Towards a Classification of Neoclassical Objects in Interior Scenes

Digitale Forschungsinstrumente sind disruptive Technologien mit dem Potential, grundlegend die Art und Weise zu verandern, wie wir in den historischen Bildwissenschaften, in der Architektur- und Designgeschichte oder den Material Culture Studies forschen, ja welche Vorstellungen wir von unseren Disziplinen entwerfen. Kunstliche Intelligenz und Verfahren maschinellen Lernens werden in den bildbezogenen Digitalen Geisteswissenschaften zum Zweck der Bildanalyse sowie der Klassifizierung visueller Merkmale genutzt. Waren Methoden im Bereich der Bildanalyse lange Zeit von niedrigschwelligen Methoden wie der Bildung von Clustern auf der Grundlage von Farbverteilungen oder lokalen Kontrasten fur diesen Bereich bestimmend, zielen Forschungsinstrumente nun mehr darauf ab, Bildmerkmale zu identifizieren, zu klassifizieren oder gar semantisch zu segmentieren. Sie bieten also, anders ausgedruckt, erstmals informatisch halbautomatischen Zugang zur dem Bild eigenen Ebene der Reprasentation. Das Neoclassica-Projekt hat zum Ziel, Forschenden einen Zugang zu Instrumenten und Methoden zu bieten, die eine computergestutzte Analyse materieller Kultur, genauer struktureller Merkmale und asthetischer Formen klassizistischer Artefakte bieten. Wir mochten damit sowohl mehr hypothesen-getriebene, als auch explorative Zugange zum Medium Bild unterstutzen. Gegenwartig konzentrieren wir uns dabei auf Raumkunst, insbesondere Mobiliar und Innenraume, aber auch Architektur und deren jeweilige bildliche Darstellung. In diesem Beitrag stellen wir unseren Zugang zur Analyse von Zimmerbildern vor, angefangen mit der Klassifizierung in Darstellungen von Einzelartefakten bis hin zur Identifizierung von Objekten in komplexen zeitgenossischen Interieurdarstellungen. Abschliesend zeigen wir Anwendungsmoglichkeiten der Technologie und Perspektiven der weiteren Forschung auf.