Un grupo de investigadores de la Universidad de Minnesota ha desarrollado un innovador método para resolver un antiguo desafío en la recuperación de nombres de lugares compuestos en mapas históricos. Esta técnica, presentada por Rhett Olson, Jina Kim y Yao-Yi Chiang, aprovecha la potencia de las técnicas de visión por computadora para identificar de forma automática las etiquetas de texto en mapas, ofreciendo una solución a las dificultades impuestas por la disposición compleja de estos textos en mapas antiguos.

El principal reto era que las etiquetas de texto reconocidas automáticamente en mapas escaneados generalmente contienen una sola palabra, complicando la búsqueda de nombres de lugares compuestos, como “Estados Unidos de América” o “Dakota del Norte”. El equipo utilizó un enfoque eficiente que vincula las etiquetas de texto de una sola palabra en frases compuestas potenciales mediante la construcción de árboles de expansión mínima. Estos árboles enlazan etiquetas de texto que están espacialmente cercanas y poseen similares altura, ángulo y capitalización.

En un conjunto de datos de competencia con 940 imágenes de mapas históricas, el método propuesto mostró una notable eficacia, revelándose capaz de enlazar correctamente el 82% de los nombres de lugares compuestos. Esto representa una mejora respecto a métodos anteriores que no lograban superar las dificultades impuestas por etiquetas de texto incongruentes intercaladas y la variabilidad en el tamaño y orientación de fuentes utilizados en mapas históricos.

Además, este método de consulta fue evaluado frente a una base de datos que incluye más de 100 millones de etiquetas de texto de aproximadamente 60,000 mapas históricos. Las consultas realizadas permitieron recuperar mapas que incluyen nombres de lugares compuestos de manera precisa y eficiente, abarcando mapas que se remontan hasta 176 años atrás. Un ejemplo destacado es la búsqueda de “Sault Ste. Marie”, que también recuperó mapas bajo nombres como “Caídas de Santa María” y “Fuerte Brady”.

A pesar de los prometedores resultados, el equipo reconoce que existe margen para mejorar la precisión del enlace de gráficos, ya que el 26% de conexiones podrían generar coincidencias incorrectas en algunos casos. En futuras investigaciones, se trabajará en afinar este método para conseguir una precisión aún mayor en la vinculación de etiquetas de texto.

Los mapas históricos no solo son ventanas al pasado, sino también fuentes valiosas para una amplia gama de disciplinas académicas. Herramientas como esta no solo democratizan el acceso a estos recursos, sino también potencian el conocimiento histórico-geográfico, posibilitando un análisis más profundo y detallado de cómo los lugares han evolucionado a lo largo del tiempo.