Zitationsvorschlag

Ommer, Björn: Computer Vision und Kunstgeschichte – Dialog zweier Bildwissenschaften: Computer Vision, automatisches Sehen, Bildverarbeitung, Image Processing, Erschließung, Annotation, Bildverstehen, Bildwissenschaft, Machine Learning, in Kuroczyński, Piotr, Bell, Peter und Dieckmann, Lisa (Hrsg.): Computing Art Reader: Einführung in die digitale Kunstgeschichte, Heidelberg: arthistoricum.net, 2018 (Computing in Art and Architecture, Band 1), S. 60–75. https://doi.org/10.11588/arthistoricum.413.c5769

Identifier (Buch)

ISBN 978-3-947449-16-3 (PDF)
ISBN 978-3-947449-15-6 (Softcover)
ISBN 978-3-947449-67-5 (Hardcover)

Veröffentlicht

10.12.2018

Autor/innen

Peter Bell, Björn Ommer

Computer Vision und Kunstgeschichte – Dialog zweier Bildwissenschaften

Computer Vision, automatisches Sehen, Bildverarbeitung, Image Processing, Erschließung, Annotation, Bildverstehen, Bildwissenschaft, Machine Learning

Im Rahmen von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz entsteht auch ein maschinelles Sehen. Das darum entstandene Forschungsfeld Computer Vision ist auch eine Bildwissenschaft, mit der die Kunstgeschichte unmittelbar in Dialog treten kann und mit deren Unterstützung sie die anwachsenden Bilddatenbestände schneller und tiefer erschließen kann. In diesem Kapitel werden einige Anwendungsbeispiele vorgestellt, um die Potenziale und Herausforderungen verschiedener Methoden der Computer Vision vorzustellen. Die Einsatzbereiche sind vielfältig und reichen von einfacher Duplikatsuche zur Detektion von Objekten, Bildvergleichen und Stilanalyse. Besonders interessant erscheinen hier Ansätze, in denen Mensch und Maschine interagieren und dabei ihre unterschiedlich gelagerten Kompetenzen im Erfassen und Verarbeiten von Informationen verbinden.