In the last decade, the massive cultural heritage digitization has made available an unprecedented quantity of manuscript volumes that would be difficult to access for conservation reasons, pouring thousands of pages online and giving new impetus to comparative studies on the evolution of their decorative apparatuses. The resulting need to develop intuitive automatic tools to facilitate the search for specific components has led to identify artificial intelligence as an essential field of experimentation not only for character recognition but also for layout analysis and the identification of subjects represented in figurative miniatures. The paper presents “IlluminAI”, a comparison interface for illuminated manuscripts based on a deep neural network trained on an original dataset with the aim of creating an immersive visualization system for the enhancement of the Renaissance codices through the illustrations contained and their specific iconography. After a brief introduction to contextualize the project, the model will be described, with particular attention to the data and the technique used for training before presenting the results obtained so far. We will conclude by exposing the visualization system under development and the project future steps.
Nell’ultimo decennio, la digitalizzazione massiccia del patrimonio culturale ha reso consultabile una quantità inedita di volumi manoscritti, difficilmente accessibili per ragioni conservative, riversando in rete migliaia di pagine e dando nuovo impulso agli studi comparativi sull'evoluzione dei loro apparati decorativi. La conseguente necessità di sviluppare strumenti automatici e intuitivi per agevolare la ricerca di specifiche componenti ha portato a individuare nell’intelligenza artificiale un imprescindibile campo di sperimentazione non solo per il riconoscimento dei caratteri ma anche per l'analisi del layout e l'identificazione dei soggetti rappresentati nelle miniature figurative. Il contributo presenta “IlluminAI”, un’interfaccia per il confronto tra manoscritti miniati basata su una rete neurale profonda addestrata con un dataset originale al fine di creare un sistema di visualizzazione immersiva per la valorizzazione dei codici rinascimentali attraverso le raffigurazioni contenute e la loro iconografia specifica. Dopo una breve introduzione per contestualizzare il progetto, verrà descritto il modello con particolare attenzione ai dati e alla tecnica usata per l'addestramento prima di esporre i risultati finora ottenuti. Concluderemo quindi presentando il sistema di visualizzazione in fase di elaborazione e i futuri sviluppi previsti.
IlluminAI. Un sistema di navigazione interattivo per i manoscritti miniati rinascimentali / Minisini, Valeria; Gosti, Giorgio; Fanini, Bruno. - (2025), pp. 478-484. ( XIV Convegno annuale dell'Associazione per l'Informatica Umanistica e la Cultura Digitale (AIUCD) Verona ) [10.6092/unibo/amsacta/8380].
IlluminAI. Un sistema di navigazione interattivo per i manoscritti miniati rinascimentali
Valeria Minisini
;Giorgio Gosti;Bruno Fanini
2025
Abstract
In the last decade, the massive cultural heritage digitization has made available an unprecedented quantity of manuscript volumes that would be difficult to access for conservation reasons, pouring thousands of pages online and giving new impetus to comparative studies on the evolution of their decorative apparatuses. The resulting need to develop intuitive automatic tools to facilitate the search for specific components has led to identify artificial intelligence as an essential field of experimentation not only for character recognition but also for layout analysis and the identification of subjects represented in figurative miniatures. The paper presents “IlluminAI”, a comparison interface for illuminated manuscripts based on a deep neural network trained on an original dataset with the aim of creating an immersive visualization system for the enhancement of the Renaissance codices through the illustrations contained and their specific iconography. After a brief introduction to contextualize the project, the model will be described, with particular attention to the data and the technique used for training before presenting the results obtained so far. We will conclude by exposing the visualization system under development and the project future steps.| File | Dimensione | Formato | |
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