C. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses

anderen Objekten unterschieden werden kann, während kleinere Veränderungen
in Gesicht und Kleidung der Gestalt nur eine untergeordnete Rolle spielen.
Die Suchenden können die semantische Signifikanz ihrer Anfrage erhöhen,
indem sie die Auswahlboxen geschickt wählen. Es ist möglich nur einen beson-
ders charakteristischen Teil eines Objekts für die Suche zu veiwenden oder aber
mehrere Auswahlfenster einzufügen. So zeigt sich, dass etwa ein Bischof über
Krummstab und Mitra charakterisiert werden kann, Pferde lassen sich hinge-
gen gut durch ihre Köpfe und Beinstellungen von anderen Objekten abgrenzen.
Im Webinterface kann der Nutzer entscheiden, wie stark die räumliche Distanz
der Auswahlboxen berücksichtigt werden soll. Bei einem geringen Wert geht der
räumliche Zusammenhang verloren, der durch die Anatomie des Pferdekörpers
oder den Habitus des Bischofs grob vorgegeben ist. Gleichzeitig werden dadurch
andere Funde möglich, zum Beispiel ein Bischof, der seine Amtsinsignien abge-
legt hat. Besonders zielführend ist diese Suchmethode jedoch bei Datensätzen, wo
gleiche Objekte in variierenden Abständen vorkommen. Dies trifft in besonderem
Maße auf Architekturdarstellungen zu. Kapitelle, Dreiecksgiebel und Balustraden
lassen sich als Suchfenster markieren und können dann in engem oder weiterem
räumlichen Zusammenhang zueinander gesucht werden. Durch die Zugabe von
weiteren Suchfenstern wie Kapitellen oder Fensterlaibungen lassen sich auch zu-
nächst gleiche Formen wie Dreiecksgiebel über Fenstern und Dreiecksgiebel als
Bekrönung von Fassaden semantisch differenzieren.
Neben dieser intuitiven Verbindung semantischer Kombinationen wird im
Rahmen des Projekts ein zweites Programm entwickelt, mit dem es möglich wird,
oft wiederkehrende oder kunsthistorisch bedeutende Gebilde direkt zu trainie-
ren. Dies ist etwa für hinreichend standardisierte Objekte sinnvoll wie Wappen,
Kapitelle, Steinmetzzeichen und unter Umständen auch für Individuen mit klar
definierten Porträtzügen (z. B. Luther) oder oft rezipierte antike Statuen (z. B. der
Apoll von Belvedere und der Herkules Farnese). Es kann ein Katalog von Objek-
ten angelegt werden, indem die Objektkategorie bestimmt wird und verschiedene
exemplarische Darstellungen des Objekts markiert und trainiert werden. Mit der
daraus gewonnenen Abstraktion des Objekts, kann der Algorithmus nach dessen
weiteren Repräsentationen suchen. Das Programm visualisiert dabei automatisch
wie nah die einzelnen Ergebnisse dem erlernten Idealtyp sind.
In einer weiteren Fallstudie wurden Personen aus einer Datenbank von
„40.000 Meisterwerken“ identifiziert. Dem auf Fotographien trainierten Algo-
rithmus gelang es in sehr vielen Fällen Figuren in Gemälden zu erkennen und
grob einzufassen. Der von Foto Marburg testweise bereitgestellte Teildatensatz des
Marburger Porträtindex bestätigte überdies, dass unsere freie Bildsuche auch Ge-
sichter zuverlässig erkennen kann, ohne spezifisch für diese Aufgabe entwickelt
worden zu sein. Somit lassen sich Posen, Gebärden und Individuen erkennen.
Damit können nicht nur bisher unerkannte Porträts aufgedeckt werden, sondern

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