Path 2Combined Shapecheckclipboardfacebookgithubglue icongoogle-plusinstagramlinkedinGroupsearchselectslideshareFill 57Group 3Group 2twitteryoutube
Menu
NL
8114385650 618665D0F9 Z

Sydney Opera House, Public Domain photo by Bernard Spragg on Flickr Commons

HIP 2019: oproep tot voorstellen

20.09 - 21.09.19 oproep

Op 20 en 21 september 2019 vinden in Sydney (Australië) de vijfde internationale workshop Historical Document Imaging and Processing (HIP 2019)  en de ICDAR2019 International Conference on Document Analysis and Recognition plaats. Tot en met 1 juni 2019 kunnen voorstellen voor de workshop worden ingediend rond thema's als beeldacquisitie, overwegingen bij digitale archivering, restauratie van documenten en verbeteren van de leesbaarheid, extractie van content, genealogie en familiegeschiedenis en geautomatiseerde classificatie, ordening en onderlinge koppeling van historische documenten.

De vele onderwerpen die in deze workshop aan de orde komen, omvatten de gehele verwerkingsketen: van het verzamelen van afbeeldingen tot het extraheren van informatie. De organisatoren nemen het groeiende belang van machinaal leren in deze verwerkingsketen op, zoals convolutionele en terugkerende neurale netwerken, en ze moedigen ook de presentatie van volledige projecten aan in de context van historische documenten.

De workshop brengt onderzoekers samen die werken met historische documenten en is bedoeld om complementair en synergetisch te zijn met het werk in analyse en erkenning dat wordt genoemd in de hoofdsessies van ICDAR, het belangrijkste internationale forum voor onderzoekers en praktijkmensen in de gemeenschap van documentanalyses.

Meer informatie:



Belangrijke data voor de HIP 2019 call for papers

  • Deadline indiening papers: 1 juni 2019
  • Kennisgeving acceptatie: 15 juli 2019
  • Camera-klaar: 1 augustus 2019
  • workshop: 20-21 september 2019

Onderwerpen

Imaging and Image Acquisition

  • Imaging for fragile materials
  • Multispectral imaging
  • Camera-based/non-invasive acquisition
  • Case studies/applications

Digital Archiving Considerations

  • Compression issues
  • Measuring essential resolution (color, spatial) and metadata
  • Modeling of document image degradation
  • Historical Collections
  • Military records, personal journals, church records, medieval manuscripts, etc.
  • Scientific, technical and educational documents
  • Government archives, documents from the world cultural heritage, multi-language

Document Restoration/Improving readability

  • Removing or minimizing damages, defects, ink-bleed
  • Completing and filling in missing pieces based on context, prior knowledge, supporting documents, i.e. inpainting, etc.
  • Machine-learning algorithms for enhancement based on example images
  • Interactive tools from a user viewpoint
  • Learning from user-directed image enhancement

Content Extraction (within the context of historical documents)

  • Content-based retrieval
  • Automated or semi-automated transcription / processing
  • Crowdsourcing, user interfaces
  • Machine-learning algorithms for content extraction, convolutional and recurrent neural networks, auto-encoders, unsupervised feature learning
  • Content recognition based on surrounding and supporting context
  • Ontologies for modeling historical document content

Family History Documents and Genealogies

  • Personal, Family, National and Historical Collections of Family Genealogy and Histories
  • Extracting and linking names, dates, places, etc.
  • Extracting, linking and piecing together personal and family histories and narratives
  • Discovering historical social networks

Automated Classification, Grouping and Hyperlinking of Historical Documents

  • Style identification (typography of printed text, handwriting style recognition for manuscript authentication, dating or author identification…)
  • On-line & web-based navigation within/among document images
  • Searching/querying, retrieval, summarizing/condensing of document images, large-scale databases
  • Document clustering, collecting, linking, analysis and search technologies
  • Parallel tagging of images, transcripts, and other document layers
Vlaanderen - Verbeelding werkt