Ein neuer Ansatz zur Entschlüsselung von Keilschrifttafeln unter Anwendung der OCR-Methode (Optical Character Recognition) wurde von einem Team der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU) erarbeitet. Dabei unterstützen Methoden und Technologien, die im Rahmen des Kooperations-Projekts Digitale Edition der Keilschrifttexte aus Haft Tappeh der Hochschule Mainz mit der Johannes Gutenberg-Universität Mainz am i3mainz von Timo Homburg entwickelt wurden. Dieser stellte die Methode auf dem 21st Eurographics Workshop on Graphics and Cultural Heritage (GCH 2023), der vom 6.-8. September im süditalienischen Lecce stattfand, vor. Für das Paper wurde das Team mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Hierzu gratulieren wir sehr herzlich.
Keilschrifttafel, Foto: Universität Halle / Maike Glöckner, All rights reserved
Die künstliche Intelligenz nutzt 3D-Modelle von Keilschrifttafeln der Hilprechtsammlung, welche von Timo Homburg aufbereitet wurden. Auf der Grundlage hauptsächlich dieser 3D-Modelle entwickelte Ernst Stötzner an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU) im Rahmen seiner Masterarbeit eine Künstliche Intelligenz. Betreut wurde er von Hubert Mara. Die KI arbeitet mit der OCR-Methode, bei der eine Software Schrift und Text in Bildern ermittelt. Grundlage hierfür sind normalerweise Fotografien oder 2D-Scans. Für die Keilschrifttafeln erhoffte sich das Team bessere Resultate durch 3D-Modelle, da Licht und Betrachtungswinkel Einfluss darauf haben, wie gut die Zeichen zu erkennen sind. Tatsächlich gelang es der KI, die Schriftzeichen von zwei Sprachen zuverlässig zu erkennen.
Scan einer Tafel, Foto: Universität Halle / Maike Glöckner, All rights reserved
Neben der GCH 2023 konnte das Team seine Resultate auch auf der International Conference on Computer Vision, ICCV23, der wichtigsten internationalen Veranstaltung zum Thema Computer Vision, präsentieren, die vom 2. bis 6. Oktober 2023 in Paris stattfand.