Methoden der Bildverarbeitung und Digitalen Medien zur Unterstützung der paläografischen Forschung bei Transkription, Schreiberidentifikation und SchreiberprofiIvergleich in historischen Dokumenten -Diptychon-

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Michael Lawo; Dr. Mathias Lawo
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 203606267

Die Arbeit von Editoren, die handschriftliche Dokumente transkribieren, ist notwendige Voraussetzung für die inhaltliche Erschließung dieser Texte. Historische Texte werden in der Regel handschriftlich oder mit Textverarbeitungsprogrammen transkribiert, die für diese Aufgabe jedoch nicht angepasst wurden. Die Transkription per Hand und Augenmaß ist mit einem sehr hohen Zeitaufwand verbunden. Zusätzlich stellt sich das Problem, ausreichend viele objektive Kriterien zu sammeln, die zur Rechtfertigung des Transkriptionsergebnisses herangezogen werden können. Ein Mangel an Objektivität betrifft vor allem weitergehende Fragen, wie zum Beispiel nach Schreiberwechseln. Die Aufgabe eines computergestützten Assistenzsystems sollte nicht in dem Versuch bestehen, handschriftliche Zeichen historischer Dokumente automatisch zu erkennen. Vielmehr geht es darum, während der Transkription den Editor bei dieser Erkennung sowie bei der Identifikation der Schreiber und dem Vergleich verschiedener Schreiberprofile zu unterstützen. Hierbei ist der geometrische Vergleich von Zeichen oder anderen Mustern ein wesentlicher Bestandteil der Handschriftenanalyse. Objektive Vergleichsmaße sollen dem Editor bei der Argumentation helfen, seine Einschätzungen zu rechtfertigen, sie zu widerlegen oder sie besser mit den Einschätzungen von Fachkollegen vergleichen zu können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Professor Dr. Michael Menzel