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Analyse historischer Dokumente

Analyse historischer Dokumente, insbesondere Verarbeitung handgeschriebener Texte. Schreiber-Identifizierung, Text- Detektion, Text-Segmentierung.
Projektleitung:
Dr.-Ing. Vincent Christlein

Beteiligte:
Dr.-Ing. Vincent Christlein, Dipl.-Inf. Martin Gropp

Stichwörter:
Historische Dokumente, Handschrift, Handschrifterkennung, Schreiberidentifizierung, Textdetektion

Beginn: 1.2.2016

Kontakt:
Christlein, Vincent
Telefon +49 9131 85 27823, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: vincent.christlein@fau.de
Publikationen
Christlein, Vincent ; Diem, Markus ; Kleber, Florian ; Mühlberger, Günter ; Schwägerl-Melchior, Verena ; van Gelder, Esther ; Maier, Andreas: Automatic Writer Identification in Historical Documents: A Case Study. In: Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften (2016)
[doi>10.17175/2016_002]
Hofmann, Simon ; Gropp, Martin ; Bernecker, David ; Pollin, Christopher ; Maier, Andreas ; Christlein, Vincent: Vesselness for Text Detection in Historical Document Images. In: IEEE (Hrsg.) : 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) Phoenix, USA 25.09.2016). 2016, S. 3259-3263.
[doi>10.1109/ICIP.2016.7532962]
Christlein, Vincent ; Gropp, Martin ; Maier, Andreas: Technical Tools for the Analysis of High Medieval Papal Charters. In: Herbers, Klaus ; Trenkle, Viktoria (Hrsg.) : Papstgeschichte im Digitalen Zeitalter. Neue Zugangsweisen zu einer Kulturgeschichte Europas. Bd. 85. Wien : Böhlau Verlag GmbH & Cie, 2018, S. 45-53. - ISBN 978-3-412-50959-0
Kestemont, Mike ; Christlein, Vincent ; Stutzmann, Dominique: Artificial Paleography: Computational Approaches to Identifying Script Types in Medieval Manuscripts. In: Speculum 92 (2017), Nr. 51, S. 86-109
[doi>10.1086/694112]
Christlein, Vincent ; Gropp, Martin ; Fiel, Stefan ; Maier, Andreas: Unsupervised Feature Learning for Writer Identification and Writer Retrieval. In: IEEE (Hrsg.) : 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) (14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) Kyoto, Japan 13.11.2017). 2017, S. 991-997.
[doi>10.1109/ICDAR.2017.165]
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