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Wir schlagen einen neuartigen rechnerischen Ansatz vor, um automatisch den physischen Prozess hinter dem Druck früher moderner Buchdruckbücher durch Clusterbildung der laufenden Titel zu analysieren, die am oberen Rand ihrer Seiten zu finden sind. Insbesondere entwerfen und vergleichen wir benutzerdefinierte neuronale und merkmalsbasierte Kerne zur Berechnung der paarweisen visuellen Ähnlichkeit von laufenden Titeln eines gescannten Dokuments und clustern die Titel, um von dem erwarteten Muster eines Buchdrucks abweichende Muster zu verfolgen. Im Gegensatz zum Fließtext, der für jede Seite zurückgesetzt werden muss, sind die laufenden Titel eines der statischen Typografien-Elemente in einer Skelettform, d.h. dem Rahmen, der verwendet wird, um jede Seite eines Blattes Papier zu drucken, und wurden oft während des Drucks eines Buches wiederverwendet. Um die Effektivität unseres Ansatzes zu bewerten, annotieren wir manuell die Cluster der laufenden Titel auf etwa 1600 Seiten von 8 frühmodernen Büchern unterschiedlicher Größe und Formate. Unsere Methode kann potenzielle Abweichungen von den erwarteten Mustern solcher Skelettformen erkennen, was Bibliografen hilft, die Phänomene im Zusammenhang mit der Übertragung eines Textes, wie Zensur, zu verstehen. Wir validieren auch unsere Ergebnisse gegen eine manuelle bibliografische Analyse einer gefälschten frühen Ausgabe von Thomas Hobbes' Leviathan (1651).
Vogler et al. (Mittwoch) haben diese Frage untersucht.
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