1991:2 - Universitetet i Bergen
1991:2 - Universitetet i Bergen
1991:2 - Universitetet i Bergen
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
olle pd individnivdei enn på konvensjonsnivder.<br />
Delte henger sammen med at mens de individuelIe signaturvekkene<br />
går tilbake pA det vi ovenfor kalte hendelser, har de konvensjoneltberingtde<br />
signaturtrekkene sitt opphav i bevisst utarbeidede former som<br />
etrcrhverl b1e konvensjonaIisert og innarbeidet som rutine. Dette rna<br />
naturligvis undersØkcs ved hjelp ar de analysene vi allerede har foretatt<br />
ovenfor, men det vilIe vzre underlig om det ikke fantes en forskjell<br />
pil derte punktet. I tilfelle har dette en rekke viktige konsekvenser for<br />
bruken av dataleknologi p4 gruppe-nivået.<br />
Derfor f~lger det av seg selv at det neste problem som rna undersØkes<br />
cr de to iorskjelIige signaturtrekks forhold ni[ datateknologien.<br />
Del kunsth hloriske undersØkelsesmateriaIeL<br />
Som anaIysernateriale har vi valgt sentralitalienske rresker og miniatyrer<br />
i perioden 1100 - 1300. Fm dette meget omfattende materialet skal vi<br />
velge noen fA eksempler som alle har &n ting felles, nemlig en bestemt<br />
skjematisering av foldelØpene. Det er nettopp slike skjematiseringer,<br />
dvs. de former som oppstAr når foldene draperos ti1 et bestemt manslei,<br />
som blir brukt i stilforskningen som et middeI til datering og attribuering.<br />
Se figur 2 og 3.<br />
Fremgangsmalen vi tenker oss er fglgende: 1) brst A analysere og<br />
isolere der enkeIte rnanster, dernest 2) definere rnbnsterets form (det<br />
leksiografiske nivA), for deretter 3) A beskrive fomons plassering (det<br />
syntaktiske niv8) og til slutt 4) transportere disse opplysningene ti1 en<br />
bildefrnønstergjenkjenningsdatabase for sortering og krysspeiling.<br />
DEN I3ATATEKNISKE SIDEN AV PROSJEKTET<br />
Som nevnt innledningsvis er bildeprosessering forlengst tatt i bruk pA<br />
flere omrader med den fpifge at det allerede er utviklet forskjellig<br />
programvare til disse formAl. Ved IBM <strong>Bergen</strong> ScienriJc Centre (BSC)<br />
har en gruppe forskere utviklet el system for automatisk lesning av<br />
kart, et mønsterglenkjenningspc~gram~ som gjenfinnes i kartet beslemte<br />
former og rnØnstre. Derte ligger nar opp til våre kravspesifikasjoner<br />
og Kunsthistorisk institutt har av den gmnn inngAtt et samarbeide med<br />
BSC am A tiIrettelegge progrmrutiner for vht materiale, og dernest<br />
bidra til A utvikle et komplett kunslhistorisk system.<br />
FØr BSCs system kan kjares pA det kunsthistoriske materidet, mi<br />
vhe bilder fØrst omformes til en sormvitt strektegning (fig. 4). Og<br />
det krever omfattende bearbeidelse hvis vi ikke skal miste viktig<br />
informasjon i bildet. St~rstedelan av vårt rnnteriale er opprinnelig i<br />
farger. og det har vist seg i praksis at nk man konverterer et poly-<br />
110 RLMANKITSKE DATA 2:91