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Marco de software GigaMesh

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GigaMesh Software Framework es un software gratuito y de código abierto para mostrar, editar y visualizar datos 3D que normalmente se adquieren con luz estructurada o estructura a partir de movimiento . [3]

Proporciona numerosas funciones para el análisis de objetos arqueológicos como tablillas cuneiformes , cerámicas [4] [5] o datos LiDAR convertidos. [6] Las aplicaciones típicas son desenvolturas (o despliegues), [7] cortes de perfiles (o secciones transversales ) [8] , así como visualizaciones de distancias y curvaturas , que se pueden exportar como gráficos rasterizados o gráficos vectoriales .

La recuperación de texto en 3D, como tablillas cuneiformes dañadas o lápidas medievales desgastadas [9] utilizando el filtrado Multi Scale Integral Invariant (MSII) [10] es una función principal del software. Además, se pueden visualizar detalles superficiales pequeños o tenues, como las huellas dactilares . [11] [12] Las mallas poligonales de los modelos 3D se pueden inspeccionar, limpiar y reparar para proporcionar resultados de filtrado óptimos. Los conjuntos de datos reparados son adecuados para la impresión 3D y la publicación digital en un universo de datos . [13]

Nombre y logotipo

El nombre "GigaMesh" se refiere al procesamiento de grandes conjuntos de datos 3D y se relaciona intencionalmente con el mítico rey sumerio Gilgamesh y su heroica epopeya descrita en un conjunto de tablillas de arcilla. [10] : 115  El elemento central del logotipo es el signo cuneiforme 𒆜 (kaskal) que significa calle o cruce de carreteras , que simboliza la intersección de las humanidades y la informática . El círculo circundante se refiere al cálculo integral invariante utilizando un dominio esférico . El color rojo deriva del carmín , el color utilizado por la Universidad de Heidelberg, donde se desarrolla GigaMesh. [ cita necesaria ]

Desarrollo y aplicación en proyectos de investigación.

El desarrollo comenzó en 2009 y se inspiró en el proyecto de edición Keilschrifttexte aus Assur literarischen Inhalts (KAL, textos cuneiformes con contenido literario) de la Academia de Ciencias y Humanidades de Heidelberg . [11] Paralelamente, se aplicó dentro del Corpus Vasorum Antiquorum de la Academia de Ciencias de Austria para la documentación de la cerámica de figuras rojas . [8] Los proyectos actuales están financiados por la DFG y la BMBF para la contextualización y el análisis de sellos y sellados del Corpus der minoischen und mykenischen Siegel, [14] [15] donde se utilizan Thin Plate Splines para comparar sellados. [16] De forma análoga a los avances en el procesamiento de tablillas cuneiformes, existen otros enfoques para la adaptación de los métodos combinados de visión por ordenador y aprendizaje automático a otros scripts en 3D . Un ejemplo es la aplicación dentro de la Base de Datos de Textos y Diccionario del Maya Clásico . [17]

En 2017, el DAI probó GigaMesh en una excavación en Guadalupe, cerca de Trujillo, Honduras, para la visualización inmediata de hallazgos adquiridos in situ con diferentes escáneres 3D, incluida una comparación con dibujos manuales. [18] Desde entonces, GigaMesh es utilizado permanentemente por el equipo de excavación, [19] sus comentarios llevaron a numerosos cambios en la GUI , mejorando la experiencia del usuario (UX) . Además, se publican tutoriales en línea que se centran en las tareas necesarias para compilar informes de excavación.

El proyecto Scanning for Syria (SfS) [20] de la Universidad de Leiden utilizó GigaMesh en 2018 para la reconstrucción 3D de moldes de tabletas perdidas en ar-Raqqa , Siria , basándose en exploraciones Micro-CT . [21] [22] Como proyecto de seguimiento, la TU Delft adquirió más escáneres Micro-CT para extraer virtualmente tabletas de arcilla todavía envueltas en sobres de arcilla, que han estado cerradas durante miles de años. [23] [24] En mayo de 2020, el proyecto SfS ganó el Premio de la Unión Europea de Patrimonio Cultural de Europa Nostra en la categoría de investigación. [25] [26]

Se lanzó una primera versión (190416) para Windows como preparación para las presentaciones sobre nuevas funciones que se mostrarán en la CAA internacional 2019. [27]

La interfaz de línea de comandos de GigaMesh es muy adecuada para procesar grandes cantidades de datos de mediciones 3D dentro de repositorios. Esto se demostró con casi 2.000 tablillas cuneiformes de la colección Hilprecht de la Universidad de Jena , que fueron procesadas y publicadas digitalmente como base de datos de referencia (HeiCuBeDa) [28] para el aprendizaje automático , así como base de datos de imágenes que incluyen metadatos y 3D (HeiCu3Da). [29] utilizando licencias CC BY . [30] Se estableció una línea de base para la clasificación de períodos de las tabletas utilizando una red neuronal geométrica que es una red neuronal convolucional que se usa típicamente para conjuntos de datos 3D. [31] [32] En 2023, se publicó una extensión del conjunto de datos que contiene imágenes extraídas de caracteres cuneiformes, líneas cuneiformes y caracteres cuneiformes anotados individuales. Las anotaciones están disponibles junto con las representaciones con metadatos como CSV y un gráfico de conocimiento (RDF). Estos desarrollos se crearon en el contexto del proyecto DFG "Edición digital de textos cuneiformes de Haft Tappeh" en Mainz. El acrónimo MaiCuBeDa proviene de la ubicación del proyecto. [33] Esto proporcionó los primeros resultados para la localización de caracteres cuneiformes y sus cuñas, que muestran que la representación MSII mejora la calidad del reconocimiento de las fotografías. [34] [35]

El Louvre mostró implementaciones basadas en GigaMesh de un Aryballos de la colección de KFU Graz que representa el uso de métodos digitales para la investigación de la cerámica de la antigua Grecia dentro del proyecto CVA, que celebró su centenario en 2019. Se exhibieron representaciones de las implementaciones en el segundo semestre de 2019 en la vitrina L'ère du numèrique et de l'imagerie scientifique (la era digital y la imagen científica). [36]

La versión 191219 admite mapas de textura comunes para datos 3D capturados mediante fotogrametría. Esto permite procesar y, en particular, desenvolver objetos adquiridos con Structure-from-Motion, ampliamente utilizado para la documentación del Patrimonio Cultural y en arqueología. [ cita necesaria ]

El Instituto Nacional de Investigación de Bienes Culturales de Nara en Japón adaptó GigaMesh para la documentación y el despliegue de vasijas y publicó un tutorial [37] que se utilizó para implementar el flujo de trabajo para la cerámica del período Jōmon dentro del Museo Togariishi de Arqueología Jōmon . [38]

En abril de 2020 se publicó el código fuente en GitLab y la licencia cambió de freeware a GPL . La versión 200529 permite por primera vez aplicar el filtro MSII utilizando la interfaz gráfica de usuario para visualizar los detalles más pequeños, como las huellas dactilares. [39] La edición financiada por el DFG de textos del proyecto Haft Tepe [40] utiliza representaciones filtradas MSII de tabletas en la llamada disposición de vistas laterales en cruz gruesa . [41]

GigaMesh se utiliza cada vez más en áreas que tienen superposiciones metodológicas con la arqueología, como la geoingeniería para el análisis de conchas marinas . [42]

Formatos de archivos e infraestructuras de datos de investigación.

Principalmente se admite y utiliza el formato de archivo Polygon para almacenar información adicional del procesamiento. Esto no es posible con el Wavefront OBJ (compatible adicionalmente) debido a sus especificaciones. Es posible exportar mallas en el formato de archivo glTF . El marcado de puntos y triángulos interpolados llenando los vacíos en la cuadrícula triangular representa metainformación que debe capturarse, por ejemplo, en el contexto de la Infraestructura Nacional de Datos de Investigación (IEFN) en Alemania. Se pueden capturar otros metadatos, como números de inventario, material e hipervínculos o identificadores de objetos digitales (DOI). Además, existe la posibilidad de calcular métricas topológicas que describen la calidad de un conjunto de datos de medición 3D. [43]

Referencias

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