+ Demnächst - neue DocScan-App zur Unterstützung der Anwender bei der Digitalisierung historischer Dokumente!

Mehr und mehr Archivbestände werden digitalisiert. Aber es gibt immer noch Tausende von Dokumentensammlungen, die nur in Manuskriptform existieren. Das bedeutet, dass interessierte Leser das Archiv persönlich besuchen müssen, um die Dokumente, die sie interessieren, zu fotografieren und zu transkribieren.

Das READ-Projekt versucht, diesen Prozess mit einem neuen Digitalisierungsservice zu erleichtern. Die Computer Vision Labor unter Technische Universität Wien entwickelt sich DocScan, eine Open-Source-Android-Mobil-App, mit der Archivbenutzer hochwertige Bilder von historischen Dokumenten aufnehmen können.

DocScan erkennt automatisch den Seitenbereich eines Dokuments und gibt in Echtzeit Rückmeldung über die Qualität des Bildes anhand von Faktoren wie Perspektive, Schärfe und Licht. So können Anwender qualitativ hochwertige Bilder aufnehmen, die für die Handschrifterkennung in Transkribus oder einfach für zukünftige Recherchen verwendet werden können. Die DocScan app wird mit Transkribus verbunden sein, so dass Benutzer ihre Bilder direkt in unsere Cloud hochladen können.

Das Computer Vision Lab arbeitet außerdem an einem Prototyp eines ScanTent. Dies ist ein Gerät, das dazu dient, ein Mobiltelefon in einer stabilen Position zu halten, um eine standardisiertere Aufnahme zu erzeugen. Dies könnte besonders praktisch für das Scannen von gebundenen Bänden sein, bei denen manchmal zwei Hände benötigt werden, um die Seiten an ihrem Platz zu halten.

DocScan und das ScanTent können auch für Archive von Nutzen sein, da sie es Institutionen ermöglichen könnten, eine Sammlung von nutzergenerierten Inhalten aufzubauen. QR-Code-Erkennung oder ähnliche Technologien könnten eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Bilder innerhalb der digitalen Sammlungen eines Archivs korrekt organisiert werden.

Wenn Sie mehr erfahren möchten, können Sie unsere Berichte lesen:

Günter Mühlberger (Universität Innsbruck), Markus Diem, Stefan Fiel und Florian Kleber (alle am Computer Vision Lab, Technische Universität Wien), D5.14 ScanREAD.

Günter Mühlberger (Universität Innsbruck), Markus Diem, Fabian Hollaus, Stefan Fiel und Florian Kleber (alle am Computer Vision Lab, Technische Universität Wien), D81. Open Innovation Forum.

Sie können auch einen Blick auf das Back-End des DocScan App auf unserer Github .

Wir werden mit mehreren Archiven zusammenarbeiten, um diese beiden Produkte zu testen, und wir planen einen "Scanathon" zu organisieren, um zu sehen, wie schnell die Benutzer digitale Bilder in guter Qualität produzieren können. Bleiben Sie dran, um mehr über die Entwicklung und das Testen der App zu erfahren!