ENEA-IRIS Open Archive è l’archivio della produzione scientifica dell'ENEA, realizzato con l'obiettivo di raccogliere, catalogare e rendere facilmente accessibili in rete i risultati della ricerca. Gli autori dell’ENEA provvedono a depositare le proprie pubblicazioni (articoli su rivista, presentazioni a congressi, report, ecc.). In particolare, quelle finanziate dalla Commissione Europea nell’ambito del programma H2020 (che prevede il deposito obbligatorio in un Repository), una volta caricate, vengono automaticamente importate dal portale europeo OpenAIRE. È possibile inserire, o importare direttamente dalle banche dati previste, le informazioni descrittive del documento e anche allegare, ove consentito dalla normativa sul diritto d'autore, il testo completo della pubblicazione.
ENEA-IRIS Open Archive utilizza la piattaforma IRIS (Institutional Research Information System) sviluppata da CINECA.
Utilizzo del sistema: Login riservato agli autori ENEA attraverso le credenziali ASIE - Prontuario d'uso - Guida completa - Contatti
EnglishWe propose a biologically inspired mathematical model to simulate the personalized interactions of users with cultural heritage objects. The main idea is to measure the interests of a spectator w.r.t. an artwork by means of a model able to describe the behaviour dynamics. In this approach, the user is assimilated to a computational neuron, and its interests are deduced by counting potential spike trains, generated by external currents. The main novelty of our approach consists in resorting to clustering task to discover natural groups, which are used in the next step to verify the neuronal response and to tune the computational model. Preliminary experimental results, based on a phantom database and obtained from a real world scenario, are shown. To discuss the obtained results, we report a comparison between the cluster memberships and the spike generation; our approach resulted to perfectly model cluster assignment and spike emission.
| Titolo: | A clustering-based approach for a finest biological model generation describing visitor behaviours in a cultural heritage scenario | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2014 | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12079/5059 | |
| ISBN: | 9789897580352 | |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/20.500.12079/5059
Copyright © 2022