Download - Numérier et partager ses collections
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Numériser, traiter, enrichir et partager ses collections
Recommandations, Méthodologies, Avancées technologiques
Symposium : Le livre, la Roumanie, l’Europe Mamaia, 25 Septembre 2012
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Adrien PolyCorportate Business Development [email protected]
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i2S DIGIBOOK-KIRTAS
En quelques mots
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fournisseur de solutions de numérisation, de traitement et de diffusion de contenus
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20 Bibliothèques nationales
Bibliothèques universitaires150100+ archives
100+ Prestataires de services
Agences gouvernementales100+
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10 Milliards
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I. INTRODUCTION
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NUMERISER
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De la capture…. au partage
Numériser• Acquisition haute résolution
• Qualité d’image
Traiter• Recadrage
• Correction de courbure
• redressement
Enrichir• Métadonnées
• Entités nommées
• Illustrations
• Structure logique
Partager• Visibilité
• Indexation
• Contextualisation temporelle et géographique
• Interaction (annotations, commentaires, partage)
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De la capture …. aux usages
Images
brutesTRAITER
ENRICHIR
CONVERTIR
Bibliothèque numérique
Plateformes mobiles
Archivage & préservation
longue durée
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Numériser aujourd’hui pour les enjeux de
demain…..
On parle aujourd’hui de « digital natives »
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Numériser aujourd’hui pour les enjeux de
demain…..
Maintenant nous devons imaginer les applications
des « mobiles natives »
#Stella
#6mois
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TRAITER
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• Correction de courbure d’une page:
LIMB™ : Traitement d’image
Préservation Publication et OCR de qualité
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LIMB™ : Traitement d’image
Image brute
Sortie de scanner
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LIMB™ : Traitement d’image
Séparation des pages
Correction de courbure
Redressement
Suppression du fond
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• Nettoyage de l’image, suppression de l’arrière-plan, mise en page:
LIMB™ : Traitement d’image
Préservation Publication
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• Nettoyage et amélioration des images
LIMB™ : Traitement d’image
Préservation Publication
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ENRICHIR
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ENRICHIR les métadonnées
• Enrichissement des métadonnées structurelles
• Numéro de la page
• Table des matières
• Index
• Enrichissement des métadonnées descriptives
• Entités nommées
• Détection des illustrations
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Exemple d’une lecture automatique d’une table des
matières:
ENRICHIR les métadonnées structurelles
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Détection automatique des entités nommées
ENRICHIR les métadonnées descriptives
Persons
Company / Organization
Date
Period of time
Places
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Avec des images et des métadonnées de
qualité de nouveaux usages sont possibles
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Un exemple de
bibliothèque
numérique
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Relier le passé et
le présent
Avec les
métadonnées de
géolocalisation
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Mettre le
document dans
un contexte
temporel
Avec les
métadonnées
temporelles
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réseaux sociaux
Permettre
l’annotation et les
commentaires
des utilisateurs
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Numériser aujourd’hui pour les enjeux de
demain…..
#Stella
#6mois
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