Information technology: Stylistic classification of cuneiform signs using convolutional neural networks

Yugay, Vasiliy; Paliwal, Kartik; Cobanoglu, Yunus; Sáenz, Luis; Gogokhia, Ekaterine; Gordin, Shai; Jiménez, Enrique

Stylistic classification of cuneiform signs using convolutional neural networks / Yugay, Vasiliy (Rights reserved)

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Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen: Das Dokument ist in den Räumen der Zentral- und Landesbibliothek mit dem "Virtuellen Lesesaal der Landesbibliothek" auf allen Internet-Arbeitsplätzen zugreifbar, darf jedoch nicht kopiert, versendet oder in einem Umfang von mehr als 10% ausgedruckt werden. Weitere Informationen.

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Periodical

Title:: Information technology

Publication:: Berlin: De Gruyter

Note:: Gesehen am 16.01.18; C!URL-Ä(13-08-13); Text meist engl., früher dt.

Scope:: Online-Ressource

ISSN:: 2196-7032

ZDB-ID:: 2028598-X

VÖBB-Katalog:: 35425745

Keywords:: Technische Informatik ; Informationstechnik ; Zeitschrift ; Zeitschrift ; Online-Publikation ; Zeitschrift ; Online-Publikation

Classification:: Informatik; Technik

Collection:: Informatik; Technik

Copyright:: Rights reserved

Accessibility:: Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen

Title:: Information technology

Publication:: Berlin: De Gruyter

Note:: Gesehen am 16.01.18; C!URL-Ä(13-08-13); Text meist engl., früher dt.

Scope:: Online-Ressource

ISSN:: 2196-7032

ZDB-ID:: 2028598-X

VÖBB-Katalog:: 35425745

Keywords:: Technische Informatik ; Informationstechnik ; Zeitschrift ; Zeitschrift ; Online-Publikation ; Zeitschrift ; Online-Publikation

Classification:: Informatik; Technik

Collection:: Informatik; Technik

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Article

Author:: Yugay, Vasiliy; Paliwal, Kartik; Cobanoglu, Yunus; Sáenz, Luis; Gogokhia, Ekaterine; Gordin, Shai; Jiménez, Enrique

Title:: Stylistic classification of cuneiform signs using convolutional neural networks

Publication:: Berlin: De Gruyter, 2024

Language:: English

Information:: Abstract: The classification of cuneiform signs according to stylistic criteria is a difficult task, which often leaves experts in the field disagree. This study introduces a new publicly available dataset of cuneiform signs classified according to style and Convolutional Neural Network (CNN) approaches to differentiate between cuneiform signs of the two main styles of the first millennium bce, Neo-Assyrian and Neo-Babylonian. The CNN model reaches an accuracy of 83 % in style classification. This tool has potential implications for the recognition of individual scribes and the dating of undated cuneiform tablets.

Scope:: Online-Ressource

Note:: Kein Open Access; Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet

Keywords:: cuneiform ; CNN ; Neo-Assyrian ; Neo-Babylonian ; historical dating ; applied computing→ document management and text→ document capture→ optical character recognition

Classification:: Informatik; Technik; Sonstiges

URN:: urn:nbn:de:101:1-2411021447438.676710423592

Collection:: Informatik; Technik; Sonstiges

Copyright:: Rights reserved

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Author:: Yugay, Vasiliy; Paliwal, Kartik; Cobanoglu, Yunus; Sáenz, Luis; Gogokhia, Ekaterine; Gordin, Shai; Jiménez, Enrique

Title:: Stylistic classification of cuneiform signs using convolutional neural networks

Publication:: Berlin: De Gruyter, 2024

Language:: English

Information:: Abstract: The classification of cuneiform signs according to stylistic criteria is a difficult task, which often leaves experts in the field disagree. This study introduces a new publicly available dataset of cuneiform signs classified according to style and Convolutional Neural Network (CNN) approaches to differentiate between cuneiform signs of the two main styles of the first millennium bce, Neo-Assyrian and Neo-Babylonian. The CNN model reaches an accuracy of 83 % in style classification. This tool has potential implications for the recognition of individual scribes and the dating of undated cuneiform tablets.

Scope:: Online-Ressource

Note:: Kein Open Access; Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet

Keywords:: cuneiform ; CNN ; Neo-Assyrian ; Neo-Babylonian ; historical dating ; applied computing→ document management and text→ document capture→ optical character recognition

Classification:: Informatik; Technik; Sonstiges

URN:: urn:nbn:de:101:1-2411021447438.676710423592

Collection:: Informatik; Technik; Sonstiges

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Diese Publikation wurde im Rahmen des Kooperationsprojekts "NP Regional" von der Deutschen Nationalbibliothek übernommen. Sie fällt unter die E-Pflicht (Elektronische Pflichtpublikationen in Berlin).

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