Vom Zeichen zur Schrift. Mit Mustererkennung zur automatisierten Schreiberhanderkennung in mittelalterlichen und frühneuzeitlichen Handschriften

Für die Digital Humanities im Bereich Mediävistik und Frühneuzeitforschung stellt die Digitalisierung von Handschriften ein zentrales Feld dar. Da jede Handschrift eigene Charakteristika aufweist, führt die automatische Erstellung eines maschinenlesbaren Textes durch Optical Character Recognition (OCR) anhand von Digitalisaten in den allermeisten Fällen zu fehlerhaften Ergebnissen. Andererseits können Charakteristika dieser Schrift wie Buchstabengröße und -abstand, Dichte des Schriftbildes, Neigung u.a. genutzt werden, um die Identifikation der schreibenden Hand bzw. Hände zu ermöglichen. In dem Beitrag wird gezeigt, wie die Analyse von Handschriftenabbildungen zur Identifikation der schreibenden Hand bzw. Hände genutzt werden kann. Ein Algorithmus soll sonstige paläographische oder kodikologische Befunde unterstützen und Argumente zur Verioder Falsifikation von unsicheren Zuschreibungen liefern. For Digital Humanities in medieval studies and early modern studies, the digitization of manuscripts is a central field. Since each manuscript displays its own unique characteristics, the automatic generation of a machine-readable text using Optical Character Recognition (OCR) as applied to digital images leads, in most cases, to error-prone results. However, characteristics of handwriting such as the size of letters and spacing, slope, and so on can be used to identify the scribe or scribes. This paper demonstrates how the analysis of manuscript images can be used to identify the scribe or scribes. An algorithym will support additional paleographic and codicological findings and provide evidence for the verification or falsification of uncertain attributions.