Dissertation/ Thesis
Προβολή σε EDS

Eina de segmentació intel·ligent de pintures murals multi-resolució

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Eina de segmentació intel·ligent de pintures murals multi-resolució
Συγγραφείς: Vall Oliveira, Martí
Συνεισφορές: Muñoz Pandiella, Imanol, Andújar Gran, Carlos Antonio
Στοιχεία εκδότη: Universitat Politècnica de Catalunya, 2025.
Έτος έκδοσης: 2025
Θεματικοί όροι: Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Sistemes d'informació::Interacció home-màquina, Deep learning (Machine learning), IA, Visió per ordinador, Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic, Human-computer interaction, Web, Interacció persona-ordinador, Segmentació, SAM, Eina, Segmentation, AI, Tool, Computer vision, Art, Aprenentatge profund
Περιγραφή: Este Trabajo de Fin de Grado, desarrollado en el marco del grado en Ingeniería Informática en la Facultad de Informática de Barcelona, se centra en la creación de una herramienta de segmentación de pinturas murales basada en técnicas de inteligencia artificial, en concreto en la IA de Meta SAM (Segment Anything Model), una IA centrada en la segmentación de objetos en imágenes. Este proyecto afronta el reto de ofrecer una herramienta web sencilla y versátil con la capacidad de segmentar regiones de pinturas murales basándose en figuras, zonas de deterioro, pigmento u otras características mediante el uso de una combinación de herramientas simples. Este proyecto está dirigido a historiadores del arte que puedan necesitar esta herramienta de segmentación para el estudio, el análisis o la restauración de pinturas murales.
Aquest Treball de Fi de Grau, desenvolupat en el marc del grau en Enginyeria Informàtica a la Facultat d’Informàtica de Barcelona, se centra en la creació d’una eina de segmentació de pintures murals basada en tècniques d'intel·ligència artificial, en concret en la IA de Meta SAM (Segment Anything Model), una IA centrada en segmentació d’objectes en imatges. Aquest projecte afronta el repte d’oferir una eina web senzilla i versàtil amb la capacitat de poder segmentar regions de pintures murals basant-se en figures, zones de deteriorament, pigment o altres característiques amb l’ús d’una combinació d’eines senzilles. Aquest projecte està dirigit a historiadors de l’art que puguin necessitar aquesta eina de segmentació per l’estudi, l’anàlisi o la restauració de pintures murals.
This Bachelor’s Thesis, developed within the framework of the Bachelor’s Degree in Computer Engineering at the Faculty of Informatics of Barcelona, focuses on the creation of a mural painting segmentation tool based on artificial intelligence techniques, specifically Meta’s SAM (Segment Anything Model), an AI model focused on object segmentation in images. This project addresses the challenge of providing a simple and versatile web tool capable of segmenting regions of mural paintings based on figures, areas of deterioration, pigment or other features using a combination of simple tools. The project is aimed at art historians who may need this segmentation tool for the study, analysis or restoration of mural paintings.
Τύπος εγγράφου: Bachelor thesis
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Catalan; Valencian
Σύνδεσμος πρόσβασης: https://hdl.handle.net/2117/430267
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.od......3484..335870b3f7c1631c588f43ddd8311f4d
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
CustomLinks:
  – Url: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3484%3A%3A335870b3f7c1631c588f43ddd8311f4d
    Name: EDS - OpenAIRE (ns324271)
    Category: fullText
    Text: View record at OpenAIRE
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.od......3484..335870b3f7c1631c588f43ddd8311f4d
RelevancyScore: 904
AccessLevel: 3
PubType: Dissertation/ Thesis
PubTypeId: dissertation
PreciseRelevancyScore: 904.498657226563
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Eina de segmentació intel·ligent de pintures murals multi-resolució
– Name: Author
  Label: Authors
  Group: Au
  Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Vall+Oliveira%2C+Martí%22">Vall Oliveira, Martí</searchLink>
– Name: Author
  Label: Contributors
  Group: Au
  Data: Muñoz Pandiella, Imanol<br />Andújar Gran, Carlos Antonio
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Universitat Politècnica de Catalunya, 2025.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2025
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Àrees+temàtiques+de+la+UPC%3A%3AInformàtica%3A%3ASistemes+d'informació%3A%3AInteracció+home-màquina%22">Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Sistemes d'informació::Interacció home-màquina</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Deep+learning+%28Machine+learning%29%22">Deep learning (Machine learning)</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22IA%22">IA</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Visió+per+ordinador%22">Visió per ordinador</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Àrees+temàtiques+de+la+UPC%3A%3AInformàtica%3A%3AIntel·ligència+artificial%3A%3AAprenentatge+automàtic%22">Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Human-computer+interaction%22">Human-computer interaction</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Web%22">Web</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Interacció+persona-ordinador%22">Interacció persona-ordinador</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Segmentació%22">Segmentació</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22SAM%22">SAM</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Eina%22">Eina</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Segmentation%22">Segmentation</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22AI%22">AI</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Tool%22">Tool</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Computer+vision%22">Computer vision</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Art%22">Art</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Aprenentatge+profund%22">Aprenentatge profund</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Este Trabajo de Fin de Grado, desarrollado en el marco del grado en Ingeniería Informática en la Facultad de Informática de Barcelona, se centra en la creación de una herramienta de segmentación de pinturas murales basada en técnicas de inteligencia artificial, en concreto en la IA de Meta SAM (Segment Anything Model), una IA centrada en la segmentación de objetos en imágenes. Este proyecto afronta el reto de ofrecer una herramienta web sencilla y versátil con la capacidad de segmentar regiones de pinturas murales basándose en figuras, zonas de deterioro, pigmento u otras características mediante el uso de una combinación de herramientas simples. Este proyecto está dirigido a historiadores del arte que puedan necesitar esta herramienta de segmentación para el estudio, el análisis o la restauración de pinturas murales.<br />Aquest Treball de Fi de Grau, desenvolupat en el marc del grau en Enginyeria Informàtica a la Facultat d’Informàtica de Barcelona, se centra en la creació d’una eina de segmentació de pintures murals basada en tècniques d'intel·ligència artificial, en concret en la IA de Meta SAM (Segment Anything Model), una IA centrada en segmentació d’objectes en imatges. Aquest projecte afronta el repte d’oferir una eina web senzilla i versàtil amb la capacitat de poder segmentar regions de pintures murals basant-se en figures, zones de deteriorament, pigment o altres característiques amb l’ús d’una combinació d’eines senzilles. Aquest projecte està dirigit a historiadors de l’art que puguin necessitar aquesta eina de segmentació per l’estudi, l’anàlisi o la restauració de pintures murals.<br />This Bachelor’s Thesis, developed within the framework of the Bachelor’s Degree in Computer Engineering at the Faculty of Informatics of Barcelona, focuses on the creation of a mural painting segmentation tool based on artificial intelligence techniques, specifically Meta’s SAM (Segment Anything Model), an AI model focused on object segmentation in images. This project addresses the challenge of providing a simple and versatile web tool capable of segmenting regions of mural paintings based on figures, areas of deterioration, pigment or other features using a combination of simple tools. The project is aimed at art historians who may need this segmentation tool for the study, analysis or restoration of mural paintings.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Bachelor thesis
– Name: Format
  Label: File Description
  Group: SrcInfo
  Data: application/pdf
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Catalan; Valencian
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://hdl.handle.net/2117/430267" linkWindow="_blank">https://hdl.handle.net/2117/430267</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.od......3484..335870b3f7c1631c588f43ddd8311f4d
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.od......3484..335870b3f7c1631c588f43ddd8311f4d
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Catalan; Valencian
    Subjects:
      – SubjectFull: Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Sistemes d'informació::Interacció home-màquina
        Type: general
      – SubjectFull: Deep learning (Machine learning)
        Type: general
      – SubjectFull: IA
        Type: general
      – SubjectFull: Visió per ordinador
        Type: general
      – SubjectFull: Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
        Type: general
      – SubjectFull: Human-computer interaction
        Type: general
      – SubjectFull: Web
        Type: general
      – SubjectFull: Interacció persona-ordinador
        Type: general
      – SubjectFull: Segmentació
        Type: general
      – SubjectFull: SAM
        Type: general
      – SubjectFull: Eina
        Type: general
      – SubjectFull: Segmentation
        Type: general
      – SubjectFull: AI
        Type: general
      – SubjectFull: Tool
        Type: general
      – SubjectFull: Computer vision
        Type: general
      – SubjectFull: Art
        Type: general
      – SubjectFull: Aprenentatge profund
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Eina de segmentació intel·ligent de pintures murals multi-resolució
        Type: main
  BibRelationships:
    HasContributorRelationships:
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Vall Oliveira, Martí
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Muñoz Pandiella, Imanol
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Andújar Gran, Carlos Antonio
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 14
              M: 05
              Type: published
              Y: 2025
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
            – Type: issn-locals
              Value: edsairFT
ResultId 1