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30 de octubre de 2024
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Textual-Content-Based Classification of Bundles of Untranscribed Manuscript Images

Publicado en: Proceedings - International Conference on Pattern Recognition. 3162-3169 - 2021-01-01 (), DOI: 10.1109/ICPR48806.2021.9412688

Autores:

Prieto, JR; Bosch, V; Vidal, E; Alonso, C; Orcero, MC; Marquez, L
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Afiliaciones

Inst Andaluz Patrimonio Hist, Ctr Arqueol Sunacuat - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, PRHLT Res Ctr - Autor o Coautor

Resumen

Content-based classification of manuscripts is an important task that is generally performed in archives and libraries by experts with a wealth of knowledge on the manuscript's contents. Unfortunately, many manuscript collections are so vast that it is not feasible to rely solely on experts to perform this task. Current approaches for textual-content-based manuscript classification generally require the handwritten images to be first transcribed into text - but achieving sufficiently accurate transcripts are generally unfeasible for large sets of historical manuscripts. We propose a new approach to perform automatically this classification task which does not rely on any explicit i mage transcripts. It is based on probabilistic indexing, a relatively novel technology which allows to effectively represent the intrinsic word-level uncertainty generally exhibited by handwritten text images. We assess the performance of this approach on a large collection of complex manuscripts from the Spanish Archivo General de Indias, with promising results. To the best of our knowledge, this is the first published work proposing, developing and assessing a successful approach for content-based classification of untranscribed manuscript images.
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Palabras clave

Classification tasksContent-based classificationConvolutional neural-networksExtractionHandwritten imagesHandwritten textsImage classificationNew approachesText processingTextual contentWord level

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Proceedings - International Conference on Pattern Recognition debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Vision and Pattern Recognition.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-02:

  • WoS: 5
  • Scopus: 9
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 4 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Prieto, JR) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Prieto, JR.

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