基于图像的古代历史文献材料分析

研究人员不断进行确证性测试，以根据书写表面的物理材料对古代历史文献进行分类。然而，这些通常在现场进行的测试需要实际接触手稿实物。这些程序涉及大量的时间和成本，并可能损坏手稿。开发一种仅使用数字图像对此类文献进行分类的技术可能非常有用且高效。为了解决这个问题，本研究使用了一个著名历史收藏——死海古卷的图像，提出了一种新颖的方法来对手稿材料进行分类。所提出的分类器使用二维傅里叶变换来识别手稿表面的图案。将使用该变换的二元分类系统与多数投票过程相结合，被证明对此分类任务有效。这项初步研究显示，对于数量有限的羊皮纸或纸莎草纸材料制成的手稿，成功分类百分比高达 97%。基于傅里叶空间网格表示的特征向量优于同心傅里叶空间格式。