Künstliches und künstlerisches Sehen. Computer Vision und Kunstgeschichte in methodisch-praktischer Zusammenarbeit
Im Projekt traten die Kunstgeschichte und Computer Vision in einen Dialog, um automatische Modelle zum Bildvergleich und zur Analyse zu entwickeln. Das Ziel war eine tiefergehende Erschließung von Bildern bezüglich ähnlicher Form und ähnlichem Inhalt. Aus dem Projekt ist unter anderem eine interaktive Oberfläche für die Objektsuche und damit zur Auswertung von großen Bildersammlungen hervorgegangen: In einem iterativen Suchverfahren kann die Benutzerin oder der Benutzer die Suche lenken, indem eine positive oder negative Bewertung der Resultate die Algorithmen verfeinert und Detektionen verbessert. Die so mögliche automatische Bildanalyse wendete sich folgenden Aufgaben zu: Studium von Rezeptionsprozessen, Kompositionen, einzelnen Objekten, Bildgattungen, Stilen und Abweichungen. Während der Projektlaufzeit wurde diesen Feldern auf verschiedenen Korpora nachgegangen (z.B. mittelalterlichen Handschriften, Ausstellungsansichten und der Ikonographie der Kreuzigung).
Weitere Informationen unter: http://hci.iwr.uni-heidelberg.de/COMPVIS/research/win/.
Im Projekt entstandene Publikationen:
- Bell, Peter/Ommer, Björn: Visuelle Bildsuche. Computer Vision und Kunstgeschichte im Dialog . In: Peter Bell, Lisa Dieckmann und Piotr Kuroczynski (Hg.): Computing Art Reader. Perspektiven der digitalen Kunstgeschichte. ART-Books, Heidelberg (2018).
- Lang, Sabine/Ommer, Björn: Reconstructing Histories: The Analysis of Exhibition Photographs with Computational Methods. Arts, Computational Aesthetics 7(64) (2018).
- Lang, Sabine/Ommer, Björn: Attesting Similarity: Supporting the Organization and Study of Art Image Collections with Computer Vision. Digital Scholarship in the Humanities, Oxford University Press, Oxford 33 (2018), 845-856.
- Bell, Peter/Ommer, Björn: Kunst messen, Pixel zählen? Die Zusammenarbeit zwischen Kunstgeschichte und Computer Vision oszilliert zwischen quantitativen und hermeneutischen Methoden . In: Marcel Schweiker, Joachim Hass et a. (Hrsg): Messen und Verstehen in der Wissenschaft. Interdisziplinäre Ansätze. Springer, Heidelberg (2017), 227-238.
- Bautista, Miguel/Sanakoyeu, Artsiom /Ommer, Björn: Deep Unsupervised Similarity Learning using Partially Ordered Sets. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2017), 1923-1932.
- Milbich, Timo/Bautista, Miguel/Sutter, Ekaterina/Ommer, Björn et al: Unsupervised Video Understanding by Reconciliation of Posture Similarity . In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (2017), 4404-4414.
- Bell, Peter/Ommer, Björn: Ramboux und der Computer. Experimente zum automatischen Sehen mit Kopien des Nazareners. In: Ulf Sölter (Hrsg.): Italien so nah – Johann Anton Ramboux (1790-1866). Ausstellungskatalog. Wienand Verlag, Köln (2016).
- Bell, Peter/Ommer, Björn: Visuelle Erschließung. Computer Vision als Arbeits- und Vermittlungstool. In: Andreas Bienert (Hg.): EVA Berlin 2016, Elektronische Medien & Kunst, Kultur und Historie. Berlin, Staatliche Museen zu Berlin, Preußischer Kulturbesitz (2016), 67-73.
- Bell, Peter/ Ommer, Björn: Training Argus, Ansätze zum automatischen Sehen in der Kunstgeschichte. Kunstchronik. Monatsschrift für Kunstwissenschaft, Museumswesen und Denkmalpflege. Zentralinstitut für Kunstgeschichte, München 68 (2015), 414-420.
- Rubio, Jose C./Eigenstetter, Angela/Ommer, Björn: Generative Regularization with Latent Topics for Discriminative Object Recognition. Pattern Recognition, Elsevier, Amsterdam 48(12) (2015), 3871-3880.
- Monroy, Antonio/Bell, Peter/Ommer, Björn: Morphological Analysis for Investigating Artistic Images. Image and Vision Computing, Elsevier, Amsterdam 32(6) (2014), 414-423.
Im Projekt organisierte Summer School:
Summer School (2015): "Computing Art. Eine Summerschool zur digitalen Kunstgeschichte", 30.09 - 2.10.2015. Zusammenarbeit von Computer Vision Group, Akademie der Wissenschaften, Arbeitskreis digitale Kunstgeschichte, HGS Math Comp.
Kollegiaten:
- Dr. Miguel Bautista
- Dr. Peter Bell
- Prof. Dr. Björn Ommer