Automatische Bilderkennung frühneuzeitlicher Porträtgrafik als App (PortApp)

In Kooperation mit der Stiftung Universität Hildesheim, Institut für Informationswissenschaft und Sprach­tech­no­lo­gie (IWIST), Prof. Dr. Thomas Mandl

Das druckgrafische Porträt der Frühen Neuzeit (ca. 1500–1800) ist eine einflussreiche und ver­breitete Bildgattung, die nicht nur nach dargestellten Personen einen großen Teil des gesellschaftlichen Spek­trums abdeckte, sondern auch Gegenstand vielfältiger sozialer Praktiken und Arten des Sam­melns war. Die Forschung wendet sich den druckgrafischen Porträts in jüngerer Zeit wie­der vermehrt als einer eigenständigen Gattung zu. Aktuelle Fragen betreffen Re­prä­sen­ta­tions- und Darstellungskonventionen sozialer Gruppen, die Funktion des Porträts in seinem Kon­text sowie die Sammelpraxis selbst. Weil druckgrafische Porträts häufig aus ihrem Kon­text herausgelöst überliefert sind und ihr Erscheinungsbild stark von Produzenten, Tech­nik, Vorbildern und ikonografischen Traditionen geprägt ist, ist eine für Porträts optimierte Bild­ähnlichkeitssuche ein großes Desiderat der Forschung. Die Suche soll zum einen die Be­stim­mung vereinzelt vorliegender Porträts mit ihrem Publikationskontext ermöglichen, zum anderen soll sie Ähnlichkeiten zwischen Porträts unterschiedlicher Personen über das Ver­bal-Explizite hinaus auffinden helfen. Die HAB verfügt über eine Sammlung von ca. 32.000 Porträts, die tiefenerschlossen und digitalisiert vorliegen, darüber hinaus über zahl­reiche noch schlecht erschlossene Porträts in ihren Buchbeständen. Diese Sammlungen sol­len als Materialbasis für die geplante Bildsuche in Porträts dienen. Erweitert werden soll sie durch die Auswertung von digitalisierten, Porträts enthaltenden Büchern anderer Ein­rich­tun­gen.

Die Entwicklung der Bildähnlichkeitssuche soll in einer intensiven Zusammenarbeit von Geis­teswissenschaftlerInnen und IT-EntwicklerInnen geschehen. Hierbei können Techniken der Bild­er­ken­nung gezielt für die Beantwortung hermeneutischer Fragestellungen eingesetzt und um­gekehrt die inhaltliche Aussagekraft maschinell zutage geförderter Ähnlichkeiten beurteilt wer­den. Aussagekräftige Suchverfahren können gezielt weiterentwickelt und über das Nutzer­interface angeboten werden. Zum Einsatz kommen dabei sowohl klassische Bild­ver­ar­beitungs-Ansätze als auch fortgeschrittene Algorithmen wie tiefe neuronale Netzwerke (CNNs). Die Bildsuche wird einerseits über ein öffentliches Webinterface zur Verfügung ge­stellt, andererseits über eine App für mobile Endgeräte. Die App ermöglicht eine Be­stim­mung und vergleichende Erforschung von Porträts mit Hilfe der Fotofunktion und bildet somit ein einfach zu bedienendes, weltweit einsetzbares Hilfsmittel für die Arbeit mit früh­neu­zeit­li­chen Porträts.

 


 

Finanzierung: Land Niedersachsen über VolkswagenStiftung
Laufzeit: Januar 2020–Dezember 2022

Kontakt (HAB): Dr. Hartmut Beyer, Dr. Hole Rößler