Machine attribution of handwriting in solving source studies problems (based on Grigory Potanin's correspondence) | Imagologiya i komparativistika – Imagology and Comparative Studies. 2025. № 24. DOI: 10.17223/24099554/24/9

Machine attribution of handwriting in solving source studies problems (based on Grigory Potanin's correspondence)

This article examines the potential applications of automated handwriting detection tools for research, archival retrieval, and archival practice. It proposes an original methodology for handwriting comparison based on a Siamese neural network. The article describes the results of applying this method to attribute letters from unidentified correspondents to Grigory N. Potanin, using correspondence held in the Krasnoyarsk Regional Museum of Local Lore. The authors declare no conflicts of interests.

Download file

Counter downloads: 3

Keywords

Russian literature, Grigory N. Potanin, manuscript, archival description, digital copy, Siamese neural networks, identification and verification of the author's handwriting

Authors

Name	Organization	E-mail
Kiselev Vitaly S.	Tomsk State University	kv-uliss@mail.ru
Pronina Natalia M.	Lomonosov Moscow State University	natalka-pronina@mail.ru

Всего: 2

References

Киселев В.С., Лебедева О.Б., Третьяков Е.О. Проблема машинного выявления текстов с почерком определенного автора в составе больших баз данных растровых изображений рукописных документов (на основе опыта выявления писем В.А. Жуковского в делопроизводственных конволютах РГИА) // Имагология и компаративистика. 2023. № 20. С. 247-262.

Литературное наследство Сибири. Новосибирск : Зап.-Сиб. кн. изд-во, 1983. Т. 6. 338 с.

Литературное наследство Сибири. Новосибирск : Зап.-Сиб. кн. изд-во, 1986. Т. 7. 344 с.

Письма Г.Н. Потанина : в 5 т. Иркутск : Изд-во Иркут. ун-та, 1987-1992.

Киселев В.С. Переписка Г.Н. Потанина: проблемы источниковедческого описания и машинной атрибуции // Вестник Томского государственного университета. 2025 (в печати).

Киселев В.С., Кропотов Д.А., Пронина Н.М. Сиамская сеть, машинная атрибуция почерка и неизвестный Жуковский // Имагология и компаративистика. 2024. № 22. С. 156-179.

Souibgui M.A., Biswas S., Jemni S.K., Kessentini Y., Forn'es A., Llad'os J., Pal U. Docentr: An end-to-end document image enhancement transformer // 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Montreal: IEEE, 2022. P. 1699-1705.

Wood D.E., Salzberg S.L. Kraken: ultrafast metagenomic sequence classification using exact alignments // Genome biology. 2014. № 15. P. 1-12.

Lei Shu, Hu Xu, Bing Liu. Doc: Deep open classification of text documents // Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Copenhagen: Association for Computational Linguistics, 2017. P. 2911-2916.