Biography
Francesco Manigrasso is a Research Assistant within the GRAINS group.
Open Thesis Proposals
Advisors:
Lia Morra|||Francesco Manigrasso|||
La mancanza di dati di benchmark per la segmentazione semantica degli scenari del patrimonio digitale ostacola lo sviluppo di soluzioni di classificazione automatica in questo campo. I dati 3D del patrimonio architettonico presentano strutture complesse e classi non comuni che impediscono la semplice distribuzione di metodi disponibili sviluppati in altri campi e per altri tipi di dati. La classificazione semantica dei dati 3D del patrimonio aiuterebbe la comunità a comprendere e analizzare meglio i gemelli digitali e faciliterebbe i lavori di restauro e conservazione. Il dataset ArCH nasce dalla collaborazione di diverse università e istituti di ricerca e comprende nuvole di punti annotate e non annotate di siti del patrimonio culturale. Tuttavia, la scarsità di dati, la varietà e l’unicità delle architetture e la categorizzazione a grana fine necessaria per la segmentazione rendono questo compito particolarmente difficile per i modelli di apprendimento profondo. L’obiettivo di questo progetto è arricchire reti neurali profonde all’avanguardia per la segmentazione di nuvole di punti utilizzando tecniche neurosimboliche, come le reti Logic Tensork, per iniettare conoscenze pregresse nella rete.
Keywords: Artificial Intelligence, Point Clouds, Architectural Heritage, Semantic Segmentation
(function() {
// 1. Processamento e unificazione Advisors (Risolve il bug "Array")
var rawInternal = document.getElementById("raw-internal-651");
var rawExternal = document.getElementById("raw-external-651");
var advisorsSpan = document.getElementById("advisors-list-651");
if (advisorsSpan) {
var advisorsArray = [];
if (rawInternal) {
var internalText = rawInternal.innerText || rawInternal.textContent;
var internalNames = internalText.split("|||");
internalNames.forEach(function(name) {
var cleanName = name.trim();
if (cleanName) { advisorsArray.push(cleanName); }
});
}
if (rawExternal) {
var externalText = rawExternal.innerText || rawExternal.textContent;
var cleanExternal = externalText.trim();
if (cleanExternal) { advisorsArray.push(cleanExternal); }
}
advisorsSpan.textContent = advisorsArray.length > 0 ? advisorsArray.join(", ") : "GRAINS Staff";
}
// 2. Processamento Corsi di laurea
var degreeDictionary = {
"data_science": "Data Science and Engineering",
"cinema_media": "Ingegneria del Cinema e dei Media Digitali",
"cinema_mezzi": "Ingegneria del Cinema e dei Mezzi di Comunicazione",
"ing_informatica": "Ingegneria Informatica (Computer Engineering)",
"ict_eng": "ICT Engineering for Smart Societies",
"ict_ita": "ICT for Smart Societies"
};
var rawDiv = document.getElementById("raw-degrees-651");
var targetSpan = document.getElementById("degrees-list-651");
if (rawDiv && targetSpan) {
var rawText = rawDiv.innerText || rawDiv.textContent;
var slugs = rawText.split(/[\s,]+/);
var printDegrees = [];
slugs.forEach(function(slug) {
var cleanSlug = slug.trim().toLowerCase();
if (cleanSlug && degreeDictionary[cleanSlug]) {
printDegrees.push(degreeDictionary[cleanSlug]);
}
});
targetSpan.textContent = printDegrees.length > 0 ? printDegrees.join(" | ") : "Open to all Computer Engineering & Data Science students";
}
// 3. Filtro scadenze temporali
var card = document.querySelector(".person-thesis-card-651");
if (card) {
var deadlineStr = card.getAttribute("data-deadline");
if (deadlineStr) {
var today = new Date();
today.setHours(0,0,0,0);
var deadline = new Date(deadlineStr);
if (deadline < today) {
card.style.display = "none";
card.classList.add("is-expired-hidden");
}
}
}
})();
