Nachlese Dhd 2014: Das „Objektcluster“ auf der Pre-Conference von DARIAH-DE

1 Veröffentlicht von Ruth Reiche am

Die neue Clusterstruktur von DARIAH-DE trägt mit ihrer Fokussierung auf bestimmte Kernbereiche der dynamischen Entwicklung der Digital Humanities Rechnung. Als Kern-DH-Verfahren wurden in der ersten Förderperiode u.a. Editions- und Erschließungsverfahren / Annotationen sowie computergestützte Analyseverfahren, d.h. das Erkennen von sprachlichen Strukturen in Texten, aber auch Erkennen von visuellen Strukturen in Bildern, benannt.[1] Insbesondere letzter Punkt, die Mustererkennung in Bildern, stellt bislang ein großes Desiderat in der und für die digitale Forschung dar, obwohl Texte keineswegs die einzigen Primärquellen sind, mit denen GeisteswissenschaftlerInnen arbeiten. Cluster 7, das so genannte „Objektcluster“ unter Leitung des Deutschen Archäologischen Instituts (DAI), möchte daher dazu beitragen, dieses Deisderat anzugehen, indem es für geisteswissenschaftliche Zwecke angepasste Lösungen aus dem Bereich der automatischen Bilderkennung / Gesichtserkennung nachhaltig in die Forschungsinfrastruktur einbringt.

Auch wenn Reinhard Förtsch in seiner Präsentation dieses Vorhabens explizit keine Definition davon gegeben hat, was Objekte sind, so ist doch anzumerken, dass die Rede von einem „Objektcluster“ der Tatsache geschuldet ist, dass u.a. die archäologische Objektdatenbank Arachne eine Datenbasis für die geplante Mustererkennung stellt. Mustererkennung wird also nicht an 3D-Objekten vollzogen, sondern an digital vorliegenden Fotografien von Objekten, sprich Bildern. Die Anschlußmöglichkeiten für andere Fachdisziplinen wie Kunstgeschichte oder Epigraphik sind offensichtlich, so dass zu wünschen ist, dass es zu einem regen Austausch zwischen verschiedenen Initiativen kommt, affine Projekte also „nicht mehr gemeinsam einsam sind, sondern […] echte Synergien entstehen.“[2]

[1] Ruth Reiche, Rainer Becker, Michael Bender, Matthew Munson, Stefan Schmunk, Christof Schöch: „Verfahren der Digital Humanities in den Geistes- und Kulturwissenschaften“, in: DARIAH-DE Working Papers Nr. 4, Göttingen: DARIAH-DE, 2014.
[2] Claudine Moulin, Tweet aus dem Twitterstream zur Dhd 2014, 28. März.

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  • Hubert Mara

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    Aus der langjähriger Zusammenarbeit mit Archäologen bin ich mir ziemlich sicher, dass in diesem Kontext die Definition von Objekten im Sinne von „tangible cultural heritage“ (EU Jargon) ist.

    Mustererkennung in Bildern i.e. 2D-Rastergraphiken hat den Vorteil, dass es mehr Methoden, Werkzeuge und Daten gibt. Im Gegensatz dazu kann ein 3D-Abbild einen deutlichen Mehrwert haben – vor allem wenn es sich um komplexe Objekte wie Keilschrifttafeln handelt. Nachdem 3D-Messtechnik auch mit einem gewissen finanziellen und zeitlichen Aufwand verbunden ist, hängt es letztendlich immer an der wissenschaftlichen Fragestellung welche Art der Aufnahme (einzelne Photos, Photogrammetrie, structured light, Computertomographie, etc.) am besten geeignet ist.

    Es freut mich nachzulesen das Mustererkennung in nD ein Thema war, über das gesprochen wurde und n >1 gewählt wurde.

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