Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in database di manoscritti antichi
10.6092/issn.2532-8816/8144
Il paper descrive un processo di pattern recognition, che utilizza un algoritmo di graphic matching basato sulla funzione shape contour recognition senza necessità di applicare funzioni di segmentazione. Il processo si avvia partendo dall’individuazione di una Region of Interest (ROI) all’interno dell’immagine. La ROI è quindi gestita per la creazione del shape model poi utilizzato per eseguire le ricerche di modelli simili in una o più immagini target. Il sistema è stato sviluppato e testato con l'obiettivo di proporre un approccio innovativo nella ricerca e recupero di informazioni in digital libraries relative a documentazione antica manoscritta e a stampa. Questo approccio si basa sull'applicazione ai data humanities del quarto paradigma della conoscenza che è alla base dei data science. Seguendo questo approccio, l'algoritmo si utilizza per dedurre nuove ipotesi di ricerca attraverso la scoperta di modelli direttamente derivati da digital libraries di grandi dimensioni.
text/html
2532-8816
8144
3
it
Tommaso Caldarola
Umanistica Digitale
Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in database di manoscritti antichi
Text.Serial.Journal
https://umanisticadigitale.unibo.it/
Articles
2018-11-18
2018-04-30
2018-11-18
2019-06-01
Um. Dig.
Tommaso Caldarola
2018/11/18
10.6092/issn.2532-8816/8144
D.A.BI.MUS S.r.l.
2532-8816
3
it
Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in database di manoscritti antichi
https://umanisticadigitale.unibo.it/article/view/8144/8412
     Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018
N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
database di manoscritti antichi
DOI: http://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/8144


 Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca
          in database di manoscritti antichi

                      1
                       Nicola Barbuti, 1Stefano Ferilli e 2Tommaso Caldarola

                                       1
                                        Università di Bari “Aldo Moro”
                                             2
                                              D.A.BI.MUS S.r.l.
                                    1
                                        nicola.barbuti@uniba.it
                                   1
                                       stefano.ferilli@uniba.it
                                    2
                                        t.caldarola@dabimus.com


       Abstract. The paper outlines a pattern recognition process, which uses a graphic matching
       algorithm based on a shape contour recognition function without the need to apply
       segmentation. The process starts from the identification of a Region of Interest (ROI)
       within the image. The ROI is then managed for the creation of the shape model then used
       to perform searches for similar models in one or more target images. The system has been
       developed and tested with the aim of proposing an innovative approach in the research
       and retrieval of information in digital libraries related to ancient manuscript and printed
       documentation. This approach is based on the application to the data humanities of the
       fourth knowledge paradigm that underlies data science. Following this approach, the
       algorithm is used to deduce new research hypotheses through the discovery of models
       directly inferred from large digital libraries.
       Il paper descrive un processo di pattern recognition, che utilizza un algoritmo di graphic
       matching basato sulla funzione shape contour recognition senza necessità di applicare
       funzioni di segmentazione. Il processo si avvia partendo dall’individuazione di una
       Region of Interest (ROI) all’interno dell’immagine. La ROI è quindi gestita per la
       creazione del shape model poi utilizzato per eseguire le ricerche di modelli simili in una o
       più immagini target. Il sistema è stato sviluppato e testato con l'obiettivo di proporre un
       approccio innovativo nella ricerca e recupero di informazioni in digital libraries relative a
       documentazione antica manoscritta e a stampa. Questo approccio si basa sull'applicazione
       ai data humanities del quarto paradigma della conoscenza che è alla base dei data science.
       Seguendo questo approccio, l'algoritmo si utilizza per dedurre nuove ipotesi di ricerca
       attraverso la scoperta di modelli direttamente derivati da digital libraries di grandi
       dimensioni.



       Introduzione

Storicamente, lo sviluppo della conoscenza in ambito scientifico si è evoluto secondo due
paradigmi: quello teorico e quello sperimentale. Negli ultimi due decenni, si sono affermati due


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ulteriori paradigmi: la simulazione computazionale teorizzata da Ken Wilson, premio Nobel per
la fisica nel 1982, è il terzo paradigma dal quale sono originate le scienze computazionali; gli
studi scientifici data-driven based sono invece alla base del quarto paradigma di Gordon Bell 1.
che ha dato origine alle science informatics. Quest'ultimo, in particolare, è oggi ampiamente
utilizzato nell’analisi di dati scientifici grazie alla crescente disponibilità di enormi quantità di
dati, che permettono un approccio in silico finalizzato alla generazione di conoscenza.
Per applicare lo stesso cambiamento di prospettiva alle humanities, si deve partire dall’osservare
che, negli ultimi decenni, uno sforzo notevole è stato dedicato alla generazione di grandi
database cui è possibile accedere on-line. Alcuni esempi sono:
     •    Thesaurus Linguae Graecae: raccoglie la letteratura greca da Omero (VIII sec. a.C.)
          alla caduta di Bisanzio (1453 d.C.), http://stephanus.tlg.uci.edu/;
     •    Integrated Archaeological Database (IADB): risponde alle esigenze di gestione dei dati
          per tutta la durata della vita dei progetti di scavo archeologico,
          http://www.iadb.org.uk/;
     •    World Digital Library (WDL): raccoglie le versioni digitalizzate dei libri rari, mappe,
          manoscritti, fotografie, https://www.wdl.org/en/;
     •    Musisque Deoque: archivio digitale di poesia latina, http://www.mqdq.it/public/;
     •    Trismegisto: banca dati relativa a documentazione su papiro ed epigrafica,
          http://www.trismegistos.org/.


Tutti questi database propongono meccanismi di interrogazione dai diversi livelli di
complessità, che forniscono agli studiosi supporto per ricerche per lo più specifiche (ad
esempio, il recupero di tutte le poesie scritte utilizzando una certa metrica). Vale a dire,
replicano l’approccio metodologico tradizionale delle humanities in base al quale è necessario
che, preliminarmente all’interrogazione, lo studioso abbia già formulato precise ipotesi di
ricerca, sulle quali ci si aspetta poi di ottenere conferme grazie all’utilizzo di tecnologie digitali.
L’approccio metodologico suggerito dal quarto paradigma è del tutto diverso: gli algoritmi si
sviluppano e applicano per trovare nuove ipotesi di lavoro tramite la scoperta di pattern dedotti
direttamente da database anche di grandi dimensioni.
Per esempio: gli algoritmi possono essere applicati al fine di identificare i gruppi (cluster) di
testi poetici o letterari ‘simili’ tra loro per argomento, o usi linguistici, o formulari, in digital
libraries biblioteconomiche o archeologiche, o in corpora letteraria digitali, dai quali inferire
nuove ipotesi su cui avviare ricerche utilizzando approcci tradizionali.
Nel presente intervento si descrive il modulo di graphic matching M-Evo (Multi-Evolution) del
sistema di riconoscimento digitale ICRPad (Brevetto n. 0001407881), sviluppato tra il 2010 e
il 2013 dalla spin off dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro D.A.BI.MUS. S.r.l. con la
collaborazione di ricercatori del Dipartimento di Studi Umanistici della medesima università.
Il modulo permette di interrogare grandi database digitali di manoscritti storici applicando
l’approccio metodologico definito dal quarto paradigma, grazie all’utilizzo di un algoritmo di
graphic matching basato sul concetto di shape contour recognition che non necessita di processi di

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segmentazione del contenuto dell'immagine. Il processo è stato testato con obiettivi differenti
sia su medi e grandi database di varia documentazione, sia su singoli oggetti digitali
riproducenti documentazione manoscritta e a stampa antica o moderna.




       La prospettiva del data science negli studi sui data humanities:
       un’evoluzione ancora in progress

Negli ultimi quindici anni sono stati pubblicati non pochi contributi relativi a ricerche
finalizzate a creare sistemi di OCR o pattern recognition per immagini riproducenti beni
documentali manoscritti o a stampa antichi.
Da una ricognizione nella letteratura specialistica sia di ricerca che tra i brevetti internazionali è
emerso che lo stato dell’arte ha prodotto risultati significativi esclusivamente in ambiente di
test: i diversi prototipi elaborati, infatti, hanno avuto tutti quale presupposto della ricerca la
creazione di strumenti tecnologici che agevolassero le metodologie di studio tradizionali, con
scarsa o nulla attenzione circa la possibilità di inferire nuovi approcci metodologici.
Inoltre, i diversi sistemi di riconoscimento analizzati sono stati testati su database di piccole
dimensioni oppure su singole risorse digitali, il che non consente di ipotizzare realistici utilizzi
su basi dati ampie.
Di seguito si riporta, per motivi di brevità, una selezione di contributi sul tema a nostro parere
maggiormente significativi per meglio evidenziare i fattori di differenziazione del sistema
descritto in questo contributo.
Shape prior model – Ben-Gurion University 16.. Una sperimentazione interessante è quella
effettuata diversi anni fa da un team della Ben-Gurion University di Israele, i cui primi risultati
sono stati pubblicati nel 2008.
Nel paper si descrive un metodo di segmentazione e riconoscimento di caratteri non
perfettamente leggibili in manoscritti antichi danneggiati. Il processo è basato sulla costruzione
manuale di shape models rappresentativi della possibile variabilità dei caratteri preventivamente
segmentati da immagini di manoscritti danneggiati. Su questi viene effettuato un training set
che, tramite il matching con i modelli di riferimento, li riduce progressivamente a un nucleo
fondamentale, generando per ciascun carattere segmentato un shape prior che costituisce il
riferimento essenziale per la ricostruzione di caratteri danneggiati e non ben leggibili all’occhio
umano.
Sebbene i risultati siano senza dubbio interessanti, primo limite del sistema è che agisce
esclusivamente su immagini in scala di grigio. Limite ancora più rilevante, esso presuppone una
fase preliminare di costruzione manuale di modelli di riferimento lunga e laboriosa, e necessita
di più training set progressivi. Entrambi questi fattori sono decisivi nell’impedire l’utilizzo del
processo su basi dati ampie..


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Computer-Based Stroke Extraction in Historical Manuscripts – Universität Hamburg
12.. Il pattern grafico descritto è basato sull’estrazione e riconoscimento di sezioni o parti di
grafi e sulla loro ricostruzione, finalizzata a creare modelli.
L'algoritmo di modellazione ricostruisce e riconosce la direzione in base alla quale ogni
porzione di grafo è stata scritta, quindi usa le singole parti riconosciute cercando di ricostruire
ogni grafo, similmente a un puzzle.
Le prove sono state condotte esclusivamente su manoscritti ideografici, non si fa menzione di
test su manoscritti alfabetici: questo lascia aperte molte domande circa il funzionamento
dell'algoritmo sul corsivo manoscritto, e il processo non giunge a nessuna dimostrazione
dell'efficacia e efficienza della metodologia se utilizzata in un campo specifico di applicazione
come la paleografia, soprattutto nel caso di basi dati ampie.
reCAPTCHA 4. Celebre sistema messo a punto nel 2008 dai ricercatori della statunitense
Carnegie Mellon University, che hanno rielaborato i sistemi CAPTCHA rendendoli in grado di
interpretare le parole dubbie individuate dai programmi OCR, secondo un sistema semplice,
ma efficace.
Quando due algoritmi OCR identificano in modo diverso una parola, questa viene associata a
una parola nota e inviata a un utente che deve superare un test CAPTCHA per accedere a un
servizio. Si presuppone che, se un utente riesce ad individuare correttamente la parola nota,
allora individuerà con elevata probabilità anche la parola ignota. Quando tre utenti danno la
stessa risposta, il sistema archivia la parola come corretta.
Nel settembre del 2009 il progetto è stata acquisito da Google, che lo utilizza per correggere gli
errori derivati dalla scansione OCR dei testi. Va però rimarcato che, relativamente a immagini
di volumi stampati antecedentemente alla seconda metà dell’Ottocento, i risultati non possono
essere definiti all’altezza delle aspettative createsi al momento della scoperta e diffusione del
sistema. Le percentuali di restituzione sono difatti ancora oggi alquanto basse, in quanto
oscillano tra il 10% e il 30% per documenti a stampa antichi, con la percentuale più elevata
ottenuta esclusivamente su testi a stampa del tardo Ottocento, mentre per i manoscritti il
sistema non ha mostrato alcun funzionamento degno di rilievo.
Multifont Optical Character Recognition Using a Box Connectivity Approach (EP
0649113 A2) 13.. L’approccio dell’applicativo è basato su un processo pattern recognition che
si basa su un minimal bounding rectangle definito intorno al pattern, dividendo quindi il pattern
in una griglia e confrontando un vettore partizionato derivato da questa con vettori ricavati in
modo simile a partire da pattern noti.
Infine si sceglie un insieme di pattern candidati e si seleziona uno dei pattern così ricavati. Il
processo, alquanto laborioso, per ammissione degli stessi creatori non è in grado di operare con
efficacia su immagini di documenti antichi.
A2iA’s Proprietary IWR, Intelligent Word Recognition 24.. L’applicativo, di uso
commerciale ma sicuramente di rilevante interesse scientifico si basa sulla segmentazione in
parole delle regioni di testo su singole immagini che riproducono documenti manoscritti.
Sebbene sia stato utilizzato con successo anche in progetti di riconoscimento di documenti

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antichi, il sistema è applicabile esclusivamente su grafie estremamente regolari e ricorsive,
quindi facilmente inquadrabili, e per singolo documento. Se applicato su grafie leggermente
difformi o su più documenti in sequenza rapida, necessita di preliminare trascrizione dei lemmi
da riconoscere in specifici thesauri semantici, altrimenti risulta poco efficace. Ancora una volta,
dunque, siamo in presenza di un sistema difficilmente utilizzabile per basi dati di ampie
dimensioni.
Non ci soffermeremo in questa sede a discutere del recentissimo applicativo Transkribus
(https://transkribus.eu/Transkribus/) elaborato nell’ambito del progetto europeo READ
(https://read.transkribus.eu/), in quanto esso da solo richiede ampia e articolata discussione
circa i requisiti scientifici che dovrebbero caratterizzarlo, sui quali continuiamo a nutrire
qualche perplessità in virtù di personale esperienza a riguardo.
Sintetizzando, dunque, quanto rilevato da una più ampia ricognizione della letteratura
scientifica a oggi prodotta sul tema, risulta agevole rilevare come quasi tutte ricerche di settore
si siano basate principalmente su due diversi processi di sviluppo:
     a. a. segmentale: è il più utilizzato in un ampio numero di prototipi, per lo più
        strutturati secondo lo Hidden Markov Model (HMM) (3., 4., 5., 6., 7.);
    b. b. olistico: è preferito in alcune più recenti sperimentazioni che hanno prodotto
        risultati di rilievo per percentuale di contenuto riconosciuto, ma i test sono stati
        eseguiti su campioni di immagini del tutto esigui e perciò non assumibili come
        significativi 8..
La maggior parte delle ricerche si è basata sui seguenti approcci metodologici:
     •    segmentazione: gli shape models sono creati da regioni segmentate (porzioni di
          grafemi, grafemi, parole, ecc.), quindi i modelli sono classificati in thesauri di
          riferimento per essere utilizzati nell’esecuzione del matching con i testi di interesse:
          approccio tanto laborioso quanto potenzialmente infinito;
     • riuso e adattamento di processi esistenti (word spotting, HMM, ecc.), basati
          sull'estrazione dei dati e su processi di matching utilizzati soprattutto per fini statistici;
          in particolare, la maggior parte di questi prototipi si basa principalmente su immagini
          digitali di documenti stampati, mentre non si sa nulla della loro efficacia usabilità su
          manoscritti;
     • matching manuale integrale del contenuto digitale con testo elettronico
          corrispondente precedentemente trascritto manualmente da un operatore, o con
          thesauri di parole selezionate, sempre strutturate in modo manuale; questo approccio
          limita seriamente la possibilità di processare una grande quantità di dati, in quanto
          richiede un lavoro manuale preliminare troppo lungo e complesso (9., 10., 11., 12.,
          13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.).
Inoltre, le ricerche su entrambi i processi presentano a nostro parere i seguenti limiti, che
condizionano notevolmente la possibilità di ulteriori sviluppi e l’utilizzo pratico dei risultati:
     •    i risultati consistono per lo più in prototipi dei quali non si ha alcuna certezza se siano
          efficaci su ampi database digitali, in quanto sono stati testati esclusivamente su risorse


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         digitali singole o comunque quantitativamente e qualitativamente molto limitate;
    •    quasi sempre i set di immagini utilizzati sono immagini singole con grafia manoscritta
         o a stampa assolutamente omografa e uniforme, quanto più possibile prive di
         rumorosità e ulteriormente ripulite con accurati interventi di post processing; non vi
         sono indicatori che attestino altrettanta qualità di risultati qualora i prototipi siano
         utilizzati su database di medie o grandi dimensioni contenenti immagini eterogenee;
    •    in molti casi, il processo necessita di attività manuali lunghe e complesse che
         inevitabilmente incidono su risultati pur rilevanti: l’eccessivo lavoro manuale, infatti,
         limita notevolmente la possibilità di utilizzare questi sistemi su database di grandi
         dimensioni, e ne restringe l’uso a singole risorse digitali, o a database contenenti
         poche risorse possibilmente omografe o quantomeno omogenee.




        Il modulo M-Evo del sistema ICRPad

Il modulo M-Evo del sistema ICRPad è stato sviluppato con l’obiettivo di facilitare a studiosi e
utenti la fruizione di database digitali contenenti documentazione manoscritta e a stampa
antica, interrogandoli, oltre che secondo le metodologie tradizionali, anche utilizzando
l’approccio definito dal quarto paradigma. Un approccio del tutto nuovo nei domini della
cultura e del cultural heritage, che consente di inferire nuove o inattese ipotesi di ricerca
direttamente dai database interrogati.
Il modulo, infatti, utilizza un algoritmo di graphic matching basato sul concetto di shape contour
recognition che, senza necessità di preliminari laboriose attività manuali o complessi training di
segmentazione del layout e riconoscimento intelligente dei grafi, permette di individuare e
selezionare in immagini regioni grafiche o porzioni di esse.


        Caratteristiche tecniche del modulo
L’idea che sta alla base dell’algoritmo di matching è di utilizzare una regione grafica di partenza
(un’immagine o parte di essa), crearne un modello e recuperare regioni omografe o
graficamente simili in una o più immagini destinazione. Una volta creato il modello da cercare,
tramite una gamma di operatori a sua disposizione l’utente può impostare i seguenti parametri
e soglie secondo cui eseguire la ricerca, che gli consentono di ottimizzarla in termini di
prestazioni e di qualità dei risultati:
• la posizione localizzata all’interno del documento oggetto della ricerca;
• l’angolazione;
• la scala della porzione di immagine trovata rispetto al modello fornito in input;
• un indicatore di score della similarità del risultato rispetto al modello di partenza.
Il sistema consente di gestire le impostazioni utilizzando come parametri di base per la ricerca
sia un set completo di primitive, che funzioni grafiche. Alcune delle principali funzioni grafiche


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gestite sono: angolazione, rotazione, scala, sovrapposizione, contrasto, luminosità, colore,
trasparenza, messa a fuoco, distorsione, occlusione, deformazione.
Il modulo è provvisto di un’interfaccia user-friendly che l’utente può utilizzare intuitivamente
per personalizzare le sue ricerche, utilizzando le seguenti funzionalità:
     1.   connessione in tempo reale a n database esistenti sul web, utilizzando la funzionalità
          "repository selection" dell'interfaccia "system setting";
     2.   esplorazione delle immagini memorizzate nei database connessi per la scelta degli
          elementi con cui creare i modelli da utilizzare come chiavi di ricerca;
     3.   parametri di impostazione della ricerca modificabili in tempo reale per personalizzare
          le ricerche e migliorare quantità e qualità dei risultati;
     4.   creazione in tempo reale di shape models: dopo aver scelto una o più immagini,
          l’utente seleziona le Regioni di Interesse (ROI) direttamente su esse (singolo grafo,
          più grafi, un'intera parola, una linea, un capolettera miniato, ecc.), quindi le estrae
          tramite una funzione automatica inclusiva di zoom che gli consente di modellarle in
          base alle sue esigenze; un tool di rilevazione delle rumorosità dell’immagine consente
          di evidenziare fattori che possono condizionare l'affidabilità della ricerca;
     5.   personalizzazione delle ricerche tramite il salvataggio in apposita repository di sistema
          dei shape models creati e utilizzati per la ricerca.
     6.   ricerca nell'intero database connesso.

       Funzionamento dell’algoritmo
L’algoritmo di pattern matching, essendo shape based, riconosce le ROI in base alla loro forma,
senza tenere conto di dimensioni e valori di scala di grigi dei pixel, e non ha bisogno di una
segmentazione preliminare delle pagine del documento.
Esistono diversi modi per determinare o descrivere la forma di un oggetto. In M-Evo
l’estrazione del shape model avviene selezionando tutti quei pixel il cui contrasto rispetto ai pixel
vicini supera una determinata soglia: tipicamente, tali pixel appartengono al contorno
dell'oggetto. Quindi, dato un modello di forma, lo scopo principale del processo di matching è
trovare nelle immagini di destinazione le sue occorrenze (tutte, o un numero massimo di esse,
se inizialmente specificato).
In particolare, il sistema consente di specificare quali pixel fanno parte del modello per
velocizzare la ricerca utilizzando un sotto-campionamento, specificare un intervallo di
orientamento, specificare un intervallo di scala e così via.
Infine, l’algoritmo di matching consente di ricercare contemporaneamente n modelli all'interno
di di n immagini e di parallelizzare tutte le elaborazioni per uno o più modelli, con l'obiettivo
di ottimizzare i tempi di ricerca.
A seconda delle impostazioni dei parametri date dall’utente, l’algoritmo può fornire le seguenti
informazioni per ciascun modello recuperato:



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     Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018


• posizione, angolo di inclinazione e score;
• posizione, angolo di inclinazione, un fattore di risoluzione uniforme e score;
• posizione, angolo di inclinazione, differenti fattori di risoluzione per x e y, score.
Se la ricerca riguarda diversi modelli, vengono fornite anche informazioni sul modello al quale
ciascuna istanza trovata si riferisce.


        Creazione del shape model
Il shape model caratterizza e definisce una rappresentazione interna della parte dell'immagine
che sarà utilizzata come elemento di ricerca. Questa immagine dovrebbe essere mostrata nella
sua forma ideale, vale a dire la più nitida possibile, senza occlusioni e possibilmente ben
allineata con l'asse orizzontale.
Il formato di immagine sorgente per definire il modello può essere uno dei formati elettronici
comuni, come TIFF, BMP, GIF, JPEG, PPM, PGM, PNG, PBM e così via. L'immagine può
essere di qualsiasi forma (ellittica, circolare, poligonale o anche delineata a mano libera) e avere
un angolo arbitrario.
La Figura 1 mostra la creazione di modelli. La cornice che circonda il modello definisce la ROI.
L'ottimizzazione del processo di ricerca inizia dalla definizione di un buon modello. Una volta
selezionata la parte dell'immagine da utilizzare come modello, alcuni dei suoi parametri
possono essere modificati per il processo di ricerca; infatti, un modello può essere memorizzato
per recuperarlo e modificarlo in un secondo momento per uso futuro.




Illustrazione 1: Creazione del modello

Per ottenere un modello valido, il parametro di contrasto deve essere scelto includendo nel
modello i pixel significativi per l'identificazione dell’oggetto. Per pixel significativi intendiamo
quei pixel che caratterizzano l'oggetto e consentono di differenziare chiaramente la forma da
cercare da altri oggetti e dallo sfondo. Il modello deve avere una rumorosità minima e deve
escludere eventuali regioni di non interesse, cioè regioni non pertinenti all'oggetto da cercare.


        Parametri di ricerca
I parametri più importanti per la ricerca di un modello sono:
•    contrasto: attraverso la definizione di una soglia (low-high) consente di differenziare i pixel


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       appartenenti a porzioni dell'immagine sporche o irrilevanti;
•      numero dei livelli di piramide che costituiscono il modello: l'insieme di immagini a
       risoluzioni diverse che rappresentano la stessa immagine sorgente, ordinate per risoluzione
       decrescente, è la piramide, e le immagini in una piramide costituiscono i livelli di
       piramide, dove il vertice della piramide è l'immagine alla risoluzione più bassa (Figura 2).
       Se l'immagine originale ha una risoluzione di 600x400 dpi, la piramide sarà costituita
       dall'immagine di primo livello 600x400 dpi, immagine di secondo livello 300x200 dpi,
       immagine di terzo livello 150x100 dpi e così via. Questo è un fattore cruciale per le
       prestazioni e la precisione del risultato: come regola generale, si ha un buon risultato se una
       regione di interesse con una larghezza di 2LevelNumber – 1 pixel, cioè 8 pixel di larghezza,
       consente di utilizzare quattro livelli di piramide. Dopo aver impostato la regione,
       l'immagine può essere utilizzata come modello per la creazione della forma di riferimento;




Illustrazione 2: Numero dei livelli di piramide

•      angolo di rotazione ed estensione del modello: impostando l'angolo a 5° e l'estensione a
       10°, la ricerca può essere eseguita utilizzando immagini con una tolleranza di rotazione di
       circa +/- 5°;
•      scala per i fattori x, y: consente di definire la coppia min/max per ciascun asse necessaria a
       definire un tratto del modello;
•      timeout: consente di velocizzare il processo di ricerca fino al 10%; questo è utile quando si
       desidera soddisfare un determinato lasso di tempo per ogni immagine di destinazione.

           Parametri di configurazione
I parametri di configurazione sono stati calibrati su test case composti da immagini diverse,
variando gradualmente la percentuale di riconoscimento al fine di migliorare le diverse fasi
applicative dell'algoritmo.
I parametri utilizzati durante questa prova e nella successiva definizione finale delle diverse fasi
sono:
       •     di base:
             ◦ minimum score: la misura di somiglianza tra il modello da cercare e le
                 occorrenze candidate nelle immagini di destinazione; più alto è lo score, più
                 veloce è la ricerca, perché le occorrenze non candidate vengono scartate prima.


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     Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018

               La sperimentazione ci ha permesso di concludere che, dato un campione
               positivo, vale a dire documenti che certamente contengono il shape model da
               trovare, la percentuale di riconoscimento necessaria a definire lo score ottimale
               per tipi di immagine uniformi è stata di circa il 90%; tale condizione significa
               che i parametri di definizione del modello e quelli per l'esecuzione dell’algoritmo
               assicurano il risultato atteso;
           ◦ maximum number of items found per image: è il valore per recuperare da ogni
               immagine tutti i potenziali modelli;
     •     avanzati (sono essenziali per la ricerca):
           ◦ completeness: determina il trade-off tra efficienza ed efficacia dei risultati della
               ricerca. Un valore basso determina una ricerca completa, ma piuttosto lenta; più
               alto è il valore, più veloce è la ricerca, ma la completezza ne risente (cioè,
               un'occorrenza del modello potrebbe non essere trovata anche se è visibile
               nell'immagine);
           ◦ overlap: specifica in che modo due aree grafiche possono sovrapporsi a
               un'immagine; in caso di simmetria, la sovrapposizione consentita dovrebbe
               essere ridotta per evitare corrispondenze multiple sullo stesso oggetto;
           ◦ sub-pixel: definisce l’accuratezza selezionando il fattore di precisione nel calcolo
               della posizione, dell'orientamento e della scala; queste caratteristiche possono
               essere definite attraverso alcune impostazioni predefinite, come il calcolo della
               posizione, che può essere determinato solo con 'pixel' di precisione, mentre
               l’accuratezza dell'orientamento e della scala è rispettivamente uguale ai valori
               dell'angolo e delle dimensioni della scala specificati durante la costruzione del
               modello. In questo modo, la posizione è stimata con accuratezza fino al livello di
               pixel, e dalla dimensione dell'oggetto dipende l'accuratezza della scala e
               dell'orientamento stimati: maggiore è la dimensione, più precisi saranno
               l'orientamento e la scala;
           ◦ deformation: a volte gli oggetti nelle immagini destinazione non vengono
               trovati, o sono trovati solo con un grado di precisione basso perché sono
               leggermente deformati rispetto al modello. In queste occorrenze, è possibile
               utilizzare un parametro di deformazione che esprime quanti pixel di deviazione
               devono essere tollerati tra i contorni trovati nell'immagine destinazione e quelli
               del modello. Questo parametro deve essere impostato al minimo valore
               possibile; valori elevati possono essere utilizzati solo per ricerche mirate. Infatti,
               maggiore è questo valore, maggiore è il rischio di recuperare ‘falsi positivi’ (v.
               infra) e, nel contempo, aumenta il tempo di elaborazione. Entrambi i problemi
               si hanno principalmente nella ricerca di oggetti piccoli/raffinati/sottili, poiché
               questo genere di oggetti, se soggetti a deformazioni, perdono la loro forma
               caratteristica, che è importante per una ricerca efficiente.

         Ricerca del shape model
In risposta al lancio della ricerca nel dataset di immagini destinazione scelto, la posizione e la


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 N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
                                                                database di manoscritti antichi

rotazione delle istanze trovate ritornano come valori di riga, colonna e angolo. Inoltre, ogni
istanza trovata è contrassegnata da uno score. Sono restituite informazioni aggiuntive, come la
scala: se il shape model è stato creato, il rapporto di risoluzione tra il modello e l'immagine
trovata viene parametrizzato.
Il sotto-campionamento può essere abilitato per accelerare il processo di matching, vale a dire
che è possibile utilizzare immagini a bassa risoluzione. Come detto sopra, nella piramide
composta da immagini a risoluzione decrescente la parte superiore è l'immagine a risoluzione
più bassa. Quando si definisce un modello, viene creata una serie di immagini con diversa
risoluzione. Quindi, il modello viene creato ed è ricercabile su più livelli della piramide. È
possibile specificare il numero di livelli della piramide da utilizzare: è buona norma scegliere il
livello più alto della piramide con un modello contenente almeno da 10 a 15 pixel, in modo
che il shape model assomigli alla forma dell'oggetto.
In ogni caso, il sistema fornisce le primitive che consentono di impostare automaticamente
questi parametri mediante un'analisi interna della regione coperta dal modello.




        Risultati della sperimentazione

Sono stati eseguiti numerosi test per verificare le funzionalità del sistema e la sua validità. I test
hanno riguardato sia oggetti digitali riproducenti diverse tipologie documentali manoscritte e a
stampa antiche e moderne, sia database di diversa dimensione e complessità.
Come detto all’inizio, in questa sede si presentano i risultati delle sperimentazioni eseguite in
ambiti della ricerca paleografica, privilegiando l’approccio metodologico definito dal quarto
paradigma.
Il modulo M-Evo, infatti, permette agli studiosi di paleografia di eseguire ricerche in diversi tipi
di database interrogandoli secondo un approccio assumption-free: vale a dire che il sistema non
è destinato a interagire con un singolo, specifico, pre-definito database, ma può essere collegato
in tempo reale con molteplici database disponibili on-line che l'utente può selezionare al
momento e a sua discrezione in quanto potenzialmente rilevanti per i suoi obiettivi di ricerca.
Nella cornice classica della metodologia di ricerca umanistica, l’interrogazione dovrebbe essere
effettuata presupponendo una determinata ipotesi di ricerca con l’obiettivo di verificare se i
risultati la confermino.
Nell’impostazione metodologica utilizzata nella sperimentazione, la ricerca è stata casuale, cioè
senza alcuna aspettativa sui risultati, e le suggestioni per la costruzione di nuove ipotesi di
ricerca sono state dedotte dall’analisi dei dati inferiti dall’interrogazione.
Tuttavia, anche nel caso di modalità di interrogazione dei database partendo da precise ipotesi
di ricerca, possono essere dedotte ulteriori ipotesi di studio inizialmente impreviste anche
dall’analisi attenta dei risultati ‘falsi positivi’: questi ultimi, infatti, possono rivelarsi di grande


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     Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018

interesse, perché alcuni, anche se formalmente diversi rispetto al modello utilizzato, possono
tuttavia rivelare somiglianze non altrimenti rilevabili a occhio nudo, ma nondimeno reali, che
aprono la via a ipotesi diverse e interessanti da indagare.
Sono, questi ultimi, due degli approcci del data science che aprono la via al rinnovamento
metodologico nello studio dei data humanities tramite la consultazione di banche dati, aprendo
nuovi scenari di ricerca.


       1. Test case e sperimentazione
Per la sperimentazione si è simulata la metodologia di studio di un paleografo impegnato in
studi su codici manoscritti tramite l’interrogazione di database on line, con l’obiettivo di
esplorare nuove ipotesi ricerca da dedurre direttamente dai risultati dell’interrogazione che non
fossero assumibili tramite approcci metodologici tradizionali. A tal fine, sono stati utilizzati due
diversi campioni di manoscritti:
•   un set di 3500 immagini estratte da sette codici latini conservati nella Biblioteca
    Apostolica Vaticana e datati tra tra l'XI e il XIII secolo, tutti di autori e scriptoria
    sconosciuti ma considerati diversi tra loro per data e provenienza (numerati da 1 a 7);
•    un set di 30 immagini relative a due dei tre manoscritti greci che compongono il codice
    Sinaitico conservato presso la British Library (denominati A e B).




       Codici BAV

Si è scelta casualmente un'immagine digitale di una pagina del codice ms 1 e tramite il tool
create model è stato estratto automaticamente da essa una regione in cui è rappresentato il grafo
&, in quanto certamente comune a tutti i manoscritti di interesse.
Prima di procedere con il matching, sono stati impostati i parametri deformation, different
resize e minimum score per ottimizzare la ricerca dei modelli all'interno del set di immagini.
Nell’ipotesi di utilizzare il shape model creato per altre interrogazioni in dataset diversi, lo si è
salvato nel repository di sistema.
Il shape model è stato quindi lanciato sull’intero dataset di immagini per verificare l’eventuale
presenza delle stesse caratteristiche grafiche in immagini destinazione riferentesi a manoscritti
diversi da quello dell’immagine scelta. L’algoritmo ha scansionato l'intero set restituendo tutte
le occorrenze coerenti con i parametri utilizzati, e perciò da ritenere uguali, o comunque molto
simili al modello.
La tabella seguente illustra i risultati del test case. Creato il shape model (col. 2), variando il
rapporto tra i tre parametri deformation (col. 1), different resize (col. 4) e minimum score (col.
5) sono stati ottenuti risultati diversi per ciascuna immagine campione (col. 3), il che ci ha


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 N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
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permesso di valutare l'efficacia di ciascun modello creato dal medesimo grafo.
I risultati migliori li ha dati il modello creato con deformation 3 (sul massimo di 5 possibile),
different resize del 40% e minimum score compreso tra 60% e 80%. Impostando questi
parametri abbiamo avuto un elevato riscontro di ‘positivi’ nei quattro ms. numerati 1, 2, 4 e 5:
circa 80%. Alcuni falsi positivi sono stati rilevati con un’impostazione del minimum score al
60% (parametri weak/low).
Inoltre, eseguendo la ricerca con altri grafi (C ed S), a un’analisi più approfondita sulle
immagini abbiamo notato che alcuni ‘falsi positivi’ avuti in risposta costituiscono in realtà
un'ulteriore prova dell'omografia dei quattro ms, poiché, sovrapponendoli con alcuni positivi
dal tratto simile (ad esempio, la lettera C con la O, la S con la F secondo lo stile antico), alcuni
tratti dei diversi grafi sono risultati del tutto identici tra loro.


Defor Searc Docu Resize Mini Notes          Ms. 1 Ms. 2 Ms. 3 Ms. 4 Ms. 5 Ms. 6 Ms. 7
matio h     ment        mum
n     mode Image        score
      l                 (thres
                        hold)
Def 4 et    Ms.1 40% 20% Good               yes     yes,       only    only    yes,    only    only
            004v                                    few        false   false   few     false   false
                                                    false                      false
Def 4 et     Ms.1 30% 50% Good              excelle yes,       only    only    yes,    only    only
             004v                           nt      few        false   false   few     false   false
                                                    false                      false
Def 4 et     Ms.1 40% 50% Good              excelle yes,       only    only    yes,    only    only
             004v                           nt      few        false   false   few     false   false
                                                    false                      false
Def 4 et     Ms.1 40% 60% Good              excelle excelle    only    only    yes,    only    only
             004v                           nt      nt         false   false   few     false   false
                                                                               false
Def 4 et     Ms.1 40% 70% Good excelle                 excelle no      no      no      no      no
             004v          for the nt                  nt
                           Ms. 1
                           and 2
Def 4 et     Ms.1 40% 100% No      no                  no      no      no      no      no      no
             004v          matches
Def 4 et     Ms.5 40% 50% Sufficie yes,                yes,    only    yes,    excelle only    only
             003r          nt      but                 but     false   but     nt      false   false
                                   with                with            with
                                   false               false           false
Def 4 et     Ms.2 40% 50% Very     excelle             excelle only    yes,    excelle only    only



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    Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018

           002r                interesti nt        nt      false   but      nt    false   false
                               ng                                  with
                                                                   false
Def 3 et   Ms.2 40% 40% Better all                 all     only    sufficie good, only    only
           002r         than      positiv          positiv false   nt,      with false    false
                        deforma e                  e               with some
                        tion 4,                                    some false
                        but it                                     false
                        should
                        not give
                        the last
                        two
                        manuscr
                        ipts
Def 3 et   Ms.2 40% 50% Better all                 all     only    sufficie good, only    only
           002r         than      positiv          positiv false   nt,      with false    false
                        deforma e                  e               with some
                        tion 3,                                    some false
                        but it                                     false
                        should
                        not give
                        the last
                        two
                        manuscr
                        ipts
Def 3 et   Ms.2 40% 70% Better all                 all     no      no     no      no      only
           002r         than      positiv          positiv                                false
                        deforma e                  e
                        tion 3 at
                        50%,
                        but it
                        doesn't
                        find
                        some
                        positive
Def 3 et   Ms.2 40% 60% Better all                 all     only    2       some 1 false some
           002r         than      positiv          positiv false   positiv positiv      false
                        deforma e                  e               e       e and
                        tion 3 at                                          few
                        70%, it                                            false
                        finds
                        some
                        other


                                              58
 N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
                                                                database di manoscritti antichi

                                 positive,
                                 but
                                 some
                                 false on
                                 Ms. 7
                                 too.
Def 4 proxi Ms.1 40% 50%         Almost yes,        only    only    only    only    only    only
      m     004v                 all the but        false   false   false   false   false   false
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    Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018

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HC sillab Ms.1 30% 90% It only ottimo no               no    no      no      no     no
(def 4) a (ta) 004r    consider
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                                          60
 N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
                                                                database di manoscritti antichi

                                          ld set
                                          at 60%
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                                 Ms. 6 thresho
                                          ld set
                                          at 60%
HC frase Ms.1 40% 90%            Extracti 1       no      no       no      no    no        no
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HC frase Ms.1 40% 80%            Extracti 1       no      no       no      no    no        no
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HC frase Ms.1 40% 70%            Extracti 1       no      no       no      no    no        no
(def 4)  004r                    on       positiv
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(def 3)  004r                    on       positiv
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HC frase Ms.1 40% 50%            Extracti 1       no      no       no      no    no        no
(def 3)  004r                    on       positiv
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      Umanistica Digitale - ISSN:2532-8816 - n.3, 2018

HC frase Ms.1 40% 40% It's      yes,                   no      no     no      no      no      no
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Tabella 1: Risultati del test case


Nel caso i risultati siano insoddisfacenti, i tre parametri di cui sopra possono essere modificati e
reimpostati anche durante la ricerca.
Sorprendentemente rispetto a quanto stabilito dalla storia degli studi tradizionali, è risultato
che i ms 1, 2, 4 e 5 possono essere stati vergati dalla stessa mano, o in un medesimo
scriptorium, e in ogni caso utilizzando un canone rigorosissimo e molto ben definito.
I risultati ‘positivi’, sia pure incerti, potevano essere attesi dall'utente al momento del lancio
della ricerca, e tuttavia potevano non essere sufficienti, da soli, a sostenere l'ipotesi che i codici
abbiano la medesima provenienza. In tale direzione, i ‘falsi positivi’, pur attesi, assumono però
un rilievo tanto inatteso quanto decisivo, in quanto sono risultati contenere tratti omografi
rispetto al modello, il che è possibile solo ipotizzando un canone scrittorio identico per i
quattro manoscritti.
I dati analizzati sollecitano, quindi, ulteriori approfondite indagini sia sui dati digitali che sugli
artefatti originali, diventando premessa per formulare nuove ipotesi su paternità, provenienza e
datazione dei quattro manoscritti, tra le quali, a esempio:
           •    che siano opera di uno stesso amanuense operativo in un singolo scriptorium in
                un determinato arco di tempo, o in scriptoria differenti in archi temporali non
                distanti tra loro;
           •    che alcuni dei manoscritti siano opera di due diversi amanuensi attivi in tempi
                diversi (anche nel corso di secoli diversi) nel medesimo scriptorium, che perciò
                hanno utilizzato il medesimo canone rigoroso riuscendo a perfezionare la loro
                abilità scrittoria al punto da rendere le grafie quasi omografe;
           •    che alcuni dei manoscritti siano stati prodotti nel medesimo periodo storico ma
                in due scriptoria diversi, nei quali era utilizzato il medesimo canone;
           •    che alcuni dei manoscritti siano stati prodotti in secoli diversi e in scriptoria
                differenti, ma collocati nella stessa area geografica, che quindi avrebbero utilizzato


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 N. Barbuti, S. Ferilli, T. Caldarola – Un innovativo Graphic Matching System per la ricerca in
                                                                database di manoscritti antichi

                e perfezionato un canone scrittorio comune mantenutosi nel corso del tempo,
e così via ipotizzando.
Quanto rileva senza dubbio è che, approfondendo l’analisi dei dati risultanti
dall’interrogazione, risposte normalmente definibili come “rumorosità” che pregiudicano
l’efficacia di un algoritmo diventano invece in questo caso ulteriori fonti attendibili da cui
dedurre nuove ipotesi di ricerca altrimenti non formulabili, in quanto non rilevabili con gli
approcci metodologici tradizionali.


          Codice Sinaitico

I manoscritti che chiamiamo A e B si trovano nel codice Sinaitico rispettivamente in prima e
terza posizione, e sono correntemente considerati nella letteratura di riferimento come scritti da
amanuensi diversi.
Anche in questo caso la sperimentazione è stata mirata a verificare eventuali possibilità di
utilizzare l'algoritmo di matching per inferire dalle immagini ipotesi differenti da quelle
comunemente accettate.
Sono state scelte casualmente 30 immagini da entrambi i manoscritti. Quindi, secondo il
procedimento sopra illustrato, da uno dei due, che chiameremo ms A, è stato selezionato il
grafo y come ROI da cui creare il modello utilizzando lo strumento create model. Salvato il
shape model nel repository di sistema per ulteriori necessità, è stata eseguita la ricerca.
L’algoritmo ha scansionato l'intero dataset restituendo tutte le occorrenze coerenti con i
parametri deformation, different resize e minimum score preliminarmente impostati, e perciò
da ritenere uguali o comunque molto simili al modello.
Anche in questo caso, pur variando il rapporto tra i tre parametri, i risultati migliori sono stati
ottenuti con i medesimi parametri dei ms BAV.
Nello specifico, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
      •    ms A, grafo y:
           ◦ positivi (omografi): 75% (50% in ms A, 25% in ms B)
           ◦ falsi positivi: 25% (10% in ms A, 15% in ms B); tra i quali:
               ▪ grafi quasi omografi: 20% (5% in ms A, 15% in ms B), nello specifico i
                    grafi f e j, i cui tratti si sovrappongono perfettamente ad alcuni tratti di y;
               ▪ grafi approssimatamente omografi: 5% (tutto in ms B), tutti grafi u, alcuni
                    tratti delle cui linee curve sono sovrapponibili ai tratti corrispondenti di y.
Ancora una volta, differentemente dalle tesi comunemente accettate, risultati che normalmente
dovrebbero essere considerati solo come rumorosità del sistema sono interpretabili quali
ulteriori conferme che entrambi i manoscritti sono opera di un medesimo amanuense, o
comunque hanno medesima provenienza. Ulteriori indagini diventano perciò irrinunciabili.



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       Conclusioni

In questo paper descriviamo le caratteristiche funzionali dell’algoritmo di graphic matching del
modulo ICRPad M-Evo per il recupero di informazioni in database digitali di manoscritti
antichi, con l'obiettivo di proporre un nuovo approccio metodologico agli studi delle
humanities basato sull'applicazione del quarto paradigma del data science che è alla base
dell'informatica scientifica.
Nel processo di riconoscimento delle immagini digitali, l'algoritmo utilizza la funzione di shape
contour recognition senza necessità di attivare fasi di segmentazione e di utilizzare i valori di scala
di grigi dell'immagine. Esso, infatti, utilizza i pixel per la copertura della forma e il parametro
del numero di livelli della piramide che costituiscono il modello: vale a dire, l'insieme di
immagini composto da modelli di diversa risoluzione grafica. Questo fattore è cruciale per le
prestazioni e la precisione del risultato perché, dopo aver impostato una regione, l'immagine
ridotta può essere utilizzata come modello per la creazione del shape model.
L’utilizzo del modulo in test eseguiti su dataset di differenti codici manoscritti latini e greci ha
confermato l’ipotesi di partenza, in quanto i risultati hanno portato in rilievo ipotesi di ricerca
inferite direttamente dalle immagini ricercate che altrimenti, con le metodologie tradizionali,
difficilmente sarebbero emersi.
L'ultima versione del sistema è in grado di processare circa 240.000 immagini/h con il 60-90%
di corrispondenze positive, avviando la ricerca dai parametri di minimum score del 60%
(weak), 70% (low), 80% (medium ), 85-90% (high).




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