这项试点工作为 DSS 数字古文字学的未来实验提供了基准测量。这项研究强调了统计建模、迁移学习和数据增强的必要性，以解释手稿的多样化集合和不同作者群体的不同表现结果。将专门设计的形状特征与深度学习方法相结合以生成用于研究 DSS 的新经验数据的想法也应运而生。这项初步工作强调了复杂的字符提取技术对于稳健和准确的特征计算的重要性，主要是在处理更大的 IAA 图像数据集时。传统的基于强度的方法被发现不足以处理 IAA 集合中的各种图像类型，因此需要引入一种新的二值化技术 BiNet。