Los manuscritos árabes del Archivo Histórico Provincial de Granada objeto del proyecto HYPERDOC de la UGR. (AHPGR)

HyperdocEl grupo de investigación Color Imaging Lab, del Departamento de Óptica de la Universidad de Granada, ha puesto a disposición pública la base de datos resultante del proyecto Hyperdoc, que inició sus trabajos en septiembre de 2022. Este proyecto supone la mayor colección de datos de imagen espectral del mundo en el campo de documentos históricos y, en un primer paso, permitirá desvelar secretos de algunos de los documentos más relevantes de los archivos históricos de Granada. 

El Proyecto HYPERDOC, está financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, la Unión Europea y la Agencia Estatal de Investigación (Grant PID2021-124446-NB100 financed by MICIU/AEI /10.13039/501100011033 and FEDER, UE), y tiene como objeto analizar e identificar tintas y pigmentos en manuscritos y documentos históricos, como elementos de los estudios codicológicos.   

Esta investigación desempeña un papel fundamental a la hora de mejorar la comprensión de los manuscritos, facilitando su contextualización histórica y artística integral.

El proyecto ya ha aportado importantes beneficios a la comunidad científica en forma de bases de datos de imágenes hiperespectrales, con la mayor y más variada de las que hay disponibles hasta la fecha. Se han aportado también estudios de binarización y clasificación de materiales en documentos mediante diferentes algoritmos. Es un proyecto totalmente multidisciplinar que agrupa a investigadores de tres departamentos de la UGR, y en el que el Archivo Histórico Provincial de Granada ha participado.

En el Archivo Histórico Provincial de Granada, la investigación ha analizado la colección de manuscritos árabes. Se trata de una colección que contiene actas notariales datadas en el reino nazarí de Granada en el periodo 1483-1499, además de documentos de carácter privado y de un texto de naturaleza religiosa. Gracias al proyecto se ha creado un conjunto de muestras modelo utilizando materiales y técnicas que reproducen los modelos históricos, para el desarrollo de algoritmos de clasificación de materiales.

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