Digital Humaniities

The discipline of First Temple Period epigraphy (the study of writing) relies heavily on manually-drawn facsimiles (black and white images) of ancient inscriptions. This practice may unintentionally mix up documentation and interpretation. The article proposes a new method for evaluating the quality of the facsimile. It is based on a measure, comparing the image of the inscription to the registered facsimile. Some empirical results, supporting the methodology, are presented. The technique is also relevant to quality evaluation of other types of facsimiles and binarization in general.

Keilschrift ist eine der ältesten bekannten Schriftformen, die über drei Jahrtausende im vorderen Orient verwendet wurde. Ein Keilschriftzeichen besteht aus keilförmigen Eindrücken eines eckigen Stylus in einer Tontafel. Bis zum heutigen Tag wurde eine enorme Menge an Keilschrifttafeln freigelegt, die im Umfang den Texten in Latein bzw. Altgriechisch entsprechen. Traditionell werden die Tafeln in Form von Umzeichnungen mit Tinte auf Papier publiziert. Moderne Experten der Assyriologie benutzen für die Umzeichung mittlerweile digitale Photos, die als Grundlage einer digitalen Handzeichnung dienen. Diese sind zusätzlich kompatibel zu Zeichnungen, die mit Hilfe von dreidimensional vermessenen Tafeln berechnet werden. Damit bilden diese beiden Arten von Vektorzeichnungen die digitale Grundlage für weitere Forschungen im Bereich der automatisierten Zeichenerkennung und Paläographie.
Um ältere Publikationen ebenfalls mit digitalen Methoden im Sinne der Digital Humanities zu erschließen und Inhalte von Tafeln leicht verfügbar zu machen, zeigte diese Arbeit die Berechnung von Umzeichnungen aus retrodigitalisierten Zeichnungen und deren Repräsentationen durch kompakte Dateien im Scalable Vector Graphics (SVG). Dafür wird aus den Rastergraphiken zuerst durch Bitmap Tracing eine SVG-Datei berechnet, die shapes (Formen) mithilfe von Bézier Kurven darstellt. Die shapes umschließen danach die Ränder einer Linie. Da jedoch nur das Skelett der Linie (c.f. Mittellinie) zwischen den Rändern benötigt wird, wird eine Diskretisierung durch Punkte auf den Kurven vorgenommen und ein Voronoi-Skelett jeder Form berechnet. Da sich Keile berühren und überlappen beschreibt jedes Skelett mitunter mehrere Keile.
Daher werden Verzweigungen im Skelett mit einem bestimmten Abstand – abhängig von der Keilgröße – zum Rand der Form bzw. den Endknoten des Skeletts als Keilkopf vom Typ I klassifiziert. Keile deren Kopf nicht ausgemalt wurde, ergeben dreieckige Zyklen im Skelettgraphen und werden damit als Anzeichen für die Position von Keilköpfen vom Typ II betrachtet. Von diesen Stellen werden die Kanten des Keileindruckes rekonstruiert, indem die Pfade der Skelettgraphen verfolgt werden. Dabei wird überprüft, ob die Kanten der Pfade die Grenzen der ursprünglichen Form überschreiten. Zusätzlich werden die Zwischenwinkel an den Verzweigungen der Pfade mit Erwartungswerten berechnet um Artefakte der Skelettierung auszuschließen. Nach der Rekonstruktion als SVG werden die Zwischenwinkel weiter verwendet, um unwahrscheinliche Kandidaten für Keileindrücke zu entfernen.
Ein iterativer Algorithmus reduziert schließlich die Menge der verbleibenden Keile, die letztendlich als SVG-Datei exportiert wird. Durch diese Vorgehensweise können im Normalfall über 90% der Keileindrücke richtig erkannt werden. Für weiterführende Arbeiten können erweiterte statistische Methoden angewandt werden, um diese Ergebnisse sogar noch zu verbessern.

In order to track the emergence of drug lore in religious communities in early medieval China, this Digital Humanities project produces new digital tools for analysing the Daoist and Buddhist Canons.  Big term list searches will be performed across Six Dynasties (220-589) corpuses, identifying hits by authors, date, genre and geographic location of production.  Detailed analyses of texts will be speeded up with semi-automatic text marking.  Results can be plotted on time-space maps using GIS points from CHGIS, resulting in broad-scale depictions of drug lore in the canon.