Byzantine Sigillography and RTI: Insights from the DigiByzSeal Project in Cologne
Notice bibliographique
Résumé
This contribution discusses the application of Reflectance Transformation Imaging (RTI) in Byzantine sigillography, focusing on the experience of the DigiByzSeal project in Cologne. The project addresses the challenge of analyzing damaged or corroded Byzantine seals by employing RTI, an imaging technique that involves multiple captures with varying light positions in order to reveal epigraphic and iconographic features that are otherwise invisible.The paper also discusses the development of our RTI workflow, using an RTI Dome built at the Cologne Centre for eHumanities (CCeH), including capture preparation and determination of the optimal camera settings for each seal. Initially using darktable for tethered capturing, the project faced various issues and limitations, leading to the development of a custom capturing software. This software offers detailed control over camera configuration and streamlines the capture process, providing a user-friendly and efficient interface for capturing seals in a controlled environment. Further enhancements include the integration of Bluetooth connectivity to remotely control the RTI Dome, thereby fully automating the process. For the RTI processing part, RelightLab is presented as the software of choice, offering advantages over previously used tools in terms of user-friendliness and efficiency.Finally, it is discussed how the RTI images obtained have proved crucial for the analysis and interpretation of seals from the Robert Feind Collection, showing the potential of RTI for studying damaged artefacts and contributing to research on Byzantine sigillography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».