V.E.D.I. (Vision Exploitation for Data Interpretation)

V.E.D.I. (Vision Exploitation for Data Interpretation) - Sistema integrato di Analisi Comportamentale e Visione Aumentata per il miglioramento dell’offerta e della fruizione negli spazi museali e naturali

Il progetto - finanziato dal Ministero per lo Sviluppo Economico nell'ambito di Horizon 2020 - PON 2014/2020 - mira all’utilizzo di tecnologie informatiche di ultima generazione per fornire un miglioramento dei servizi offerti dagli enti gestori di beni naturali e culturali e per permettere una fruizione innovativa da parte del visitatore. Le tecnologie TIC utilizzate fanno capo alla Computer Vision e al Machine Learning e saranno in grado di riconoscere oggetti e ambienti, di permettere la fruizione mediante realtà aumentata, di effettuare il l’analisi dei dati raccolti al fine di produrre conoscenza sui comportamenti dei visitatori, come anche di produrre (in maniera automatica) contenuti personalizzati per gli utenti che hanno effettuato la visita. Le tecnologie saranno impiegate per un miglioramento della gestione dei servizi offerti e per un incremento dei contenuti fruibili all’interno di spazi museali e naturali.

Sintesi del progetto

Il progetto ha l’obiettivo di realizzare, in versione prototipale, un sistema integrato che permetta da un lato di analizzare i comportamenti (in modalità anonima) dei visitatori, per ricavare informazioni sulla loro esperienza di visita, dall’altro fornire agli stessi uno strumento innovativo di supporto alla fruizione dei beni durante la visita.

Il sistema prende spunto dalla possibilità di fornire al visitatore un dispositivo “indossabile” (da restituire a fine percorso) che potrà essere un tablet oppure uno “smart glass” ovvero degli occhialini opportunamente ingegnerizzati per fornire al visitatore la possibilità di accedere a contenuti aggiuntivi (tramite la tecnologie di Computer Vision come la “Realtà Aumentata”) allorquando lo stesso si sofferma sulla visione di un “bene” all’interno dello spazio museale o naturale che sta visitando.

L’utilizzo del dispositivo fornito al visitatore, oltre a rendere un servizio allo stesso in termini di arricchimento della sua esperienza di visita, permette all’ente gestore la raccolta di dati, in formato anonimo, al fine di inferire informazione mediante un’analisi comportamentale dei visitatori (tramite la 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) e 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 (interesse verso un’opera piuttosto che un’altra misurata tramite attenzione visiva, permanenza più o meno lunga in un’area piuttosto che un’altra, ecc.) permetterà all’ente gestore di attrezzare al meglio i percorsi museali (o naturali), le aree info point, e costituirà uno strumento di verifica della appropriatezza delle scelte effettuate ed eventualmente potrà fornire indicazioni sulle preferenze implicitamente espresse dai visitatori per migliorare la qualità del servizio offerto.

Spesso gli spazi museali e naturali offrono ai turisti aree di shopping dove è possibile acquistare oggetti, gadget, libri, copie delle opere esposte, ecc. L’analisi comportamentale può profilare, in modalità anonima e automatica, le scelte preferenziali che ciascun visitatore ha implicitamente espresso durante la sua visita mediante le osservazioni effettuate. Questa capacità permetterebbe all’ente gestore di fornire un servizio di merchandising personalizzato per ciascun visitatore al termine della visita, promuovendo allo stesso l’acquisto di prodotti (copie, libri, gadget, ecc.) che hanno forte attinenza e familiarità con gli interessi mostrati durante la visita. Inoltre, qualora il visitatore desse consenso a ricevere newsletter sui futuri servizi offerti, il sistema proposto permetterebbe all’ente gestore di informare in maniera efficace ed effettiva considerando le preferenze degli utenti che sono state raccolte durante le visite.

Infine, la raccolta delle informazioni visuali del visitatore, effettuate dal “Punto di Osservazione” coincidente con gli occhi del visitatore stesso, permette all’ente gestore di offrire un servizio di “Memories” dell’esperienza di visita avuta, fornendo come gadget acquistabile nell’area di shopping una registrazione video digitale realizzato in maniera automatica a partire dalle sequenze (snapshot) di opere osservate durante la sua visita.

Le innumerevoli possibilità offerte dalle tecnologie di Computer Vision e Machine Learning, applicate all’analisi comportamentale delle osservazioni dei visitatori, sia all’interno di spazi museali sia in spazi aperti dove possono essere fruiti beni culturali e naturali, permette di estrarre informazioni utili all’ente gestore per verificare l’efficacia delle attività pianificate per fornire un servizio migliore ai visitatori. Il sistema sarà in grado di produrre una reportistica fruibile da web o mobile app che permetterà di valutare le KPIs (Key Performance Indicators) al fine di avere un feedback sulla validità delle scelte fatte in sede di pianificazione dei percorsi e delle opere esposte.

Luoghi della sperimentazione: Monastero dei Benedettini Unict, Palazzo Bellomo (SR), Orto Botanico Unict

Responsabili scientifici: Prof. Giovanni Signorello e Prof. Giovanni Maria Farinella

Partner: Cutgana dell'Università degli Studi di Catania, Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università degli Studi di Catania, Xenia, Imc Service