Overlay Videos for Quick and Accurate Watermark Identification, Comparison, and Matching: Creating and Using Overlay Videos
Notice bibliographique
Résumé
Identifying, comparing, and matching watermarks in pre-machine-made papers has occupied scholars of prints and drawings for some time. One popular but arduous approach is to overlay, either manually or digitally, an image of the watermark in question with its presumed match from a known source. For example, a newly discovered watermark in a Rembrandt print might be compared to a similar one reproduced in Erik Hinterding’s Rembrandt as an Etcher (2006). Such an overlay can confirm the pair as identical, i.e., as moldmates, or reveal their differences. But creating an accurate overlay for two images with different scales, orientations, or resolutions using standard image-manipulation tools can be time consuming and, ultimately, unsuccessful. Part One of this article describes advances in the emerging field of computational art history, specifically the development of digital image processing software, that can be used to semi-automatically create a reliable animated overlay of two watermarks, regardless of their relative “comparability.” Watermarks found in the prints of Rembrandt van Rijn (1606–1669) are used in three case studies to demonstrate the efficacy of user-generated overlay videos. Part Two discusses how searching for identical watermarks, i.e., moldmates, can be enhanced through the application of a new suite of software programs that exploit the data calculated during the creation of user-generated animated overlays. This novel watermark identification procedure allows for rapid, confident watermark searches with minimal user effort, given the existence of a pre-marked library of watermarks. Using a pre-marked library of Foolscap with Five-Pointed Collar watermarks, four case studies present different categories of previously undocumented matches 1) among Rembrandt’s prints; 2) between prints by Rembrandt and another artist, in this case Jan Gillisz van Vliet (1600/10–1668); and 3) between selected Rembrandt prints and contemporaneous Dutch historical documents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».