Exploring Medieval Manuscripts Writer Predictability: A Study on Scribe and Letter Identification

Author:

DOS SANTOS NASCIMENTO FRANCIMARIA RAYANNE1,SMITH STEPHEN2,DA COSTA ABREU MARJORY3

Affiliation:

1. UFPE

2. UNIVERSITY OF YORK

3. SHEFFIELD HALLAM UNIVERSITY

Abstract

Handwriting communication is a long-established human activity that has survived into the 21st century. Accordingly, research interest in handwritten documents, both historical and modern, is significant. The way we write has changed significantly over the past few centuries. For example, texts of the Middle Ages were often written and copied by anonymous scribes. The writing of each scribe, known as his/her "scribal hand" is unique. It can be differentiated using a variety of consciously and unconsciously produced features. Distinguishing between these different scribal hands is a central focus of the humanities research field known as "paleography." Character recognition within each scribal hand has also posed an interesting challenge. Some issues make these digital processes difficult, such as paper degradation and the soiling of the manuscript page. Thus, in this paper, we propose an investigation in both perspectives, character recognition and writer identification, in medieval manuscripts to better understand the specific behaviour of two 800-year-old scribes based on their manuscripts in comparison with a modern calligrapher. The experiments demonstrated that degradation and tremor can influence the analysis of medieval handwriting documents. However, the results presented an efficient accuracy with a better accuracy rate in letter classification than in writer identification.La communication manuscrite est une longue tradition humaine qui a persisté jusqu’à nos jours, au 21e siècle. Par conséquent, l’intérêt de la recherche concernant des documents manuscrits historiques et modernes est grand. La façon dont nous écrivons a changé au cours des derniers siècles. Par exemple, des textes du Moyen Âge ont souvent été écrits et copiés par des scribes. L’écriture de chaque scribe, appelée son « écriture scribale » (anglais scribal hand), est unique. Nous pouvons la différencier en observant une gamme de caractéristiques produites consciemment et inconsciemment. Faire la distinction entre ces écritures scribales différentes est au centre des préoccupations du domaine de recherche de paléographie. La reconnaissance de caractères dans chacune des écritures scribales pose des défis intéressants. Certains problèmes, tels que la dégradation de papier et l’encrassement de la page manuscrite, rendent difficiles ces processus numériques. Dans cet article, nous proposons ainsi une enquête sur les deux perspectives, la reconnaissance de caractères et l’identification de scribes, dans les manuscrits médiévaux dans le but de mieux comprendre le comportement spécifique de deux scribes vivant il y a 800 ans, en se basant sur leurs manuscrits en comparaison avec un calligraphe moderne. Les expériences démontrent que la dégradation et le tremblement peuvent influer sur l’analyse des documents manuscrits médiévaux. Cependant, les résultats ont présenté une précision efficace, avec un meilleur taux de précision dans la reconnaissance de caractères que dans celui de l’identification de scribe.

Publisher

Open Library of the Humanities

Subject

Computer Science Applications,General Social Sciences,General Arts and Humanities

Reference50 articles.

1. “Adaptive Shape Prior for Recognition and Variational Segmentation of Degraded Historical Characters.”;Bar-Yosef, ItayAlik MokeichevKlara KedemItshak DinsteinUri Ehrlich;Pattern Recognition,2009

2. Statistical Methods in Practice

3. “Layout Analysis for Arabic Historical Document Images Using Machine Learning.”;Bukhari, Syed SaqibThomas M. BreuelAbedelkadir AsiJihad El-Sana,2012

4. “Project Adam: Building an Efficient and Scalable Deep Learning Training System.”;Chilimbi, TrishulYutaka SuzueJohnson ApacibleKarthik Kalyanaraman,2014

5. “Writer Identification Using GMM Supervectors and Exemplar-SVMs.”;Christlein, VincentDavid BerneckerFlorian HönigAndreas MaierElli Angelopoulou;Pattern Recognition,2017

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