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Erkennung von handschriftlichen Unterstreichungen in Alten Drucken

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-193377
  • Die Erkennung handschriftlicher Artefakte wie Unterstreichungen in Buchdrucken ermöglicht Rückschlüsse auf das Rezeptionsverhalten und die Provenienzgeschichte und wird auch für eine OCR benötigt. Dabei soll zwischen handschriftlichen Unterstreichungen und waagerechten Linien im Druck (z. B. Trennlinien usw.) unterschieden werden, da letztere nicht ausgezeichnet werden sollen. Im Beitrag wird ein Ansatz basierend auf einem auf Unterstreichungen trainierten Neuronalen Netz gemäß der U-Net Architektur vorgestellt, dessen Ergebnisse in einemDie Erkennung handschriftlicher Artefakte wie Unterstreichungen in Buchdrucken ermöglicht Rückschlüsse auf das Rezeptionsverhalten und die Provenienzgeschichte und wird auch für eine OCR benötigt. Dabei soll zwischen handschriftlichen Unterstreichungen und waagerechten Linien im Druck (z. B. Trennlinien usw.) unterschieden werden, da letztere nicht ausgezeichnet werden sollen. Im Beitrag wird ein Ansatz basierend auf einem auf Unterstreichungen trainierten Neuronalen Netz gemäß der U-Net Architektur vorgestellt, dessen Ergebnisse in einem zweiten Schritt mit heuristischen Regeln nachbearbeitet werden. Die Evaluationen zeigen, dass Unterstreichungen sehr gut erkannt werden, wenn bei der Binarisierung der Scans nicht zu viele Pixel der Unterstreichung wegen geringem Kontrast verloren gehen. Zukünftig sollen die Worte oberhalb der Unterstreichung mit OCR transkribiert werden und auch andere Artefakte wie handschriftliche Notizen in alten Drucken erkannt werden.show moreshow less
  • The recognition of handwritten artefacts like underlines in historical printings allows inference on the reception and provenance history and is necessary for OCR (optical character recognition). In this context it is important to differentiate between handwritten and printed lines, since the latter are common in printings, but should be ignored. We present an approach based on neural nets with the U-Net architecture, whose segmentation results are post processed with heuristic rules. The evaluations show that handwritten underlines are veryThe recognition of handwritten artefacts like underlines in historical printings allows inference on the reception and provenance history and is necessary for OCR (optical character recognition). In this context it is important to differentiate between handwritten and printed lines, since the latter are common in printings, but should be ignored. We present an approach based on neural nets with the U-Net architecture, whose segmentation results are post processed with heuristic rules. The evaluations show that handwritten underlines are very well recognized if the binarisation of the scans is adequate. Future work includes transcription of the underlined words with OCR and recognition of other artefacts like handwritten notes in historical printings.show moreshow less

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Metadaten
Title Additional (English):Recognition of handwritten underlines in historical printings
Author: Alexander Gehrke, Nico Balbach, Yong-Mi Rauch, Andreas Degkwitz, Frank Puppe
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-193377
Document Type:Journal article
Faculties:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Language:German
Parent Title (German):Bibliothek Forschung und Praxis
ISSN:1865-7648
ISSN:0341-4183
Year of Completion:2019
Volume:43
Issue:3
First Page:447
Last Page:452
Source:Bibliothek Forschung und Praxis (2019) 43:3, 447–452. https://doi.org/10.1515/bfp-2019-2083
DOI:https://doi.org/10.1515/bfp-2019-2083
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 02 Bibliotheks- und Informationswissenschaften / 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaften
Tag:Brüder Grimm Privatbibliothek; Convolutional Neural Network; Erkennung handschriftlicher Artefakte; regelbasierte Nachbearbeitung
Grimm brothers personal library; convolutional neural network; handwritten artefact recognition; rule based post processing
Release Date:2022/03/17
Date of first Publication:2019/12/03
Note:
Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht