In the last decades the rapid development of technologies and methodologies in the field of digitization and 3D modelling has led to an increasing proliferation of 3D technologies in the Cultural Heritage domain. Despite the great potential of 3D digital heritage, the "special effects" of 3D may often overwhelm its importance in research. Projects and consortia of scholars have tried to put order in the different fields of application of these technologies, providing guidelines and proposing workflows. The use of computer graphics as an effective methodology for CH research and communication highlighted the need of transparent provenance data to properly document digital assets and understand the degree of scientific quality and reliability of their outcomes. The building and release of provenance knowledge, consisting in the complete formal documentation of each phase of the process, is therefore of fundamental importance to ensure its repeatability and to guarantee the integration and interoperability of the generated metadata on the Semantic Web. This paper proposes a methodology for documenting the planning and creation of 3D models used in archaeology and Cultural Heritage, by means of an application profile based on the CIDOC CRM ecosystem and other international standards.


翻译:在过去几十年中,数字化和3D建模领域的技术和方法的迅速发展导致文化遗产领域3D技术的日益扩散。尽管3D数字遗产具有巨大的潜力,但3D的“特殊效应”往往压倒其研究的重要性。项目和学者联合会试图在应用这些技术的不同领域建立秩序,提供指导方针和工作流程建议。使用计算机图形作为CH研究和交流的有效方法,突出表明需要透明出处数据,以适当记录数字资产并了解其科学质量和结果的可靠性。因此,建立和发布出处知识,包括在该进程每个阶段的完整正式文献中,对于确保其可重复性以及保证生成的Semantic网络元数据的整合和互操作性至关重要。本文件提出一种方法,通过基于CIDOC CDR生态系统和其他国际标准的应用概况,记录用于考古学和文化遗产的3D模型的规划和创建。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月6日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员