità. Successivamente, la ricerca successivamente, la ricerca si sposta sulle metodologie innovative basate sull'intelligenza artificiale. Queste metodologie, sviluppate sperimentazioni e analisi approfondite, mirano a migliorare la precisione e l'efficienza dei processi di specificazione del colore. e l'efficienza dei processi di specificazione del colore. I contributi chiave di questo lavoro includono lo sviluppo di algoritmi avanzati di IA per la trasformazione delle immagini RGB nello spazio colore CIELab, che offre una rappresentazione più rappresentazione percettivamente più uniforme dei colori. La ricerca esplora anche un approccio multiview approccio multivisionale alla specificazione del colore, utilizzando l'intelligenza artificiale per analizzare ed elaborare dati cromatici complessi da diverse prospettive. Inoltre, la tesi approfondisce l'applicazione dell'intelligenza artificiale dell'IA nell'analisi delle tendenze cromatiche e nelle funzionalità di ricerca basate sui colori, ampliando così l'ambito dell'utilità dell'IA nelle specifiche del colore. In conclusione, questa tesi pone le basi per le future ricerche sull'IA e la specificazione del colore, aprendo nuove strade per l'IA. e la specificazione del colore, aprendo nuove strade per l'innovazione e le applicazioni pratiche nel conservazione del nostro patrimonio culturale globale.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2024

Author dc:creator

• FURNARI, Giuseppe

Contributors dc:contributor

• STANCO, FILIPPO

• Artificial Intelligence
• CIELab
• Color Specification

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/657909

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/657909