{"id":8959,"date":"2018-01-15T15:33:37","date_gmt":"2018-01-15T14:33:37","guid":{"rendered":"http:\/\/dhd-blog.org\/?p=8959"},"modified":"2018-01-15T15:37:15","modified_gmt":"2018-01-15T14:37:15","slug":"bilddaten-in-den-digitalen-geistes-und-kulturwissenschaften-interoperabilitaet-und-retrieval","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=8959","title":{"rendered":"Bilddaten in den Digitalen Geistes- und Kulturwissenschaften \u2013 Interoperabilit\u00e4t und Retrieval"},"content":{"rendered":"

DARIAH-DE Cluster 6 Expertenworkshop und DARIAH-Methodenworkshop des Sonderforschungsbereichs 980 \u201eEpisteme in Bewegung\u201c am 05. und 06.10.2017<\/strong><\/p>\n

Bericht von Marc Adler<\/em><\/p>\n

Im Rahmen des Workshops \u201eBilddaten in den Digitalen Geistes- und Kulturwissenschaften \u2013 Interoperabilit\u00e4t und Retrieval\u201c kamen am 05. und 06.10.2017 Expertinnen und Experten verschiedener Fachrichtungen am Institut f\u00fcr Sprach- und Literaturwissenschaft der TU Darmstadt zusammen. Aus unterschiedlichen fachlichen Perspektiven tauschte man sich hier in drei Themenbl\u00f6cken \u00fcber die Gewinnung, Verarbeitung und Nachnutzung von Bilddaten aus, um etwaige Herausforderungen zu identifizieren und L\u00f6sungsans\u00e4tze zu formulieren.<\/p>\n

Im ersten Themenblock, der fachwissenschaftliche Anforderungen definieren sollte, berichteten Mark Fichtner (Germanisches Nationalmuseum N\u00fcrnberg) und Canan Hastik (Technische Universit\u00e4t Darmstadt) \u00fcber die Anforderungen und M\u00f6glichkeiten von WissKI<\/a> sowie die Ankn\u00fcpfungspunkte zu DARIAH-DE. Andreas Henrich (Universit\u00e4t Bamberg) stellte Ans\u00e4tze und Problemfelder der inhaltsbasierten Bildsuche und Bilderschlie\u00dfung vor, w\u00e4hrend Torsten Schrade (Akademie der Wissenschaften und der Literatur | Mainz) einen Einblick in das interoperable Management von Bildmetadaten mittels XMP und Exiftool am Beispiel des Akademieprojekts \u201eCorpus Vitrearum Medii Aevi\u201c gab. Philipp Hegel (Technische Universit\u00e4t Darmstadt) pr\u00e4sentierte Layoutanalysen und philosophiegeschichtliche Annotationen, und Svenja G\u00fclden (Johannes Gutenberg-Universit\u00e4t Mainz) beschloss diesen Themenblock mit ihren Ausf\u00fchrungen zu den Problemen bei der \u00dcberf\u00fchrung von alt\u00e4gyptischen Kursivschriften in Datenbanken.<\/p>\n

Der zweite Themenblock \u2013 Schnittstellen und Interoperabilit\u00e4t \u2013 wurde von Thorsten W\u00fcbbena (Deutsches Forum f\u00fcr Kunstgeschichte Paris) mit seinem Vortrag zu ConedaKOR<\/a> in der kunsthistorischen Forschung er\u00f6ffnet. Anschlie\u00dfend gab Harald Kosch (Universit\u00e4t Passau) eine Einf\u00fchrung in die Interoperabilit\u00e4t der Metadatenformate von Bilddaten. Markus Brantl und Johannes Baiter (beide Bayerische Staatsbibliothek M\u00fcnchen) stellten neue M\u00f6glichkeiten der Bild\u00e4hnlichkeitssuche vor und wie der IIIF-Standard f\u00fcr interoperable Bildrepositorien an der BSB genutzt wird; der Themenblock endete mit einem Vortrag von Erik Radisch (Universit\u00e4t Passau) zu Distant Watching und einer Methode zur automatischen Inhaltsextraktion aus gro\u00dfen Korpora von Videos und Bildern mittels Objekterkennung.<\/p>\n

Daniel Kaltenthaler und Johannes Lohrer (beide Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen) begannen den dritten Themenblock zu Retrieval, Annotation und Objekterkennung mit der Darstellung des Information Management Systems ReMIS Cloud, das genutzt wird, um verteilte interdisziplin\u00e4re Daten zu verkn\u00fcpfen und erschlie\u00dfbar zu machen. Es folgte Stefan Conrad (Heinrich-Heine-Universit\u00e4t D\u00fcsseldorf) mit einem Beitrag zu Automated Landmark Recognition in Images am Beispiel der Objekterkennung von Bergen und Gebirgen in Landschaftsaufnahmen. Schlie\u00dflich referierten Simon Donig, Maria Christoforaki, Bernhard Bermeitinger und Siegfried Handschuh (alle Universit\u00e4t Passau) zu Interieurszenen des Klassizismus und gaben einen Einblick in die Erkennung von Objekten \u2013 diversen M\u00f6belst\u00fccken \u2013 in eben diesen Szenen.<\/p>\n

An die einzelnen Vortr\u00e4ge und zum Ende jedes Themenblocks schlossen sich Diskussionen an, in denen schnell deutlich wurde, dass viele der vorgestellten Projekte und Ans\u00e4tze mit \u00e4hnlichen Problemen konfrontiert sind. So sind zwar teils gro\u00dfe Datenmengen vorhanden, stellenweise werden diese aber nicht genutzt oder liegen in nicht oder nur schwer miteinander kompatiblen Formaten vor. Zudem werden Arbeit und Nachnutzung durch den individuellen und projektbezogenen Charakter vieler Modelle erschwert. Daten sind auf viele Datenbanken verteilt, die jeweils eigene Zug\u00e4nge und Formate voraussetzen. Gerade bei der automatischen Objekterkennung zeigt sich, dass je nach Fragestellung aber immer wieder neue Datenmengen ben\u00f6tigt werden \u2013 vor allem, um sie als Trainingsdaten f\u00fcr das jeweilige Forschungsziel zu nutzen. Eine Bereitschaft zur st\u00e4ndigen Anpassung muss also in Zukunft vorausgesetzt werden. Dabei steht die Objekterkennung unter anderem vor dem Problem, so genannte false positives<\/em> ausfindig zu machen. Es kann also noch nicht von rein automatischen Verfahren die Rede sein, da im Regelfall der Mensch interaktiv in diversen Feedback-Schleifen Fehler identifizieren und den Erkennungsprozess optimieren muss. Die komplexen Abl\u00e4ufe m\u00fcssen also in teils automatische, semi-automatische und manuelle Prozesse getrennt werden, damit zuverl\u00e4ssige Ergebnisse generiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Gleichfalls stellte sich in der Diskussion auch heraus, dass zwischen den einzelnen Projekten teilweise gro\u00dfe \u00dcberschneidungen vorhanden sind und Synergieeffekte genutzt werden k\u00f6nnen. Die Methoden der Objekterkennung k\u00f6nnen sich beispielsweise daf\u00fcr eignen, in semi-automatischen Verfahren zur Identifikation von Symbolen \u2013 etwa von Zeichen der alt\u00e4gyptischen Kursivschriften \u2013 genutzt zu werden, um hier bessere Ergebnisse zu erzielen. Ebenso sehen sich die unterschiedlichen Projekte, die sich mit der Objekterkennung bei verschiedensten Forschungsgegenst\u00e4nden befassen, mit \u00e4hnlichen technischen Problemen konfrontiert; eine gegenseitige Unterst\u00fctzung erscheint also m\u00f6glich und w\u00fcnschenswert, das Vertrauen in andere Forschende und das Teilen von eigenen Inhalten m\u00fcssen intensiviert werden.<\/p>\n

Dies ist f\u00fcr einige Fachtraditionen eine gr\u00f6\u00dfere Ver\u00e4nderung als f\u00fcr andere. Aber es zeigte sich auch, dass Erfolg beim Einsatz digitaler Methoden in geistes- und kulturwissenschaftlichen Projekten einen offenen und f\u00e4cher\u00fcbergreifenden Austausch voraussetzt, wie ihn dieser Workshop erlebbar machte.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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