抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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研究者は,それらの書き込み面の物理材料に基づく古代の歴史的文書を分類するために,絶え間なく試験を実行する。しかし,これらのテストは,しばしばオンサイトで実行され,原稿オブジェクトへの実際のアクセスを必要とする。この手順はかなりの量の時間とコストを含み,原稿を損傷できる。ディジタル画像のみを用いてそのような文書を分類する技術を開発することは,非常に有用で効率的である。この問題に取り組むために,本研究では,有名な歴史的収集,Dead海スクロールの画像を用いて,原稿の材料を分類する新しい方法を提案した。提案した分類器は二次元Fourier変換を用いて原稿表面内のパターンを同定した。多数投票過程による変換を用いた二値分類システムの組み合わせは,この分類タスクに対して有効であることが示された。このパイロット研究は,パチメントまたはパピラス材料のいずれかから生産された限られた量の原稿に対して97%までの成功した分類パーセンテージを示した。Fourier空間格子表現に基づく特徴ベクトルは,同心Fourier空間フォーマットを凌駕した。【JST・京大機械翻訳】