Ce projet poursuit deux grands objectifs :

  1. Créer un prototype destiné aux chercheurs et aux étudiants pour les aider à identifier les caractéristiques pertinentes de l’iconographie manuscrite.
    1. Détection automatique des enluminures sur une page et extraction de celles-ci.
    2. Reconnaissance automatique des objets représentés.
    3. Développement d’un système d’annotation spécifique aux manuscrits médiévaux.
    4. Système de recommandations pour confirmer ou enrichir les annotations.
    5. Classification des manuscrits selon les objets (et combinaisons d’objets) qu’ils représentent.
    6. Association des données extraites des images avec la sortie HTR (texte environnant).
    7. Visualisation des images selon des motifs ou des requêtes définies par l’utilisateur.
    8. Mise en œuvre d’une stratégie d’active learning.
    9. Reconnaissance automatique des personnages, actions et sujets, sur la base de combinaisons d’objets et d’indices textuels.
  2. Créer des profils d’enlumineurs en utilisant différents critères tels que les couleurs, la saturation, les contours, la symétrie, les objets et d’autres détails pour dégager des motifs spécifiques. Cela inclut la localisation et la datation afin d’identifier des profils particuliers et de suivre leur évolution. L’objectif est également de mettre en évidence les transformations et les tendances selon les lieux et les périodes, afin de détecter ce qui distingue les différents corpus.

Un projet en collaboration avec Dr. David Wrisley, New York University Abu Dhabi ; Christofer Meinecke, Universität Leipzig ; et Dr. Stefan Jänicke, University of Southern Denmark.